【计算机毕设选题】基于Spark的小红书MCN机构数据可视化分析系统：Python+Hadoop实现毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习

原创于 2025-11-24 22:14:37 发布 · 425 阅读

6 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#spark #大数据 #python #hadoop #数据分析 #小红书mcn机构 #计算机

Python 同时被 3 个专栏收录

146 篇文章

订阅专栏

大数据实战项目

145 篇文章

订阅专栏

计算机毕业设计

142 篇文章

订阅专栏

✍✍计算机毕设指导师**

⭐⭐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！
⚡⚡有什么问题可以在主页上或文末下联系咨询博客~~
⚡⚡Java、Python、小程序、大数据实战项目集](https://blog.youkuaiyun.com/2301_80395604/category_12487856.html)

⚡⚡文末获取源码

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的博客联系方式！
温馨提示：文末有优快云平台官方提供的博客联系方式！
温馨提示：文末有优快云平台官方提供的博客联系方式！

小红书MCN机构数据可视化分析系统-简介

本系统设计并实现了一个基于Spark的小红书MCN机构数据可视化分析系统，旨在应对新媒体环境下海量数据分析的挑战。系统后端采用Python语言，并依托于强大的大数据技术栈，其中Hadoop作为分布式存储基础，负责处理大规模的MCN机构原始数据；Apache Spark作为核心计算引擎，利用其内存计算能力和丰富的数据处理库（如Spark SQL）对数据进行高效的清洗、转换和多维度分析。分析逻辑涵盖了MCN机构的整体规模与实力评估、地理空间分布洞察、运营效率与潜力挖掘以及内容领域专题探索等多个层面。前端界面则基于Vue框架构建，结合ElementUI组件库和Echarts可视化图表库，为用户提供了一个直观、交互性强的数据展示平台。通过Django后端框架提供API接口，实现了前后端的数据高效交互，最终将复杂的分析结果以清晰的图表形式呈现，帮助用户快速理解小红书MCN行业的生态格局和发展态势。

小红书MCN机构数据可视化分析系统-技术

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
数据库：MySQL

小红书MCN机构数据可视化分析系统-背景

选题背景
随着内容创作经济的兴起，小红书已成为一个重要的生活方式分享平台和品牌营销阵地。MCN（Multi-Channel Network）机构作为连接平台、创作者和品牌的关键纽带，其发展状况直接影响到整个内容生态的健康与活力。目前，小红书平台上的MCN机构数量众多，竞争激烈，其运营模式、地域分布和内容专长各不相同。对于行业研究者、潜在的合作伙伴乃至MCN机构自身而言，如何从纷繁复杂的数据中准确把握市场格局、识别头部玩家、洞察新兴趋势，成为一个亟待解决的问题。传统的分析方法难以处理如此规模和复杂度的数据，因此，利用大数据技术构建一个自动化、智能化的分析系统，对小红书MCN机构进行系统性、多维度的量化分析，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，它将大数据分析技术与具体的商业场景相结合，提供了一个具有实践价值的解决方案。从学术角度看，该项目综合运用了Hadoop、Spark、Python、Web开发等多种技术，是对计算机专业知识的一次全面实践，尤其是在处理真实世界大规模数据集方面，能够有效锻炼学生的数据工程和数据分析能力。从应用价值来看，本系统能够为不同使用者提供有价值的参考。对于MCN机构，系统提供了一个自我评估和对标分析的工具，有助于其了解自身在行业中的位置，优化运营策略。对于品牌方，系统结果可以作为筛选合作MCN的决策依据，提升营销投放的精准度。对于普通用户或研究者，系统则提供了一个了解新媒体行业宏观发展的窗口。总而言之，本项目虽然只是一个毕业设计，但其构建的分析框架和实现路径具备一定的可扩展性和实用性。

小红书MCN机构数据可视化分析系统-视频展示

基于Spark的小红书MCN机构数据可视化分析系统

小红书MCN机构数据可视化分析系统-图片展示

在这里插入图片描述

小红书MCN机构数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count_distinct, sum, explode, split, lower, regexp_replace
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans

# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("MCNAnalysis").getOrCreate()

# 假设已加载mcn_data DataFrame，包含MCN名称, 签约达人数, 达人粉丝总数, 简介, 省份, 城市等字段
# mcn_data = spark.read.parquet("hdfs://path/to/mcn_data.parquet")

# 核心功能1: Top N MCN机构签约达人数排名
def top_mcn_by_influencer_count(data, n=10):
    # 按MCN名称分组，计算每个机构签约的独立达人数
    influencer_count_df = data.groupBy("MCN名称").agg(count_distinct("达人ID").alias("签约达人数"))
    # 按签约达人数降序排列，并取前N名
    top_n_df = influencer_count_df.orderBy(col("签约达人数").desc()).limit(n)
    # top_n_df.show()
    return top_n_df

# 核心功能2: MCN机构规模等级划分 (使用K-Means聚类)
def mcn_scale_clustering(data, k=4):
    # 选择用于聚类的特征，并处理空值
    features_df = data.na.fill({"签约达人数": 0, "达人粉丝总数": 0}).select("MCN名称", "签约达人数", "达人粉丝总数")
    # 使用VectorAssembler将特征列合并为一个向量列
    assembler = VectorAssembler(inputCols=["签约达人数", "达人粉丝总数"], outputCol="features")
    assembled_data = assembler.transform(features_df)
    # 创建并训练K-Means模型
    kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=k)
    model = kmeans.fit(assembled_data)
    # 使用模型对数据进行预测，得到每个MCN的聚类标签
    clustered_data = model.transform(assembled_data)
    # clustered_data.select("MCN名称", "签约达人数", "达人粉丝总数", "cluster").show()
    return clustered_data

# 核心功能3: MCN机构简介关键词词云分析
def mcn_description_keyword_analysis(data):
    # 定义一个简单的停用词列表
    stop_words = ["的", "了", "在", "是", "和", "与", "等", "一个", "我们", "专注", "提供", "服务"]
    # 对简介进行预处理：转换为小写、移除非中文字符、分词
    processed_df = data.withColumn("简介", lower(col("简介")))
    # 简单分词，假设简介是用空格或逗号分隔的
    words_df = processed_df.withColumn("word", explode(split(col("简介"), "[ ,，.。！！？？]")))
    # 过滤掉空字符串和停用词
    filtered_words_df = words_df.filter((col("word") != "") & (~col("word").isin(stop_words)))
    # 统计每个词的出现频率
    word_counts_df = filtered_words_df.groupBy("word").count()
    # 按词频降序排列，获取高频关键词
    top_keywords_df = word_counts_df.orderBy(col("count").desc())
    # top_keywords_df.show(20)
    return top_keywords_df

小红书MCN机构数据可视化分析系统-结语

这个基于Spark的小红书MCN分析系统毕设，是不是给你带来了一些新的灵感？从数据处理到前端可视化，每一步都充满了挑战和乐趣。如果这个项目对你的毕业设计有帮助，别忘了给我点个赞、收藏一下，顺便点个关注支持一下哦！也欢迎在评论区留下你的想法或者问题，我们一起交流学习，共同进步，祝大家毕设都能顺利通过！