💖💖作者：计算机编程小央姐
💙💙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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基于大数据框架的手机详细信息数据分析系统源码-系统功能介绍
基于大数据框架的手机详细信息数据分析系统是一个综合运用Hadoop、Spark等大数据技术栈开发的数据分析平台，该系统采用Python作为主要开发语言，结合Django web框架构建后端服务，前端使用Vue+ElementUI+Echarts技术实现数据可视化展示。系统通过Spark SQL和Pandas、NumPy等数据处理库，对海量手机市场数据进行深度挖掘和分析，涵盖了市场宏观格局分析、品牌深度剖析、价格配置关联性分析、技术演进趋势分析以及基于K-Means聚类算法的市场分群分析等五大核心功能模块。平台能够处理包含手机品牌、价格、处理器、内存、存储、电池容量、摄像头参数等多维度的结构化数据，通过HDFS分布式存储和Spark分布式计算引擎，实现对大规模手机数据集的高效处理和实时分析，为用户提供直观的数据可视化报表和深度的市场洞察分析，支持用户从不同维度了解手机市场的发展现状、竞争格局以及技术发展趋势。
基于大数据框架的手机详细信息数据分析系统源码-系统技术介绍
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
基于大数据框架的手机详细信息数据分析系统源码-系统背景意义
随着智能手机行业的快速发展和市场竞争的日益激烈，手机厂商需要更加精准地把握市场动态和消费者需求变化。当前手机市场呈现出品牌多元化、产品差异化、技术迭代加速等特点，各大厂商在处理器选择、硬件配置、价格定位等方面都有着不同的策略考量。传统的数据分析方法在面对海量的手机产品信息时往往显得力不从心，难以快速有效地从复杂的市场数据中提取有价值的商业洞察。同时，手机行业的数据具有多维度、大容量、更新频繁等特点，涉及品牌信息、技术规格、价格变动、市场份额等多个方面的数据，这些数据之间存在着复杂的关联关系。在这种背景下，运用大数据技术对手机市场数据进行深度分析变得尤为重要，通过构建基于Hadoop和Spark的大数据分析平台，能够更好地应对数据规模大、处理复杂度高的挑战。
本课题的研究具有一定的理论价值和实践意义。从理论角度来看，通过将大数据技术应用于手机市场数据分析领域，探索了Hadoop分布式存储和Spark分布式计算在实际业务场景中的应用模式，验证了大数据技术栈在处理结构化商业数据方面的可行性和有效性。系统中运用的K-Means聚类算法为手机市场细分提供了一种数据驱动的分析方法，能够客观地识别出不同的产品群体和市场定位，为市场分析研究提供了新的技术思路。从实践意义来说，该系统能够帮助手机厂商更好地理解市场竞争格局，通过对品牌市场份额、产品定价策略、硬件配置趋势等维度的分析，为产品规划和市场策略制定提供数据支撑。对于消费者而言，系统提供的价格与配置关联性分析能够帮助用户做出更加理性的购机决策。另外，该项目在技术实现方面整合了当前主流的大数据技术栈，对于学习和掌握大数据开发技能具有一定的参考价值，同时也为其他行业的数据分析项目提供了可借鉴的技术框架和实现思路。
基于大数据框架的手机详细信息数据分析系统源码-系统演示视频
计算机毕设Spark项目：基于大数据框架的手机详细信息数据分析系统源码
基于大数据框架的手机详细信息数据分析系统源码-系统演示图片
基于大数据框架的手机详细信息数据分析系统源码-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import json
spark = SparkSession.builder.appName("MobileDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
def market_share_analysis(request):
mobile_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://localhost:9000/mobile_data/featured_mobile_data.csv")
brand_counts = mobile_df.groupBy("Company").count().orderBy(desc("count"))
total_count = mobile_df.count()
brand_share = brand_counts.withColumn("market_share", round((col("count") / total_count) * 100, 2))
brand_share_pandas = brand_share.toPandas()
market_data = []
for index, row in brand_share_pandas.iterrows():
market_data.append({
"brand": row["Company"],
"count": int(row["count"]),
"share": float(row["market_share"])
})
processor_df = mobile_df.withColumn("ProcessorBrand", when(col("Processor").contains("Snapdragon"), "Qualcomm")
.when(col("Processor").contains("Apple"), "Apple")
.when(col("Processor").contains("Exynos"), "Samsung")
.when(col("Processor").contains("MediaTek"), "MediaTek")
.when(col("Processor").contains("Kirin"), "Huawei")
.otherwise("Others"))
processor_share = processor_df.groupBy("ProcessorBrand").count().orderBy(desc("count"))
processor_total = processor_df.count()
processor_market = processor_share.withColumn("processor_share", round((col("count") / processor_total) * 100, 2))
processor_data = processor_market.toPandas().to_dict('records')
price_ranges = mobile_df.withColumn("price_range",
when(col("Price_USD") < 200, "入门级(0-200)")
.when((col("Price_USD") >= 200) & (col("Price_USD") < 500), "中端(200-500)")
.when((col("Price_USD") >= 500) & (col("Price_USD") < 800), "高端(500-800)")
.otherwise("旗舰(800+)"))
price_distribution = price_ranges.groupBy("price_range").count().orderBy("count")
price_data = price_distribution.toPandas().to_dict('records')
return JsonResponse({
"brand_market_share": market_data,
"processor_distribution": processor_data,
"price_range_distribution": price_data,
"total_models": total_count
})
def brand_strategy_analysis(request):
mobile_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://localhost:9000/mobile_data/featured_mobile_data.csv")
mobile_df = mobile_df.withColumn("Price_USD", col("Price_USD").cast("double"))
mobile_df = mobile_df.withColumn("RAM", col("RAM").cast("double"))
mobile_df = mobile_df.withColumn("BatteryCapacity_mAh", col("BatteryCapacity_mAh").cast("double"))
mobile_df = mobile_df.withColumn("Storage_GB", col("Storage_GB").cast("double"))
brand_pricing = mobile_df.groupBy("Company").agg(
avg("Price_USD").alias("avg_price"),
min("Price_USD").alias("min_price"),
max("Price_USD").alias("max_price"),
expr("percentile_approx(Price_USD, 0.5)").alias("median_price"),
count("*").alias("model_count")
).orderBy(desc("avg_price"))
pricing_data = brand_pricing.toPandas()
brand_hardware = mobile_df.groupBy("Company").agg(
avg("RAM").alias("avg_ram"),
avg("BatteryCapacity_mAh").alias("avg_battery"),
avg("Storage_GB").alias("avg_storage")
).orderBy(desc("avg_ram"))
hardware_data = brand_hardware.toPandas()
processor_brand_df = mobile_df.withColumn("ProcessorBrand",
when(col("Processor").contains("Snapdragon"), "Qualcomm")
.when(col("Processor").contains("Apple"), "Apple")
.when(col("Processor").contains("Exynos"), "Samsung")
.when(col("Processor").contains("MediaTek"), "MediaTek")
.when(col("Processor").contains("Kirin"), "Huawei")
.otherwise("Others"))
brand_processor = processor_brand_df.groupBy("Company", "ProcessorBrand").count()
processor_preference = brand_processor.toPandas()
strategy_analysis = []
for index, brand_row in pricing_data.iterrows():
brand_name = brand_row["Company"]
hardware_info = hardware_data[hardware_data["Company"] == brand_name]
processor_info = processor_preference[processor_preference["Company"] == brand_name]
if not hardware_info.empty and not processor_info.empty:
main_processor = processor_info.loc[processor_info["count"].idxmax(), "ProcessorBrand"]
strategy_analysis.append({
"brand": brand_name,
"avg_price": float(brand_row["avg_price"]) if pd.notna(brand_row["avg_price"]) else 0,
"price_range": f"{int(brand_row['min_price'])}-{int(brand_row['max_price'])}",
"avg_ram": float(hardware_info.iloc[0]["avg_ram"]) if pd.notna(hardware_info.iloc[0]["avg_ram"]) else 0,
"avg_battery": float(hardware_info.iloc[0]["avg_battery"]) if pd.notna(hardware_info.iloc[0]["avg_battery"]) else 0,
"main_processor": main_processor,
"model_count": int(brand_row["model_count"])
})
return JsonResponse({
"brand_strategies": strategy_analysis,
"analysis_summary": f"共分析了{len(strategy_analysis)}个主要品牌的产品策略"
})
def clustering_analysis(request):
mobile_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://localhost:9000/mobile_data/featured_mobile_data.csv")
numeric_df = mobile_df.select(
col("Company"),
col("Price_USD").cast("double").alias("Price"),
col("RAM").cast("double").alias("RAM"),
col("Storage_GB").cast("double").alias("Storage"),
col("BatteryCapacity_mAh").cast("double").alias("Battery")
).filter(
(col("Price").isNotNull()) &
(col("RAM").isNotNull()) &
(col("Storage").isNotNull()) &
(col("Battery").isNotNull())
)
pandas_df = numeric_df.toPandas()
feature_columns = ["Price", "RAM", "Storage", "Battery"]
X = pandas_df[feature_columns].values
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42, n_init=10)
cluster_labels = kmeans.fit_predict(X_scaled)
pandas_df["Cluster"] = cluster_labels
cluster_centers = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_)
cluster_analysis = []
for i in range(4):
cluster_data = pandas_df[pandas_df["Cluster"] == i]
cluster_stats = {
"cluster_id": int(i),
"size": len(cluster_data),
"avg_price": float(cluster_data["Price"].mean()),
"avg_ram": float(cluster_data["RAM"].mean()),
"avg_storage": float(cluster_data["Storage"].mean()),
"avg_battery": float(cluster_data["Battery"].mean()),
"center_price": float(cluster_centers[i][0]),
"center_ram": float(cluster_centers[i][1]),
"center_storage": float(cluster_centers[i][2]),
"center_battery": float(cluster_centers[i][3])
}
if cluster_stats["avg_price"] < 300 and cluster_stats["avg_battery"] > 4000:
cluster_stats["category"] = "经济续航型"
elif cluster_stats["avg_price"] > 800 and cluster_stats["avg_ram"] > 8:
cluster_stats["category"] = "高端旗舰型"
elif cluster_stats["avg_price"] > 400 and cluster_stats["avg_price"] < 700:
cluster_stats["category"] = "均衡性能型"
else:
cluster_stats["category"] = "入门基础型"
brand_distribution = cluster_data["Company"].value_counts().head(5)
cluster_stats["top_brands"] = brand_distribution.to_dict()
cluster_analysis.append(cluster_stats)
cluster_analysis.sort(key=lambda x: x["avg_price"])
brand_cluster_dist = pandas_df.groupby(["Company", "Cluster"]).size().unstack(fill_value=0)
brand_cluster_data = []
for brand in brand_cluster_dist.index:
brand_data = {"brand": brand}
for cluster_id in range(4):
brand_data[f"cluster_{cluster_id}"] = int(brand_cluster_dist.loc[brand, cluster_id])
brand_cluster_data.append(brand_data)
return JsonResponse({
"cluster_analysis": cluster_analysis,
"brand_distribution": brand_cluster_data,
"total_samples": len(pandas_df),
"clustering_method": "K-Means聚类算法"
})
基于大数据框架的手机详细信息数据分析系统源码-结语
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