小红书达人领域数据分析可视化系统-简介
本系统是一个基于Spark+Django框架构建的小红书达人领域数据分析可视化平台，旨在为品牌方、MCN机构及研究者提供深入、客观的达人价值评估工具。系统整合了Hadoop分布式存储与Spark分布式计算能力，高效处理海量达人数据，确保了分析的深度与广度。其核心功能围绕四大维度展开：达人总体特征分析，涵盖性别、地域、粉丝量级及MCN签约情况，描绘平台生态全貌；达人商业价值分析，通过报价、互动率等指标量化达人性价比；达人内容领域分析，挖掘各垂直领域的热度与变现潜力；潜力达人挖掘模型，则运用K-Means聚类算法，智能识别高潜力合作对象。整个分析流程通过Django后端进行逻辑调度与API接口提供，并利用Vue结合Echarts将复杂的分析结果以直观的交互式图表形式在前端页面呈现，实现了从数据清洗、计算分析到结果可视化的完整闭环。
小红书达人领域数据分析可视化系统-技术
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 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 随着社交媒体的兴起，影响者营销已成为品牌推广的重要方式，其中小红书平台因其独特的社区氛围和用户粘性，聚集了大量内容创作者，形成了庞大的达人经济生态。品牌方在寻求与达人合作时，如何从海量的创作者中精准筛选出与自身品牌调性相符、且具备高转化潜力的对象，成为一个现实的挑战。传统的筛选方式往往依赖于粉丝量等单一维度，存在信息不对称和决策偏差的风险。因此，市场迫切需要一种更为科学、数据驱动的分析工具，来全面评估达人的真实影响力、商业价值及内容特征，从而提升营销合作的效率与回报率，这正是本课题研究的出发点。
选题意义 做这个项目，主要是想解决一个挺实际的问题，就是让达人营销的选择变得更透明一些。对品牌方或者MCN来说，它能提供一个相对客观的参考，帮他们从一堆达人里找到性价比高的合作对象，而不是只看粉丝量大小，避免花冤枉钱。对我们学计算机的同学而言，这也是个不错的实践机会，把课堂上学到的Spark、Django这些技术串起来，做一个完整的大数据分析项目，对理解整个数据处理流程很有帮助。虽然只是个毕业设计，但它的分析思路和实现方式，确实能给现实中的营销决策带来一点小小的帮助，也算学以致用了。
小红书达人领域数据分析可视化系统-视频展示
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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
def analyze_follower_tiers():
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("FollowerTierAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/xiaohongshu_data.csv", header=True, inferSchema=True)
df.createOrReplaceTempView("creators")
result_df = spark.sql("""
SELECT
CASE
WHEN 粉丝数 >= 1000000 THEN '头部达人'
WHEN 粉丝数 >= 100000 THEN '腰部达人'
WHEN 粉丝数 >= 10000 THEN '初级达人'
ELSE '素人达人'
END AS 粉丝量级,
COUNT(*) AS 达人数量,
ROUND(COUNT(*) * 100.0 / (SELECT COUNT(*) FROM creators), 2) AS 占比
FROM creators
GROUP BY
CASE
WHEN 粉丝数 >= 1000000 THEN '头部达人'
WHEN 粉丝数 >= 100000 THEN '腰部达人'
WHEN 粉丝数 >= 10000 THEN '初级达人'
ELSE '素人达人'
END
ORDER BY 达人数量 DESC
""")
result_df.show()
spark.stop()
def analyze_roi_potential():
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when
spark = SparkSession.builder.appName("ROIPotentialAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/xiaohongshu_data.csv", header=True, inferSchema=True)
df = df.filter(col('粉丝数') > 0)
df = df.withColumn('互动率', col('赞藏总数') / col('粉丝数'))
tier_df = df.withColumn('粉丝量级',
when(col('粉丝数') >= 1000000, '头部达人')
.when(col('粉丝数') >= 100000, '腰部达人')
.when(col('粉丝数') >= 10000, '初级达人')
.otherwise('素人达人')
)
avg_interaction_rate = tier_df.groupBy('粉丝量级').avg('互动率').withColumnRenamed('avg(互动率)', '平均互动率')
avg_price = tier_df.groupBy('粉丝量级').avg('图文笔记报价').withColumnRenamed('avg(图文笔记报价)', '平均图文报价')
final_df = avg_interaction_rate.join(avg_price, on='粉丝量级', how='inner')
final_df = final_df.withColumn('性价比指数', col('平均互动率') / col('平均图文报价') * 10000)
final_df.orderBy(col('性价比指数').desc()).show()
spark.stop()
def kmeans_clustering():
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("KMeansClustering").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/xiaohongshu_data.csv", header=True, inferSchema=True)
df = df.na.fill({'粉丝数': 0, '赞藏总数': 0, '商业笔记数': 0, '图文笔记报价': 0})
assembler = VectorAssembler(inputCols=['粉丝数', '赞藏总数', '商业笔记数', '图文笔记报价'], outputCol="features")
assembled_data = assembler.transform(df)
kmeans = KMeans(featuresCol='features', k=4, seed=1)
model = kmeans.fit(assembled_data)
results = model.transform(assembled_data)
centers = model.clusterCenters()
print("聚类中心点:")
for i, center in enumerate(centers):
print(f"Cluster {i}: {center}")
results.select('达人昵称', '粉丝数', '赞藏总数', 'prediction').show(20)
spark.stop()
小红书达人领域数据分析可视化系统-结语
这个小红书达人数据分析系统就介绍到这里啦，从数据处理到可视化，完整走了一遍大数据项目流程。如果觉得这个项目对你有启发，别忘了点个赞支持一下，有任何想法或问题，欢迎在评论区留言交流哦！
正在为计算机毕设发愁的同学看过来！这个Spark+Django的大数据分析项目思路清晰，功能完整，代码量也适中，非常适合作为毕业设计。觉得有用的话，一键三连关注我，后续还会分享更多毕设干货和避坑指南！
