【2027精品大数据】基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统（附源码资料）数据分析，可视化大屏_毕设选题推荐_SPark_数据挖掘_Hadoop_毕设指导

💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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

• 基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统介绍
• 基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统演示视频
• 基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统演示图片
• 基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统代码展示
• 基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统文档展示

基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统介绍

本系统名为《基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统》，围绕京东平台消费者相关数据展开，采用 Hadoop 与 Spark 构成大数据处理链路，配合 HDFS 完成数据存储，使用 Spark SQL、Pandas、NumPy 完成数据清洗、统计计算与指标加工，后端基于 Python+Django 或 Java+Spring Boot 实现数据接口与业务逻辑，前端使用 Vue、ElementUI、ECharts 等技术完成可视化呈现，数据库采用 MySQL 存储分析结果与基础信息。系统功能涵盖京东消费者信息管理、用户画像分析、行为交互分析、品类偏好分析、价值发现分析、品牌热度分析、店铺运营分析等模块，能够对消费者数据进行多维度的统计与展示，帮助使用者从数据角度观察消费者特征、行为规律与品牌店铺表现，形成一个从数据采集、数据处理、指标分析到可视化展示的完整毕设系统。

基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统演示视频

演示视频

基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统演示图片

基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, sum as _sum, avg, when, desc, row_number
from pyspark.sql.window import Window

spark = SparkSession.builder \\
.appName("JingDongConsumerAnalysis") \\
.master("local[*]") \\
.config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \\
.enableHiveSupport() \\
.getOrCreate()

def build_user_profile(order_df, user_df):
user_base = user_df.select("user_id", "age", "gender", "city", "register_time")
order_stat = order_df.groupBy("user_id").agg(
count("order_id").alias("order_count"),
_sum("order_amount").alias("total_amount"),
avg("order_amount").alias("avg_amount")
)
profile_df = user_base.join(order_stat, on="user_id", how="left").fillna(0)
profile_df = profile_df.withColumn(
"value_level",
when(col("total_amount") >= 10000, "高价值")
.when(col("total_amount") >= 3000, "中价值")
.otherwise("低价值")
)
profile_df = profile_df.withColumn(
"age_group",
when(col("age") < 25, "18-24")
.when(col("age") < 35, "25-34")
.when(col("age") < 45, "35-44")
.otherwise("45以上")
)
profile_result = profile_df.groupBy("age_group", "gender", "value_level").agg(
count("user_id").alias("user_num"),
avg("avg_amount").alias("avg_order_amount")
)
profile_result.write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("/output/user_profile")
return profile_result

def analyze_category_preference(order_df, product_df):
product_category = product_df.select("product_id", "category_name", "brand_name")
order_product = order_df.join(product_category, on="product_id", how="inner")
category_stat = order_product.groupBy("category_name").agg(
count("order_id").alias("sale_count"),
_sum("order_amount").alias("sale_amount"),
avg("order_amount").alias("avg_amount")
)
category_stat = category_stat.withColumn(
"sale_rank",
row_number().over(Window.orderBy(desc("sale_amount")))
)
category_result = category_stat.filter(col("sale_rank") <= 20)
brand_stat = order_product.groupBy("brand_name").agg(
count("order_id").alias("brand_order_count"),
_sum("order_amount").alias("brand_sale_amount")
)
brand_result = brand_stat.orderBy(desc("brand_sale_amount")).limit(20)
category_result.write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("/output/category_preference")
brand_result.write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("/output/brand_hot")
return category_result, brand_result

def analyze_shop_operation(order_df, shop_df):
shop_base = shop_df.select("shop_id", "shop_name", "shop_type", "open_time")
shop_order = order_df.join(shop_base, on="shop_id", how="inner")
shop_stat = shop_order.groupBy("shop_id", "shop_name", "shop_type").agg(
count("order_id").alias("order_count"),
_sum("order_amount").alias("total_sales"),
avg("order_amount").alias("avg_order_amount")
)
shop_stat = shop_stat.withColumn(
"shop_level",
when(col("total_sales") >= 50000, "头部店铺")
.when(col("total_sales") >= 10000, "成长店铺")
.otherwise("普通店铺")
)
shop_stat = shop_stat.withColumn(
"order_rank",
row_number().over(Window.partitionBy("shop_type").orderBy(desc("total_sales")))
)
shop_result = shop_stat.filter(col("order_rank") <= 10)
shop_result.write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("/output/shop_operation")
return shop_result

基于大数据的京东消费者数据分析与可视化系统文档展示

💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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