计算机大数据毕设推荐：基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计

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想说的话感谢大家的关注与支持 文末获取源码目录计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统功能介绍计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统技术介绍计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统背景意义计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统演示视频计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统演示图片计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统部分代码计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-结语计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统功能介绍本系统为基于 Hadoop 与 Spark 搭建的大葱价格分析与可视化平台依托北京市大葱日频价格数据集开展时序数据处理与挖掘工作原始数据集包含 2018 至 2026 年的大葱批发、农贸零售、超市零售三类渠道价格记录系统会先借助 HDFS 完成原始 CSV 文件的存储利用 Spark 完成数据预处理环节按照报告期字段对重复记录进行清洗统一价格单位换算生成年份、月份、季节等派生字段。系统一共划分七个分析维度覆盖价格走势、渠道价差、季节波动、年度对比、波动强度、价位分布以及行情洞察前六个维度完成基础统计分析行情洞察模块依托 K-Means、孤立森林、时序季节分解算法挖掘价格背后隐藏规律识别行情分型、异常交易日与季节成分。后端支持 Python-Django 技术实现前端借助 ECharts 完成各类统计图表渲染将多维度的价格趋势、价差对比、价格分布、聚类挖掘结果以可视化图表展示出来方便使用者直观查看大葱不同渠道价格随时间变化的特征完成整套大数据时序分析业务流程。计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统技术介绍大数据框架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详细技术点Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy数据库MySQL计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统背景意义农产品价格一直是大家日常都比较关心的内容大葱作为生活里常见的调味农产品价格经常会随着季节变化出现明显起伏不同销售渠道的售价也会存在不小差别。过去想要查看大葱价格变化大多只能看零散的价格记录很难一次性把多年的日频数据整合起来做深度分析人工整理大量时序数据不仅耗时还不容易发现价格波动背后隐藏的规律。现在大数据相关技术慢慢成熟Hadoop、Spark 这类框架可以用来处理体量较大的时序表格数据给农产品价格时序挖掘提供了可行的技术方案。基于这样的情况本课题选取大葱多年日度价格数据作为研究对象借助大数据工具完成数据清洗、多维度统计与挖掘搭建可视化分析平台用来探究大葱不同渠道价格的变化特点。这套系统只是本科毕设层面的小型数据分析平台不会做到商用级别的效果不过它可以把多年分散的大葱价格数据整合到一起用大数据方式完成自动化处理不用人工手动计算各类价格指标。平台产出的趋势图、价差图表能够直观展示大葱批发、农贸、超市零售渠道的价格差异方便观察价格随季节、年份的变化特点。课题里面用到的聚类、异常识别与时序分解算法也能简单挖掘价格行情的类型标记出价格异常波动的日期。对于学习大数据相关技术来说课题可以练习 HDFS 存储、Spark 数据处理与时序挖掘的完整流程把课堂上学到的大数据知识落地实践。也能给普通用户提供简单的参考帮助大家看懂大葱价格的季节性波动特征。计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统演示视频演示视频计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统演示图片计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-系统部分代码frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,year,month,quarter,dayofweek,when,max,min,avg,stddev,row_numberfrompyspark.sql.windowimportWindowfrompyspark.ml.clusteringimportKMeansfrompyspark.ml.featureimportStandardScaler,VectorAssemblerfrompyspark.ml.outlierimportIsolationForestimportpandasaspdimportnumpyasnp sparkSparkSession.builder.appName(ScallionPriceAnalysis).getOrCreate()defdata_preprocess_main():raw_dfspark.read.option(header,true).option(encoding,utf-8).csv(hdfs:///scallion_dataset/scallion_price.csv)raw_dfraw_df.withColumn(report_date,col(报告期).cast(date))raw_dfraw_df.withColumn(wholesale_price_jin,col(批发价格元/公斤).cast(double)/2)raw_dfraw_df.withColumn(farm_price,col(农贸零售价格元/斤).cast(double))raw_dfraw_df.withColumn(supermarket_price,col(超市零售价格元/斤).cast(double))raw_dfraw_df.withColumn(farm_wholesale_spread,col(farm_price)-col(wholesale_price_jin))raw_dfraw_df.withColumn(super_wholesale_spread,col(supermarket_price)-col(wholesale_price_jin))raw_dfraw_df.withColumn(super_farm_spread,col(supermarket_price)-col(farm_price))raw_dfraw_df.withColumn(year,year(col(report_date))).withColumn(month,month(col(report_date)))raw_dfraw_df.withColumn(quarter,quarter(col(report_date)))raw_dfraw_df.withColumn(season,when(col(month).isin([12,1,2]),冬季).when(col(month).isin([3,4,5]),春季).when(col(month).isin([6,7,8]),夏季).otherwise(秋季))window_ruleWindow.partitionBy(report_date).orderBy(col(更新时间).desc())raw_dfraw_df.withColumn(rn,row_number().over(window_rule)).filter(col(rn)1).drop(rn)raw_dfraw_df.select(report_date,year,month,quarter,season,wholesale_price_jin,farm_price,supermarket_price,farm_wholesale_spread,super_wholesale_spread,super_farm_spread)raw_df.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs:///scallion_output/preprocessed_data)returnraw_dfdefprice_statistics_analysis(pre_df):year_avg_dfpre_df.groupBy(year).agg(avg(wholesale_price_jin).alias(wholesale_avg),avg(farm_price).alias(farm_avg),avg(supermarket_price).alias(super_avg))year_max_dfpre_df.groupBy(year).agg(max(wholesale_price_jin).alias(wholesale_max),max(farm_price).alias(farm_max),max(supermarket_price).alias(super_max))year_min_dfpre_df.groupBy(year).agg(min(wholesale_price_jin).alias(wholesale_min),min(farm_price).alias(farm_min),min(supermarket_price).alias(super_min))month_avg_dfpre_df.groupBy(year,month).agg(avg(wholesale_price_jin).alias(wholesale_month_avg),avg(farm_price).alias(farm_month_avg),avg(supermarket_price).alias(super_month_avg))season_avg_dfpre_df.groupBy(season).agg(avg(wholesale_price_jin).alias(wholesale_season_avg),avg(farm_price).alias(farm_season_avg),avg(supermarket_price).alias(super_season_avg))spread_month_dfpre_df.groupBy(year,month).agg(avg(farm_wholesale_spread).alias(farm_wholesale_avg_spread),avg(super_wholesale_spread).alias(super_wholesale_avg_spread))wave_dfpre_df.groupBy(year,month).agg(stddev(wholesale_price_jin).alias(wholesale_std),stddev(farm_price).alias(farm_std),stddev(supermarket_price).alias(super_std))year_avg_df.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs:///scallion_output/year_price_analysis)month_avg_df.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs:///scallion_output/month_price_analysis)season_avg_df.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs:///scallion_output/season_price_analysis)spread_month_df.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs:///scallion_output/month_spread_analysis)wave_df.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs:///scallion_output/wave_intensity_analysis)returnyear_avg_df,month_avg_df,season_avg_dfdefmarket_insight_algorithm(pre_df):feature_cols[wholesale_price_jin,farm_price,supermarket_price,farm_wholesale_spread,super_wholesale_spread]assemblerVectorAssembler(inputColsfeature_cols,outputColraw_features)feature_dfassembler.transform(pre_df)scalerStandardScaler(inputColraw_features,outputColfeatures,withStdTrue,withMeanTrue)scaler_modelscaler.fit(feature_df)scaled_dfscaler_model.transform(feature_df)kmeansKMeans(k4,seed2026,featuresColfeatures,predictionColmarket_type)kmeans_modelkmeans.fit(scaled_df)cluster_resultkmeans_model.transform(scaled_df)cluster_resultcluster_result.withColumn(market_label,when(col(market_type)0,平稳低价行情).when(col(market_type)1,高价紧平衡行情).when(col(market_type)2,价差扩张行情).otherwise(常规波动行情))iso_forestIsolationForest(featuresColfeatures,predictionColis_anomaly,contamination0.08)iso_modeliso_forest.fit(scaled_df)anomaly_resultiso_model.transform(cluster_result)final_resultanomaly_result.select(report_date,year,month,season,wholesale_price_jin,farm_price,supermarket_price,farm_wholesale_spread,super_wholesale_spread,market_type,market_label,is_anomaly)final_result.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs:///scallion_output/market_insight_analysis)returnfinal_result preprocessed_datadata_preprocess_main()year_data,month_data,season_dataprice_statistics_analysis(preprocessed_data)insight_datamarket_insight_algorithm(preprocessed_data)计算机大数据毕设推荐基于 Hadoop 的大葱价格分析与可视化系统设计-结语如果大家有任何疑虑欢迎在下方位置详细交流。