💖💖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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基于大数据的新能源汽车数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的新能源汽车数据可视化分析系统》是一个深度聚焦于新能源汽车行业的综合性数据处理与智能分析平台。本系统在技术架构上采用了成熟的前后端分离模式，后端核心基于Java技术栈，选用Spring Boot框架整合Spring MVC与Mybatis，构建了稳定、高效且易于扩展的后台服务；前端则采用Vue.js作为核心框架，结合ElementUI组件库快速开发出美观且响应式的用户界面，所有结构化业务数据统一由MySQL数据库进行持久化存储。本项目的关键创新点在于其强大的大数据处理能力，系统底层深度集成了Hadoop分布式文件系统（HDFS）用于存储海量、多源的新能源汽车运行数据、市场销售数据及用户反馈数据，并利用Spark高性能内存计算框架，通过Spark SQL对存储于HDFS上的数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）与复杂的关联查询分析，充分发挥了大数据技术在处理速度和规模上的优势。在功能实现上，系统除了提供基础的用户管理、权限分配等后台功能外，更核心的是构建了五大业务分析模块：技术维度分析、市场细分分析、产品性能分析、市场竞争分析以及消费者行为分析，这些模块能够从不同视角对行业数据进行深度挖掘。最终，所有经过复杂计算得出的分析结果都将汇集于“数据大屏可视化”模块，该模块利用Echarts强大的图表渲染能力，将枯燥的数据转化为包括趋势图、分布图、关系图在内的多种动态、交互式图表，以直观、生动的方式呈现在监控大屏上，从而实现从原始数据到商业洞察的有效转化，为行业研究与决策提供科学、可靠的数据支持。
基于大数据的新能源汽车数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的新能源汽车数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的新能源汽车数据可视化分析系统代码展示
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("NewEnergyVehicleAnalysis").master("local[*]").getOrCreate();
// 假设这是在Spring Boot的Service层中，并且已经从HDFS加载了数据，并注册为临时视图 "vehicle_data"
// spark.read().parquet("hdfs://...").createOrReplaceTempView("vehicle_data");
// === 核心功能1：产品性能分析 (计算不同车型的平均能效) ===
public List<Map<String, Object>> analyzeProductPerformance() {
String sql = "SELECT " +
" model, " +
" AVG(actual_range_km / battery_capacity_kwh) as avg_efficiency_km_per_kwh, " +
" MAX(actual_range_km) as max_range, " +
" MIN(actual_range_km) as min_range " +
"FROM vehicle_data " +
"WHERE battery_capacity_kwh > 0 AND actual_range_km > 0 " +
"GROUP BY model " +
"ORDER BY avg_efficiency_km_per_kwh DESC " +
"LIMIT 10";
Dataset<Row> performanceResult = spark.sql(sql);
List<Row> resultRows = performanceResult.collectAsList();
List<Map<String, Object>> formattedResult = new ArrayList<>();
for (Row row : resultRows) {
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
dataMap.put("model", row.getString(row.fieldIndex("model")));
dataMap.put("avgEfficiency", row.getDouble(row.fieldIndex("avg_efficiency_km_per_kwh")));
dataMap.put("maxRange", row.getInt(row.fieldIndex("max_range")));
dataMap.put("minRange", row.getInt(row.fieldIndex("min_range")));
// 为了前端Echarts方便渲染，可以再加一些处理
// 比如将能效值格式化为两位小数
DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.##");
dataMap.put("avgEfficiencyFormatted", df.format(row.getDouble(row.fieldIndex("avg_efficiency_km_per_kwh"))));
formattedResult.add(dataMap);
}
return formattedResult;
}
// === 核心功能2：市场竞争分析 (计算各品牌的市场占有率) ===
public List<Map<String, Object>> analyzeMarketCompetition() {
// 先注册一个总销量的视图
spark.sql("SELECT COUNT(*) as total_sales FROM vehicle_data").createOrReplaceTempView("total_sales_view");
String sql = "WITH BrandSales AS (" +
" SELECT brand, COUNT(*) as brand_sales_count FROM vehicle_data GROUP BY brand" +
") " +
"SELECT " +
" bs.brand, " +
" bs.brand_sales_count, " +
" (bs.brand_sales_count / ts.total_sales) * 100 as market_share_percentage " +
"FROM BrandSales bs, total_sales_view ts " +
"ORDER BY market_share_percentage DESC";
Dataset<Row> marketShareResult = spark.sql(sql);
List<Row> resultRows = marketShareResult.collectAsList();
List<Map<String, Object>> formattedResult = new ArrayList<>();
for (Row row : resultRows) {
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
dataMap.put("name", row.getString(row.fieldIndex("brand"))); // Echarts饼图通常用name
dataMap.put("value", row.getLong(row.fieldIndex("brand_sales_count"))); // Echarts饼图通常用value
dataMap.put("marketShare", row.getDouble(row.fieldIndex("market_share_percentage")));
// 对市场占有率进行格式化，使其更美观
DecimalFormat df = new DecimalFormat("#.##'%'");
String formattedShare = df.format(row.getDouble(row.fieldIndex("market_share_percentage")));
dataMap.put("label", row.getString(row.fieldIndex("brand")) + " (" + formattedShare + ")");
formattedResult.add(dataMap);
}
return formattedResult;
}
// === 核心功能3：消费者行为分析 (分析不同时段的充电频次) ===
public List<Map<String, Object>> analyzeConsumerBehavior() {
String sql = "SELECT " +
" CASE " +
" WHEN HOUR(charging_start_time) BETWEEN 0 AND 5 THEN '深夜 (0-5点)' " +
" WHEN HOUR(charging_start_time) BETWEEN 6 AND 11 THEN '上午 (6-11点)' " +
" WHEN HOUR(charging_start_time) BETWEEN 12 AND 17 THEN '下午 (12-17点)' " +
" WHEN HOUR(charging_start_time) BETWEEN 18 AND 23 THEN '晚间 (18-23点)' " +
" ELSE '未知时段' " +
" END as charging_period, " +
" COUNT(*) as charging_count " +
"FROM vehicle_data " +
"WHERE charging_start_time IS NOT NULL " +
"GROUP BY charging_period " +
"ORDER BY FIELD(charging_period, '上午 (6-11点)', '下午 (12-17点)', '晚间 (18-23点)', '深夜 (0-5点)')";
Dataset<Row> behaviorResult = spark.sql(sql);
List<Row> resultRows = behaviorResult.collectAsList();
List<Map<String, Object>> formattedResult = new ArrayList<>();
// 将结果转换为前端需要的格式
for (Row row : resultRows) {
Map<String, Object> dataMap = new HashMap<>();
String period = row.getString(row.fieldIndex("charging_period"));
Long count = row.getLong(row.fieldIndex("charging_count"));
dataMap.put("period", period);
dataMap.put("count", count);
// 增加一个额外的描述字段
String description = String.format("在 %s 时段，系统共记录了 %d 次充电行为。", period, count);
dataMap.put("description", description);
formattedResult.add(dataMap);
}
return formattedResult;
}
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💖💖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
