💖💖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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基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统介绍
本《基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统》是一个面向计算机专业毕业设计的综合性实战项目，旨在运用主流大数据技术栈，对海量的网络小说数据进行深度的采集、处理、分析与可视化呈现。项目的核心技术架构以后端分离模式构建，其中数据处理层作为重中之重，采用了Hadoop作为分布式文件系统（HDFS）的数据存储基石，并利用Spark强大的内存计算引擎，通过Spark SQL对非结构化的网络小说数据进行高效的分布式ETL（抽取、转换、加载）、聚合统计与深度分析。在后端服务实现上，系统提供了Java与Python两个主流技术栈版本以供选择，Java版基于业界成熟的SpringBoot框架（整合Spring、SpringMVC、Mybatis），而Python版则采用高效的Django框架，两者均负责业务逻辑处理并向上层提供标准化的RESTful API接口。前端界面则采用现代化的Vue.js框架，结合ElementUI组件库快速构建规范美观的用户交互界面，并深度整合了强大的Echarts图表库，能够将后台分析出的复杂数据结果，以数据大屏、动态图表、关系图谱等多种直观、生动的形式进行可视化展现，所有业务数据与中间结果则统一使用MySQL数据库进行持久化管理。在功能模块方面，系统不仅包含了用户管理、系统公告等基础后台功能，更实现了包括作者能力分析、小说类别分析、内容特征分析、小说热度分析、平台商业分析、用户偏好分析在内的六大核心数据分析模块，完整地覆盖了从数据洞察到业务决策的全链路，构成了一个技术栈完整、功能逻辑清晰、深度与广度兼备的优秀大数据应用案例。
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum, avg, count, lit, when, desc
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import rank, dense_rank
# 1. 初始化SparkSession，这是所有大数据处理的入口
# 在实际生产环境中，appName会更具体，master会指向集群地址如YARN
spark = SparkSession.builder.appName("QiDianNovelDataAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# ==============================================================================
# 函数一：作者能力分析 (analyze_author_capability)
# 业务逻辑：从海量小说数据中，按作者维度进行聚合，计算其创作能力指标，并进行排名。
# ==============================================================================
def analyze_author_capability(novels_df):
# 打印日志：开始执行作者能力分析任务
print("Executing Author Capability Analysis...")
# 步骤一：按作者'author_name'进行分组
author_grouped_df = novels_df.groupBy("author_name")
# 步骤二：使用agg聚合函数，一次性计算多个指标
author_metrics_df = author_grouped_df.agg(
# 计算该作者创作的小说总数，并重命名为'book_count'
count("novel_id").alias("book_count"),
# 计算该作者所有作品的总字数，并重命名为'total_word_count'
sum("word_count").alias("total_word_count"),
# 计算该作者所有作品的平均评分，并重命名为'avg_rating'
avg("rating").alias("avg_rating"),
# 计算该作者所有作品的平均点击量
avg("clicks").alias("avg_clicks")
)
# 步骤三：定义一个综合能力评分的计算逻辑，例如：评分权重更高
# 这里我们创建一个'capability_score'，综合评价作者能力
author_scored_df = author_metrics_df.withColumn(
"capability_score",
(col("avg_rating") * 0.5) + (col("avg_clicks") * 0.3) + (col("total_word_count") * 0.2)
)
# 步骤四：为了展示排名，我们使用窗口函数
# 定义一个窗口，按照综合能力评分'capability_score'降序排列
window_spec = Window.orderBy(desc("capability_score"))
# 步骤五：使用rank()函数为每位作者生成排名
# rank()会产生跳跃排名（例如1,2,2,4），dense_rank()则不会（1,2,2,3）
ranked_authors_df = author_scored_df.withColumn("author_rank", rank().over(window_spec))
# 步骤六：筛选出我们最终需要返回给前端的字段
final_author_df = ranked_authors_df.select(
"author_name",
"book_count",
"total_word_count",
"avg_rating",
"capability_score",
"author_rank"
)
# 打印日志：作者能力分析任务完成
print("Author Capability Analysis Finished.")
# 返回最终处理好的DataFrame，准备转换为JSON发给前端
return final_author_df
# ==============================================================================
# 函数二：小说热度分析 (analyze_novel_popularity)
# 业务逻辑：综合点击、推荐、月票等多个指标，计算出每本小说的热度指数，并找出热门书籍。
# ==============================================================================
def analyze_novel_popularity(novels_df):
# 打印日志：开始执行小说热度分析任务
print("Executing Novel Popularity Analysis...")
# 步骤一：定义热度指数（heat_index）的加权计算公式
# 假设点击数权重为0.5，推荐数权重为0.3，月票数权重为0.2
popularity_df = novels_df.withColumn(
"heat_index",
(col("clicks") * 0.5) + (col("recommendations") * 0.3) + (col("monthly_tickets") * 0.2)
)
# 步骤二：对热度值进行标准化处理，使其更具可比性（可选，但能提升专业性）
# 计算最大和最小热度值
min_max_heat = popularity_df.agg(
avg("heat_index").alias("avg_heat"),
sum("heat_index").alias("sum_heat")
).first() # 使用.first()将结果从DataFrame行转为字典或对象
avg_heat_value = min_max_heat["avg_heat"]
# 步骤三：基于平均值判断热度等级，比如高于平均值1.5倍的为“爆款”
popularity_df_with_level = popularity_df.withColumn(
"popularity_level",
when(col("heat_index") > (avg_heat_value * 1.5), "爆款推荐")
.when(col("heat_index") > avg_heat_value, "热门作品")
.otherwise("潜力作品")
)
# 步骤四：按照热度指数'heat_index'进行全局降序排序
sorted_novels_df = popularity_df_with_level.orderBy(desc("heat_index"))
# 步骤五：选取前端可视化所需的核心字段
final_popularity_df = sorted_novels_df.select(
"novel_name",
"author_name",
"category",
"clicks",
"recommendations",
"monthly_tickets",
"heat_index",
"popularity_level"
)
# 打印日志：小说热度分析任务完成
print("Novel Popularity Analysis Finished.")
# 返回排序后的热门小说列表DataFrame
return final_popularity_df
# ==============================================================================
# 函数三：平台商业分析 (analyze_platform_business)
# 业务逻辑：从平台运营角度出发，分析不同类别小说的商业价值，如付费率、总收入贡献等。
# ==============================================================================
def analyze_platform_business(novels_df):
# 打印日志：开始执行平台商业分析任务
print("Executing Platform Business Analysis...")
# 步骤一：按小说类别'category'进行分组
category_grouped_df = novels_df.groupBy("category")
# 步骤二：计算每个类别的核心商业指标
business_metrics_df = category_grouped_df.agg(
# 计算该类别下的小说总数
count("novel_id").alias("total_books"),
# 计算该类别下付费小说的数量，通过对is_paid列（假设1为付费，0为免费）求和实现
sum("is_paid").alias("paid_books_count"),
# 计算该类别的总收入贡献
sum("revenue").alias("total_revenue")
)
# 步骤三：基于聚合结果，计算衍生指标，如付费率
business_analysis_df = business_metrics_df.withColumn(
"payment_ratio",
(col("paid_books_count") / col("total_books")) * 100
)
# 步骤四：计算平台总收入，用于后续计算各分类收入占比
platform_total_revenue = business_analysis_df.agg(sum("total_revenue")).first()[0]
# 步骤五：计算每个分类的收入
基于大数据的起点小说网数据可视化分析系统文档展示
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