💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙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！ 💜💜
💕💕文末获取源码
@TOC
【Spark+hive毕设】基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统-系统功能介绍
《基于 Hadoop 平台的电信客服数据处理与分析系统》是一款聚焦电信行业客服数据价值挖掘的大数据毕业设计项目，依托 Hadoop、Spark 核心技术栈，结合 KMeans 聚类算法构建完整的数据处理与分析流程。系统适配 Java+Spring Boot 或 Python+Django 开发环境，前端通过 Vue+Echarts 实现可视化展示，后端基于 HDFS 完成海量客服数据存储，借助 Spark SQL、Pandas 等工具实现数据清洗、转换与建模。功能覆盖客户流失分析、消费行为分析、服务使用特征分析及客户特征分析四大核心维度，可精准统计客户流失率、分析合约期与流失的关联、挖掘增值服务订购模式、构建高价值客户画像，为电信企业运营决策提供数据支撑，同时适配本科计算机专业大数据方向毕设的技术深度与实战要求，全程围绕真实电信客服业务场景展开开发与实现。
【Spark+hive毕设】基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统-系统技术介绍
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
【Spark+hive毕设】基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统-系统背景意义
在数字化转型加速的当下，电信行业积累了海量客服相关数据，这些数据涵盖客户基本信息、服务订购记录、消费明细、流失状态等多类信息，却常常因缺乏有效的处理手段被闲置。很多电信企业在客户管理中面临着核心痛点，比如不清楚客户流失的关键诱因、难以精准识别高价值客户、服务套餐设计缺乏数据支撑等，这些问题直接影响着企业的运营效率与客户满意度。对于计算机专业本科毕业设计而言，选择贴近行业实际需求的大数据项目，既能锻炼 Hadoop、Spark 等核心技术的应用能力，又能将理论知识与实际业务结合起来。而电信客服数据作为典型的海量结构化数据，适合作为大数据处理与分析的实践载体，基于该场景构建系统，能够充分契合本科毕设对技术应用、业务落地的双重要求。 从学习实践角度来说，该选题能让开发者全面掌握 Hadoop 生态系统的核心技术，包括 HDFS 数据存储、Spark 数据计算、Spark SQL 数据查询等，同时熟悉 KMeans 聚类、关联规则等算法在实际场景中的应用，提升大数据项目的开发与调试能力，为后续相关技术学习打下基础。从业务应用角度来看，系统实现的客户流失分析、消费行为洞察等功能，能为电信企业提供简单直观的数据参考，帮助其初步优化服务套餐设计、制定针对性的客户挽留策略，具备一定的实际应用价值。此外，作为本科毕业设计，该项目选题难度适中，技术栈成熟且资料易获取，既符合院校对毕设的技术要求，又能通过真实业务场景的模拟，培养开发者将技术与实际需求结合的思维，其开发流程与实现思路也可为其他同类型大数据毕设提供参考。
【Spark+hive毕设】基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统-系统演示视频
【Spark+hive毕设】基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统-系统演示图片
【Spark+hive毕设】基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统-系统部分代码
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.ml.clustering.KMeans;
import org.apache.spark.ml.clustering.KMeansModel;
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector;
import org.apache.spark.sql.functions;
import java.util.Arrays;
public class TelecomDataAnalysis {
public static void main(String[] args) {
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("TelecomCustomerDataAnalysis")
.master("local[
]").config ("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate ();// 客户流失与服务组合聚类分析核心代码Dataset<Row> customerData = spark.read().option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://
localhost:9000/telecom/data/customer_service_data.csv
");Dataset<Row> serviceColsData = customerData.select(functions.col("InternetService").cast("double"),functions.col("PhoneService").cast("double"),functions.col("OnlineSecurity").cast("double"),functions.col("OnlineBackup").cast("double"),functions.col("DeviceProtection").cast("double"),functions.col("TechSupport").cast("double"),functions.col("Churn").cast("double")).na().drop();VectorAssembler serviceVectorAssembler = new VectorAssembler().setInputCols(new String[]{"InternetService", "PhoneService", "OnlineSecurity", "OnlineBackup", "DeviceProtection", "TechSupport"}).setOutputCol("features");Dataset<Row> serviceFeatureData = serviceVectorAssembler.transform(serviceColsData);KMeans kMeans = new KMeans().setK(3).setSeed(12345).setFeaturesCol("features").setPredictionCol("service_cluster");KMeansModel serviceKMeansModel = kMeans.fit(serviceFeatureData);Dataset<Row> serviceClusterResult = serviceKMeansModel.transform(serviceFeatureData);Dataset<Row> clusterChurnAnalysis = serviceClusterResult.groupBy("service_cluster").agg(functions.count("
").alias("cluster_total"),
functions.sum("Churn").alias("churn_count"),
(functions.sum("Churn").divide(functions.count("
"))).multiply (100).alias ("churn_rate")).orderBy ("churn_rate", functions.col ("cluster_total").desc ());clusterChurnAnalysis.show (false);// 客户消费稳定性分析核心代码Dataset<Row> consumptionData = customerData.select(functions.col("customerID"),functions.col("MonthlyCharges").cast("double"),functions.col("TotalCharges").cast("double"),functions.col("tenure").cast("int")).na().drop();Dataset<Row> consumptionStats = consumptionData.groupBy("customerID").agg(functions.avg("MonthlyCharges").alias("avg_monthly_charge"),functions.sum("TotalCharges").alias("total_charge"),functions.max("tenure").alias("total_tenure"),functions.stddev("MonthlyCharges").alias("monthly_charge_std"));Dataset<Row> stabilityData = consumptionStats.withColumn ("consumption_stability",functions.when (functions.col ("monthly_charge_std").lt (10), "稳定").when (functions.col ("monthly_charge_std").lt (20), "一般").otherwise ("不稳定"));Dataset<Row> stabilityDistribution = stabilityData.groupBy("consumption_stability").agg(functions.count("
").alias ("customer_count"),
functions.avg ("avg_monthly_charge").alias ("avg_charge"),
functions.avg ("total_tenure").alias ("avg_tenure")
).orderBy ("consumption_stability");
stabilityDistribution.show (false);
// 高价值客户画像分析（RFM 模型简化实现）核心代码
Dataset<Row> rfmData = customerData.select(
functions.col("customerID"),
functions.col("MonthlyCharges").cast("double"),
functions.col("TotalCharges").cast("double"),
functions.col("tenure").cast("int"),
functions.col("Contract").cast("string")
).na().drop();
Dataset<Row> rfmMetrics = rfmData.withColumn(
"recency", functions.col("tenure")
).withColumn(
"frequency", functions.lit(1)
).withColumn(
"monetary", functions.col("MonthlyCharges")
);
Dataset<Row> rfmScores = rfmMetrics.select(
functions.col("customerID"),
functions.col("recency"),
functions.col("frequency"),
functions.col("monetary"),
functions.col("Contract"),
functions.ntile(3).over(functions.orderBy(functions.col("recency").desc())).alias("r_score"),
functions.ntile(3).over(functions.orderBy(functions.col("frequency").desc())).alias("f_score"),
functions.ntile(3).over(functions.orderBy(functions.col("monetary").desc())).alias("m_score")
);
Dataset<Row> highValueCustomers = rfmScores.filter(
functions.col("r_score").geq(2)
.and(functions.col("f_score").geq(2))
.and(functions.col("m_score").geq(2))
);
Dataset<Row> highValueProfile = highValueCustomers.groupBy("Contract")
.agg(
functions.count("
").alias("high_value_count"),functions.avg("monetary").alias("avg_monthly_charge"),functions.avg("recency").alias("avg_tenure"),(functions.count("
").divide(rfmScores.count())).multiply(100).alias("high_value_ratio")
).orderBy("high_value_ratio", functions.col("avg_monthly_charge").desc());
highValueProfile.show(false);
spark.stop();
}
}
【Spark+hive毕设】基于Hadoop平台的电信客服数据处理与分析系统-结语
💟💟如果大家有任何疑虑，欢迎在下方位置详细交流。
