【大数据毕设模板】5大模块+10个分析维度：基于Spark的电脑硬件数据分析系统毕业设计选题推荐毕设选题数据分析

跨境人老刘

2025-10-16

导读：【Python大数据毕设】Django+Spark实现的电脑硬件数据分析与可视化系统选错题半年白干 vs 选对题轻松拿优：基于Hadoop的电脑硬件数据分析系统7天搞定大数据毕设！一套完整的Hadoo

基于Hadoop+Spark的电脑硬件数据分析系统

一

电脑硬件数据分析系统-简介

本系统全称为“基于Hadoop+Spark的电脑硬件数据分析系统”，是一个集数据存储、处理、分析与可视化于一体的综合性大数据毕业设计项目。系统的底层架构基于业界主流的Hadoop生态系统，利用HDFS（Hadoop Distributed File System）作为海量电脑硬件市场数据的分布式存储解决方案，确保了数据的可靠性与高扩展性。在数据处理层面，系统核心采用了Apache Spark计算框架，通过其高效的内存计算引擎和强大的Spark SQL模块，对存储于HDFS上的原始数据进行快速的ETL（抽取、转换、加载）与深度分析。系统的后端服务逻辑采用Python语言结合Django框架进行开发，负责处理前端请求、调度Spark分析任务以及管理业务逻辑；前端界面则基于Vue.js框架，并整合了ElementUI组件库和Echarts可视化图表库，为用户提供了现代化、响应式且交互友好的操作体验。从功能上看，本系统不仅包含了用户管理、个人中心、电脑信息管理、公告管理等标准Web应用模块，其核心价值更体现在强大的“数据分析管理”功能上。该模块支持多达十余个分析维度，包括但不限于价格区间分布、CPU与GPU型号市场占有率、各地区销量热力图、电脑用途分类统计、品牌销量排行榜、商家价格规模对比、价格与用户评分关联性分析等。用户通过前端界面发起的每一次分析操作，都将触发后端向Spark集群提交一个分析作业，实时计算出结果，并以直观的图表形式呈现，使用户能够轻松洞察复杂数据背后的市场趋势与产品特性。

二

电脑硬件数据分析系统-背景

选题背景

如今，电脑已经成了我们日常学习和生活中必不可少的一部分，但真要去挑选一台合适的电脑，对大多数人来说都是件挺纠结的事。市场上的品牌型号五花八门，硬件参数更是看得人云里雾里，比如CPU、显卡、内存这些，普通消费者很难搞清楚它们之间细微的性能差异和价格关系。网上的信息虽然多，但质量参差不齐，各种测评、导购文章里常常混杂着软广告和过时信息，缺乏一个统一、客观的数据视角。这就导致很多人在购买时要么凭感觉，要么听信片面的推荐，结果可能买贵了，或者买的配置并不适合自己的真实需求。面对这种信息爆炸但有效信息稀缺的现状，如果能有一个平台，它不依赖于零散的评测，而是通过收集和处理大量的市场真实数据，比如价格、销量、配置、用户评分等，再用专业的数据分析技术把这些信息整合起来，那就能为消费者提供一个更清晰、更全面的决策参考。这个课题就是基于这样的想法，尝试利用我们所学的Hadoop和Spark等大数据技术，去解决这个身边很常见的“选择困难症”问题。

选题意义

坦白说，做一个毕业设计，它的意义更多在于对大学四年所学知识的一次综合实践和能力检验，而不是要去创造多么颠覆性的产品。从这个角度看，这个课题的价值是实实在在的。在技术层面，它提供了一个绝佳的动手机会。这个项目不是一个简单的网站或管理系统，它要求我们将Hadoop、Spark这类企业级的大数据技术栈与主流的Web开发技术（如Django、Vue）结合起来，亲手搭建一个从数据存储（HDFS）、分布式计算（Spark）到最终结果呈现（Echarts）的完整数据处理链路。走完这个流程，对我们理解大数据项目的架构和开发模式有非常大的帮助。在实际应用层面，这个系统虽然只是一个毕设作品，但它确实探索了一个有价值的方向。通过对海量硬件数据的分析和可视化，它能将复杂的数据关系变得一目了然，比如直观地展示出“哪个价位的电脑最受市场欢迎”或者“某款CPU的电脑平均售价是多少”，这在一定程度上能够帮助用户做出更明智的消费选择，具有一定的现实参考价值。完成这个项目也能全面锻炼我们的综合能力，从项目前期的需求分析、技术选型，到开发过程中的问题解决，再到最后的成果展示，整个过程都是一次宝贵的锻炼，对我们未来的发展很有益处。

三

电脑硬件数据分析系统-技术框架

开发语言：Python+Java

后端框架大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）

：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)

前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery

数据库：MySQL

四

电脑硬件数据分析系统-视频展示

选题没亮点+技术太陈旧？Hadoop+Spark电脑硬件数据分析系统一次解决

五

电脑硬件数据分析系统-图片展示

六

电脑硬件数据分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions import col, count, avg, round, when# 假设SparkSession已在Django应用启动时配置好# 这里为演示目的，重新创建一个本地模式的SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName("HardwareAnalysisOnHadoop").master("local[*]").getOrCreate()# 核心功能一：CPU分布分析# 统计不同CPU型号在市场上的数量分布，并找出最主流的型号def get_cpu_distribution_analysis():    # 实际项目中，路径应指向HDFS上的文件    # hdfs_path = "hdfs://namenode_host:9000/user/data/computer_info.csv"    df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/computer_info.csv")    # 确保cpu_model列不为空    df_filtered = df.filter(col("cpu_model").isNotNull())    # 按CPU型号进行分组计数    cpu_counts_df = df_filtered.groupBy("cpu_model").agg(count("*").alias("count"))    # 按数量降序排序，并取前10名    top_10_cpu_df = cpu_counts_df.orderBy(col("count").desc()).limit(10)    # 将结果从Spark DataFrame转换为Python字典列表，方便JSON序列化    results = top_10_cpu_df.collect()    # 格式化为Echarts需要的格式，例如：[{'value': 350, 'name': 'i5-12400F'}, ...]    chart_data = []    for row in results:        chart_data.append({"value": row["count"], "name": row["cpu_model"]})    return chart_data# 核心功能二：价格评分关系分析# 分析不同价格区间的电脑其平均用户评分，以探索性价比关系def get_price_rating_relationship_analysis():    # 从HDFS读取数据    df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/computer_info.csv")    # 将价格和评分列转换为数值类型，并过滤掉无效数据    df = df.withColumn("price", col("price").cast("float")) \           .withColumn("rating", col("rating").cast("float")) \           .filter(col("price").isNotNull() & col("rating").isNotNull())    # 创建价格区间分组    price_group_col = when(col("price") <= 3000, "0-3000") \        .when((col("price") > 3000) & (col("price") <= 5000), "3001-5000") \        .when((col("price") > 5000) & (col("price") <= 8000), "5001-8000") \        .when((col("price") > 8000) & (col("price") <= 12000), "8001-12000") \        .otherwise("12000以上")    df_with_group = df.withColumn("price_group", price_group_col)    # 按价格区间分组，计算每个区间的平均评分    avg_rating_df = df_with_group.groupBy("price_group") \        .agg(round(avg("rating"), 2).alias("average_rating")) \        .orderBy("price_group")    results = avg_rating_df.collect()    # 整理为前端需要的格式    categories = [row['price_group'] for row in results]    values = [row['average_rating'] for row in results]    return {"categories": categories, "values": values}# 核心功能三：地区分布分析# 统计电脑销量在不同地区的分布情况，以生成热力图或地图数据def get_region_distribution_analysis():    # 假设数据源包含'region'和'sales'列    df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/computer_sales_by_region.csv")    # 将销量转为整数    df = df.withColumn("sales", col("sales").cast("integer"))    # 按地区分组，汇总总销量    region_sales_df = df.groupBy("region").agg({"sales": "sum"}).withColumnRenamed("sum(sales)", "total_sales")    # 按销量排序    sorted_regions_df = region_sales_df.orderBy(col("total_sales").desc())    results = sorted_regions_df.collect()    # 格式化为适用于地图或饼图的数据    # 例如：[{'name': '广东', 'value': 150000}, {'name': '江苏', 'value': 120000}, ...]    region_data = []    for row in results:        if row['region'] is not None:            region_data.append({"name": row["region"], "value": row["total_sales"]})    return region_data