✍✍计算机毕设指导师**⭐⭐个人介绍自己非常喜欢研究技术问题专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。⛽⛽实战项目有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流也可以在主页上或文末下与博主交流~~⚡⚡Java、Python、小程序、大数据实战项目集](https://blog.csdn.net/2301_80395604/category_12487856.html)⚡⚡文末获取源码温馨提示文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式温馨提示文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式温馨提示文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-简介该系统采用Python作为主要开发语言后端基于Django框架构建前端集成Vue、ElementUI以及Echarts可视化库。在大数据处理层面系统引入Hadoop生态与Spark计算框架通过SparkSession对海量电动汽车注册数据进行高效分布式处理。数据层使用MySQL存储处理后的结构化结果。系统包含十六个核心分析模块基础分析方面涵盖了按Make统计的品牌保有排名、MakeModel组合的车型保有排名、年款流行走势分析、BEV与PHEV动力类型占比分析、有效续航区间分布统计、县域及城市保有热度分析、CAFV资质资格构成分析以及公用配套分布分析。进阶分析方面系统实现了品牌动力结构对比与头部品牌年款走势分析并对主流车型平均有效续航进行对比。在算法应用层面系统利用K-Means算法对车辆进行无监督画像分群发掘典型流行画像结合FP-Growth算法挖掘县域内高频共现品牌组合发现区域品牌搭配模式运用Isolation Forest探测有效续航样本中的离群车辆画像利用Cosine Similarity计算品牌在年款与动力类型上的结构相似度。整个系统从数据读取、分布式计算到最终的可视化展示形成了一套完整的电动汽车流行趋势分析链路。电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-技术大数据框架HadoopSpark本次没用Hive支持定制开发语言PythonJava两个版本都支持后端框架DjangoSpring Boot(SpringSpringMVCMybatis)两个版本都支持前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery数据库MySQL电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-背景近年来随着环保意识逐渐增强和政策引导新能源汽车慢慢走进了大家的日常生活电动汽车的保有量每年都在往上涨。大家在买车的时候越来越倾向于考虑电动车型这就使得各个品牌和车型的市场表现发生了很大的变化。市面上虽然有很多汽车登记数据但把这些数据好好整理出来看看哪个品牌更受欢迎、哪种续航里程的车型卖得更好对了解市场走向挺有用的。对于咱们学计算机的学生来说面对这么多的车辆登记数据用大数据技术去理一理这些数据背后的规律刚好是一个很合适的锻炼机会也就有了这个基于Spark的电动汽车流行趋势分析系统的想法。做这个系统的实际意义其实挺朴实的。一方面它能帮咱们把书本上的大数据理论用到真实的数据集上像用Spark处理大批量数据、用算法找规律这些都是实打实的动手锻炼对提升自己的编程能力很有帮助。另一方面系统算出来的这些品牌排名、续航分布或者车辆画像分群结果也能给普通购车者或者车行老板提供一个参考让他们直观地看到现在市面上哪些车型比较火不同区域的人喜欢买什么牌子的车。虽然这只是一个毕业设计算不上多完美的商业级产品但这种把数据分析结果用图表展示出来的尝试也算是咱们用所学知识去解释现实生活现象的一点小努力对顺利完成毕设和巩固专业技能都有好处。电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-视频展示基于Spark的电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统源码电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-图片展示电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.clusteringimportKMeansfrompyspark.ml.featureimportVectorAssembler,StandardScalerfrompyspark.ml.fpmimportFPGrowthfrompyspark.sql.functionsimportcol,count,desc,collect_set,when,lit,udf,sizefrompyspark.sql.typesimportIntegerType sparkSparkSession.builder.appName(EvPopularityAnalysis).master(local[*]).getOrCreate()dfspark.read.csv(hdfs://localhost:9000/data/ev_data.csv,headerTrue,inferSchemaTrue)df_a13df.filter(col(Model Year).isNotNull()col(Electric Range).isNotNull()col(Electric Vehicle Type).isNotNull())map_type_udfudf(lambdat:1iftBEVelse0,IntegerType())df_a13df_a13.withColumn(ev_type_code,map_type_udf(col(Electric Vehicle Type)))df_a13df_a13.withColumnRenamed(Model Year,model_year).withColumnRenamed(Electric Range,electric_range)df_a13df_a13.withColumn(model_year,col(model_year).cast(int))df_a13df_a13.withColumn(electric_range,col(electric_range).cast(int))vec_assemblerVectorAssembler(inputCols[model_year,electric_range,ev_type_code],outputColraw_features)vec_dfvec_assembler.transform(df_a13).select(raw_features)scalerStandardScaler(inputColraw_features,outputColscaled_features,withStdTrue,withMeanTrue)scaler_modelscaler.fit(vec_df)scaled_dfscaler_model.transform(vec_df)kmeansKMeans(k4,seed42,featuresColscaled_features,predictionColcluster_id,maxIter20)kmeans_modelkmeans.fit(scaled_df)clustered_dfkmeans_model.transform(scaled_df)cluster_summaryclustered_df.groupBy(cluster_id).count().orderBy(cluster_id)cluster_centerskmeans_model.clusterCenters()cluster_summary.coalesce(1).write.mode(overwrite).csv(output/EvPopularityAnalysis_analysis/vehicle_profile_cluster.csv,headerTrue)df_a14df.filter(col(County).isNotNull()col(Make).isNotNull())df_a14df_a14.withColumnRenamed(County,county).withColumnRenamed(Make,make)df_a14df_a14.withColumn(county,col(county).cast(string))df_a14df_a14.withColumn(make,col(make).cast(string))county_brandsdf_a14.groupBy(county).agg(collect_set(make).alias(brand_items))county_brandscounty_brands.filter(col(brand_items).isNotNull()(col(brand_items).getItem(0).isNotNull()))county_brandscounty_brands.filter(size(col(brand_items))2)fp_growthFPGrowth(itemsColbrand_items,minSupport0.05,minConfidence0.3,numPartitions10)fp_modelfp_growth.fit(county_brands)freq_itemsetsfp_model.freqItemsets.filter(col(freq)10)freq_itemsets.coalesce(1).write.mode(overwrite).csv(output/EvPopularityAnalysis_analysis/county_brand_fpgrowth_freq.csv,headerTrue)assoc_rulesfp_model.associationRules.select(antecedent,consequent,confidence,lift)assoc_rulesassoc_rules.filter(col(lift)1.0)assoc_rules.coalesce(1).write.mode(overwrite).csv(output/EvPopularityAnalysis_analysis/county_brand_fpgrowth.csv,headerTrue)df_a09df.filter(col(Make).isNotNull()col(Electric Vehicle Type).isNotNull())df_a09df_a09.withColumnRenamed(Make,make).withColumnRenamed(Electric Vehicle Type,ev_type)df_a09df_a09.withColumn(make,col(make).cast(string))df_a09df_a09.withColumn(ev_type,col(ev_type).cast(string))df_a09df_a09.dropDuplicates([make,ev_type,Model Year])brand_countsdf_a09.groupBy(make).count().withColumnRenamed(count,total_count)top_brandsbrand_counts.orderBy(desc(total_count)).limit(15)top_brands_list[row.makeforrowintop_brands.collect()]df_top_brandsdf_a09.filter(col(make).isin(top_brands_list))df_top_brandsdf_top_brands.na.drop()total_by_branddf_top_brands.groupBy(make).count().withColumnRenamed(count,brand_total)df_top_brands.createOrReplaceTempView(top_brand_ev_data)structure_dfspark.sql(SELECT make, ev_type, COUNT(*) as count FROM top_brand_ev_data GROUP BY make, ev_type ORDER BY make, ev_type)structure_pandasstructure_df.toPandas()structure_pandas.to_csv(output/EvPopularityAnalysis_analysis/brand_evtype_structure.csv,indexFalse)spark.stop()电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-结语做计算机毕设卡壳了不知道从哪下手别慌这套系统的思路和实现过程我都在文章里掰开了讲希望能帮你理清方向如果内容对你有帮助别忘了点赞、收藏、关注支持一下你的鼓励就是我持续输出的动力。有具体的技术问题欢迎直接在评论区提出来看到都会回复。架构怎么搭、数据怎么跑、模块怎么调咱们公开讨论一起把计算机毕设顺利搞定实战项目有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流如果遇到具体的技术问题或其他需求你也可以问我我会尽力帮你分析和解决问题所在支持我记得点赞、收藏再点个关注学习不迷路~~