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商品销售数据分析与可视化系统介绍京东商品销售数据分析与可视化系统演示视频京东商品销售数据分析与可视化系统演示图片京东商品销售数据分析与可视化系统代码展示京东商品销售数据分析与可视化系统文档展示京东商品销售数据分析与可视化系统介绍《基于大数据的京东商品销售数据分析与可视化》是一套面向京东商品销售数据的分析与展示系统底层用Hadoop的HDFS存放原始销售数据用Spark完成批量计算借助Spark SQL、Pandas和NumPy做数据清洗、聚合、统计和挖掘后端可选用Django或Spring Boot提供数据接口前端用Vue、ElementUI、ECharts、HTML、CSS、JavaScript和jQuery完成页面交互与图表展示。系统功能包括系统首页、大屏可视化、用户、京东销售数据、分类分析、价格趋势分析、商品评分分析、销量趋势分析、店铺分析、商品挖掘分析、个人信息和修改密码。用户登录后可以查看销售总览按商品分类观察销量、价格和评分分布按时间查看价格与销量变化按店铺对比经营情况并通过商品挖掘分析发现热销商品、高评分商品和价格波动较大的商品。系统把Hadoop、Spark这些大数据组件和Web展示串成一条完整链路既能展示京东商品销售数据的整体面貌也能让使用者从不同维度理解数据背后的变化。京东商品销售数据分析与可视化系统演示视频项目演示视频京东商品销售数据分析与可视化系统演示图片京东商品销售数据分析与可视化系统代码展示sparkSparkSession.builder.appName(JdSalesAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()defcategory_analysis(request):dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs:///jd/sales.csv)dfdf.withColumn(price,col(price).cast(double)).withColumn(sales,col(sales).cast(int)).withColumn(score,col(score).cast(double))clean_dfdf.filter(col(category).isNotNull()col(price).isNotNull()col(sales).isNotNull()col(score).isNotNull())total_salesclean_df.agg(sum(sales).alias(all_sales)).first()[all_sales]category_dfclean_df.groupBy(category).agg(count(product_id).alias(product_count),sum(sales).alias(total_sales),avg(price).alias(avg_price),avg(score).alias(avg_score))category_dfcategory_df.withColumn(sales_ratio,when(lit(total_sales)0,0).otherwise(col(total_sales)/lit(total_sales)))category_dfcategory_df.withColumn(rank,row_number().over(Window.orderBy(desc(total_sales))))category_dfcategory_df.filter(col(rank)20).orderBy(rank)rowscategory_df.collect()result[]forrowinrows:result.append({rank:row[rank],category:row[category],product_count:row[product_count],total_sales:row[total_sales],avg_price:round(row[avg_price],2),avg_score:round(row[avg_score],2),sales_ratio:round(row[sales_ratio],4)})summary{total_category:len(result),top_category:result[0][category]ifresultelse}returnJsonResponse({code:200,msg:分类分析完成,summary:summary,data:result})defprice_trend_analysis(request):dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs:///jd/sales.csv)dfdf.withColumn(price,col(price).cast(double)).withColumn(sale_date,to_date(col(sale_date),yyyy-MM-dd))clean_dfdf.filter(col(price).isNotNull()col(sale_date).isNotNull()(col(price)0))trend_dfclean_df.groupBy(year(sale_date).alias(year),month(sale_date).alias(month)).agg(avg(price).alias(avg_price),max(price).alias(max_price),min(price).alias(min_price),count(product_id).alias(product_count))trend_dftrend_df.withColumn(month_label,concat(col(year),lit(-),lpad(col(month),2,0)))window_specWindow.orderBy(year,month)trend_dftrend_df.withColumn(last_avg_price,lag(avg_price,1).over(window_spec))trend_dftrend_df.withColumn(price_change,when(col(last_avg_price).isNull(),0).otherwise(col(avg_price)-col(last_avg_price)))trend_dftrend_df.orderBy(year,month)rowstrend_df.collect()result[]forrowinrows:result.append({month:row[month_label],avg_price:round(row[avg_price],2),max_price:round(row[max_price],2),min_price:round(row[min_price],2),product_count:row[product_count],price_change:round(row[price_change],2)})returnJsonResponse({code:200,msg:价格趋势分析完成,data:result})defsales_trend_analysis(request):dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs:///jd/sales.csv)dfdf.withColumn(sales,col(sales).cast(int)).withColumn(sale_date,to_date(col(sale_date),yyyy-MM-dd))clean_dfdf.filter(col(sales).isNotNull()col(sale_date).isNotNull()(col(sales)0))trend_dfclean_df.groupBy(year(sale_date).alias(year),month(sale_date).alias(month)).agg(sum(sales).alias(total_sales),avg(sales).alias(avg_sales),count(product_id).alias(product_count))trend_dftrend_df.withColumn(month_label,concat(col(year),lit(-),lpad(col(month),2,0)))window_specWindow.orderBy(year,month)trend_dftrend_df.withColumn(last_sales,lag(total_sales,1).over(window_spec))trend_dftrend_df.withColumn(growth_rate,when(col(last_sales).isNull(),0).otherwise((col(total_sales)-col(last_sales))/col(last_sales)))trend_dftrend_df.orderBy(year,month)rowstrend_df.collect()result[]forrowinrows:result.append({month:row[month_label],total_sales:row[total_sales],avg_sales:round(row[avg_sales],2),product_count:row[product_count],growth_rate:round(row[growth_rate],4)})returnJsonResponse({code:200,msg:销量趋势分析完成,data:result})京东商品销售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