作者计算机毕业设计小途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京东消费者数据分析与可视化系统介绍京东消费者数据分析与可视化系统演示视频京东消费者数据分析与可视化系统演示图片京东消费者数据分析与可视化系统代码展示京东消费者数据分析与可视化系统文档展示京东消费者数据分析与可视化系统介绍本系统《基于大数据的京东消费者数据分析与可视化》主要围绕京东消费者相关数据展开目标是把分散的消费记录、商品信息、品牌信息、店铺信息和用户特征整理成能查询、能统计、能展示的分析结果。数据存储和处理部分用到Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL配合Pandas、NumPy做数据清洗、统计和指标计算后端用PythonDjango实现接口也保留JavaSpring Boot版本数据库用MySQL保存用户、权限和部分业务数据前端用Vue、ElementUI、Echarts、HTML、CSS、JavaScript、jQuery完成页面和图表展示。系统功能包括系统首页、大屏可视化、用户、消费行为信息、行为趋势分析、品牌竞争分析、互动转化分析、商品偏好分析、店铺表现分析、用户画像分析、价值洞察分析、个人信息、修改密码等。用户进入系统后可以查看京东消费者消费行为随时间的变化、不同品牌之间的竞争情况、互动到转化的表现、商品和店铺偏好、不同用户群体的画像以及价值洞察结果图表会从多个维度展示数据方便快速观察消费者数据里的一些规律。整个系统把重点放在大数据处理、分析和可视化展示上功能划分比较贴近计算机毕设常见需求也方便后续替换数据或继续扩展分析指标。京东消费者数据分析与可视化系统演示视频项目演示视频京东消费者数据分析与可视化系统演示图片京东消费者数据分析与可视化系统代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,sum,count,avg,desc,when,date_formatfromdjango.httpimportJsonResponse sparkSparkSession.builder.appName(JDConsumerBigDataAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()defconsumption_trend_analysis(request):dfspark.read.option(header,true).csv(hdfs:///jd_consumer/behavior/*.csv)dfdf.withColumn(event_time,col(event_time).cast(timestamp))dfdf.withColumn(amount,col(amount).cast(double))dfdf.withColumn(quantity,col(quantity).cast(int))dfdf.withColumn(dt,date_format(col(event_time),yyyy-MM-dd))user_idrequest.GET.get(user_id,)ifuser_id:dfdf.filter(col(user_id)user_id)start_daterequest.GET.get(start_date,)ifstart_date:dfdf.filter(col(dt)start_date)trenddf.groupBy(dt).agg(count(*).alias(behavior_count),sum(amount).alias(total_amount),sum(quantity).alias(total_quantity),avg(amount).alias(avg_amount)).orderBy(dt)rowstrend.collect()result[]forrinrows:result.append({date:r[dt],behavior_count:r[behavior_count],total_amount:round(r[total_amount]or0,2),total_quantity:r[total_quantity],avg_amount:round(r[avg_amount]or0,2)})returnJsonResponse({code:200,feature:消费行为趋势分析,data:result})defproduct_preference_analysis(request):dfspark.read.option(header,true).csv(hdfs:///jd_consumer/order_detail/*.csv)dfdf.withColumn(quantity,col(quantity).cast(int))dfdf.withColumn(amount,col(amount).cast(double))dfdf.withColumn(category,col(category).cast(string))dfdf.withColumn(brand,col(brand).cast(string))categoryrequest.GET.get(category,)ifcategory:dfdf.filter(col(category)category)prefdf.groupBy(category,brand,product_name).agg(sum(quantity).alias(sale_num),sum(amount).alias(sale_amount),count(*).alias(order_count)).orderBy(desc(sale_num))toppref.limit(20).collect()result[]forrintop:result.append({category:r[category],brand:r[brand],product_name:r[product_name],sale_num:r[sale_num],sale_amount:round(r[sale_amount]or0,2),order_count:r[order_count]})totaldf.agg(sum(amount).alias(all_amount),sum(quantity).alias(all_num)).collect()[0]returnJsonResponse({code:200,feature:商品偏好分析,total_amount:round(total[all_amount]or0,2),total_num:total[all_num],data:result})defuser_profile_analysis(request):dfspark.read.option(header,true).csv(hdfs:///jd_consumer/user_profile/*.csv)dfdf.withColumn(age,col(age).cast(int))dfdf.withColumn(amount,col(amount).cast(double))dfdf.withColumn(order_count,col(order_count).cast(int))dfdf.withColumn(gender,col(gender).cast(string))dfdf.withColumn(city_level,col(city_level).cast(string))genderrequest.GET.get(gender,)ifgender:dfdf.filter(col(gender)gender)age_groupwhen(col(age)18,18岁以下).when((col(age)18)(col(age)25),18-25岁).when((col(age)26)(col(age)35),26-35岁).when((col(age)36)(col(age)45),36-45岁).otherwise(45岁以上)dfdf.withColumn(age_group,age_group)profiledf.groupBy(gender,age_group,city_level).agg(count(*).alias(user_count),avg(amount).alias(avg_amount),avg(order_count).alias(avg_order_count),sum(amount).alias(total_amount)).orderBy(desc(user_count))rowsprofile.collect()result[]forrinrows:result.append({gender:r[gender],age_group:r[age_group],city_level:r[city_level],user_count:r[user_count],avg_amount:round(r[avg_amount]or0,2),avg_order_count:round(r[avg_order_count]or0,2),total_amount:round(r[total_amount]or0,2)})returnJsonResponse({code:200,feature:用户画像分析,data:result})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小途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
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