网站自己做需要多少钱wordpress wpadmin
网站自己做需要多少钱,wordpress wpadmin,建设集团网站的作用,九易建网站的建站模板✍✍计算机编程指导师 ⭐⭐个人介绍#xff1a;自己非常喜欢研究技术问题#xff01;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#xff1a;有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流#xff01; ⚡⚡如果你遇到具体的…✍✍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↑↑联系我~~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豆瓣读书数据分析与可视化系统-简介本系统是一个基于SparkDjango技术栈构建的豆瓣读书数据分析与可视化平台旨在对海量图书信息进行系统性、多维度的洞察。系统后端采用强大的分布式计算框架Apache Spark利用其高效的内存计算能力和SQL处理引擎Spark SQL对存储于HDFS中的豆瓣读书原始数据进行清洗、转换和聚合分析有效应对大规模数据集带来的性能挑战。分析结果则通过轻量级但功能全面的Web框架Django进行封装Django负责构建RESTful API处理前端请求并将Spark计算得出的结构化数据传递给用户界面。前端部分采用Vue.js结合ElementUI组件库构建了响应式、交互性强的用户界面并借助ECharts强大的图表渲染能力将复杂的分析结果以柱状图、折线图、饼图、词云图、散点图等多种直观的可视化形式呈现出来。系统核心功能涵盖了从宏观的图书特征如评分、价格、页数分布到微观的实体分析如高产/高评分作者、核心出版社再到探索性的内容价值挖掘如书名高频词、K-Means图书聚类为用户提供了一个从数据到洞察的完整解决方案。豆瓣读书数据分析与可视化系统-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豆瓣读书数据分析与可视化系统-背景选题背景随着数字阅读和在线社区的普及豆瓣读书等平台汇聚了亿万用户的海量图书数据包括评分、评论、价格、出版信息等。这些数据背后隐藏着宝贵的读者偏好、市场趋势和作品价值规律。对于普通读者而言面对浩如烟海的书籍如何高效地发现高质量、符合个人口味的作品成为一个难题对于出版行业和研究者来说如何从这些非结构化、高维度的数据中提炼出有价值的商业洞察和知识同样是一大挑战。传统的数据分析方法在处理如此规模的数据时显得力不从心难以快速、有效地进行深度探索。因此借助大数据技术构建一个能够自动采集、处理、分析并可视化这些图书信息的系统不仅能够帮助用户从纷繁复杂的数据中解脱出来更能将沉睡的数据转化为直观的知识具有明确的现实需求和应用价值。选题意义本课题的意义在于将前沿的大数据技术与具体的文化领域分析相结合提供了一个兼具技术实践和应用价值的探索案例。从技术学习角度看本项目完整地覆盖了从数据存储HDFS、数据处理到Web应用开发DjangoVue的全链路流程对于计算机专业的学生来说是一次难得的综合性实践能够有效锻炼和提升在分布式计算、后端架构、前端可视化等方面的工程能力。从实际应用价值来看系统通过多维度分析能够为不同群体提供有价值的参考。读者可以利用本系统的分析结果如高评分作者榜单、高分出版社推荐等作为选书购书的决策依据提高发现好书的效率。对于出版机构和市场分析师本系统揭示的图书定价规律、热门题材趋势等信息也具有一定的参考意义。总的来说本系统虽然是一个毕业设计项目但其设计思路和实现方法为处理类似大规模文化数据提供了一个可行的技术方案。豆瓣读书数据分析与可视化系统-视频展示基于SparkDjango的豆瓣读书数据分析与可视化系统豆瓣读书数据分析与可视化系统-图片展示豆瓣读书数据分析与可视化系统-代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,when,avg,count,descfrompyspark.ml.featureimportVectorAssemblerfrompyspark.ml.clusteringimportKMeans# 初始化SparkSessionsparkSparkSession.builder.appName(DoubanBookAnalysis).getOrCreate()# 模拟创建一个DataFramedata[(1,A,8.5,45.0,300,1200,人民文学出版社,活着),(2,B,9.2,55.0,350,5600,作家出版社,百年孤独),(3,C,7.8,25.0,200,800,上海译文出版社,1984),(4,A,8.0,40.0,280,900,人民文学出版社,许三观卖血记),(5,D,6.5,35.0,150,150,新星出版社,小王子)]columns[id,author,rating,price,pages,review_count,publisher,title]dfspark.createDataFrame(data,columns)# 核心功能1: 价格与评分关系分析defanalyze_price_rating_relation(df):# 使用when函数创建价格区间列df_with_rangedf.withColumn(price_range,when(col(price)30,30元以下)\.when((col(price)30)(col(price)50),30-50元)\.otherwise(50元以上))# 按价格区间分组并计算平均评分price_rating_analysisdf_with_range.groupBy(price_range).agg(avg(rating).alias(avg_rating),count(id).alias(book_count)).orderBy(col(price_range))returnprice_rating_analysis# 核心功能2: 高评分作者TOP N排行deffind_top_rated_authors(df,n):# 按作者分组计算平均评分和作品数量author_statsdf.groupBy(author).agg(avg(rating).alias(avg_rating),count(id).alias(book_count))# 筛选出作品数量大于1的作者避免偶然性top_authorsauthor_stats.filter(col(book_count)1).orderBy(desc(avg_rating)).limit(n)returntop_authors# 核心功能3: K-Means用户分群基于评分与评论数defkmeans_book_clustering(df,k4):# 选择特征列并组装成特征向量assemblerVectorAssembler(inputCols[rating,review_count],outputColfeatures)feature_dataassembler.transform(df)# 创建并训练K-Means模型kmeansKMeans(featuresColfeatures,predictionColcluster,kk)modelkmeans.fit(feature_data)# 使用模型进行预测clustered_datamodel.transform(feature_data)# 返回包含原始数据和聚类结果的DataFramereturnclustered_data.select(id,title,rating,review_count,cluster)豆瓣读书数据分析与可视化系统-结语本系统基本完成了对豆瓣读书数据的多维度分析与可视化功能实现了预期的设计目标。当然系统仍有可提升的空间例如可以引入更复杂的自然语言处理技术对书名和评论进行情感分析或者增加实时数据流处理功能。希望这个项目能为后续相关研究或开发工作提供一些有益的思路和基础。2026届毕设的小伙伴们还在为大数据方向的选题发愁吗这个基于SparkDjango的豆瓣读书分析项目技术栈主流功能完整思路清晰拿来做毕业设计再合适不过啦源码和实现思路都整理好了希望能帮到大家。觉得有用的话别忘了给个一键三连支持一下也欢迎在评论区交流你的想法和遇到的难题我们一起讨论进步⚡⚡获取源码主页– 计算机编程指导师⚡⚡有技术问题或者获取源代码欢迎在评论区一起交流⚡⚡大家点赞、收藏、关注、有问题都可留言评论交流⚡⚡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↑↑联系我~~