【Python大数据+AI毕设实战】小红书达人领域数据分析可视化系统、Hadoop、计算机毕业设计、包括数据爬取、数据分析、数据可视化、机器学习、实战教学

计算机毕设匠心工作室

951人浏览 · 2025-10-13 12:58:51

计算机毕设匠心工作室 · 2025-10-13 12:58:51 发布

🍊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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基于大数据的小红书达人领域数据分析可视化系统-功能介绍

本系统是一款基于Python大数据技术栈开发的小红书达人领域数据分析可视化平台，采用Hadoop+Spark分布式计算框架作为核心数据处理引擎，结合Django后端框架与Vue+Echarts前端技术实现全链路数据分析能力。系统通过HDFS分布式文件系统存储海量达人数据，利用Spark SQL进行多维度数据查询与聚合分析，覆盖达人性别分布、地域热力图、粉丝量级分层、MCN签约情况等16项核心分析维度。在商业价值挖掘方面，系统创新性地引入互动率计算模型、性价比评分算法以及K-Means聚类算法，能够智能识别高潜力腰部达人并生成多维度商业价值报告。可视化模块采用Echarts图表库，支持柱状图、饼图、散点图、热力地图等多种图表类型，将Spark处理后的分析结果直观呈现。系统完整实现了从原始CSV数据上传HDFS、Pandas+NumPy数据清洗预处理、Spark分布式计算、MySQL结果存储到前端动态渲染的全流程大数据分析链路，为品牌方筛选合作达人、MCN机构评估签约对象以及内容创作者了解行业趋势提供了数据决策支持。

基于大数据的小红书达人领域数据分析可视化系统-选题背景意义

选题背景
小红书作为国内领先的生活方式分享社区，已经从单纯的内容平台演变为商业价值显著的营销生态系统,平台上聚集了大量涵盖美妆、时尚、美食、旅行等垂直领域的内容创作者。品牌方在选择合作达人时往往面临信息不对称的困境,难以快速评估达人的真实影响力与商业价值,容易陷入"只看粉丝量"的片面判断误区。与此同时MCN机构需要从海量达人中挖掘具有成长潜力的签约对象,传统人工筛选方式效率低下且缺乏科学依据。达人数据分散在平台各处,缺少统一的分析工具将性别、地域、粉丝数、互动量、报价等多维度信息整合关联,更缺乏基于大数据技术的深度挖掘能力。传统关系型数据库在处理百万级达人数据时存在查询缓慢、聚合计算效率低的瓶颈,无法满足实时多维分析需求,这就需要引入Hadoop分布式存储与Spark内存计算技术来突破性能限制,构建能够承载大规模数据处理的分析系统。
选题意义
本课题从实际应用角度看能够为小红书营销生态的多方参与者提供数据决策辅助工具。品牌方通过系统的性价比评分模型和互动率分析功能,可以跳出单纯追求头部达人的思维定式,发现那些粉丝量适中但互动数据优异的腰部潜力达人,在有限预算下实现更高的投放ROI。MCN机构借助K-Means聚类算法能够将达人按商业化成熟度、内容影响力等维度自动分群,快速锁定符合签约标准的目标对象,提升业务拓展效率。内容创作者本人也能通过领域分布分析了解不同赛道的竞争态势与变现水平,为个人发展方向提供参考依据。从技术层面来说,本课题实践了完整的大数据处理流程,将理论知识中的HDFS分布式存储、Spark RDD转换、DataFrame API操作、机器学习算法应用等概念落地到具体业务场景,加深了对大数据技术栈的理解。系统在数据清洗环节处理了地域字段标准化、复合标签拆分、缺失值填充等真实数据质量问题,在分析环节解决了多表关联、分组聚合、窗口函数等常见计算需求,这些都是企业级数据分析项目中会遇到的典型挑战,具备一定的工程参考价值。

基于大数据的小红书达人领域数据分析可视化系统-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

基于大数据的小红书达人领域数据分析可视化系统-视频展示

【Python大数据+AI毕设实战】小红书达人领域数据分析可视化系统

基于大数据的小红书达人领域数据分析可视化系统-图片展示

在这里插入图片描述

基于大数据的小红书达人领域数据分析可视化系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, sum as spark_sum, round as spark_round, when, concat_ws, explode, split, row_number, dense_rank
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np

spark = SparkSession.builder.appName("XiaohongshuInfluencerAnalysis").config("spark.executor.memory", "4g").config("spark.driver.memory", "2g").getOrCreate()

def high_roi_influencer_ranking_analysis(hdfs_path, output_csv_path):
    df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
    df_cleaned = df.filter((col("fans_count") > 0) & (col("likes_collections_total") > 0) & ((col("graphic_post_price") > 0) | (col("video_post_price") > 0)))
    df_with_metrics = df_cleaned.withColumn("interaction_rate", spark_round((col("likes_collections_total") / col("fans_count")) * 100, 2))
    df_with_metrics = df_with_metrics.withColumn("avg_price", (col("graphic_post_price") + col("video_post_price")) / 2)
    df_with_metrics = df_with_metrics.withColumn("price_per_10k_fans", spark_round((col("avg_price") / col("fans_count")) * 10000, 2))
    df_with_metrics = df_with_metrics.withColumn("interaction_score", when(col("interaction_rate") >= 50, 100).when(col("interaction_rate") >= 30, 80).when(col("interaction_rate") >= 15, 60).when(col("interaction_rate") >= 5, 40).otherwise(20))
    df_with_metrics = df_with_metrics.withColumn("price_score", when(col("price_per_10k_fans") <= 10, 100).when(col("price_per_10k_fans") <= 30, 80).when(col("price_per_10k_fans") <= 60, 60).when(col("price_per_10k_fans") <= 100, 40).otherwise(20))
    df_with_metrics = df_with_metrics.withColumn("roi_score", spark_round((col("interaction_score") * 0.6 + col("price_score") * 0.4), 2))
    window_spec = Window.orderBy(col("roi_score").desc(), col("interaction_rate").desc())
    df_ranked = df_with_metrics.withColumn("rank", row_number().over(window_spec))
    df_top_influencers = df_ranked.filter(col("rank") <= 100).select("rank", "blogger_name", "xhs_id", "fans_count", "likes_collections_total", "interaction_rate", "avg_price", "price_per_10k_fans", "roi_score", "tags", "location")
    pandas_df = df_top_influencers.toPandas()
    pandas_df.to_csv(output_csv_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
    print(f"高性价比潜力达人排行分析完成，结果已保存至: {output_csv_path}")
    df_top_influencers.show(20, truncate=False)
    return pandas_df

def field_commercialization_level_analysis(hdfs_path, output_csv_path):
    df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
    df_with_tags = df.filter(col("tags").isNotNull()).withColumn("tag", explode(split(col("tags"), " ")))
    df_with_tags = df_with_tags.filter(col("tag") != "")
    tag_count_df = df_with_tags.groupBy("tag").agg(count("*").alias("influencer_count")).orderBy(col("influencer_count").desc()).limit(20)
    top_tags = [row["tag"] for row in tag_count_df.collect()]
    df_filtered = df_with_tags.filter(col("tag").isin(top_tags))
    df_with_price = df_filtered.filter((col("graphic_post_price").isNotNull()) | (col("video_post_price").isNotNull()))
    df_with_price = df_with_price.fillna({"graphic_post_price": 0, "video_post_price": 0})
    field_price_stats = df_with_price.groupBy("tag").agg(spark_round(avg("graphic_post_price"), 2).alias("avg_graphic_price"), spark_round(avg("video_post_price"), 2).alias("avg_video_price"), count("*").alias("quoted_influencer_count"))
    field_price_stats = field_price_stats.withColumn("avg_total_price", spark_round((col("avg_graphic_price") + col("avg_video_price")) / 2, 2))
    field_price_stats = field_price_stats.withColumn("commercialization_level", when(col("avg_total_price") >= 5000, "高度商业化").when(col("avg_total_price") >= 2000, "中等商业化").when(col("avg_total_price") >= 500, "初步商业化").otherwise("低商业化"))
    field_price_stats_sorted = field_price_stats.orderBy(col("avg_total_price").desc())
    pandas_df = field_price_stats_sorted.toPandas()
    pandas_df.to_csv(output_csv_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
    print(f"各领域商业化程度分析完成，结果已保存至: {output_csv_path}")
    field_price_stats_sorted.show(20, truncate=False)
    return pandas_df

def kmeans_influencer_clustering_analysis(hdfs_path, output_csv_path, k=5):
    df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
    df_cleaned = df.filter((col("fans_count").isNotNull()) & (col("likes_collections_total").isNotNull()) & (col("commercial_notes_count").isNotNull()))
    df_cleaned = df_cleaned.fillna({"graphic_post_price": 0, "video_post_price": 0})
    df_features = df_cleaned.withColumn("avg_price", (col("graphic_post_price") + col("video_post_price")) / 2)
    df_features = df_features.withColumn("interaction_rate", (col("likes_collections_total") / col("fans_count")) * 100)
    feature_cols = ["fans_count", "likes_collections_total", "commercial_notes_count", "avg_price", "interaction_rate"]
    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features_raw")
    df_vector = assembler.transform(df_features)
    scaler = StandardScaler(inputCol="features_raw", outputCol="features", withStd=True, withMean=True)
    scaler_model = scaler.fit(df_vector)
    df_scaled = scaler_model.transform(df_vector)
    kmeans = KMeans(k=k, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
    kmeans_model = kmeans.fit(df_scaled)
    df_clustered = kmeans_model.transform(df_scaled)
    cluster_stats = df_clustered.groupBy("cluster").agg(spark_round(avg("fans_count"), 2).alias("avg_fans"), spark_round(avg("interaction_rate"), 2).alias("avg_interaction_rate"), spark_round(avg("commercial_notes_count"), 2).alias("avg_commercial_notes"), spark_round(avg("avg_price"), 2).alias("avg_price_level"), count("*").alias("cluster_size"))
    pandas_stats = cluster_stats.toPandas()
    def describe_cluster(row):
        if row['avg_fans'] > 500000 and row['avg_price_level'] > 3000:
            return "高影响力商业领袖"
        elif row['avg_interaction_rate'] > 30 and row['avg_fans'] < 200000:
            return "高互动潜力新星"
        elif row['avg_commercial_notes'] > 50 and row['avg_price_level'] > 1000:
            return "商业化成熟达人"
        elif row['avg_fans'] < 100000 and row['avg_interaction_rate'] > 20:
            return "垂直领域专家"
        else:
            return "普通成长型达人"
    pandas_stats['cluster_description'] = pandas_stats.apply(describe_cluster, axis=1)
    df_result = df_clustered.select("blogger_name", "xhs_id", "fans_count", "likes_collections_total", "commercial_notes_count", "avg_price", "interaction_rate", "cluster", "tags", "location")
    pandas_result = df_result.toPandas()
    pandas_result = pandas_result.merge(pandas_stats[['cluster', 'cluster_description']], on='cluster', how='left')
    pandas_result.to_csv(output_csv_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
    print(f"K-Means达人分群分析完成，结果已保存至: {output_csv_path}")
    print("\n聚类中心统计信息:")
    print(pandas_stats)
    return pandas_result