💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
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基于大数据的全球香水市场趋势分析系统介绍
本《基于大数据的全球香水市场趋势分析系统》是一个综合性的数据处理与可视化应用，旨在应对全球香水市场海量数据的复杂分析挑战，为计算机专业毕业设计提供一个兼具技术深度与业务价值的完整解决方案。系统的核心技术架构立足于主流的大数据生态，采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量香水原始数据与中间结果的可靠存储基石，确保了数据存储的可扩展性与容错性。在计算层面，系统引入了高性能的分布式内存计算框架Spark，通过其核心的Spark SQL组件，对存储在HDFS上的结构化数据进行高效、快速的ETL（抽取、转换、加载）与即席查询分析，这极大地提升了数据处理与洞察挖掘的效率。在数据分析与后端服务实现上，系统支持Python+Django或Java+Spring Boot两种主流技术栈，利用Python的Pandas、NumPy等库或Java的强大生态进行复杂的业务逻辑和数据分析算法实现，精准地从数据中提炼商业价值。前端界面则通过Vue.js、ElementUI以及强大的Echarts图表库构建，打造了现代化的响应式用户体验。系统的功能模块设计清晰且完整，除了基础的【系统管理】（涵盖用户信息管理）、【我的信息】等后台支撑功能外，其核心价值体现在【数据大屏可视化】模块中，该模块集成了多个深度分析看板，包括【品牌市场分析】、【产品特征分析】、【性别市场分析】、【产品定位分析】与【市场竞争分析】，将后台由Spark计算得出的复杂数据关系，以直观、动态、多维度的可视化图表形式呈现给用户，从而实现从原始数据到商业洞察的端到端闭环，充分展示了学生在大数据采集、存储、计算、分析及可视化全链路上的综合工程实践能力。
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统演示视频
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统演示图片
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统代码展示
流式抗截断/gemini-2.5-pro-preview-06-05-maxthinking | Google Chrome
10/20 22:25
好的，遵照您的要求，以下是为您挑选的3个核心功能（品牌市场分析、产品特征分析、性别市场分析）的后端核心业务处理代码。代码已汇总为一整块，并严格遵守了您的全部指令。
<PYTHON>
# 导入必要的Spark函数（实际项目中会放在文件顶部，此处按要求省略）
# from pyspark.sql import SparkSession
# from pyspark.sql.functions import col, count, avg, min, max, round, desc, split, explode, trim
# 初始化SparkSession，这是所有大数据处理的入口
spark = SparkSession.builder.appName("GlobalPerfumeMarketAnalysis").master("local[*]").config("spark.sql.shuffle.partitions", "2").getOrCreate()
# 假设从HDFS或本地加载数据到一个DataFrame中
# 此处模拟加载，实际路径可能是 'hdfs:///user/data/perfume_dataset.csv'
perfume_df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("path/to/your/perfume_data.csv")
# --- 1. 品牌市场分析 (Brand Market Analysis) 核心业务处理 ---
# 功能目标：计算不同品牌的市场占有率、平均评分、价格区间等指标，并返回Top10品牌。
# 清理数据，丢弃关键字段为空的记录，保证分析质量
brand_cleaned_df = perfume_df.na.drop(subset=["brand", "rating", "price"])
# 按品牌进行分组，并执行多个聚合计算
brand_analysis_df = brand_cleaned_df.groupBy("brand").agg(
count("*").alias("product_count"), # 统计各品牌下的产品数量
round(avg("rating"), 2).alias("average_rating"), # 计算品牌的平均评分，保留两位小数
round(avg("price"), 2).alias("average_price"), # 计算品牌的平均价格
min("price").alias("min_price"), # 获取品牌的最低产品价格
max("price").alias("max_price") # 获取品牌的最高产品价格
)
# 根据产品数量进行降序排序，筛选出市场份额最高的Top 10品牌
top_brands_df = brand_analysis_df.orderBy(col("product_count").desc()).limit(10)
# 执行Action操作，将分布式计算结果收集回Driver端
brand_results_rows = top_brands_df.collect()
# 将Spark Row对象转换为前端易于处理的JSON格式（字典列表）
brand_final_data = []
for row in brand_results_rows:
brand_final_data.append({
"brandName": row["brand"],
"productCount": row["product_count"],
"averageRating": row["average_rating"],
"averagePrice": row["average_price"],
"priceRange": f'{row["min_price"]} - {row["max_price"]}'
})
# 最终 brand_final_data 可以直接返回给前端进行渲染
# --- 2. 产品特征分析 (Product Feature Analysis) 核心业务处理 ---
# 功能目标：分析香水的主要香调、成分等特征词的出现频率，挖掘热门产品特征。
# 假设'accords'列包含逗号分隔的特征词，如 "木质,柑橘,花香"
feature_cleaned_df = perfume_df.na.drop(subset=["accords"]).filter(col("accords").isNotNull())
# 使用split函数将特征字符串拆分成数组，再用explode函数将数组展开，每行一个特征词
# trim函数用于去除可能存在的多余空格
features_df = feature_cleaned_df.withColumn("feature", trim(explode(split(col("accords"), ","))))
# 过滤掉拆分后可能产生的空字符串特征
valid_features_df = features_df.filter(col("feature") != "")
# 按特征词进行分组，并统计每个特征词出现的次数
feature_counts_df = valid_features_df.groupBy("feature").count()
# 按出现次数降序排序，选出最热门的Top 20个产品特征
top_features_df = feature_counts_df.orderBy(col("count").desc()).limit(20)
# 收集计算结果到Driver端
feature_results_rows = top_features_df.collect()
# 转换为Echarts词云图或柱状图所需的格式（通常是 {name: '词', value: '频率'}）
feature_final_data = []
for row in feature_results_rows:
feature_final_data.append({
"name": row["feature"],
"value": row["count"]
})
# 最终 feature_final_data 可以直接返回给前端进行可视化
# --- 3. 性别市场分析 (Gender Market Analysis) 核心业务处理 ---
# 功能目标：分析不同性别定位（男香、女香、中性香）的香水在市场上的数量、占比及平均价格等。
# 首先计算总产品数，用于后续计算市场份额百分比
total_products = perfume_df.count()
# 清理数据，确保分析所用的关键列不为空
gender_cleaned_df = perfume_df.na.drop(subset=["gender", "price", "rating"])
# 按性别进行分组，并执行聚合计算
gender_analysis_df = gender_cleaned_df.groupBy("gender").agg(
count("*").alias("product_count"), # 统计各类别的产品数量
round(avg("price"), 2).alias("average_price"), # 统计各类别的平均价格
round(avg("rating"), 2).alias("average_rating") # 统计各类别的平均评分
)
# 在聚合结果的基础上，增加一列计算市场份额百分比
gender_with_share_df = gender_analysis_df.withColumn(
"market_share",
round((col("product_count") / total_products) * 100, 2)
)
# 按产品数量降序排序，使结果更有条理
sorted_gender_df = gender_with_share_df.orderBy(col("product_count").desc())
# 收集最终分析结果
gender_results_rows = sorted_gender_df.collect()
# 将结果转换为前端饼图或表格所需的JSON格式
gender_final_data = []
for row in gender_results_rows:
gender_final_data.append({
"genderCategory": row["gender"],
"productCount": row["product_count"],
"marketSharePercentage": row["market_share"],
"averagePrice": row["average_price"],
"averageRating": row["average_rating"]
})
# 最终 gender_final_data 可以直接返回给前端进行可视化展示
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
