作者计算机毕业设计江挽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网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目目录基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统介绍基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统演示视频基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统演示图片基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统代码展示基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统文档展示基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统介绍本系统名为《基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统》围绕京东平台消费者相关数据展开采用 Hadoop 与 Spark 构成大数据处理链路配合 HDFS 完成数据存储使用 Spark SQL、Pandas、NumPy 完成数据清洗、统计计算与指标加工后端基于 PythonDjango 或 JavaSpring Boot 实现数据接口与业务逻辑前端使用 Vue、ElementUI、ECharts 等技术完成可视化呈现数据库采用 MySQL 存储分析结果与基础信息。系统功能涵盖京东消费者信息管理、用户画像分析、行为交互分析、品类偏好分析、价值发现分析、品牌热度分析、店铺运营分析等模块能够对消费者数据进行多维度的统计与展示帮助使用者从数据角度观察消费者特征、行为规律与品牌店铺表现形成一个从数据采集、数据处理、指标分析到可视化展示的完整毕设系统。基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统演示视频演示视频基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统演示图片基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,count,sumas_sum,avg,when,desc,row_numberfrompyspark.sql.windowimportWindow sparkSparkSession.builder \.appName(JingDongConsumerAnalysis)\.master(local[*])\.config(spark.sql.warehouse.dir,/user/hive/warehouse)\.enableHiveSupport()\.getOrCreate()defbuild_user_profile(order_df,user_df):user_baseuser_df.select(user_id,age,gender,city,register_time)order_statorder_df.groupBy(user_id).agg(count(order_id).alias(order_count),_sum(order_amount).alias(total_amount),avg(order_amount).alias(avg_amount))profile_dfuser_base.join(order_stat,onuser_id,howleft).fillna(0)profile_dfprofile_df.withColumn(value_level,when(col(total_amount)10000,高价值).when(col(total_amount)3000,中价值).otherwise(低价值))profile_dfprofile_df.withColumn(age_group,when(col(age)25,18-24).when(col(age)35,25-34).when(col(age)45,35-44).otherwise(45以上))profile_resultprofile_df.groupBy(age_group,gender,value_level).agg(count(user_id).alias(user_num),avg(avg_amount).alias(avg_order_amount))profile_result.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(/output/user_profile)returnprofile_resultdefanalyze_category_preference(order_df,product_df):product_categoryproduct_df.select(product_id,category_name,brand_name)order_productorder_df.join(product_category,onproduct_id,howinner)category_statorder_product.groupBy(category_name).agg(count(order_id).alias(sale_count),_sum(order_amount).alias(sale_amount),avg(order_amount).alias(avg_amount))category_statcategory_stat.withColumn(sale_rank,row_number().over(Window.orderBy(desc(sale_amount))))category_resultcategory_stat.filter(col(sale_rank)20)brand_statorder_product.groupBy(brand_name).agg(count(order_id).alias(brand_order_count),_sum(order_amount).alias(brand_sale_amount))brand_resultbrand_stat.orderBy(desc(brand_sale_amount)).limit(20)category_result.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(/output/category_preference)brand_result.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(/output/brand_hot)returncategory_result,brand_resultdefanalyze_shop_operation(order_df,shop_df):shop_baseshop_df.select(shop_id,shop_name,shop_type,open_time)shop_orderorder_df.join(shop_base,onshop_id,howinner)shop_statshop_order.groupBy(shop_id,shop_name,shop_type).agg(count(order_id).alias(order_count),_sum(order_amount).alias(total_sales),avg(order_amount).alias(avg_order_amount))shop_statshop_stat.withColumn(shop_level,when(col(total_sales)50000,头部店铺).when(col(total_sales)10000,成长店铺).otherwise(普通店铺))shop_statshop_stat.withColumn(order_rank,row_number().over(Window.partitionBy(shop_type).orderBy(desc(total_sales))))shop_resultshop_stat.filter(col(order_rank)10)shop_result.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(/output/shop_operation)returnshop_result基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统文档展示作者计算机毕业设计江挽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网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目