毕业设计选题推荐之基于Spark的在线教育投融数据可视化分析系统 |爬虫|大数据|大屏|预测|深度学习|数据分析|数据挖掘

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在线教育投融数据可视化分析系统-简介

基于Spark的在线教育投融数据可视化分析系统是一款专为大数据分析设计的毕设解决方案，面向2015-2020年间在线教育投融资数据，助力用户洞察市场趋势与资本动态。系统采用Hadoop和Spark为核心大数据框架，支持Python（Django框架）与Java（Spring Boot框架）双版本开发，结合Spark SQL、Pandas、NumPy等技术高效处理数据，MySQL数据库确保数据存储稳定。前端利用Vue、ElementUI和Echarts实现直观的可视化展示。系统功能涵盖四大维度：1）总体趋势分析，展示年度/季度投融资事件数量与金额变化，计算同比增长率以揭示市场冷热；2）细分赛道分析，聚焦K12、职业培训等赛道的事件数、金额及平均融资规模，挖掘资本偏好；3）融资轮次分析，剖析天使轮到C轮及以后的资金分布与企业估值变化；4）投资机构分析，挖掘Top10投资方的活跃度、金额及赛道/轮次偏好。该系统通过大数据技术深度解析在线教育投融趋势，操作简便、结果直观，非常适合计算机专业学生作为毕设项目，助力快速构建一个兼具技术深度与实用价值的分析平台，轻松应对答辩并展现专业能力。

在线教育投融数据可视化分析系统-技术

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
数据库：MySQL

在线教育投融数据可视化分析系统-背景

近年来，在线教育行业在全球范围内迅速崛起，成为资本市场的热点领域。根据IT桔子数据，2015-2020年间，中国在线教育投融资事件累计超过2000起，总金额高达数千亿元人民币，特别是在K12教育、职业培训和素质教育等细分赛道，资本投入尤为集中。然而，随着市场竞争加剧和政策环境变化，投融资活跃度呈现波动，例如2020年受疫情影响，部分赛道融资额激增，但早期轮次项目占比下降，显示市场逐渐向成熟期企业倾斜。如何从海量投融数据中提取有价值的信息，揭示行业趋势、赛道偏好及投资机构行为，成为亟待解决的问题。基于Spark的在线教育投融数据可视化分析系统应运而生，依托Hadoop和Spark等大数据技术，结合Python（Django框架）或Java（Spring Boot框架），通过对2015-2020年投融数据的深度挖掘与可视化呈现，为用户提供直观的趋势分析工具。系统的开发背景契合大数据技术在教育行业的应用需求，特别适合计算机专业学生作为毕业设计选题，探索在线教育市场的资本逻辑与发展脉络。

这个系统的开发对学生、行业从业者及学术研究都有重要价值。从技术角度看，系统整合Hadoop、Spark、Spark SQL、Pandas等大数据技术，学生通过开发能深入掌握分布式计算与数据分析技能，为未来从事大数据相关工作打下坚实基础。从实际应用看，系统能清晰展示2015-2020年间在线教育投融资的年度趋势、赛道热度、轮次分布及投资方偏好，帮助创业者识别市场机会，优化融资策略；同时，投资机构也能据此评估赛道潜力与风险，制定更精准的投资计划。对于计算机专业的毕业生来说，开发这样一个兼具技术深度与行业洞察的系统，不仅能提升毕设的学术含金量，还能展现对前沿技术的应用能力，在答辩中脱颖而出。更重要的是，系统分析的投融数据可视化成果，能为教育行业的政策制定者提供参考，推动行业健康发展。总之，这个选题既有技术挑战性，又能紧密结合实际需求，是一次理论与实践完美结合的机会。

在线教育投融数据可视化分析系统-视频展示

在线教育投融数据可视化分析系统-图片展示

在线教育投融数据可视化分析系统-代码展示

# 功能1：年度投融资事件数量趋势分析
def analyze_annual_event_trend(spark, start_year=2015, end_year=2020):
    # 从MySQL加载投融资数据
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/edufinance_db").option("dbtable", "investment_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
    # 提取年份并过滤指定年份范围
    df = df.withColumn("year", year(col("date")))
    df = df.filter((col("year") >= start_year) & (col("year") <= end_year))
    # 按年份分组统计事件数量
    annual_counts = df.groupBy("year").agg(count("*").alias("event_count"))
    # 按年份升序排序
    annual_counts = annual_counts.orderBy("year")
    # 转换为Pandas DataFrame便于前端可视化
    result = annual_counts.toPandas()
    # 初始化结果字典
    trend_data = {"years": [], "counts": []}
    # 填充结果，确保覆盖所有年份
    for y in range(start_year, end_year + 1):
        row = result[result["year"] == y]
        trend_data["years"].append(y)
        trend_data["counts"].append(int(row["event_count"].iloc[0]) if not row.empty else 0)
    # 保存结果到MySQL
    result.write(spark.createDataFrame(result)).write.format("jdbc").mode("overwrite").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/edufinance_db").option("dbtable", "annual_event_trend").option("user", "root").option("password", "password").save()
    return trend_data
# 功能2：各细分赛道投融资总金额排名
def analyze_track_funding_ranking(spark, top_n=10):
    # 从MySQL加载投融资数据
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/edufinance_db").option("dbtable", "investment_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
    # 按tags字段分组，计算总融资金额
    track_funding = df.groupBy("tags").agg(sum("amount_rmb").alias("total_funding"))
    # 过滤掉空或无效tags
    track_funding = track_funding.filter(col("tags").isNotNull() & (col("tags") != ""))
    # 转换为人民币亿元并保留两位小数
    track_funding = track_funding.withColumn("total_funding", round(col("total_funding") / 100000000, 2))
    # 按金额降序排序并取Top N
    track_funding = track_funding.orderBy(col("total_funding").desc()).limit(top_n)
    # 转换为Pandas DataFrame
    result = track_funding.toPandas()
    # 准备返回数据
    ranking_data = {"tracks": [], "funding": []}
    for row in result.itertuples():
        ranking_data["tracks"].append(row.tags)
        ranking_data["funding"].append(float(row.total_funding))
    # 保存结果到MySQL
    result_df = spark.createDataFrame(result)
    result_df.write(spark.createDataFrame(result)).write.format("jdbc").mode("overwrite").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/edufinance_db").option("dbtable", "track_funding_ranking").option("user", "root").option("password", "password").save()
    return ranking_data
# 功能3：投资活跃度Top10投资方排名
def analyze_top_investors(spark, top_n=10):
    # 从MySQL加载投融资数据
    df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/edufinance_db").option("dbtable", "investment_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
    # 拆分investor字段（假设以逗号分隔多个投资方）
    df = df.withColumn("investor", explode(split(col("investor"), ",")))
    # 过滤空或无效投资方
    df = df.filter(col("investor").isNotNull() & (col("investor") != ""))
    # 按投资方分组统计事件数量
    investor_counts = df.groupBy("investor").agg(count("*").alias("event_count"))
    # 按事件数量降序排序并取Top N
    investor_counts = investor_counts.orderBy(col("event_count").desc()).limit(top_n)
    # 转换为Pandas DataFrame
    result = investor_counts.toPandas()
    # 准备返回数据
    investor_data = {"investors": [], "counts": []}
    for row in result.itertuples():
        investor_data["investors"].append(row.investor)
        investor_data["counts"].append(int(row.event_count))
    # 保存结果到MySQL
    result_df = spark.createDataFrame(result)
    result_df.write(spark.createDataFrame(result)).write.format("jdbc").mode("overwrite").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/edufinance_db").option("dbtable", "top_investors").option("user", "root").option("password", "password").save()
    return investor_data

在线教育投融数据可视化分析系统-结语

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计算机毕设选题无思路？用Spark+Pandas打造在线教育投融分析系统