【数据分析】基于大数据的新能源汽车数据可视化分析系统 | 大数据毕设实战项目 可视化大屏 毕设选题推荐 Hadoop SPark python

💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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

基于大数据的新能源汽车数据可视化分析系统介绍

本系统是一套完整的新能源汽车数据可视化分析平台，采用先进的大数据技术架构，实现了从数据采集、清洗、存储到分析可视化的全流程处理。系统基于Hadoop分布式存储框架和Spark计算引擎构建，能够高效处理海量新能源汽车相关数据，为用户提供多维度的数据洞察和决策支持。前端采用Vue.js框架配合ElementUI组件库，结合Echarts可视化图表库，实现了直观友好的用户界面和丰富的数据展示效果。系统具备技术维度分析、市场细分分析、产品性能分析、市场竞争分析、消费者行为分析等核心功能模块，通过Python的数据处理能力和Java的业务逻辑处理相结合，为新能源汽车行业从业者、研究人员以及相关决策者提供全面的数据分析服务。系统支持用户管理、数据导入导出、实时数据更新、自定义报表生成等功能，采用MySQL数据库进行结构化数据存储，利用Spark SQL进行复杂查询和数据聚合处理，确保系统在大数据量场景下仍能保持良好的响应速度和用户体验。

基于大数据的新能源汽车数据可视化分析系统演示视频

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

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, sum, avg, when, round
from pyspark.sql.window import Window
import pandas as pd
import numpy as np

spark = SparkSession.builder \
    .appName("NEVDataAnalysis") \
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

def marketSegmentAnalysis():
    df = spark.read.csv("hdfs://data/nev_market_data.csv", header=True)
    df_clean = df.na.drop(subset=["price_range", "brand_type", "region"])
    segment_stats = df_clean.groupBy("price_range", "brand_type", "region") \
        .agg(count("*").alias("vehicle_count"),
             avg(col("battery_capacity").cast("double")).alias("avg_battery"),
             avg(col("driving_range").cast("double")).alias("avg_range"),
             sum(when(col("sales_volume").cast("int").isNotNull(), col("sales_volume").cast("int")).otherwise(0)).alias("total_sales"))
    window_spec = Window.partitionBy("price_range").orderBy(col("total_sales").desc())
    ranked_segments = segment_stats.withColumn("rank", row_number().over(window_spec))
    top_segments = ranked_segments.filter(col("rank") <= 3)
    result_pd = top_segments.toPandas()
    return result_pd.to_dict('records')

def productPerformanceAnalysis():
    df = spark.read.csv("hdfs://data/nev_product_data.csv", header=True)
    df_processed = df.withColumn("efficiency_score", 
        (col("driving_range").cast("double") / col("battery_capacity").cast("double")) * 100) \
        .withColumn("value_score", 
        (col("driving_range").cast("double") / col("price").cast("double")) * 1000) \
        .withColumn("power_density", 
        col("max_power").cast("double") / col("weight").cast("double"))
    brand_performance = df_processed.groupBy("brand") \
        .agg(avg("efficiency_score").alias("avg_efficiency"),
             avg("value_score").alias("avg_value"),
             avg("power_density").alias("avg_power_density"),
             count("*").alias("model_count")) \
        .orderBy(col("avg_efficiency").desc())
    correlation_analysis = df_processed.select(
        corr("battery_capacity", "driving_range").alias("battery_range_corr"),
        corr("price", "driving_range").alias("price_range_corr"),
        corr("weight", "power_density").alias("weight_power_corr")
    ).collect()[0]
    brand_df = brand_performance.toPandas()
    return {
        "brand_ranking": brand_df.to_dict('records'),
        "correlations": {
            "battery_range": correlation_analysis["battery_range_corr"],
            "price_range": correlation_analysis["price_range_corr"],
            "weight_power": correlation_analysis["weight_power_corr"]
        }
    }

def consumerBehaviorAnalysis():
    consumer_df = spark.read.csv("hdfs://data/nev_consumer_data.csv", header=True)
    charging_df = spark.read.csv("hdfs://data/charging_behavior.csv", header=True)
    consumer_profile = consumer_df.groupBy("age_group", "occupation", "city_level") \
        .agg(count("*").alias("user_count"),
             avg(col("purchase_price").cast("double")).alias("avg_purchase_price"),
             avg(col("daily_mileage").cast("double")).alias("avg_daily_mileage"),
             avg(col("charging_frequency").cast("double")).alias("avg_charging_freq"))
    charging_patterns = charging_df.withColumn("hour", hour(col("start_time"))) \
        .groupBy("hour") \
        .agg(count("*").alias("charging_sessions"),
             avg(col("charging_duration").cast("double")).alias("avg_duration")) \
        .orderBy("hour")
    preference_analysis = consumer_df.join(charging_df, "user_id") \
        .groupBy("preferred_charging_type") \
        .agg(count("*").alias("preference_count"),
             avg(col("satisfaction_score").cast("double")).alias("avg_satisfaction"))
    time_dist = charging_patterns.toPandas()
    profile_data = consumer_profile.toPandas()
    pref_data = preference_analysis.toPandas()
    return {
        "consumer_profile": profile_data.to_dict('records'),
        "charging_time_distribution": time_dist.to_dict('records'),
        "charging_preferences": pref_data.to_dict('records')
    }

基于大数据的新能源汽车数据可视化分析系统文档展示

💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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