大数据毕业设计选题推荐-家具公司运营数据分析平台-Hadoop-Spark-Hive

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个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
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一、前言

随着家具行业的快速发展，市场竞争日益激烈。为了在激烈的市场环境中保持优势地位，家具公司需要准确地了解其销售数据及市场趋势。然而，传统的数据监测方法往往无法满足现代家具公司的需求，因为它们通常需要大量的人工操作，且难以保证数据的准确性和及时性。因此，建立一个自动化的家具公司运营数据监测平台，以实现对销售数据的实时监测和深入分析，变得至关重要。

当前，一些家具公司已经尝试使用一些数据分析工具来监测其运营数据。然而，这些工具往往存在一些问题，如：
数据准确性不高：由于数据来源的多样性，不同的数据源可能产生不一致的数据，导致数据分析结果出现偏差。
数据及时性不足：现有工具往往无法实时更新数据，使得数据分析的结果无法反映市场趋势。
缺乏深入分析：现有的工具往往只能提供基础的数据统计，而无法进行深入的数据挖掘和分析，从而无法为决策提供有力的支持。
因此，建立一个集实时数据采集、数据清洗、数据挖掘和分析于一体的家具公司运营数据监测平台，仍然具有必要性和现实意义。

本课题的研究目的是建立一个家具公司运营数据监测平台，通过自动化采集、清洗和分析数据，提供实时、准确、深入的数据支持，以帮助家具公司更好地理解市场趋势、优化产品组合、提高销售业绩。具体来说，本课题将实现以下目标：
实现数据的自动化采集和清洗，提高数据的准确性和可靠性；
实现数据的实时更新和可视化，及时反映市场趋势和销售状况；
实现数据的深入挖掘和分析，为决策提供有力的支持；
提供一个友好的用户界面，方便用户进行数据查询和操作。

本课题的研究意义在于为家具公司提供一种准确、实时的数据监测和分析工具，从而帮助家具公司更好地理解市场趋势和消费者需求，优化产品组合和提高销售业绩。具体来说，本课题的意义包括：
提高决策的准确性和效率：通过实时数据监测和分析，家具公司可以更加准确地了解市场趋势和消费者需求，从而更加准确地制定产品策略和销售策略，提高决策的准确性和效率。
优化产品组合：通过对销售数据的深入分析，家具公司可以了解哪些产品受消费者欢迎，从而优化产品组合，提高公司的盈利能力。
提高销售额和利润率：通过实时数据监测和分析，家具公司可以及时发现市场上的商机并迅速采取行动，从而提高销售额和利润率。同时，通过深入的数据挖掘和分析，家具公司可以了解消费者的购买行为和偏好，开发出更符合消费者需求的产品和服务。
增强竞争力：通过建立运营数据监测平台，家具公司可以更好地了解市场趋势和消费者需求，优化产品组合和提高销售业绩，从而增强竞争力。同时，这种数据驱动的决策方式也可以提高公司的透明度和诚信度，增强公司的社会责任感和品牌形象。

二、开发环境

• 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
• 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习
• 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机

三、系统界面展示

• 基于大数据的家具公司运营数据分析平台界面展示：
  
  
  
  
  

四、代码参考

• 大数据项目实战代码参考：

class Crawler():
    def __init__(self):
        self.db = Mongo()
        self.cdb = DbClient()
        self.page = None
        self.session = None
        self.set_session()
        self.search_url_Queue = JoinableQueue()

    def set_session(self):
        s = requests.session()
        s.cookies.update(self.get_cookie())
        s.headers.update(HEADERS)
        self.session = s

    def get_cookie(self): # 获取不为空的cookie
        while True:
            q = self.cdb.get_cookies(flag=1)
            if q==None:
                print('时间等待')
                time.sleep(10)
                continue
            else:
                d = {}
                if q:
                    self.user = q['user']
                    cookies = q['cookies']
                    for cookie in cookies:
                        d[cookie.get('name')] = cookie.get('value')
                    return d


    def get_page(self, url):
        url =url
        #r = self.session.get(url, headers=HEADERS, cookies=self.get_cookie())
        r = self.session.get(url,timeout=(10, 15))
        if r.text.find('亲，小二正忙，滑动一下马上回来') > 0:
            print("cookie需要验证!!!")
            self.cdb.update_cookie_flag2(self.user)
            return False
        if r.text.find('请输入') > 0:
            print("Need Login!!!")
            self.cdb.update_cookie_flag0(self.user)
            return False
        self.page = r.text
        self.parse()
        time.sleep(4)
        return True


    def parse(self):
        pattern = re.compile(r'g_page_config = ({.*});')
        m = re.search(pattern, self.page)
        if not m:
            print('Cannot fount data in this page.')
            with open('log_page.txt', 'w') as f:
                f.write(self.page)
            return False
        g_page_config = json.loads(m.group(1))
        auctions = g_page_config['mods']['itemlist']['data']['auctions']
        for auction in auctions:
            try:
                simil_url_short = auction.get('i2iTags', {"samestyle": '/'}).get('samestyle', {"url", '/'}).get('url', '')
            except Exception as e:
                simil_url_short = ''
            d = {}
            d['keyword'] = KEYWORD
            d['t_link'] = 'https:'+auction.get('detail_url','/')
            d['title'] = auction.get('raw_title')
            d['price'] = auction.get('view_price')
            d['shop_name'] = auction.get('nick')
            d['sales_num'] = auction.get('view_sales','0').replace('人收货', '').replace('人付款','')
            d['simil_url_short'] = simil_url_short
            d['flag'] = 0
            print(d.get('keyword'), d.get('title'),d.get('simil_url_short'))
            self.db.insert(d)

    def run_cry(self):
        while True:
            print('【{}实时展示需要-请求-的原商品-链接】', self.search_url_Queue.qsize())

            search_url = self.search_url_Queue.get()  # 获得搜寻数据
            print('Crawling page {}'.format(search_url))
            flag = self.get_page(url=search_url)
            self.search_url_Queue.task_done()

    def run(self):
        for i in range(1, 4):
            page = str(i * 44)
            url = 'https://s.taobao.com/search?q=' + KEYWORD + '&sort=sale-desc&s=' + page
            print('搜索的初始url', url)

            self.search_url_Queue.put(url)

            Thread_list = []
            for i in range(1):
                Tsearch_page = threading.Thread(target=self.run_cry, args=())
                Thread_list.append(Tsearch_page)

            for p in Thread_list:
                p.daemon = True
                p.start()

            for all in [self.search_url_Queue, self.parse_data_search_shop_Queue, self.data_search_shop_Queue,
                        self.parse_data_simil_shop_Queue, self.data_simil_shop_Queue,
                        ]:
                all.join()




if __name__ == '__main__':
    import threading
    from multiprocessing import JoinableQueue
    Crawler().run()
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五、论文参考

• 计算机毕业设计选题推荐-基于大数据的家具公司运营数据分析平台论文参考：
  

六、系统视频

基于大数据的家具公司运营数据分析平台项目视频：

结语

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