✨作者主页：IT研究室✨
个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
☑文末获取源码☑
精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目
一、前言
系统介绍
基于大数据的懂车帝二手车数据分析系统是一个综合性的数据挖掘与可视化分析平台，采用Hadoop+Spark大数据处理框架对海量二手车交易数据进行深度分析。系统运用Python/Java语言开发，后端基于Django/Spring Boot双框架支持，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈构建交互式数据可视化界面。系统通过Spark SQL和Pandas进行数据清洗与特征工程，利用NumPy实现统计分析算法，对二手车市场进行四个维度的深入分析：市场宏观特征分析涵盖车龄分布、里程分布、城市分布和过户次数统计；价值影响因素分析探究车龄、里程、地域、新车价格对二手车价值的影响规律；品牌竞争力分析评估各汽车品牌的市场占有率、保值率和定价策略；供给画像与聚类分析运用K-Means算法对车辆进行智能分组，识别不同特征的车辆群体。系统通过MySQL存储处理结果，最终以动态大屏和多维图表形式展现分析成果，为二手车买卖双方、平台运营商和行业研究者提供科学的决策支持工具。
选题背景
随着中国汽车保有量的持续增长和消费观念的转变，二手车市场正在经历快速发展期。传统的二手车交易往往依赖经验判断和简单的价格对比，缺乏科学的数据支撑，导致信息不对称、定价不准确、市场透明度低等问题普遍存在。懂车帝作为国内领先的汽车资讯平台，积累了丰富的二手车交易数据，这些数据蕴含着车辆价值规律、品牌竞争格局、市场供需特征等重要信息。然而，面对海量的结构化和半结构化数据，传统的数据处理方法已无法满足深度挖掘的需求。大数据技术的成熟为解决这一问题提供了新的契机，通过Hadoop和Spark等分布式计算框架，能够高效处理TB级别的历史交易数据，运用机器学习算法挖掘隐藏的价值模式。同时，数据可视化技术的进步使得复杂的分析结果能够以直观、交互的方式呈现给用户，大幅提升了数据的可理解性和实用性。
选题意义
本研究的实际意义体现在多个层面的价值创造上。对于普通消费者而言，系统提供的价值影响因素分析和品牌保值率排行能够帮助他们在购买二手车时做出更加理性的决策，避免因信息不足而造成的经济损失，提高购车满意度。对于二手车商和平台运营者来说，市场宏观特征分析和供给画像能够协助他们优化库存结构、制定合理的采购策略和定价机制，提升运营效率和盈利能力。从技术层面来看，本系统探索了大数据技术在垂直领域的具体应用场景，验证了Spark SQL与传统数据分析工具结合的可行性，为类似的数据密集型应用提供了参考架构。学术价值方面，研究深入分析了二手车价值衰减规律和品牌竞争力差异，丰富了汽车经济学和消费行为学的实证研究内容。虽然作为毕业设计项目，系统在数据规模和算法复杂度方面存在一定局限，但其展现的分析思路和技术方案对于推动二手车行业的数字化转型具有积极的示范作用，也为后续更深入的研究奠定了基础。
二、开发环境
- 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
- 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
- 数据库：MySQL
三、系统界面展示
- 基于大数据的懂车帝二手车数据分析系统界面展示：
四、代码参考
- 项目实战代码参考：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("UsedCarDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
def price_influence_factor_analysis(df):
age_price_df = df.groupBy("car_age").agg(
avg("sh_price").alias("avg_price"),
count("*").alias("count"),
stddev("sh_price").alias("price_std")
).orderBy("car_age")
age_price_result = []
for row in age_price_df.collect():
depreciation_rate = 1.0 - (row.avg_price / df.filter(col("car_age") == 0).agg(avg("sh_price")).collect()[0][0]) if row.car_age > 0 else 0.0
coefficient_variation = row.price_std / row.avg_price if row.avg_price > 0 else 0.0
age_price_result.append({
'car_age': row.car_age,
'avg_price': round(row.avg_price, 2),
'count': row.count,
'depreciation_rate': round(depreciation_rate, 4),
'coefficient_variation': round(coefficient_variation, 4)
})
mileage_bins = [0, 30000, 60000, 100000, 150000, 300000, float('inf')]
mileage_labels = ['0-3万', '3-6万', '6-10万', '10-15万', '15-30万', '30万以上']
mileage_price_df = df.withColumn("mileage_range",
when(col("car_mileage") <= 30000, "0-3万")
.when(col("car_mileage") <= 60000, "3-6万")
.when(col("car_mileage") <= 100000, "6-10万")
.when(col("car_mileage") <= 150000, "10-15万")
.when(col("car_mileage") <= 300000, "15-30万")
.otherwise("30万以上")
).groupBy("mileage_range").agg(
avg("sh_price").alias("avg_price"),
count("*").alias("count"),
avg("car_age").alias("avg_age")
)
mileage_price_result = []
for row in mileage_price_df.collect():
price_per_km = row.avg_price / (row.avg_age * 20000) if row.avg_age > 0 else 0.0
mileage_price_result.append({
'mileage_range': row.mileage_range,
'avg_price': round(row.avg_price, 2),
'count': row.count,
'avg_age': round(row.avg_age, 1),
'price_per_km': round(price_per_km, 4)
})
city_price_df = df.groupBy("car_source_city_name").agg(
avg("sh_price").alias("avg_price"),
count("*").alias("count"),
percentile_approx("sh_price", 0.5).alias("median_price")
).filter(col("count") >= 100).orderBy(desc("avg_price")).limit(20)
city_price_result = []
national_avg = df.agg(avg("sh_price")).collect()[0][0]
for row in city_price_df.collect():
price_index = row.avg_price / national_avg
city_price_result.append({
'city': row.car_source_city_name,
'avg_price': round(row.avg_price, 2),
'median_price': round(row.median_price, 2),
'count': row.count,
'price_index': round(price_index, 3)
})
return {
'age_price_analysis': age_price_result,
'mileage_price_analysis': mileage_price_result,
'city_price_analysis': city_price_result
}
def brand_competitiveness_analysis(df):
brand_market_share = df.groupBy("brand_name").agg(
count("*").alias("count")
).withColumn("market_share",
col("count") / df.count() * 100
).orderBy(desc("count"))
brand_share_result = []
for row in brand_market_share.collect():
brand_share_result.append({
'brand_name': row.brand_name,
'count': row.count,
'market_share': round(row.market_share, 3)
})
brand_value_retention = df.filter(col("official_price") > 0).withColumn(
"value_retention_rate",
col("sh_price") / col("official_price")
).groupBy("brand_name").agg(
avg("value_retention_rate").alias("avg_retention_rate"),
avg("sh_price").alias("avg_sh_price"),
avg("car_age").alias("avg_age"),
count("*").alias("count")
).filter(col("count") >= 50).orderBy(desc("avg_retention_rate"))
retention_result = []
for row in brand_value_retention.collect():
annual_depreciation = (1 - row.avg_retention_rate) / row.avg_age if row.avg_age > 0 else 0.0
retention_result.append({
'brand_name': row.brand_name,
'avg_retention_rate': round(row.avg_retention_rate, 4),
'avg_sh_price': round(row.avg_sh_price, 2),
'avg_age': round(row.avg_age, 1),
'count': row.count,
'annual_depreciation': round(annual_depreciation, 4)
})
luxury_threshold = df.agg(percentile_approx("official_price", 0.8)).collect()[0][0]
brand_positioning = df.filter(col("official_price") > 0).withColumn(
"price_segment",
when(col("official_price") >= luxury_threshold, "豪华品牌")
.when(col("official_price") >= luxury_threshold * 0.5, "中高端品牌")
.otherwise("经济品牌")
).groupBy("brand_name", "price_segment").agg(
avg("sh_price").alias("segment_avg_price"),
count("*").alias("segment_count")
).orderBy("brand_name", desc("segment_count"))
positioning_result = []
for row in brand_positioning.collect():
positioning_result.append({
'brand_name': row.brand_name,
'price_segment': row.price_segment,
'segment_avg_price': round(row.segment_avg_price, 2),
'segment_count': row.segment_count
})
return {
'market_share_analysis': brand_share_result[:15],
'value_retention_analysis': retention_result[:15],
'brand_positioning_analysis': positioning_result
}
def supply_clustering_analysis(df):
price_ranges = [(0, 50000, "5万以下"), (50000, 100000, "5-10万"), (100000, 200000, "10-20万"),
(200000, 500000, "20-50万"), (500000, float('inf'), "50万以上")]
price_segment_profiles = []
for min_price, max_price, label in price_ranges:
segment_df = df.filter((col("sh_price") >= min_price) & (col("sh_price") < max_price))
if segment_df.count() > 0:
profile = segment_df.agg(
avg("car_age").alias("avg_age"),
avg("car_mileage").alias("avg_mileage"),
avg("transfer_cnt").alias("avg_transfer"),
count("*").alias("count"),
stddev("sh_price").alias("price_std")
).collect()[0]
brand_dist = segment_df.groupBy("brand_name").count().orderBy(desc("count")).limit(5).collect()
top_brands = [row.brand_name for row in brand_dist]
price_segment_profiles.append({
'price_range': label,
'avg_age': round(profile.avg_age, 1),
'avg_mileage': round(profile.avg_mileage, 0),
'avg_transfer': round(profile.avg_transfer, 1),
'count': profile.count,
'price_std': round(profile.price_std, 2),
'top_brands': top_brands
})
near_new_cars = df.filter((col("car_age") <= 1) & (col("car_mileage") <= 10000))
near_new_analysis = near_new_cars.withColumn(
"discount_rate",
(col("official_price") - col("sh_price")) / col("official_price")
).filter(col("official_price") > 0).groupBy("brand_name").agg(
avg("discount_rate").alias("avg_discount"),
count("*").alias("count"),
avg("sh_price").alias("avg_price")
).filter(col("count") >= 10).orderBy(desc("avg_discount"))
near_new_result = []
for row in near_new_analysis.collect():
near_new_result.append({
'brand_name': row.brand_name,
'avg_discount': round(row.avg_discount, 4),
'count': row.count,
'avg_price': round(row.avg_price, 2)
})
feature_cols = ["car_age", "car_mileage", "sh_price"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
feature_df = assembler.transform(df.filter(
(col("car_age").isNotNull()) &
(col("car_mileage").isNotNull()) &
(col("sh_price").isNotNull())
).sample(0.1))
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaled_features")
scaler_model = scaler.fit(feature_df)
scaled_df = scaler_model.transform(feature_df)
kmeans = KMeans(k=4, featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster")
kmeans_model = kmeans.fit(scaled_df)
clustered_df = kmeans_model.transform(scaled_df)
cluster_profiles = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
avg("car_age").alias("avg_age"),
avg("car_mileage").alias("avg_mileage"),
avg("sh_price").alias("avg_price"),
count("*").alias("count")
).collect()
clustering_result = []
for row in cluster_profiles:
if row.avg_price >= 300000:
cluster_type = "豪华车群体"
elif row.avg_age <= 3 and row.avg_price >= 150000:
cluster_type = "准新车群体"
elif row.avg_price <= 80000:
cluster_type = "经济实用群体"
else:
cluster_type = "主流消费群体"
clustering_result.append({
'cluster_id': row.cluster,
'cluster_type': cluster_type,
'avg_age': round(row.avg_age, 1),
'avg_mileage': round(row.avg_mileage, 0),
'avg_price': round(row.avg_price, 2),
'count': row.count
})
return {
'price_segment_profiles': price_segment_profiles,
'near_new_car_analysis': near_new_result[:10],
'clustering_analysis': clustering_result
}
五、系统视频
基于大数据的懂车帝二手车数据分析系统项目视频：
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的懂车帝二手车数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
结语
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的懂车帝二手车数据分析系统-Spark-Hadoop-Bigdata
想看其他类型的计算机毕业设计作品也可以和我说~谢谢大家！
有技术这一块问题大家可以评论区交流或者私我~
大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦～
源码获取：⬇⬇⬇