🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的当当网图书畅销榜分析与可视化系统-功能介绍
本系统《基于大数据的当当网图书畅销榜分析与可视化系统》是一个集数据处理、深度分析与动态展示于一体的综合性数据应用平台，其核心价值在于将2026年企业最需要的技术栈，即Spark与Python，应用于真实的商业数据分析场景。系统首先利用Hadoop的HDFS作为底层存储，实现对当当网海量图书畅销数据的可靠容纳。随后，分析引擎的核心由Spark担当，通过编写高效的Python脚本，运用Spark SQL及DataFrame API对数据进行清洗、转换和多维度建模，深度挖掘市场趋势、读者偏好、价格策略与作者影响力等关键信息。处理后的分析结果，经由Django或Spring Boot后端框架封装成RESTful API接口，为前端提供稳定的数据支持。前端则采用Vue结合ElementUI构建用户界面，并借助Echarts强大的图表渲染能力，将复杂的数据关系转化为直观、可交互的仪表盘和可视化报告，最终实现从原始数据到商业洞察的全链路闭环，为相关从业者的决策提供坚实的数据依据。
基于大数据的当当网图书畅销榜分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 随着数字阅读市场的蓬勃发展和电子商务平台的深度渗透，线上图书销售已成为主流渠道，像当当网这样的平台每天都产生着海量的交易、评论和排名数据。这些数据背后隐藏着宝贵的市场规律和读者行为模式，但它们规模庞大、结构复杂，传统的分析工具和方法往往力不从心，难以进行深层次的探索。说白了，大家都能看到畅销榜，但这个榜单是怎么形成的？哪些因素在起作用？读者的兴趣点是如何变迁的？这些问题都无法通过简单的观察来回答。这就好比站在一座巨大的金矿前，却没有高效的工具去开采。因此，引入能够处理海量数据的大数据技术，对当当网图书畅销榜进行系统化、多维度的分析，就成了一件非常有必要且具有挑战性的事情，这便是本课题立项的现实出发点。 选题意义 本课题的意义在于，它尝试用一种相对务实和可落地的方式，去解决图书行业中存在的一些信息不对称问题。对于出版社和书店而言，系统提供的年度畅销类型分布、季节性趋势等分析，可以作为选题策划和库存管理的参考，让决策不再仅仅依赖经验，而是有数据支撑；价格与排名关系的分析，也能为图书的定价和促销策略提供一些思路。虽然这只是一个毕业设计，但其分析模型和可视化结果，能够直观地展现数据的价值，算是一个有用的“决策辅助工具”。从技术实践的角度看，这个项目完整地走了一遍从数据采集、存储、清洗、分析到可视化的全流程，综合运用了Hadoop、Spark、Python、Vue等多种当前流行的技术，对于即将毕业的计算机专业学生来说，是一次非常宝贵的技术综合演练，能够很好地证明自己具备构建一个现代数据应用系统的能力，为未来的学习和工作打下坚实的基础。
基于大数据的当当网图书畅销榜分析与可视化系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的当当网图书畅销榜分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的当当网图书畅销榜分析与可视化系统-图片展示
基于大数据的当当网图书畅销榜分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession, Window
from pyspark.sql.functions import col, count, sum, avg, when, row_number, split, explode, log
spark = SparkSession.builder.appName("DangdangBookAnalysis").getOrCreate()
# 核心功能1: 年度畅销书类型分布 (对应需求1.1)
def analyze_category_trends(df):
# 假设name字段包含类型信息，如"科幻小说：三体"，我们通过简单分割提取
# 这里简化处理，实际可能需要更复杂的NLP或规则匹配
df_with_category = df.withColumn("book_category", split(col("name"), "：").getItem(0))
# 按年份和类别分组，统计每个类别每年的上榜数量
category_year_count = df_with_category.groupBy("ranking_year", "book_category").agg(count("*").alias("count"))
# 使用窗口函数计算每年总上榜数，以便计算占比
window_spec = Window.partitionBy("ranking_year")
category_year_ratio = category_year_count.withColumn("year_total", sum("count").over(window_spec))
# 计算每个类别在当年的占比
result_df = category_year_ratio.withColumn("percentage", (col("count") / col("year_total")) * 100)
# 按年份和占比降序排列，方便观察
final_result = result_df.select("ranking_year", "book_category", "count", "percentage").orderBy(col("ranking_year").desc(), col("percentage").desc())
return final_result
# 核心功能2: 价格区间与排名关系 (对应需求3.1)
def analyze_price_rank_correlation(df):
# 清洗数据，过滤掉价格为空或异常的记录
cleaned_df = df.filter(col("original_price").isNotNull() & (col("original_price") > 0))
# 创建价格区间标签，例如：低价(0-30), 中价(30-60), 高价(60以上)
price_bucket_df = cleaned_df.withColumn("price_bucket",
when(col("original_price") < 30, "低价(0-30元)")
.when((col("original_price") >= 30) & (col("original_price") < 60), "中价(30-60元)")
.otherwise("高价(60元以上)"))
# 按价格区间分组，计算平均排名、平均价格等指标
price_analysis = price_bucket_df.groupBy("price_bucket").agg(
avg("rank").alias("average_rank"),
avg("original_price").alias("average_original_price"),
avg("discount_price").alias("average_discount_price"),
count("*").alias("book_count")
)
# 排名数字越小越好，所以按平均排名升序排列
final_result = price_analysis.orderBy(col("average_rank").asc())
return final_result
# 核心功能3: 头部作者影响力指数 (对应需求4.1)
def analyze_author_influence(df):
# 过滤掉作者为空的记录
author_df = df.filter(col("author").isNotNull())
# 按作者分组，计算其作品的总数、平均评分、总评论数和总推荐数
author_stats = author_df.groupBy("author").agg(
count("*").alias("book_count"),
avg("star").alias("average_star"),
sum("comment").alias("total_comments"),
sum("recommend").alias("total_recommends")
)
# 定义一个简单的影响力指数：综合考虑作品数量、平均评分和总评论量
# 使用log函数平滑评论量的巨大差异，避免其完全主导指数
author_influence = author_stats.withColumn("influence_score",
(col("book_count") * 0.2) +
(col("average_star") * 10) + # 放大评分权重
(log(col("total_comments") + 1) * 5) # 使用log处理评论数，+1避免log(0)
)
# 筛选出作品数量大于等于3的作者，以保证其有一定代表性
prolific_authors = author_influence.filter(col("book_count") >= 3)
# 根据影响力指数降序排列，找出最具影响力的作者
final_result = prolific_authors.select("author", "book_count", "average_star", "total_comments", "influence_score").orderBy(col("influence_score").desc())
return final_result
基于大数据的当当网图书畅销榜分析与可视化系统-结语
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