首页 > 编程语言 >计算机毕业设计Python+Spark新能源汽车推荐系统 汽车大数据 汽车数据分析 汽车可视化 汽车爬虫 大数据毕业设计 大数据毕设 知识图谱 深度学习

计算机毕业设计Python+Spark新能源汽车推荐系统 汽车大数据 汽车数据分析 汽车可视化 汽车爬虫 大数据毕业设计 大数据毕设 知识图谱 深度学习

时间:2024-07-21 09:54:17浏览次数:18  
标签:cur data Hadoop headers json 汽车 毕业设计 数据 row

表2 黄河交通学院本科毕业设计(论文)开题报告

学生姓名

刘丹杰

专业班级

20本大数据一班

学号

2080910T01521

设计(论文)题目

基于Hadoop的新能源汽车销售数据分析系统的设计与实现

选题的目的和意义:

选题目的:新能源汽车销售数据分析系统的设计与实现旨在利用Hadoop等大数据技术,对新能源汽车销售数据进行深入分析,从而为汽车制造商、政府部门和消费者提供有价值的信息和洞察。该系统将涉及新能源汽车销售数据的收集、存储、处理和分析,以及基于分析结果的决策支持和业务优化。

选题意义:

1.提供决策支持:通过对新能源汽车销售数据的深入分析,可以为企业和政府部门提供详细的市场信息和销售趋势,支持他们做出更准确的决策和合理的规划。

2.帮助企业优化运营:通过分析新能源汽车销售数据,可以发现潜在的销售机会和问题,帮助企业优化产品定位、销售策略和渠道布局,从而提高销售效率和利润。

3.推动新能源汽车发展:通过对新能源汽车销售数据的分析,可以了解消费者需求和市场趋势,为新能源汽车的发展提供有力支持。同时,可以通过挖掘销售数据中的关联性和规律,为新能源汽车的研发和创新提供指导。

4.促进政府监管与政策制定:对新能源汽车销售数据的分析可以为政府部门提供参考依据,了解市场状况、消费者需求和企业表现,以便更好地监管市场、制定政策、推动产业升级。

国内外研究现状综述:

基于Hadoop的新能源汽车销售数据分析系统是一个热门的研究领域,国内外的研究者都在积极开展相关研究。在国内,随着大数据技术的发展和新能源汽车市场的快速增长,许多研究机构和高校开始关注基于Hadoop的新能源汽车销售数据分析系统的研究。他们主要从以下几个方面进行了研究:1.数据采集与清洗:国内研究者关注如何从多个数据源中获取新能源汽车销售数据,并进行数据清洗和预处理。2.数据存储与处理:并利用Hadoop MapReduce等技术对数据进行处理和分析。他们开发了基于MapReduce的数据处理算法,如销售数据统计、趋势分析和销售预测等。3.数据可视化与应用场景:国内研究者也关注将分析结果可视化展示,他们使用数据可视化工具如Tableau、Power BI等,将数据处理结果转化为图表和报表,以帮助用户更好地理解和利用数据。在国外,许多汽车制造商、数据分析公司和研究机构也在积极研究基于Hadoop的新能源汽车销售数据分析系统。他们的研究主要集中在以下几个方面:1.数据挖掘与预测:国外研究者利用Hadoop和其他大数据技术,进行数据挖掘和预测。他们通过对新能源汽车销售数据的分析,寻找潜在的关联性和规律,从而为企业和政府部门提供市场洞察和销售预测。2. 跨领域研究与合作:国外的研究者还将新能源汽车销售数据分析与其他领域进行了跨领域的研究和合作。例如,与环境科学、可持续发展等领域的研究者共同探索新能源汽车销售数据与环境影响的关系。

主要研究内容,拟解决的关键问题:

1.数据采集模块

2.数据存储模块

3.数据的处理与分析模块

4.实时数据的处理模块

5.数据挖掘与机器学习模块,主要用来预测销售趋势以及客户偏好的分析。

6.数据可视化模块

7.用户交互与报告模块,主要为用户提供友好的用户界面,支持用户来进行数据的查询。

8.安全与权限管理模块

9.系统监控与维护模块

10.扩展与集成模块

拟采用的研究方法和手段:

1.利用Hadoop生态系统中的HDFS(Hadoop分布式文件系统)存储数据,并构建基于hadoop的数据仓库,对数据进行组织、索引以及优化查询。

2.利用Hadoop MapReduce进行数据处理和分析,进行复杂的数据转换和聚合操作。使用Hive对数据进行批处理和分析。

3.使用Hadoop生态系统中的SparkStreaming处理实时销售数据流,提供实时数据分析和处理的能力。并使用kafka来支持高吞吐量的实时数据的摄入。

4.利用集成机器学习算法如Scikit-learn、TensorFlow、Weka等,用于构建和训练机器学习模型,进行销售趋势预测、客户分析等工作。

5.数据可视化:利用数据可视化工具(如Tableau、Power BI等),将销售数据呈现为直观的图表和报表,帮助用户快速理解销售数据的情

6.  建立严格的数据访问权限控制机制,利用Hadoop生态系统中的Kerberos进行用户认证和授权管理,同时采用数据加密等技术保护数据安全和隐私。

7.通过Hadoop的分布式架构和集群管理工具,实现系统的横向扩展,同时优化数据处理算法和调优集群配置,提升系统性能。

8.利用Hadoop生态系统中的数据集成工具,实现对外部数据源的连接和整合,实现多源数据的综合分析.

9.在系统监控与维护模块中纪录系统操作日志,便于问题追踪和性能的分析同时监控系统性能以确保数据处理的高效与稳定。

10.通过设计API接口以用来支持与其他系统或应用的集成。

可行性分析:

1.技术成熟度:Hadoop生态系统已经成熟,包括HDFS、MapReduce、Hive、Spark等组件,能够支持大规模数据的存储、处理和分析,为新能源汽车销售数据分析提供了可靠的技术基础。

2.大数据需求:新能源汽车销售数据通常具有大规模、多样化的特点,需要处理和分析海量数据,而Hadoop的分布式计算和存储能力能够满足这一需求。

3.数据处理能力:Hadoop的MapReduce、Spark等技术能够支持对新能源汽车销售数据的复杂处理和分析,包括数据清洗、特征提取等,为系统提供了强大的数据处理能力。

4.实时处理支持:Hadoop生态系统中的实时数据处理工具(如Kafka、Storm等)能够支持对新能源汽车销售数据的实时处理和分析,满足实时监控和决策的需求。

5.数据安全保障:Hadoop生态系统提供了完善的安全机制,包括用户认证、数据加密、访问控制等,能够保障新能源汽车销售数据的安全性和隐私保护。

6.可扩展性与性能优化:Hadoop的分布式架构和集群管理工具能够支持系统的横向扩展,同时优化数据处理算法和调优集群配置,提升系统性能。

7.应用案例验证:已有许多企业和组织在实际项目中成功应用了基于Hadoop的大数据分析系统,包括新能源汽车销售数据分析,验证了其在实际应用中的可行性和效果。

主要参考文献:

[1]周德,杨成慧,罗佃斌.基于Hadoop的分布式日志分析系统设计与实现[J].现代信息科技,2023,7(23):57-60.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.23.012.

[2]任宏,李春林,李晓峰.基于Hadoop技术的物联网大数据同步存储系统设计[J].网络安全和信息化,2023(12):85-87.

[3]谢盛嘉.基于Hadoop平台的学情分析系统设计[J].电子技术,2023,52(11):408-409.

[4]王子昱.基于Hadoop的大数据云计算处理的实现[J].无线互联科技,2023,20(19):89-91+104.

[5]李威,邱永峰.基于Hadoop的电商大数据可视化设计与实现[J].现代信息科技,2023,7(17):46-49.DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2023.17.009.

[6]邹文景,唐良运,甘莹等.基于Hadoop技术的物联网大数据同步存储系统设计[J].电子设计工程,2023,31(18):114-117+122.DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2023.18.024.

[7]Liuqi Z ,Xing W ,Zhenlin H , et al.Power Big Data Analysis Platform Design Based on Hadoop[J].Journal of Physics: Conference Series,2023,2476(1):

[8]Ning X .Individual Online Learning Behavior Analysis Based on Hadoop[J].Computational Intelligence and Neuroscience,2022,20221265340-1265340.

[9]陶淘,彭颖,张晨亮.基于Hadoop技术的气象数据实时传输监控系统设计[J].计算机测量与控制,2024,32(01):114-120.DOI:10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2024.01.017.

[10]赵建立,汤卓凡,姚孟阳.基于Hadoop的配电网需求数据存储控制技术优化[J].粘接,2024,51(02):182-185.

[11]那蓉萃.基于Hadoop的工业物联网大数据处理及应用[J].信息记录材料,2023,24(12):221-223+226.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2023.12.061.

[12]石文昭.基于Hadoop的自动化设备监管系统设计[J].信息记录材料,2023,24(11):178-180.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2023.11.025.

进度安排:

1. 2024年1月2日--2024年3月15日, 完成选题以及开题工作。

2. 2024年3月16日--2024年4月26日,完成初稿,中期检查。

3. 2024年4月27日--2024年5月25日,完成第二稿。

4. 2024年5月26日--2024年5月31日,完成论文查重与修改。

5. 2024年6月1日--2024年6月15日,整理资料,完成定稿,完成答辩。  

指导教师意见(对选题的可行性、研究内容、研究方法、进度安排等作出评价,对是否同意开题作出决定):

                                                          指导教师签字:                年     月      日

系(教研室)意见:

                         主任签字:                    年      月      日  

学院意见:       

                        负责人签字:                    年      月      日

备注:1.开题报告应在毕业设计(论文)正式开始后两周内完成。

2.本表提交学院1份(电子档)、系(教研室)1份(电子档)、指导教师1份(电

子档,学生自留1份(纸质签字版,须归档)。

核心算法代码分享如下:

from flask import Flask, request
import json
from flask_mysqldb import MySQL

# 创建应用对象
app = Flask(__name__)
app.config['MYSQL_HOST'] = 'bigdata'
app.config['MYSQL_USER'] = 'root'
app.config['MYSQL_PASSWORD'] = '123456'
app.config['MYSQL_DB'] = 'hive_car'
mysql = MySQL(app)  # this is the instantiation


@app.route('/tables01')
def tables01():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM table01''')
    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['province','num']  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    #print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables02')
def tables02():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM table02 ORDER BY ctime desc limit 7 ''')
    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['ctime','num','rk']  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    #print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables03')
def tables03():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM table03 order by num desc''')
    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['car_name','num']  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    #print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables04')
def tables04():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM table04''')
    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['car_type','num']  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    #print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route("/getmapcountryshowdata")
def getmapcountryshowdata():
    filepath = r"D:\\hadoop_spark_hive_mooc2024\\server\\data\\maps\\china.json"
    with open(filepath, "r", encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
        return json.dumps(data, ensure_ascii=False)


@app.route('/tables05')
def tables05():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM table05''')
    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['name','num']  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    #print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables06')
def tables06():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM table06''')
    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['comment_result','num']  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    #print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables07')
def tables07():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM table07''')
    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['car_name','car_rank']  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    #print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables08')
def tables08():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM table08''')
    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['fw','num']  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    #print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables09')
def tables09():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM table09''')
    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['car_name','score']  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    #print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)


if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=False)

标签:cur,data,Hadoop,headers,json,汽车,毕业设计,数据,row
From: https://blog.csdn.net/spark2022/article/details/140577088

相关文章

  • 使用 pyodbc 将数据插入 MS Access 时无法在 Excel 文件中找到“Sheet1”
    我正在尝试使用pyodbc将Excel文件中的数据插入到MSAccess数据库中,但我不断遇到错误,指出在Excel文件中找不到“Sheet1”。这是我的代码:importpyodbcfilename='ALC_2022068_06282024-testingcopy.xlsx'sql=r"""INSERTINTOtblALC_test([dateofnotice],[pro......
  • 第四节:海量数据导出到Excel、百万Excel导入到DB、秒级/分钟级排行版
    一.        二.        三.         !作       者:Yaopengfei(姚鹏飞)博客地址:http://www.cnblogs.com/yaopengfei/声     明1:如有错误,欢迎讨论,请勿谩骂^_^。声     明2:原创博客请在转载......
  • 日籍数据分析师【藤井予測】核心公推场次,周六日职联:大阪樱花vs新泻天鹅,专业数据解读比
     私は藤井修一です。現在はフリーライターで、各新聞社にJ1、J2リーグの情報データ収集分析を提供しています。クラブの技術分析チームに参加したことがあり、豊富なチーム分析経験があります。【我是藤井修一。现在是自由撰稿人,为各报社提供J1、J2联赛的信息数据收集分析......
  • SSM 美食食谱分享推荐小程序 毕业设计-附源码68509
    摘要本论文主要论述了如何使用SSM框架开发一个美食食谱分享推荐小程序,将严格按照软件开发流程进行各个阶段的工作,采用B/S架构JAVA技术,面向对象编程思想进行项目开发。在引言中,作者将论述美食食谱分享推荐小程序的当前背景以及系统开发的目的,后续章节将严格按照软件开发流......
  • springboot网上商城系统 毕业设计-附源码08789
    摘 要随着互联网趋势的到来,各行各业都在考虑利用互联网将自己推广出去,最好方式就是建立自己的互联网系统,并对其进行维护和管理。在现实运用中,应用软件的工作规则和开发步骤,采用Java技术建设网上商城系统。本设计主要实现集人性化、高效率、便捷等优点于一身的网上商城系......
  • 农学模型“扩容“,机器学习“把关“,测土配方数据异常无处遁形
    测土配方施肥是现代农业的一项关键技术,通过测试土壤养分含量,为作物量身定制施肥配方,能够显著提高肥料利用率,减少面源污染。但测土配方施肥需要分析海量土壤数据,而这些数据往往来源复杂、标准不一,异常值错误值在所难免,成为影响配方精准性和可靠性的"定时炸弹"。近日,北京市农林科......
  • pandas.parser.CParserError:标记数据时出错
    我正在尝试使用pandas操作.csv文件,但收到此错误:pandas.parser.CParserError:标记数据时出错。C错误:第3行应有2个字段,看到12我尝试阅读pandas文档,但什么也没找到。我的代码很简单:path='GOOGKeyRatios.csv'#print(open(path).read())data=p......
  • 抓取数据uri图像
    我想从网页中抓取图像,问题是图像作为数据URI包含在源代码中。如何将它们保存到文件中?(我只需要从特定的抓取数据URI代码访问URI图像)以下是如何从网页中提取数据URI并将图像保存到文件的步骤:1.使用喜欢的语言和库获取网页的HTML源代码。例如,在......
  • python中时间序列数据的梯度计算
    我正在尝试编写一个函数,它可以从最适合下面的线返回梯度dataframe在浏览了谷歌的几个资源之后,我仍然不确定这是如何完成的。我明白最佳拟合线的计算公式为:y=mx+b将因变量(y)设置为foos,将自变量(x)设置为DateTimeDatafram......
  • 用于匹配两个数据列表中的项目的高效数据结构 - python
    我有两个列表,其中一个列表填充ID,另一个列表填充进程名称。多个进程名称可以共享一个ID。我希望能够创建一个可以使用特定ID的数据结构,然后返回与该ID关联的进程列表。我还希望能够使用特定的进程名称并返回与其连接的ID列表。我知道我可以为此创建一个字典,但是I......