🍊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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基于大数据的全球香水市场趋势分析系统-功能介绍
本项目【python大数据毕设实战】全球香水市场趋势分析系统，是一个基于Hadoop与Spark大数据技术栈构建的综合性市场分析平台。系统以包含全球千余款香水产品信息的CSV数据集为基础，旨在通过大数据处理与可视化手段，深度剖析全球香水市场的竞争格局、产品特征与消费趋势。在技术实现上，我们利用Hadoop HDFS对海量数据进行分布式存储，并通过Apache Spark的核心引擎执行高效的数据清洗、转换与聚合计算。后端采用Python语言及Django框架进行业务逻辑封装与API接口开发，前端则结合Vue、ElementUI与Echarts，将复杂的分析结果以动态交互图表的形式直观呈现。系统的核心功能覆盖了品牌市场份额分析、香调流行趋势挖掘、性别市场细分洞察等多个维度，能够从品牌定位、产品策略、目标客群等多个角度为市场研究者提供精准、量化的决策支持，完整地展示了一套从原始数据到商业洞察的大数据分析全流程解决方案。
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统-选题背景意义
选题背景 全球香水市场作为一个充满活力与创意的领域，品牌林立，新品层出不穷，消费者的偏好也随着文化潮流与个体审美的变化而不断演进。对于市场参与者而言，准确把握品牌竞争态势、洞察香调流行风向、理解不同性别群体的消费需求，是制定有效市场策略的关键。传统的市场调研方法往往依赖于小范围的抽样调查或经验判断，不仅成本高昂，而且在数据的广度与时效性上存在明显局限，难以全面反映瞬息万变的市场全貌。随着大数据时代的到来，海量的产品信息与用户评价数据为市场分析提供了新的可能性。通过运用大数据技术对公开的产品数据进行系统性分析，能够以更低的成本、更高的效率挖掘出隐藏在数据背后的商业规律与趋势，这为香水行业的市场研究提供了一种全新的、更为科学的视角。本课题正是在这样的背景下，尝试将大数据分析方法应用于具体的香水市场，探索其可行性与应用价值。 选题意义 对咱们计算机专业的学生来说，做这个课题最大的意义就是能完整地走一遍大数据项目开发的流程。从数据预处理、分布式计算到最终的可视化展示，每一步都是对课堂理论知识的实践检验。通过亲手搭建Hadoop和Spark环境，用Python和Spark SQL处理真实世界的数据，能让我们对大数据技术的理解不再是停留在书本上的概念，而是变成解决实际问题的能力。从实际应用角度看，这套系统虽然只是个毕业设计，但它提供了一种数据驱动的市场分析思路。它可以帮助相关从业者快速了解香水市场的大致情况，比如哪些品牌是主流、哪种香调更受欢迎，为他们提供一些初步的参考。再往大了说，这个项目也算是一个方法论上的探索，证明了如何将大数据分析框架应用到一个垂直细分的市场领域，未来类似的分析思路也可以迁移到美妆、服装等其他消费品行业的研究中去。
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统-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
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统-视频展示
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统-图片展示
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, when, round, sum as _sum
from pyspark.sql.window import Window
spark = SparkSession.builder.appName("PerfumeMarketAnalysis").getOrCreate()
def brand_market_share_analysis():
df = spark.read.csv("hdfs://.../Perfumes_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)
df_cleaned = df.filter((col("brand").isNotNull()) & (col("brand") != ""))
brand_counts = df_cleaned.groupBy("brand").agg(count("*").alias("product_count"))
total_products = df_cleaned.count()
brand_share_df = brand_counts.withColumn("market_share_percentage", round((col("product_count") / total_products) * 100, 2))
window_spec = Window.orderBy(col("product_count").desc())
ranked_brands = brand_share_df.withColumn("rank", row_number().over(window_spec))
final_df = ranked_brands.select("rank", "brand", "product_count", "market_share_percentage")
final_df.show()
final_df.toPandas().to_csv("brand_market_share_analysis.csv", index=False)
def category_trend_analysis():
df = spark.read.csv("hdfs://.../Perfumes_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)
df_cleaned = df.filter((col("category").isNotNull()) & (col("category") != "Unknown") & (col("category") != ""))
category_counts = df_cleaned.groupBy("category").agg(count("*").alias("popularity_score"))
window_spec = Window.orderBy(col("popularity_score").desc())
ranked_categories = category_counts.withColumn("rank", row_number().over(window_spec))
final_df = ranked_categories.select("rank", "category", "popularity_score")
final_df.show()
final_df.toPandas().to_csv("category_trend_analysis.csv", index=False)
def gender_market_segment_analysis():
df = spark.read.csv("hdfs://.../Perfumes_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)
df_cleaned = df.filter((col("target_audience").isNotNull()) & (col("target_audience") != ""))
standardized_df = df_cleaned.withColumn("target_audience_std", when(col("target_audience").isin("Male", "Men"), "Male").when(col("target_audience").isin("Female", "Women"), "Female").otherwise("Unisex"))
gender_counts = standardized_df.groupBy("target_audience_std").agg(count("*").alias("segment_size"))
total_products = standardized_df.count()
gender_share_df = gender_counts.withColumn("segment_percentage", round((col("segment_size") / total_products) * 100, 2))
final_df = gender_share_df.select(col("target_audience_std").alias("gender_segment"), "segment_size", "segment_percentage")
final_df.show()
final_df.toPandas().to_csv("gender_market_segment_analysis.csv", index=False)
基于大数据的全球香水市场趋势分析系统-结语
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