企业官网建设流程全解析

💖💖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！
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基于大数据的淘宝用户消费偏好数据可视化分析介绍

本系统为《基于大数据的淘宝用户消费偏好数据可视化分析》，整体围绕淘宝用户消费行为数据展开，借助Hadoop与Spark构建大数据处理流程，通过HDFS完成原始数据的分布式存储，利用Spark SQL与Pandas、NumPy对消费数据进行清洗、聚合与统计分析，并将处理结果落地到MySQL数据库中。系统后端提供Python与Java两个版本，分别采用Django与Spring Boot框架进行业务逻辑处理与接口开发，前端基于Vue、ElementUI、Echarts并结合HTML、CSS、JavaScript与jQuery实现可视化展示。功能层面涵盖用户行为漏斗分析、品牌偏好分析、价格偏好分析、行为信息管理、品类偏好分析、消费时段分析以及偏好洞察分析，能够从多个维度刻画淘宝用户的消费偏好特征，并以图表形式直观呈现分析结果，帮助使用者较为清晰地理解用户在不同消费环节中的行为差异与偏好倾向。

基于大数据的淘宝用户消费偏好数据可视化分析演示视频

演示视频

基于大数据的淘宝用户消费偏好数据可视化分析演示图片

基于大数据的淘宝用户消费偏好数据可视化分析代码展示

frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,count,sumasspark_sum,when,desc,hour,to_timestampfrompyspark.sql.windowimportWindowimportpandasaspdimportnumpyasnpimportpymysql spark=SparkSession.builder.appName("TaobaoUserPreferenceAnalysis").master("local[*]").config("spark.sql.shuffle.partitions","4").getOrCreate()raw_df=spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv("hdfs://localhost:9000/taobao/user_behavior.csv")clean_df=raw_df.dropna(subset=["user_id","item_id","behavior_type","category","brand","price","timestamp"]).filter(col("price")>0)clean_df.createOrReplaceTempView("user_behavior")funnel_df=spark.sql("SELECT behavior_type, COUNT(DISTINCT user_id) AS user_count FROM user_behavior GROUP BY behavior_type ORDER BY user_count DESC")funnel_pd=funnel_df.toPandas()funnel_pd["rate"]=funnel_pd["user_count"]/funnel_pd["user_count"].max()funnel_result=funnel_pd.to_dict(orient="records")conn=pymysql.connect(host="localhost",user="root",password="123456",database="taobao_analysis",charset="utf8mb4")cursor=conn.cursor()cursor.execute("TRUNCATE TABLE funnel_analysis")forrowinfunnel_result:cursor.execute("INSERT INTO funnel_analysis(behavior_type, user_count, rate) VALUES(%s, %s, %s)",(row["behavior_type"],int(row["user_count"]),float(row["rate"])))conn.commit()cursor.close()conn.close()brand_df=spark.sql("SELECT brand, COUNT(*) AS total_count, SUM(price) AS total_amount, AVG(price) AS avg_price FROM user_behavior GROUP BY brand ORDER BY total_count DESC LIMIT 20")brand_pd=brand_df.toPandas()brand_pd["amount_rank"]=brand_pd["total_amount"].rank(ascending=False)brand_pd["count_rank"]=brand_pd["total_count"].rank(ascending=False)brand_pd["preference_score"]=(brand_pd["amount_rank"]+brand_pd["count_rank"])/2brand_result=brand_pd.sort_values("preference_score").to_dict(orient="records")cursor=conn.cursor()cursor.execute("TRUNCATE TABLE brand_preference")forrowinbrand_result:cursor.execute("INSERT INTO brand_preference(brand, total_count, total_amount, avg_price, preference_score) VALUES(%s, %s, %s, %s, %s)",(row["brand"],int(row["total_count"]),float(row["total_amount"]),float(row["avg_price"]),float(row["preference_score"])))conn.commit()cursor.close()conn.close()price_df=spark.sql("SELECT CASE WHEN price < 50 THEN '0-50' WHEN price < 100 THEN '50-100' WHEN price < 200 THEN '100-200' WHEN price < 500 THEN '200-500' ELSE '500以上' END AS price_range, COUNT(*) AS buy_count, COUNT(DISTINCT user_id) AS user_count FROM user_behavior WHERE behavior_type = 'buy' GROUP BY price_range")price_pd=price_df.toPandas()price_pd["user_ratio"]=price_pd["user_count"]/price_pd["user_count"].sum()price_pd["buy_ratio"]=price_pd["buy_count"]/price_pd["buy_count"].sum()price_result=price_pd.sort_values("buy_ratio",ascending=False).to_dict(orient="records")cursor=conn.cursor()cursor.execute("TRUNCATE TABLE price_preference")forrowinprice_result:cursor.execute("INSERT INTO price_preference(price_range, buy_count, user_count, user_ratio, buy_ratio) VALUES(%s, %s, %s, %s, %s)",(row["price_range"],int(row["buy_count"]),int(row["user_count"]),float(row["user_ratio"]),float(row["buy_ratio"])))conn.commit()cursor.close()conn.close()spark.stop()

基于大数据的淘宝用户消费偏好数据可视化分析文档展示

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