【有源码】基于Python与K-Means聚类的新能源汽车市场画像分析与可视化-基于Hadoop与Spark的新能源汽车市场数据分析与可视化系统-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 基础页面

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

在全球能源转型和“双碳”目标的大背景下，新能源汽车产业正以前所未有的速度蓬勃发展，市场竞争日趋激烈，消费者需求也日益多样化。海量的新能源汽车市场数据，如车型价格、性能评分、用户口碑、区域热度等，如同一座蕴含巨大价值的富矿。然而，这些数据往往分散、复杂且非结构化，传统的数据处理方式难以高效地洞察其背后的市场规律、品牌格局与用户偏好。因此，开发一个基于大数据技术的新能源汽车数据可视化分析系统，通过整合与深度挖掘这些数据，将复杂的市场信息以直观、多维的图表形式呈现出来，不仅能为汽车厂商制定精准的研发、定价和营销策略提供强有力的数据支持，也能为广大消费者提供科学、透明的购车决策参考，对推动整个产业的健康发展和满足个性化消费需求具有重要的现实意义与应用价值。本系统的研究内容紧密围绕新能源汽车市场数据展开，并结合大数据技术栈与前端可视化技术，主要涵盖技术实现和功能模块两大方面。

在技术实现方面，本研究的核心是构建一套完整、高效的大数据处理与分析流水线。首先，系统采用Python作为主要开发语言，利用其强大的数据处理库对原始数据进行清洗、转换和预处理，特别是针对数据集中存在的JSON格式字符串（如review_tag_list）、空值、价格格式不一等问题进行规范化处理。接着，利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量数据的存储底层，确保数据的可靠性与可扩展性。在此基础上，引入Spark作为核心的分布式计算引擎，利用其基于内存计算的高效性，对预处理后的数据进行多维度的聚合、统计与算法分析，例如执行市场份额计算、用户口碑词频统计以及K-Means聚类等复杂任务。分析完成后的结构化结果数据，将统一存储在MySQL关系型数据库中，作为后端数据仓库，为前端提供稳定、快速的数据查询服务。最后，系统的前端界面基于Vue.js框架进行开发，通过调用Echarts图表库，将存储在MySQL中的分析结果以饼图、柱状图、地图、散点图、箱线图等多种直观、动态、可交互的可视化图表形式呈现给用户。

在功能模块方面，本研究根据数据特征和业务需求，设计了四大核心分析模块。第一是“市场宏观格局分析”，该模块从价格区间、品牌份额、城市热度等角度，全面剖析当前新能源汽车市场的整体结构与竞争态势，帮助用户建立宏观认知。第二是“用户口碑与偏好分析”，此模块深度挖掘review_tag_list字段中的用户评价数据，通过分析用户核心关注点、各品牌口碑形象以及不同主题（如动力、智能、外观）下的车型排名，精准描绘用户画像与真实偏好。第三是“车型价值深度分析”，该模块通过对价格、热度、评论数等关键指标进行交叉分析与K-Means聚类，探究车型的“性价比”与市场定位，发现不同类型的典型车型画像。第四是“区域市场对比分析”，此模块利用城市字段，对不同城市间的品牌偏好、价格敏感度、消费特征等进行横向对比，揭示区域市场的差异化特征，为实现精细化运营提供数据洞察。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于Spark与用户口碑挖掘的新能源汽车数据可视化分析系统！！！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 基础页面

在这里插入图片描述

5 部分功能代码

from pyspark.sql import SparkSession, Window
from pyspark.sql.functions import col, from_json, explode, desc, rank
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, ArrayType

def analyze_brand_reputation_core(df):
    """
    核心分析函数：分析各大汽车品牌的用户口碑形象。
    该函数接收一个包含新能源汽车数据的Spark DataFrame，
    处理其中复杂的JSON格式的用户评价标签，
    最终计算出每个品牌下用户提及最多的前5个口碑标签。

    :param df: 输入的原始Spark DataFrame，必须包含 'brand_name' 和 'review_tag_list' 字段。
    :return: 一个新的DataFrame，包含三列：'brand_name' (品牌名称), 
             'tag_name' (口碑标签), 'total_count' (该标签在该品牌下的总提及次数)。
    """
  
    # 步骤1: 定义'review_tag_list'字段中JSON字符串的结构（Schema）。
    # 这是处理嵌套JSON数据的关键，告诉Spark如何解析这个字符串。
    # 结构为：一个包含多个对象的数组，每个对象有'tag_name'(字符串)和'count'(整数)两个键。
    tag_schema = ArrayType(
        StructType([
            StructField("tag_name", StringType(), True),
            StructField("count", IntegerType(), True)
        ])
    )

    # 步骤2: 解析JSON字符串并展开数据。
    # from_json函数使用上面定义的schema将'review_tag_list'列从字符串转换为结构化数组。
    # explode函数则将数组中的每个元素（每个标签对象）“炸开”，为每个标签生成一个新行。
    # 这样，我们就将一行对多标签的关系，转换成了一行对一标签的规范化格式。
    exploded_df = df.withColumn("tags", from_json(col("review_tag_list"), tag_schema)) \
                      .withColumn("tag_info", explode(col("tags")))

    # 步骤3: 按品牌和标签名分组，并聚合计算每个标签的总次数。
    # 我们需要统计在所有车型中，某个品牌下的某个标签一共被提及了多少次。
    # 例如，保时捷品牌下所有车型的'动力十足'标签的总数。
    aggregated_df = exploded_df.groupBy("brand_name", "tag_info.tag_name") \
                               .sum("tag_info.count") \
                               .withColumnRenamed("sum(tag_info.count)", "total_count")

    # 步骤4: 使用窗口函数（Window Function）为每个品牌内的标签按次数进行排名。
    # 我们需要找出每个品牌内部，哪个标签最热门。
    # 这里定义一个窗口，按'brand_name'分区，然后按'total_count'降序排列。
    window_spec = Window.partitionBy("brand_name").orderBy(desc("total_count"))

    # 步骤5: 应用排名并筛选出每个品牌的前5名。
    # rank()函数在每个窗口分区内生成排名。
    # 然后我们只保留排名小于等于5的记录，即每个品牌最热门的5个标签。
    ranked_df = aggregated_df.withColumn("rank", rank().over(window_spec)) \
                             .filter(col("rank") <= 5)

    # 步骤6: 整理最终结果。
    # 选择需要的列并重命名，使其符合最终输出到CSV或数据库的规范。
    # 表头为英文，方便程序处理。
    final_df = ranked_df.select(
        col("brand_name"),
        col("tag_name").alias("tag_name"),
        col("total_count")
    ).orderBy("brand_name", "rank") # 按品牌和排名排序，使结果更规整

    return final_df


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