检测网站是否为WordPress鑫菲互动网站建设公司

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

1 开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

随着我国汽车保有量持续增长和消费观念转变，二手车市场呈现爆发式发展态势，但传统二手车交易普遍存在信息不对称、价格评估主观性强、市场数据分散等问题，消费者难以获得科学的购车指导，商家也缺乏精准的市场分析工具。特别是在新能源汽车快速普及的背景下，传统的二手车评估体系已无法满足市场需求，亟需构建基于大数据技术的智能分析系统。本系统的开发具有重要意义：对消费者而言，能够提供科学的价格评估、保值率分析和购车建议，显著降低交易风险和决策成本；对汽车经销商而言，可获得精准的市场趋势预测、热销车型分析和区域市场洞察，优化库存配置和定价策略；对金融机构而言，能够基于数据驱动的风险评估模型，提升二手车金融服务的效率和安全性；从宏观角度看，有助于推动二手车市场的标准化、透明化发展，促进汽车产业链的良性循环。

在研究内容方面，基于Hadoop生态的汽车全生命周期数据分析与可视化平台的功能模块层面则围绕四大核心分析维度展开：二手车市场宏观分析模块涵盖车辆级别分布、燃料类型构成、品牌保有量排行、车龄分布和里程分布分析；价格与保值率深度分析模块实现品牌保值率排行、车龄价格折损、里程价格折损以及多因素相关性分析；用户关注热点与地域特征分析模块提供全国城市车源分布、城市价格对比、热门车型排行和驱动方式偏好分析；新能源二手车专题分析模块专门针对纯电动、插电混动等新能源车型，分析其市场占比、品牌保值率、续航里程与价格关系及电池容量影响因素，通过多维度数据挖掘和智能分析，为二手车市场参与者提供全方位的数据驱动决策支持。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于机器学习+spark大数据的汽车之家数据分析系统毕设源码 ！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 大屏页面

3.3 分析页面

3.4 基础页面

4 更多推荐

计算机专业毕业设计新风向，2026年大数据 + AI前沿60个毕设选题全解析，涵盖Hadoop、Spark、机器学习、AI等类型
计算机专业毕业设计选题深度剖析，掌握这些技巧，让你的选题轻松通过，文章附35个优质选题助你顺利通过开题！
【避坑必看】26届计算机毕业设计选题雷区大全，这些毕设题目千万别选！选题雷区深度解析
【有源码】基于Spark+Hadoop的全球企业估值分析与可视化系统-基于Python+Vue+机器学习的全球企业估值分布可视化系统
【有源码】基于Hadoop+Spark的国内空气污染数据分析与可视化系统-基于机器学习的空气污染等级预测与可视化分析系统

5 部分功能代码

        # 初始化Spark Session - 大数据处理核心引擎self.spark = SparkSession.builder \.appName(self.spark_config["app_name"]) \.master(self.spark_config["master"]) \.config("spark.executor.memory", self.spark_config["executor_memory"]) \.config("spark.driver.memory", self.spark_config["driver_memory"]) \.config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \.config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") \.getOrCreate()# 配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')self.logger = logging.getLogger(__name__)def extract_data_from_mysql(self, table_name="used_car_data", limit=None):"""从MySQL数据库提取二手车数据Args:table_name: 数据表名limit: 限制提取数据量，用于测试Returns:Spark DataFrame: 包含二手车基础数据的DataFrame"""try:# 构建MySQL连接URLjdbc_url = f"jdbc:mysql://{self.mysql_config['host']}:{self.mysql_config['port']}/{self.mysql_config['database']}?useSSL=false&serverTimezone=UTC"# MySQL连接属性connection_properties = {"user": self.mysql_config["user"],"password": self.mysql_config["password"],"driver": "com.mysql.cj.jdbc.Driver"}# 构建SQL查询语句，提取保值率分析所需的核心字段sql_query = f"""(SELECT title,                    -- 车辆标题，用于提取品牌信息price,                   -- 二手车售价new_car_price_with_tax,  -- 新车含税价vehicle_age,             -- 车龄mileage,                 -- 表显里程location,                -- 所在地fuel_type,               -- 燃料类型vehicle_level,           -- 车辆级别listing_time             -- 上牌时间FROM {table_name} WHERE price > 0 AND new_car_price_with_tax > 0 AND price <= new_car_price_with_tax{"LIMIT " + str(limit) if limit else ""}) AS subquery"""# 使用Spark读取MySQL数据 - 大数据处理的第一步df = self.spark.read \.format("jdbc") \.option("url", jdbc_url) \.option("dbtable", sql_query) \.options(**connection_properties) \.load()self.logger.info(f"成功从MySQL提取数据，记录数: {df.count()}")return dfexcept Exception as e:self.logger.error(f"数据提取失败: {str(e)}")raisedef extract_brand_from_title(self, df):"""从车辆标题中提取品牌信息使用正则表达式和预定义品牌库进行智能识别Args:df: 包含title字段的Spark DataFrameReturns:Spark DataFrame: 新增brand字段的DataFrame"""# 定义主流汽车品牌词典 - 用于准确提取品牌信息brand_patterns = {'奔驰': r'奔驰|Mercedes|MERCEDES|梅赛德斯','宝马': r'宝马|BMW|bmw','奥迪': r'奥迪|Audi|AUDI','大众': r'大众|Volkswagen|VW','丰田': r'丰田|Toyota|TOYOTA','本田': r'本田|Honda|HONDA','日产': r'日产|Nissan|NISSAN','现代': r'现代|Hyundai|HYUNDAI','起亚': r'起亚|Kia|KIA','福特': r'福特|Ford|FORD','雪佛兰': r'雪佛兰|Chevrolet|CHEVROLET','别克': r'别克|Buick|BUICK','凯迪拉克': r'凯迪拉克|Cadillac|CADILLAC','特斯拉': r'特斯拉|Tesla|TESLA','比亚迪': r'比亚迪|BYD','吉利': r'吉利|Geely|GEELY','长城': r'长城|Great Wall|GREAT WALL|哈弗|WEY','奇瑞': r'奇瑞|Chery|CHERY','长安': r'长安|Changan|CHANGAN','蔚来': r'蔚来|NIO','理想': r'理想|Li Auto|LIXIANG','小鹏': r'小鹏|XPeng|XPENG'}# 为每个品牌创建匹配条件brand_conditions = []for brand, pattern in brand_patterns.items():condition = when(col("title").rlike(pattern), brand)brand_conditions.append(condition)# 使用链式when-otherwise构建品牌提取逻辑brand_extract_expr = brand_conditions[0]for condition in brand_conditions[1:]:brand_extract_expr = brand_extract_expr.otherwise(condition)brand_extract_expr = brand_extract_expr.otherwise("其他")# 添加品牌字段到DataFramedf_with_brand = df.withColumn("brand", brand_extract_expr)self.logger.info("品牌信息提取完成")return df_with_branddef calculate_value_retention_rate(self, df):"""计算品牌保值率 - 系统核心算法保值率 = (二手车价格 / 新车含税价) * 100%Args:df: 包含price和new_car_price_with_tax字段的DataFrameReturns:Spark DataFrame: 新增value_retention_rate字段的DataFrame"""# 数据清洗：过滤异常数据df_cleaned = df.filter((col("price") > 0) & (col("new_car_price_with_tax") > 0) &(col("price") <= col("new_car_price_with_tax")) &  # 二手车价格不能超过新车价格(~isnan(col("price"))) & (~isnan(col("new_car_price_with_tax"))) &(~isnull(col("price"))) & (~isnull(col("new_car_price_with_tax"))))# 计算保值率 - 核心业务逻辑df_with_retention = df_cleaned.withColumn("value_retention_rate",(col("price") / col("new_car_price_with_tax") * 100).cast(DoubleType()))# 过滤异常保值率数据（0-150%范围内）df_with_retention = df_with_retention.filter((col("value_retention_rate") >= 0) & (col("value_retention_rate") <= 150))self.logger.info("保值率计算完成")return df_with_retentiondef analyze_brand_value_retention(self, df, min_sample_size=50):"""分析各品牌保值率表现 - 生成核心分析报告Args:df: 包含品牌和保值率数据的DataFramemin_sample_size: 最小样本量要求，确保统计结果的可靠性Returns:List[Dict]: 品牌保值率分析结果列表"""# 按品牌分组，计算保值率统计指标brand_stats = df.groupBy("brand").agg(avg("value_retention_rate").alias("avg_retention_rate"),  # 平均保值率count("*").alias("sample_count"),                         # 样本数量avg("price").alias("avg_price"),                          # 平均售价avg("new_car_price_with_tax").alias("avg_new_car_price"), # 平均新车价格avg("vehicle_age").alias("avg_vehicle_age"),              # 平均车龄avg("mileage").alias("avg_mileage")                       # 平均里程)# 过滤样本量不足的品牌，确保分析结果的统计显著性brand_stats_filtered = brand_stats.filter(col("sample_count") >= min_sample_size)# 按平均保值率降序排列brand_stats_sorted = brand_stats_filtered.orderBy(col("avg_retention_rate").desc())# 收集结果到Driver端进行后续处理results = brand_stats_sorted.collect()# 构建分析结果数据结构analysis_results = []for row in results:result = {'brand': row['brand'],'avg_retention_rate': round(row['avg_retention_rate'], 2),'sample_count': row['sample_count'],'avg_price': round(row['avg_price'], 2),'avg_new_car_price': round(row['avg_new_car_price'], 2),'avg_vehicle_age': round(row['avg_vehicle_age'], 2),'avg_mileage': round(row['avg_mileage'], 2),'retention_level': self._get_retention_level(row['avg_retention_rate'])}analysis_results.append(result)self.logger.info(f"品牌保值率分析完成，共分析{len(analysis_results)}个品牌")return analysis_resultsdef _get_retention_level(self, retention_rate):"""根据保值率数值划分保值等级Args:retention_rate: 保值率百分比Returns:str: 保值等级描述"""if retention_rate >= 70:return "优秀"elif retention_rate >= 60:return "良好"elif retention_rate >= 50:return "一般"elif retention_rate >= 40:return "较差"else:return "很差"def save_analysis_results(self, results, output_table="brand_retention_analysis"):"""将分析结果保存到MySQL数据库Args:results: 分析结果列表output_table: 输出表名"""try:# 建立MySQL连接connection = pymysql.connect(host=self.mysql_config['host'],port=self.mysql_config['port'],user=self.mysql_config['user'],password=self.mysql_config['password'],database=self.mysql_config['database'],charset='utf8mb4')with connection.cursor() as cursor:# 创建结果表（如果不存在）create_table_sql = f"""CREATE TABLE IF NOT EXISTS {output_table} (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,brand VARCHAR(50) NOT NULL,avg_retention_rate DECIMAL(5,2) NOT NULL,sample_count INT NOT NULL,avg_price DECIMAL(10,2),avg_new_car_price DECIMAL(10,2),avg_vehicle_age DECIMAL(4,2),avg_mileage DECIMAL(10,2),retention_level VARCHAR(10),analysis_date TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,INDEX idx_brand (brand),INDEX idx_retention_rate (avg_retention_rate DESC)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4"""cursor.execute(create_table_sql)# 清空旧数据cursor.execute(f"TRUNCATE TABLE {output_table}")# 插入新的分析结果insert_sql = f"""INSERT INTO {output_table} (brand, avg_retention_rate, sample_count, avg_price, avg_new_car_price, avg_vehicle_age, avg_mileage, retention_level)VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"""for result in results:cursor.execute(insert_sql, (result['brand'],result['avg_retention_rate'],result['sample_count'],result['avg_price'],result['avg_new_car_price'],result['avg_vehicle_age'],result['avg_mileage'],result['retention_level']))connection.commit()self.logger.info(f"分析结果已保存到表 {output_table}")except Exception as e:self.logger.error(f"保存分析结果失败: {str(e)}")raisefinally:connection.close()def run_analysis(self, table_name="used_car_data", min_sample_size=50):"""执行完整的品牌保值率分析流程 - 主入口函数Args:table_name: 源数据表名min_sample_size: 最小样本量要求Returns:List[Dict]: 分析结果"""try:self.logger.info("开始执行品牌保值率分析...")# 步骤1: 从MySQL提取数据df = self.extract_data_from_mysql(table_name)# 步骤2: 提取品牌信息df_with_brand = self.extract_brand_from_title(df)# 步骤3: 计算保值率df_with_retention = self.calculate_value_retention_rate(df_with_brand)# 步骤4: 分析品牌保值率表现analysis_results = self.analyze_brand_value_retention(df_with_retention, min_sample_size)# 步骤5: 保存分析结果self.save_analysis_results(analysis_results)self.logger.info("品牌保值率分析完成!")return analysis_resultsexcept Exception as e:self.logger.error(f"分析执行失败: {str(e)}")raisefinally:# 清理Spark资源self.spark.stop()
# 使用示例和配置
if __name__ == "__main__":# MySQL数据库配置mysql_config = {"host": "localhost","port": 3306,"user": "your_username","password": "your_password","database": "car_home_db"}# Spark配置（可选）spark_config = {"app_name": "CarHomeBrandRetentionAnalyzer","master": "local[4]",  # 使用4个CPU核心"executor_memory": "4g","driver_memory": "2g"}# 创建分析器实例并运行分析analyzer = BrandValueRetentionAnalyzer(mysql_config, spark_config)# 执行分析（最少50个样本）results = analyzer.run_analysis(table_name="used_car_data", min_sample_size=50)# 打印前10个品牌的保值率排行print("=== 品牌保值率排行榜 ===")for i, result in enumerate(results[:10], 1):print(f"{i:2d}. {result['brand']:8s} "f"保值率: {result['avg_retention_rate']:5.2f}% "f"样本数: {result['sample_count']:4d} "f"等级: {result['retention_level']}")

源码项目、定制开发、文档报告、PPT、代码答疑

希望和大家多多交流 ↓↓↓↓↓