🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的抖音珠宝饰品类店铺分析可视化系统-功能介绍

本系统全称为《基于Python大数据与AI技术的抖音珠宝饰品类店铺分析可视化系统》，是一个集数据采集、清洗、处理、分析与可视化于一体的全栈数据科学项目。系统的核心目标是利用大数据技术栈，深度挖掘抖音平台珠宝饰品类店铺的运营数据，并通过人工智能算法提炼商业洞见，最终以直观的图表形式呈现给用户。在技术实现上，后端采用Python语言及主流的Django框架开发RESTful API接口，确保了开发的灵活性与高效性；前端则选用Vue.js全家桶，并结合ElementUI组件库与Echarts图表库，构建了响应式、交互友好的数据可视化界面。系统的关键亮点在于其大数据处理能力：我们没有采用传统单机处理模式，而是引入了Apache Spark分布式计算框架，在HDFS上对采集到的海量原始数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）操作。具体来说，系统能够自动化处理数据中的不规范格式，如“w/亿”等单位换算、价格区间的数值化（如将“50w~75w”处理为均值）、以及千位分隔符的清洗。在分析层面，系统不仅实现了多维度的统计分析，如店铺销售额/销量等级分布、TOP N店铺市场贡献率、客单价与动销商品数的分布等；更重要的是，它引入了AI（机器学习）能力，通过调用Spark MLlib库中的K-Means聚类算法，对店铺进行多维度特征（如商家体验分、销售额、客单价、内容营销投入）的综合评估，自动将店铺划分为“高质高收型”、“潜力增长型”、“直播依赖型”等不同群体，从而实现了从数据描述到智能诊断的跨越，为理解抖音珠宝电商生态提供了科学、量化且具备一定前瞻性的分析视角。

基于大数据的抖音珠宝饰品类店铺分析可视化系统-选题背景意义

选题背景
这些年，抖音早就不是一个单纯看短视频的地方了，它变成了一个巨大的线上商场，很多人都在上面买东西。特别是像珠宝饰品这种，看起来很有吸引力，通过直播和短视频的形式卖得特别火。这就导致了大量的商家涌入这个赛道，一时间各种各样的珠宝店层出不穷。对于一个想入局的新卖家，或者一个希望优化自己店铺的老板来说，问题就来了：这个市场到底是什么样的？是头部几个大卖家垄断了绝大部分生意，还是小店铺也有自己的生存空间？那些卖得好的店铺，它们是靠低价走量，还是靠高价精品？是疯狂投钱找达人带货，还是自己天天开直播？这些问题光靠刷刷抖音、看看几个热门直播是找不到答案的。整个市场就像一团迷雾，缺乏一个全局、量化的视角。所以，这个课题的想法就来源于这里，我们想尝试利用数据分析的手段，特别是处理大规模数据的技术，来拨开这层迷雾，把抖音珠宝这个细分市场的竞争格局、营销策略和店铺特征给清晰地画出来，让决策不再只凭感觉。
选题意义
说实话，这个毕业设计肯定谈不上能改变行业，它的主要意义还是在于对个人学习成果的一次综合检验。做一个这样的系统，对我自己来说价值很大。它让我把大学里学的很多东西都串起来了。从后端开发（Python/Django）、前端构建（Vue/Echarts），到最核心的大数据技术（Hadoop/Spark），再到一点点人工智能（K-Means聚类），整个项目跑下来，等于亲手走了一遍企业里一个数据产品的简化开发流程。尤其是处理那些从网上扒下来的、乱七八糟的“脏数据”，让我对数据清洗和预处理的重要性有了特别深刻的体会。从一点点实际应用的角度看，这个系统也并非毫无用处。对于那些对抖音珠宝市场感兴趣的同学或者小创业者，这个系统提供了一个不错的观察窗口。他们可以通过可视化图表，快速了解主流店铺的价格定位、商品规模，以及直播、短视频和达人这三种营销渠道的大致效果。比如，通过四象限分析，可以帮他们定位出那些“服务好但销量暂时不高”的潜力店铺，去学习它们的优点。总的来说，这个系统证明了一个概念：用数据分析的方法，确实可以让商业决策变得更科学一点，哪怕只是在一个小小的毕设项目里。

基于大数据的抖音珠宝饰品类店铺分析可视化系统-技术选型

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
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL

基于大数据的抖音珠宝饰品类店铺分析可视化系统-图片展示

基于大数据的抖音珠宝饰品类店铺分析可视化系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, regexp_replace, split, udf
from pyspark.sql.types import FloatType, IntegerType
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.sql.window import Window
# 1. SparkSession初始化 (按要求展示)
spark = SparkSession.builder.appName("DouyinJewelryAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 2. 核心功能一：数据预处理与清洗函数
def preprocess_data(df):
    """
    对原始DataFrame进行全面的清洗和转换，处理单位、范围、特殊字符等。
    """
    # 统一处理千位分隔符
    df_cleaned = df.withColumn("动销商品数", regexp_replace(col("动销商品数"), ",", "")) \
                     .withColumn("客单价", regexp_replace(col("客单价"), ",", "")) \
                     .withColumn("关联视频", regexp_replace(col("关联视频"), ",", ""))
    # 处理'w'和'亿'单位
    df_cleaned = df_cleaned.withColumn("动销商品数_num", when(col("动销商品数").contains("w"), regexp_replace(col("动销商品数"), "w", "").cast(FloatType()) * 10000).otherwise(col("动销商品数")).cast(IntegerType()))
    # 核心难点：处理'销量'和'销售额'的范围和单位，先定义一个UDF来处理复杂的范围逻辑
    def parse_range_value(value_str):
        if value_str is None:
            return 0.0
        value_str = str(value_str).lower()
        # 统一处理'万'和'w'
        value_str = value_str.replace('万', 'w')
        # 如果包含范围符号'~'
        if '~' in value_str:
            parts = value_str.split('~')
            low_str, high_str = parts[0], parts[1]
            low_val = float(regexp_replace(low_str, 'w', '')) * 10000 if 'w' in low_str else float(low_str)
            high_val = float(regexp_replace(high_str, 'w', '')) * 10000 if 'w' in high_str else float(high_val)
            return (low_val + high_val) / 2
        # 如果是单个值
        if '亿' in value_str:
            return float(regexp_replace(value_str, '亿', '')) * 100000000
        if 'w' in value_str:
            return float(regexp_replace(value_str, 'w', '')) * 10000
        return float(value_str) if value_str else 0.0
    parse_range_udf = udf(parse_range_value, FloatType())
    df_processed = df_cleaned.withColumn("销量_avg", parse_range_udf(col("销量"))) \
                             .withColumn("销售额_avg", parse_range_udf(col("销售额")))
    # 最终选择并重命名列，完成类型转换
    final_df = df_processed.select(
        col("抖音小店"),
        col("商家体验分").cast(FloatType()).alias("商家体验分"),
        col("动销商品数_num").alias("动销商品数"),
        col("客单价").cast(FloatType()).alias("客单价"),
        col("销量_avg").alias("销量"),
        col("销售额_avg").alias("销售额"),
        col("关联达人").cast(IntegerType()).alias("关联达人"),
        col("关联直播").cast(IntegerType()).alias("关联直播"),
        col("关联视频").cast(IntegerType()).alias("关联视频")
    ).na.fill(0) # 对所有空值填充为0
    return final_df
# 3. 核心功能二：TOP N核心店铺销售额贡献分析
def analyze_top_n_contribution(processed_df):
    """
    计算头部店铺的销售额贡献度。
    """
    # 计算总销售额
    total_sales = processed_df.agg({"销售额": "sum"}).collect()[0][0]
    if total_sales is None or total_sales == 0:
        return spark.createDataFrame([], processed_df.schema) # 返回空DF避免错误
    # 定义窗口函数，按销售额降序排名
    window_spec = Window.orderBy(col("销售额").desc())
    # 计算每个店铺的排名和累计销售额
    df_with_rank = processed_df.withColumn("rank", F.rank().over(window_spec)) \
                               .withColumn("cumulative_sales", F.sum("销售额").over(window_spec.rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)))
    # 计算累计销售额占比
    df_with_contribution = df_with_rank.withColumn("total_sales", F.lit(total_sales)) \
                                       .withColumn("contribution_percent", (col("cumulative_sales") / col("total_sales")) * 100)
    # 筛选出Top 10, 50, 100的结果用于展示
    top_10 = df_with_contribution.filter(col("rank") == 10).select("rank", "contribution_percent")
    top_50 = df_with_contribution.filter(col("rank") == 50).select("rank", "contribution_percent")
    top_100 = df_with_contribution.filter(col("rank") == 100).select("rank", "contribution_percent")
    # 为了方便后续使用，可以将这些关键节点合并展示
    result_df = top_10.union(top_50).union(top_100).orderBy("rank")
    return result_df
# 4. 核心功能三：基于K-Means的店铺聚类分析 (AI功能)
def perform_shop_clustering(processed_df, k=4):
    """
    使用K-Means算法对店铺进行聚类，识别不同类型的店铺画像。
    """
    # 选择用于聚类的特征
    feature_columns = ["商家体验分", "销售额", "客单价", "关联达人", "关联直播"]
    # 步骤1: 将特征列合并为一个向量
    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features_vector")
    # 步骤2: 对特征向量进行标准化，消除量纲影响
    scaler = StandardScaler(inputCol="features_vector", outputCol="scaled_features", withStd=True, withMean=False)
    # 步骤3: 初始化KMeans模型
    kmeans = KMeans(featuresCol="scaled_features", k=k, seed=1, predictionCol="cluster_id")
    # 步骤4: 创建Pipeline将以上步骤串联起来
    pipeline = Pipeline(stages=[assembler, scaler, kmeans])
    # 步骤5: 训练模型并进行预测
    model = pipeline.fit(processed_df)
    clustered_df = model.transform(processed_df)
    # 步骤6: 为每个簇添加可读的描述，这是业务理解的关键
    # 此处描述需要根据聚类后分析每个簇的中心点特征来定义，这里为示例
    clustered_df_with_desc = clustered_df.withColumn("cluster_description",
        when(col("cluster_id") == 0, "潜力增长型-服务好但规模小")
       .when(col("cluster_id") == 1, "头部明星型-各项指标均高")
       .when(col("cluster_id") == 2, "直播依赖型-直播投入远超其他")
       .when(col("cluster_id") == 3, "大众铺货型-客单价低销量中等")
       .otherwise("未知类型")
    )
    # 返回带有聚类结果和描述的DataFrame
    return clustered_df_with_desc.select("抖音小店", "销售额", "客单价", "cluster_id", "cluster_description")

基于大数据的抖音珠宝饰品类店铺分析可视化系统-结语

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