6大分析维度+5大可视化展示：Spark+Django小说数据分析系统完整方案毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习

起点小说网数据可视化分析系统-简介

本系统是基于Spark+Django技术栈构建的起点小说网数据可视化分析平台，旨在对海量网络小说数据进行有效处理与深度洞察。系统整体架构采用大数据处理流程，首先利用Hadoop HDFS对原始数据进行分布式存储，随后通过Spark核心计算引擎，特别是Spark SQL对TB级的小说元数据进行高效的清洗、转换和多维度聚合分析。后端采用Python的Django框架，负责构建RESTful API，将Spark计算出的分析结果提供给前端。前端则基于Vue.js和ElementUI构建用户界面，并借助Echarts强大的图表渲染能力，将复杂的数据以直观的柱状图、折线图、饼图、散点图等形式呈现。系统功能全面覆盖了从小说类别分布、作者创作能力、作品热度质量、内容文本特征到平台商业化及用户偏好趋势六大分析模块，具体实现了大类别分布统计、作者产量排行、字数与推荐数相关性分析、高频关键词提取、VIP作品占比趋势等超过30项核心分析指标，为理解网络小说生态提供了坚实的数据支持。

起点小说网数据可视化分析系统-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

起点小说网数据可视化分析系统-背景

选题背景随着互联网文学的蓬勃发展，以起点小说网为代表的在线创作平台已经积累了数以百万计的作品和海量的用户行为数据。这些数据背后隐藏着读者的阅读偏好、作品的流行趋势以及作者的创作规律。对于平台方而言，如何有效利用这些数据来优化内容推荐、扶持潜力作者、制定商业化策略至关重要。对于创作者来说，了解市场热点和读者口味能够帮助他们更好地定位自己的作品。然而，数据量的爆炸式增长也带来了巨大的挑战，传统的数据处理方式已无法应对如此规模的数据集，亟需一种高效、可扩展的大数据分析解决方案来挖掘数据价值，这正是本课题的出发点。

选题意义本课题的意义在于，它为处理和分析大规模网络文学数据提供了一个完整且可行的技术实践方案。从技术学习角度看，它综合运用了当前主流的大数据技术和Web开发框架，对于计算机专业的学生而言，是一个非常好的理论与实践结合的锻炼机会，能够帮助深入理解大数据处理的全流程。从实际应用角度看，系统分析得出的结论，比如哪些小说类别最受欢迎、高推荐数作品的普遍特征是什么等，可以为平台的内容运营和编辑决策提供一个客观的数据参考，让资源分配更加有的放矢。同时，对作者而言，这些分析结果也能为他们选择创作方向和优化作品提供一些有价值的线索，虽然只是毕业设计，但其分析思路和实现方法具有一定的借鉴意义。

起点小说网数据可视化分析系统-视频展示

[video(video-HziLbRXl-1768738638181)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/510…)]

起点小说网数据可视化分析系统-图片展示

在这里插入图片描述

起点小说网数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F

spark = SparkSession.builder.appName("QidianAnalysis").getOrCreate()

def analyze_category_distribution(df):
    category_stats = df.groupBy("class_type").agg(
        F.count("book_id").alias("novel_count"),
        F.sum("total_recommend").alias("total_recommends"),
        F.avg("total_recommend").alias("avg_recommends"),
        F.sum(F.when(df["is_lianzai"] == 0, 1).otherwise(0)).alias("finished_count"),
        F.sum(F.when(df["is_vip"] == 1, 1).otherwise(0)).alias("vip_count")
    )
    category_stats = category_stats.withColumn("finish_rate", F.col("finished_count") / F.col("novel_count"))
    category_stats = category_stats.withColumn("vip_ratio", F.col("vip_count") / F.col("novel_count"))
    return category_stats.orderBy(F.desc("novel_count"))

def analyze_author_productivity(df):
    author_stats = df.groupBy("author_name").agg(
        F.countDistinct("book_id").alias("book_count"),
        F.sum("total_recommend").alias("total_recommends"),
        F.avg("total_recommend").alias("avg_recommends"),
        F.avg("count").alias("avg_word_count"),
        F.countDistinct("class_type").alias("category_diversity"),
        F.sum(F.when(df["is_qianyue"] == 1, 1).otherwise(0)).alias("signed_count")
    )
    author_stats = author_stats.withColumn("is_signed_author", F.when(F.col("signed_count") > 0, 1).otherwise(0))
    author_stats = author_stats.filter(F.col("book_count") >= 2)
    return author_stats.orderBy(F.desc("total_recommends"))

def analyze_word_count_recommend_corr(df):
    filtered_df = df.filter((F.col("count") > 10000) & (F.col("total_recommend") > 100))
    overall_corr = filtered_df.stat.corr("count", "total_recommend")
    category_corr = filtered_df.groupBy("class_type").agg(
        F.corr("count", "total_recommend").alias("correlation")
    ).na.fill(0)
    print(f"Overall word count vs recommend correlation: {overall_corr}")
    return category_corr.orderBy(F.desc("correlation"))

起点小说网数据可视化分析系统-结语

总的来说，这个项目不仅是对大数据技术的一次综合实践，也让我们体会到数据背后的故事。希望这个系统能给正在做毕设的同学一些思路和启发，它证明了即使是学生项目，也能构建出有实际分析价值的系统。祝大家都能顺利完成学业，做出让自己满意的毕业设计。

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