小红书达人领域数据分析可视化系统-简介
本课题设计并实现了一个基于Hadoop+Spark的小红书达人领域数据分析可视化系统。系统整体采用大数据技术架构，后端利用Python的Django框架进行业务逻辑处理，前端则采用Vue.js结合Echarts进行动态数据可视化呈现。系统核心在于利用Hadoop的HDFS作为海量达人数据的存储底座，并通过Spark分布式计算引擎对数据进行高效清洗、转换与分析。系统功能涵盖了达人总体特征分析、商业价值量化评估、内容领域深度洞察以及潜力达人智能挖掘四大模块。它不仅能够从性别、地域、粉丝量级等多个维度描绘达人画像，还能通过建立报价模型、互动率分析来量化其商业价值，并结合K-Means聚类算法等机器学习技术，智能识别出高性价比的“潜力股”达人，为品牌方的营销决策和达人自身的职业规划提供直观、可靠的数据支持。
小红书达人领域数据分析可视化系统-技术
开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 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
小红书达人领域数据分析可视化系统-背景
选题背景
随着社交媒体的飞速发展，以小红书为代表的内容分享平台已经成为品牌营销和消费者决策的重要阵地。平台上的“达人”作为连接品牌与用户的关键桥梁，其影响力日益凸显。然而，面对数量庞大、特征各异的达人群体，品牌方如何精准地筛选出与自身调性相符、性价比高的合作对象，成为了一个巨大的挑战。传统的、依赖人工经验的筛选方式不仅效率低下，而且容易因主观判断偏差导致营销效果不佳。同样，达人自身也迫切需要一种方式来清晰地认知自己在整个生态中的定位、商业价值以及未来的发展方向。因此，利用大数据技术对小红书达人数据进行系统性、科学性的分析，挖掘数据背后隐藏的规律与价值，便成为了一个源于真实业务场景的迫切需求。 选题意义
本课题的意义在于，它将复杂的大数据技术应用于一个具体且热门的商业场景中，具有一定的实践价值。对于计算机专业的学生而言，完成这样一个项目，能够将课堂上学到的Hadoop、Spark等理论知识与实际的数据处理流程相结合，是一次宝贵的技术实践，有助于提升解决复杂工程问题的能力。从应用角度看，本系统为品牌方提供了一套数据驱动的达人筛选工具，帮助他们从粉丝量、互动率、报价、内容领域等多个维度进行综合评估，从而更科学地分配营销预算，提升投放效率。对于达人来说，系统的分析结果可以帮助他们了解市场行情，明确自身优势，为内容创作和商业合作提供参考。虽然作为一个毕业设计，其模型和算法还有优化的空间，但它为社交媒体数据分析提供了一个清晰的技术思路和实现框架，具有一定的参考和借鉴价值。
小红书达人领域数据分析可视化系统-视频展示
[video(video-OxSfGsj0-1764159038649)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/502…)]
小红书达人领域数据分析可视化系统-图片展示
小红书达人领域数据分析可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("XiaohongshuKOLAnalysis").getOrCreate()
# 假设达人数据已从HDFS加载为Spark DataFrame
# df = spark.read.parquet("hdfs://path/to/kol_data.parquet")
# df.printSchema()
# root
# |-- follower_count: integer (nullable = true)
# |-- likes_count: long (nullable = true)
# |-- commercial_posts: integer (nullable = true)
# |-- image_price: double (nullable = true)
# |-- video_price: double (nullable = true)
# |-- tags: string (nullable = true) e.g., "美妆,穿搭,生活"
# |-- location: string (nullable = true)
# 功能1: 高性价比“潜力股”达人排行
def find_potential_kols(df):
# 计算互动率 (赞藏总数 / 粉丝数)
df_with_interaction = df.withColumn("interaction_rate", F.col("likes_count") / F.col("follower_count"))
# 计算单位粉丝报价 (取图文和视频报价的平均值)
df_with_price = df_with_interaction.withColumn("avg_price", (F.col("image_price") + F.col("video_price")) / 2)
df_with_price = df_with_price.withColumn("price_per_follower", F.col("avg_price") / F.col("follower_count"))
# 构建一个简单的性价比评分模型 (互动率越高越好，单位粉丝报价越低越好)
# 评分 = 互动率 * 10000 - 单位粉丝报价 * 1000 (系数用于调整量级)
df_scored = df_with_price.withColumn("value_score", F.col("interaction_rate") * 10000 - F.col("price_per_follower") * 1000)
# 筛选并返回得分最高的Top 20达人
potential_kols = df_scored.orderBy(F.col("value_score").desc()).limit(20)
# potential_kols.select("kol_name", "follower_count", "interaction_rate", "avg_price", "value_score").show()
return potential_kols
# 功能2: 基于K-Means算法的达人分群
def cluster_kols(df):
# 选择用于聚类的特征向量
feature_cols = ["follower_count", "likes_count", "commercial_posts"]
# 处理空值
df_for_clustering = df.na.fill(0, subset=feature_cols)
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
df_features = assembler.transform(df_for_clustering).select("features")
# 训练K-Means模型，假设将达人分为4类
kmeans = KMeans(k=4, seed=1)
model = kmeans.fit(df_features)
# 使用模型进行预测
predictions = model.transform(df_features)
# predictions.select("features", "prediction").show()
return predictions
# 功能3: 热门达人领域分布
def analyze_popular_fields(df):
# 将标签字符串拆分为数组，然后使用explode函数将每个标签展开为单独的行
df_exploded_tags = df.withColumn("tag", F.explode(F.split(F.col("tags"), ",")))
# 按标签分组并计算每个标签出现的次数
tag_counts = df_exploded_tags.groupBy("tag").count()
# 按出现次数降序排列，找出最热门的领域
popular_fields = tag_counts.orderBy(F.col("count").desc())
# popular_fields.show()
return popular_fields
# find_potential_kols(df)
# cluster_kols(df)
# analyze_popular_fields(df)
小红书达人领域数据分析可视化系统-结语
还在为大数据毕设选题发愁吗？想不想做一个既有技术含量又贴近实际应用的项目？我这套“基于Hadoop+Spark的小红书达人分析系统”或许能给你一些灵感！它用到了主流的大数据框架，功能也比较完整，从数据处理到可视化展示都覆盖了。觉得有帮助的话，别忘了点赞收藏加关注，有任何关于毕设的问题，欢迎随时来评论区交流哦！
