作者计算机毕业设计杰瑞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校实战项目计算机毕业设计选题推荐目录基于大数据的新能源汽车销量与上牌数据分析与可视介绍基于大数据的新能源汽车销量与上牌数据分析与可视化演示视频基于大数据的新能源汽车销量与上牌数据分析与可视化演示图片基于大数据的新能源汽车销量与上牌数据分析与可视化代码展示基于大数据的新能源汽车销量与上牌数据分析与可视化文档展示基于大数据的新能源汽车销量与上牌数据分析与可视介绍本系统名为《基于大数据的新能源汽车销量与上牌数据分析与可视化》围绕新能源汽车销量数据与上牌数据展开采集、清洗、统计与可视化展示。系统以Hadoop与HDFS作为底层数据存储支撑借助Spark与Spark SQL完成大规模数据的分布式计算与聚合分析并使用Pandas、NumPy对局部数据进行补充处理。后端提供Django与Spring Boot两个版本分别适配Python与Java技术路线前端采用Vue、ElementUI与ECharts实现图表渲染与交互展示数据库使用MySQL存储分析结果与基础业务数据。功能涵盖系统首页、销量信息、销量趋势分析、车型热度分析、上牌地域分析、用户管理、上牌信息、厂商竞争分析、价格分层分析与市场分群分析等模块能够从时间、车型、地域、厂商、价格与市场等多个维度对新能源汽车销量与上牌情况进行分析并以可视化方式呈现分析结果帮助用户较为直观地了解新能源汽车市场的变化情况。基于大数据的新能源汽车销量与上牌数据分析与可视化演示视频演示视频基于大数据的新能源汽车销量与上牌数据分析与可视化演示图片基于大数据的新能源汽车销量与上牌数据分析与可视化代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,sum,avg,count,desc,when,litfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,StringType,IntegerType,DoubleTypeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportjsonimportpymysql sparkSparkSession.builder.appName(NewEnergyVehicleAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).enableHiveSupport().getOrCreate()defload_sales_data(hdfs_path):schemaStructType([StructField(sale_id,StringType(),True),StructField(car_model,StringType(),True),StructField(brand,StringType(),True),StructField(sale_date,StringType(),True),StructField(sale_count,IntegerType(),True),StructField(sale_price,DoubleType(),True),StructField(province,StringType(),True),StructField(city,StringType(),True)])dfspark.read.option(header,true).schema(schema).csv(hdfs_path)dfdf.filter(col(sale_count).isNotNull()(col(sale_count)0))dfdf.withColumn(sale_year,col(sale_date).substr(1,4))dfdf.withColumn(sale_month,col(sale_date).substr(6,2))dfdf.withColumn(total_amount,col(sale_count)*col(sale_price))df.cache()returndfdefanalyze_sales_trend(df):trend_dfdf.groupBy(sale_year,sale_month).agg(sum(sale_count).alias(month_sale_count),sum(total_amount).alias(month_amount),count(sale_id).alias(order_count))trend_dftrend_df.orderBy(sale_year,sale_month)trend_dftrend_df.withColumn(avg_price,col(month_amount)/col(month_sale_count))trend_pdtrend_df.toPandas()trend_pd[month_label]trend_pd[sale_year]-trend_pd[sale_month]trend_pd[growth_rate]trend_pd[month_sale_count].pct_change().fillna(0)trend_pd[growth_rate]trend_pd[growth_rate].apply(lambdax:round(x*100,2))resulttrend_pd[[month_label,month_sale_count,month_amount,avg_price,growth_rate]].to_dict(orientrecords)connectionpymysql.connect(hostlocalhost,userroot,password123456,databasevehicle_analysis,charsetutf8)cursorconnection.cursor()cursor.execute(truncate 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