【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-优快云博客

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1 开发环境
2 系统设计
3 系统展示
3.1 功能展示视频
3.2 大屏页面
3.3 分析页面
3.4 登录页面

4 更多推荐
5 部分功能代码

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

随着全球经济数字化转型的深入推进，独角兽企业作为新经济的重要代表，其估值分布、地理聚集和行业发展态势已成为政府决策、投资机构和创业者关注的核心问题。传统的企业分析方法在面对海量、多维度的胡润榜数据时存在处理能力不足、分析深度有限等问题，难以全面揭示全球高科技企业的发展规律和竞争格局。因此，开发一套基于大数据技术的胡润榜全球企业估值分析与可视化系统具有重要的理论价值和现实意义，能够为区域产业政策制定、投资决策优化和创业生态构建提供科学的数据支撑。

本系统采用分布式大数据处理架构，以Python为核心开发语言，运用Spark分布式计算框架和Hadoop分布式存储系统处理海量企业数据，通过MySQL数据库实现结构化数据管理，前端采用Vue框架结合ECharts可视化库构建交互式分析平台，实现从数据采集、清洗、分析到可视化展示的全流程自动化处理。

系统构建四大核心分析模块：一是全球企业估值分布分析模块，通过企业估值字段进行梯队分析、各国估值对比、TOP100占比分析和行业集中度分析，揭示全球独角兽企业的估值层次和行业热度；二是地理分布特征分析模块，基于总部位置数据实现城市聚集度分析、中美城市对比、各大洲分布分析和城市产业特色分析，发现高科技企业的地理集聚规律；三是行业发展态势分析模块，利用行业分类数据进行细分行业统计、平均估值分析、新兴科技行业特征分析和传统新兴行业对比，反映产业转型升级趋势；四是企业竞争力分析模块，通过掌门人数量、估值梯队、HHI指数算法和行业领军企业分析，评估不同地区和行业的竞争态势，为科技创新生态建设和产业发展决策提供数据驱动的智能化分析支持。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于spark+hadoop全球企业估值分析与可视化系统源码！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 大屏页面

在这里插入图片描述

3.3 分析页面

在这里插入图片描述

3.4 登录页面

在这里插入图片描述

5 部分功能代码

"""
    全球企业估值分布分析核心模块
    负责处理企业估值梯队分析、各国估值对比、TOP100占比分析、行业集中度分析
    """
        def __init__(self, spark_session, mysql_config):
        """
        初始化分析模块
        :param spark_session: Spark会话对象
        :param mysql_config: MySQL数据库配置
        """
        self.spark = spark_session
        self.mysql_config = mysql_config
            def load_hurun_data(self):
        """
        从MySQL数据库加载胡润榜企业数据
        :return: Spark DataFrame
        """
        # 构建MySQL连接URL
        jdbc_url = f"jdbc:mysql://{self.mysql_config['host']}:{self.mysql_config['port']}/{self.mysql_config['database']}"
                # 从MySQL加载数据到Spark DataFrame
        hurun_df = self.spark.read \
            .format("jdbc") \
            .option("url", jdbc_url) \
            .option("dbtable", "hurun_unicorn_enterprises") \
            .option("user", self.mysql_config['user']) \
            .option("password", self.mysql_config['password']) \
            .option("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") \
            .load()
                # 数据预处理：清洗估值字段，转换为数值类型
        hurun_df = hurun_df.withColumn("valuation_numeric", 
                                     regexp_replace(col("企业估值"), "[^0-9.]", "").cast("double"))
                # 提取国家信息（从总部位置字段提取）
        hurun_df = hurun_df.withColumn("country", 
                                     regexp_extract(col("总部位置"), r"([^,]+)$", 1))
                return hurun_df
        def analyze_valuation_tiers(self, hurun_df):
        """
        企业估值梯队分析：按估值范围分组统计
        :param hurun_df: 胡润榜数据DataFrame
        :return: 估值梯队分析结果
        """
        # 定义估值梯队分类函数
        def classify_valuation_tier(valuation):
            """根据估值对企业进行梯队分类"""
            if valuation >= 1000:
                return "超级独角兽(>1000亿)"
            elif valuation >= 500:
                return "超大型独角兽(500-1000亿)"
            elif valuation >= 100:
                return "大型独角兽(100-500亿)"
            elif valuation >= 50:
                return "中型独角兽(50-100亿)"
            else:
                return "标准独角兽(<50亿)"
                # 注册UDF函数
        classify_tier_udf = udf(classify_valuation_tier, StringType())
        
        # 添加估值梯队分类列
        hurun_df = hurun_df.withColumn("valuation_tier", 
                                     classify_tier_udf(col("valuation_numeric")))
        
        # 按估值梯队分组统计企业数量和总估值
        tier_analysis = hurun_df.groupBy("valuation_tier") \
            .agg(
                count("*").alias("enterprise_count"),
                sum("valuation_numeric").alias("total_valuation"),
                avg("valuation_numeric").alias("avg_valuation"),
                max("valuation_numeric").alias("max_valuation"),
                min("valuation_numeric").alias("min_valuation")
            ) \
            .orderBy(desc("total_valuation"))
                # 计算各梯队占比
        total_enterprises = hurun_df.count()
        total_valuation = hurun_df.agg(sum("valuation_numeric")).collect()[0][0]
        
        tier_analysis = tier_analysis.withColumn("enterprise_percentage", 
                                               (col("enterprise_count") / total_enterprises * 100).cast("decimal(10,2)")) \
                                   .withColumn("valuation_percentage", 
                                               (col("total_valuation") / total_valuation * 100).cast("decimal(10,2)"))
                return tier_analysis