大数据实战项目-基于K-Means算法与Spark的豆瓣读书数据分析与可视化系统-基于python的豆瓣读书数据分析与可视化大屏

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

分布式存储与计算：采用Hadoop作为底层分布式文件系统（HDFS），解决海量图书数据的存储问题。在此基础上，利用Spark作为核心计算引擎，通过其基于内存的计算特性，对数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）操作。具体研究包括使用PySpark对原始CSV文件中格式混乱、包含大量无效值和缺失值的字段（如出版时间、价格、页数）进行标准化清洗、类型转换和特征提取（如从作者字段中提取国籍）。

数据分析与挖掘：基于处理后的规整数据，利用Spark SQL和DataFrame API执行多维度的聚合统计与关联分析。同时，引入机器学习算法，研究使用K-Means聚类对图书进行市场定位分群，将图书划分为“高分热门”、“高分冷门”等类别，实现对图书价值的深度挖掘。

数据持久化与服务：将Spark分析得出的结构化结果数据存储于MySQL关系型数据库中。MySQL作为成熟稳定的数据库，负责为前端提供快速、可靠的数据查询服务，充当后端大数据平台与前端可视化应用的桥梁。

前端可视化与交互：采用Vue.js作为前端开发框架，构建单页面应用（SPA），实现动态、响应式的用户界面。深度集成Echarts图表库，研究如何将MySQL中的分析结果以丰富多样的图表形式（如柱状图、折线图、散点图、词云图等）进行可视化呈现，并提供用户交互功能，使用户能够直观地探索数据。

2 系统设计

随着互联网的快速发展，豆瓣读书等平台积累了海量的用户行为与图书信息数据。然而，这些原始数据往往存在格式不一、信息缺失、噪音干扰等问题，其背后蕴含的商业与文化价值难以被直接发掘。本系统正是在此背景下，旨在利用以Hadoop和Spark为核心的大数据技术栈，对庞杂的豆瓣读书数据进行高效的清洗、处理与深度分析，并通过现代化的Web技术（Vue、Echarts）构建一个直观、交互式的可视化平台。其意义在于，不仅能为广大读者提供多维度的图书发现指南，辅助其进行阅读决策，也能为出版行业从业者、作者及研究人员揭示市场动态、读者偏好和内容趋势，从而实现数据驱动的精准决策，最大化挖掘图书数据的潜在价值。

系统功能模块的设计紧密围绕需求分析展开，旨在从宏观到微观，多角度、全方位地揭示豆瓣读书数据的内在规律。

总体图书特征分析模块：此模块从全局视角探索图书市场的整体面貌。功能包括：不同评分、价格、页数区间的图书数量分布统计；图书出版年份的趋势分析；以及价格、页数与评分之间的关联性探究，旨在揭示图书的基本属性分布与潜在联系。

核心实体（作者与出版社）分析模块：此模块聚焦于市场中的关键参与者。功能包括：对作者和出版社进行TOP N排行分析（高产、高评分、最受欢迎）；基于作者国籍进行作品数量与质量的跨文化比较；并对核心出版社的出版物书名进行高频词分析，以洞察其市场定位与题材偏好。

图书内容与价值探索模块：此模块深入挖掘图书本身的特性及其市场反响。功能包括：通过书名生成词云图，直观展示热门主题；分析评分与评论数的相关性，验证“好评”与“热度”的关系；并利用K-Means聚类算法对图书进行用户分群，为读者和出版社提供更精细化的数据洞察。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于spark大数据的豆瓣读书数据分析与可视化系统毕设源码

3.2 大屏页面

3.3 分析页面

3.4 基础页面

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5 部分功能代码

"""数据预处理核心函数：对原始DataFrame进行清洗、转换和特征工程。:param raw_df: 原始的、未处理的Spark DataFrame。:return: 清洗和转换后的Spark DataFrame。"""# 1. 字段重命名：将中文列名映射为英文，便于后续处理preprocessed_df = raw_df.withColumnRenamed("书名", "title") \.withColumnRenamed("作者", "author") \.withColumnRenamed("出版社", "publisher") \.withColumnRenamed("出版时间", "publish_date") \.withColumnRenamed("数", "pages") \.withColumnRenamed("价格", "price") \.withColumnRenamed("ISBM", "isbn") \.withColumnRenamed("评分", "rating") \.withColumnRenamed("评论数量", "review_count")# 2. 过滤无效数据：移除书名为"点击上传封面图片"的无效行preprocessed_df = preprocessed_df.filter(col("title") != "点击上传封面图片")# 3. 清洗与转换核心字段preprocessed_df = preprocessed_df.withColumn(# 提取出版年份：使用正则表达式优先匹配四位数字年份"publish_year", regexp_extract(col("publish_date"), "(\d{4})", 1)).withColumn(# 清洗价格：移除除数字和小数点外的所有字符"price", regexp_replace(col("price"), "[^0-9.]", "")).withColumn(# 清洗页数：移除所有非数字字符"pages", regexp_replace(col("pages"), "[^0-9]", ""))# 4. 特征提取：从作者字段中提取国籍，并清洗原作者字段preprocessed_df = preprocessed_df.withColumn(# 提取中括号内的国籍信息作为新列"author_country", regexp_extract(col("author"), "\[(.*?)\]", 1)).withColumn(# 从原作者字段中移除国籍信息"author", regexp_replace(col("author"), "\[(.*?)\]", ""))# 5. 统一填充缺失值 (None/Null)# 对字符型字段填充为'未知'preprocessed_df = preprocessed_df.na.fill("未知", ["author", "publisher"])preprocessed_df = preprocessed_df.withColumn("author_country", when(col("author_country") == "", "未知").otherwise(col("author_country")))# 对数值型字段填充为0preprocessed_df = preprocessed_df.na.fill(0, ["pages", "price", "rating", "review_count"])# 6. 数据类型转换：将清洗后的字段转换为正确的数值类型final_df = preprocessed_df.withColumn("pages", col("pages").cast(IntegerType())) \.withColumn("price", col("price").cast(DoubleType())) \.withColumn("rating", col("rating").cast(DoubleType())) \.withColumn("review_count", col("review_count").cast(IntegerType())) \.withColumn("publish_year", col("publish_year").cast(IntegerType()))return final_df
def kmeans_cluster_analysis(preprocessed_df):"""K-Means聚类分析核心函数：基于评分和评论数对图书进行分群。:param preprocessed_df: 经过预处理的Spark DataFrame。:return: 包含聚类结果和簇含义的Spark DataFrame。"""# 1. 核心过滤：进行聚类分析前，必须过滤掉评分为0或评论数为0的无效数据# 这是保证聚类结果有意义的关键步骤df_filtered = preprocessed_df.filter((col("rating") > 0) & (col("review_count") > 0))# 2. 特征工程：将'rating'和'review_count'合并为特征向量# K-Means算法要求输入为向量格式assembler = VectorAssembler(inputCols=["rating", "review_count"], outputCol="features_raw")df_vector = assembler.transform(df_filtered)# 3. 特征缩放：由于'rating'和'review_count'量纲差异巨大，必须进行标准化# 否则评论数大的样本会主导聚类结果，评分基本不起作用scaler = StandardScaler(inputCol="features_raw", outputCol="features", withStd=True, withMean=False)scaler_model = scaler.fit(df_vector)df_scaled = scaler_model.transform(df_vector)# 4. 模型训练：创建K-Means模型实例并进行训练# 设置k=4，期望将图书分为四类；设置seed保证每次运行结果一致kmeans = KMeans(featuresCol="features", k=4, seed=1)model = kmeans.fit(df_scaled)# 5. 执行预测：将聚类标签（簇ID）添加到DataFrame中predictions = model.transform(df_scaled)# 6. 簇心解读与映射：计算每个簇的评分和评论数均值，以解释其业务含义centroids_df = predictions.groupBy("prediction").agg(avg("rating").alias("avg_rating"),avg("review_count").alias("avg_review_count")).orderBy("prediction")# 根据每个簇的均值，手动为其打上业务标签# 例如，找到评分和评论数均值都高的簇，标记为'高分热门'# (此处的映射逻辑是示例，实际应根据centroids_df的输出结果动态确定)# 假设通过观察centroids_df得到以下映射关系:# 簇0: 高分高评论 -> 高分热门# 簇 1: 高分低评论 -> 高分冷门# 簇 2: 低分低评论 -> 低分冷门# 簇 3: 低分高评论 -> 低分热门predictions = predictions.withColumn("cluster_meaning",when(col("prediction") == 0, "高分热门").when(col("prediction") == 1, "高分冷门").when(col("prediction") == 2, "低分冷门").when(col("prediction") == 3, "低分热门").otherwise("未知分类"))# 7. 整理并返回最终结果result_df = predictions.select("title", "author", "publisher", "rating", "review_count", "prediction", "cluster_meaning")

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