尧图网站建设 
✍✍计算机编程指导师⭐⭐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⚡⚡如果你遇到具体的技术问题或计算机毕设方面需求可以在主页上详细资料里与博主交流~~Java实战 | SpringBoot/SSMPython实战项目 | Django微信小程序/安卓实战项目大数据实战项目⚡⚡获取源码主页– 计算机编程指导师⚡⚡文末获取源码温馨提示文末有CSDN平台官方免费提供的博客联系方式的名片温馨提示文末有CSDN平台官方免费提供的博客联系方式的名片温馨提示文末有CSDN平台官方免费提供的博客联系方式的名片电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-简介作为一个专注于电动汽车大数据的毕设项目本系统在技术实现上深度融合了Hadoop生态与Python数据科学技术栈底层依赖Hadoop的HDFS组件来保障海量车辆注册数据的高可用存储计算层则全面采用Spark引擎来提升批处理效率后端服务由Django承担通过RESTful接口将Spark处理后的结果输送给基于Vue和ElementUI构建的前端单页面应用并借助Echarts完成丰富的图表渲染。在具体的业务功能层面系统不仅包含了常规的保有量统计例如按品牌、车型、年款进行降序排列精准识别爆款车型和电动化加速节奏还针对车辆的基础属性进行了细致切片像是动力类型占比分析能够清晰呈现BEV与PHEV的构成续航区间分布则通过过滤未调研数据来真实刻画续航能力结构资质资格构成模块也能反映政策认定情况。在区域热度方面系统支持从县域和城市级别下钻定位保有量热点区域。更有价值的是系统集成了多种机器学习算法来提升数据洞察的深度比如在车辆画像分群功能中通过提取年款、续航和动力类型特征利用K-Means算法进行无监督聚类找出具有相似特征的车辆群体在县域品牌共现分析中将县域作为事务篮子运用Spark MLlib的FP-Growth算法挖掘频繁项集发现不同品牌在区域内的搭配销售倾向针对续航离群探测系统采用Isolation Forest算法在有效续航样本中识别异常登记或极端车型而在品牌结构相似度计算上则通过构建品牌在年款与动力类型上的分布向量使用余弦相似度来找出产品路线相近的品牌群这些功能共同构成了一个立体化的趋势分析网络。电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-技术开发语言Python或Java大数据框架HadoopSpark本次没用Hive支持定制后端框架DjangoSpring Boot(SpringSpringMVCMybatis)前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery详细技术点Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy数据库MySQL电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-背景最近这几年马路上跑的新能源汽车越来越多了大家在买车时也常讨论各个品牌和车型的优缺点。对于汽车厂商或相关行业的人来说光靠感觉判断哪种车受欢迎已经不靠谱了毕竟现在的车辆注册数据量非常大传统的单机处理方式很容易卡顿根本跑不动这么大的数据集。咱们平时看新闻也总听到大数据这个词刚好Hadoop和Spark这些技术在处理海量数据方面确实有两把刷子。所以在这个背景下我就想着把电动汽车数据和大数据技术结合起来做一个专门分析品牌与车型流行趋势的系统。这能把那些杂乱的注册数据理清楚给了解市场情况提供一个直观的工具不至于面对一堆表格干瞪眼这也是目前数据驱动决策大环境下的一个小尝试吧。做这个系统的实际意义其实挺直接的虽然只是个毕业设计没法跟大厂的商业系统比但在学习和实用层面还是有点价值。从技术练习的角度看走通了一遍Hadoop加Spark的大数据处理流程把理论上的东西变成了能跑起来的代码对以后接触相关工作算是个不错的铺垫。从业务层面来看系统里的品牌排名、续航分布和城市热度分析能把复杂的车辆数据变成直观的图表对于想了解电动汽车市场格局的人来说不用自己去查底层数据点几下就能看到爆款车型和区域偏好省了不少事。系统里还试着用了K-Means聚类和FP-Growth关联规则去寻找车辆画像特征和品牌搭配规律给市场调研提供了一个看数据的新视角虽然结果不一定特别精准但至少把数据处理的流程走通了算是个抛砖引玉的实践。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Hadoop的电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统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sparkSparkSession.builder.appName(EvPopularityAnalysisSystem).getOrCreate()df_evspark.read.csv(hdfs://localhost:9000/ev_data/EV_Population.csv,headerTrue,inferSchemaTrue)defprocess_vehicle_profile_clustering(df):df_cleandf.filter(col(Model Year).isNotNull()col(Electric Range).isNotNull())df_encodeddf_clean.withColumn(ev_type_num,when(col(Electric Vehicle Type)BEV,1.0).otherwise(0.0))assemblerVectorAssembler(inputCols[Model Year,Electric Range,ev_type_num],outputColraw_features)df_assembledassembler.transform(df_encoded)scalerStandardScaler(inputColraw_features,outputColscaled_features,withMeanTrue,withStdTrue)scaler_modelscaler.fit(df_assembled)df_scaledscaler_model.transform(df_assembled)kmeansKMeans(featuresColscaled_features,predictionColcluster_id,k4,seed42,maxIter100)kmeans_modelkmeans.fit(df_scaled)df_clusteredkmeans_model.transform(df_scaled)cluster_summarydf_clustered.groupBy(cluster_id).agg(count(*).alias(vehicle_count),avg(Electric Range).alias(avg_range),avg(Model Year).alias(avg_year))cluster_summary.orderBy(cluster_id).show()returndf_clustereddefprocess_county_brand_fpgrowth(df):df_countydf.filter(col(County).isNotNull()col(Make).isNotNull())df_groupeddf_county.groupBy(County,Make).agg(count(*).alias(brand_count))df_filtereddf_grouped.filter(col(brand_count)5)df_itemsdf_filtered.groupBy(County).agg(collect_set(Make).alias(brand_items))fp_growthFPGrowth(itemsColbrand_items,minSupport0.1,minConfidence0.5)fp_modelfp_growth.fit(df_items)freq_itemsetsfp_model.freqItemsets.filter(size(col(items))1)association_rulesfp_model.associationRules.filter(col(lift)1.0)freq_itemsets.orderBy(col(freq).desc()).show(20,truncateFalse)association_rules.orderBy(col(confidence).desc()).show(20,truncateFalse)returnassociation_rulesdefprocess_range_outlier_detection(df):df_valid_rangedf.filter(col(Electric Range)0)df_selecteddf_valid_range.select(Model Year,Electric Range,Make,Model)pandas_dfdf_selected.toPandas()featurespandas_df[[Model Year,Electric Range]]iso_forestIsolationForest(n_estimators100,contamination0.03,random_state42)labelsiso_forest.fit_predict(features)pandas_df[is_outlier]labels outliers_dfpandas_df[pandas_df[is_outlier]-1]normal_countlen(pandas_df[pandas_df[is_outlier]1])outlier_countlen(outliers_df)top_outlier_modelsoutliers_df.groupby([Make,Model]).size().reset_index(nameoutlier_count)top_outlier_modelstop_outlier_models.sort_values(byoutlier_count,ascendingFalse).head(10)print(fNormal samples:{normal_count}, Outlier samples:{outlier_count})print(top_outlier_models)returnoutliers_df df_clustered_resultprocess_vehicle_profile_clustering(df_ev)df_rules_resultprocess_county_brand_fpgrowth(df_ev)df_outliers_resultprocess_range_outlier_detection(df_ev)spark.stop()电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-结语做计算机毕设遇到卡壳太正常了谁还没被报错和需求文档折磨过呢。这篇文章我把系统的整体思路和关键实现都梳理清楚了希望能帮你理清头绪、少走弯路。如果这期分享对你准备计算机毕设有帮助别忘了顺手点赞、收藏、关注支持一下你的支持就是我持续更新的动力。也欢迎大家在评论区多交流技术和选题想法你踩过的坑、卡住的地方都可以拿出来说说互相参考争取计算机毕设顺顺利利通过、答辩稳稳过关 【大数据毕设推荐】K-Means与FP-Growth算法实战：电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统源码解析 毕业设计 选题推荐 毕设选题 数据分析 机器学习
✍✍计算机编程指导师⭐⭐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⚡⚡如果你遇到具体的技术问题或计算机毕设方面需求可以在主页上详细资料里与博主交流~~Java实战 | SpringBoot/SSMPython实战项目 | Django微信小程序/安卓实战项目大数据实战项目⚡⚡获取源码主页– 计算机编程指导师⚡⚡文末获取源码温馨提示文末有CSDN平台官方免费提供的博客联系方式的名片温馨提示文末有CSDN平台官方免费提供的博客联系方式的名片温馨提示文末有CSDN平台官方免费提供的博客联系方式的名片电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-简介作为一个专注于电动汽车大数据的毕设项目本系统在技术实现上深度融合了Hadoop生态与Python数据科学技术栈底层依赖Hadoop的HDFS组件来保障海量车辆注册数据的高可用存储计算层则全面采用Spark引擎来提升批处理效率后端服务由Django承担通过RESTful接口将Spark处理后的结果输送给基于Vue和ElementUI构建的前端单页面应用并借助Echarts完成丰富的图表渲染。在具体的业务功能层面系统不仅包含了常规的保有量统计例如按品牌、车型、年款进行降序排列精准识别爆款车型和电动化加速节奏还针对车辆的基础属性进行了细致切片像是动力类型占比分析能够清晰呈现BEV与PHEV的构成续航区间分布则通过过滤未调研数据来真实刻画续航能力结构资质资格构成模块也能反映政策认定情况。在区域热度方面系统支持从县域和城市级别下钻定位保有量热点区域。更有价值的是系统集成了多种机器学习算法来提升数据洞察的深度比如在车辆画像分群功能中通过提取年款、续航和动力类型特征利用K-Means算法进行无监督聚类找出具有相似特征的车辆群体在县域品牌共现分析中将县域作为事务篮子运用Spark MLlib的FP-Growth算法挖掘频繁项集发现不同品牌在区域内的搭配销售倾向针对续航离群探测系统采用Isolation Forest算法在有效续航样本中识别异常登记或极端车型而在品牌结构相似度计算上则通过构建品牌在年款与动力类型上的分布向量使用余弦相似度来找出产品路线相近的品牌群这些功能共同构成了一个立体化的趋势分析网络。电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-技术开发语言Python或Java大数据框架HadoopSpark本次没用Hive支持定制后端框架DjangoSpring Boot(SpringSpringMVCMybatis)前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery详细技术点Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy数据库MySQL电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-背景最近这几年马路上跑的新能源汽车越来越多了大家在买车时也常讨论各个品牌和车型的优缺点。对于汽车厂商或相关行业的人来说光靠感觉判断哪种车受欢迎已经不靠谱了毕竟现在的车辆注册数据量非常大传统的单机处理方式很容易卡顿根本跑不动这么大的数据集。咱们平时看新闻也总听到大数据这个词刚好Hadoop和Spark这些技术在处理海量数据方面确实有两把刷子。所以在这个背景下我就想着把电动汽车数据和大数据技术结合起来做一个专门分析品牌与车型流行趋势的系统。这能把那些杂乱的注册数据理清楚给了解市场情况提供一个直观的工具不至于面对一堆表格干瞪眼这也是目前数据驱动决策大环境下的一个小尝试吧。做这个系统的实际意义其实挺直接的虽然只是个毕业设计没法跟大厂的商业系统比但在学习和实用层面还是有点价值。从技术练习的角度看走通了一遍Hadoop加Spark的大数据处理流程把理论上的东西变成了能跑起来的代码对以后接触相关工作算是个不错的铺垫。从业务层面来看系统里的品牌排名、续航分布和城市热度分析能把复杂的车辆数据变成直观的图表对于想了解电动汽车市场格局的人来说不用自己去查底层数据点几下就能看到爆款车型和区域偏好省了不少事。系统里还试着用了K-Means聚类和FP-Growth关联规则去寻找车辆画像特征和品牌搭配规律给市场调研提供了一个看数据的新视角虽然结果不一定特别精准但至少把数据处理的流程走通了算是个抛砖引玉的实践。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Hadoop的电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统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sparkSparkSession.builder.appName(EvPopularityAnalysisSystem).getOrCreate()df_evspark.read.csv(hdfs://localhost:9000/ev_data/EV_Population.csv,headerTrue,inferSchemaTrue)defprocess_vehicle_profile_clustering(df):df_cleandf.filter(col(Model Year).isNotNull()col(Electric Range).isNotNull())df_encodeddf_clean.withColumn(ev_type_num,when(col(Electric Vehicle Type)BEV,1.0).otherwise(0.0))assemblerVectorAssembler(inputCols[Model Year,Electric Range,ev_type_num],outputColraw_features)df_assembledassembler.transform(df_encoded)scalerStandardScaler(inputColraw_features,outputColscaled_features,withMeanTrue,withStdTrue)scaler_modelscaler.fit(df_assembled)df_scaledscaler_model.transform(df_assembled)kmeansKMeans(featuresColscaled_features,predictionColcluster_id,k4,seed42,maxIter100)kmeans_modelkmeans.fit(df_scaled)df_clusteredkmeans_model.transform(df_scaled)cluster_summarydf_clustered.groupBy(cluster_id).agg(count(*).alias(vehicle_count),avg(Electric Range).alias(avg_range),avg(Model Year).alias(avg_year))cluster_summary.orderBy(cluster_id).show()returndf_clustereddefprocess_county_brand_fpgrowth(df):df_countydf.filter(col(County).isNotNull()col(Make).isNotNull())df_groupeddf_county.groupBy(County,Make).agg(count(*).alias(brand_count))df_filtereddf_grouped.filter(col(brand_count)5)df_itemsdf_filtered.groupBy(County).agg(collect_set(Make).alias(brand_items))fp_growthFPGrowth(itemsColbrand_items,minSupport0.1,minConfidence0.5)fp_modelfp_growth.fit(df_items)freq_itemsetsfp_model.freqItemsets.filter(size(col(items))1)association_rulesfp_model.associationRules.filter(col(lift)1.0)freq_itemsets.orderBy(col(freq).desc()).show(20,truncateFalse)association_rules.orderBy(col(confidence).desc()).show(20,truncateFalse)returnassociation_rulesdefprocess_range_outlier_detection(df):df_valid_rangedf.filter(col(Electric Range)0)df_selecteddf_valid_range.select(Model Year,Electric Range,Make,Model)pandas_dfdf_selected.toPandas()featurespandas_df[[Model Year,Electric Range]]iso_forestIsolationForest(n_estimators100,contamination0.03,random_state42)labelsiso_forest.fit_predict(features)pandas_df[is_outlier]labels outliers_dfpandas_df[pandas_df[is_outlier]-1]normal_countlen(pandas_df[pandas_df[is_outlier]1])outlier_countlen(outliers_df)top_outlier_modelsoutliers_df.groupby([Make,Model]).size().reset_index(nameoutlier_count)top_outlier_modelstop_outlier_models.sort_values(byoutlier_count,ascendingFalse).head(10)print(fNormal samples:{normal_count}, Outlier samples:{outlier_count})print(top_outlier_models)returnoutliers_df df_clustered_resultprocess_vehicle_profile_clustering(df_ev)df_rules_resultprocess_county_brand_fpgrowth(df_ev)df_outliers_resultprocess_range_outlier_detection(df_ev)spark.stop()电动汽车品牌与车型流行趋势数据分析系统-结语做计算机毕设遇到卡壳太正常了谁还没被报错和需求文档折磨过呢。这篇文章我把系统的整体思路和关键实现都梳理清楚了希望能帮你理清头绪、少走弯路。如果这期分享对你准备计算机毕设有帮助别忘了顺手点赞、收藏、关注支持一下你的支持就是我持续更新的动力。也欢迎大家在评论区多交流技术和选题想法你踩过的坑、卡住的地方都可以拿出来说说互相参考争取计算机毕设顺顺利利通过、答辩稳稳过关