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大数据极简入门之Hive
#大数据
#程序员
hive数据库不回显怎么设置
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发布时间:2025-11-07 10:26
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技术路线就是:python django框架 hive数据分析 mysql数据库 spark数据处理
1. 数据处理与分析
使用技术: Spark 进行批量数据处理
数据分析内容:
销售趋势分析:通过时间序列分析房产的月度或季度成交量变化,分析不同时间段的市场走势和销售高峰。
分析方法:,计算每月或每季度的成交量,使用Spark实现数据的批量计算,并存入Hive。
区域销量分析:基于不同城市或区域的房产成交数据,分析市场销售的地理分布情况。
分析方法:按城市或行政区划对成交数据进行分组统计,计算各地区的房产成交量及占比。可以使用Spark进行数据处理,优化大规模数据的计算速度。
房源类型偏好分析:根据客户购买记录,分析最受欢迎的房源类型(如公寓、别墅、商业房产)。
2. 客户画像
功能:基于爬取下来的数据进行客户行为分析,包括年龄、职业、购房预算等信息。
分析方法:根据客户的基本信息和购房记录,利用Hive进行客户分群分析,对客户的购房偏好、消费习惯和需求进行预测。
3. 数据仓库与多维分析
技术实现:使用Hive建立数据仓库,进行房产成交量的分析。
分析维度:
时间维度:按年、月、周进行房产销量的时间序列分析。
区域维度:分析不同省、市的成交量及销售额,甚至可以细化到具体的区县。
房源维度:按房源类型(住宅、商用、公寓等)、面积、价格区间等进行多维度分析。
4. 数据可视化展示
销售趋势图(折线图):展示房产市场的成交量变化趋势,反映市场的冷暖情况。
区域销售分布图(热力图):直观展示房产销售在不同区域的分布,突出重点市场。
房源类型偏好柱状图:显示不同类型房源的成交量比较。
客户画像饼图:展示客户的基本信息分布(如年龄段、购房预算、职业类型等)。
5. 系统整合与优化
数据流设计:从数据采集(安居客房产数据)到数据存储(MySQL),再到数据清洗和分析(Spark、Hive),最后进行数据可视化和业务展示。
数据管理:使用MySQL存储系统配置信息和用户数据,Hive存储大规模的房产销量数据,Spark处理复杂的分析计算。
前端开发:使用Python Django框架开发管理后台,通过ECharts进行图表绘制。
#计算机毕业设计
#数据分析与可视化 #大数据分析系统 #大数据hive
2
平姐开发
00:12
玛德一个live卡都没抽到#rhythmhive #死猪驯服教程#问候
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伸手不打笑脸咪✧>ᴗo⸝⸝
03:24
#音游 #游戏日常 #rhythmhive #seventeen #maestro
就这个maestro爽,dance break!!!中华人努力solo吧!!!
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SparkSQLHelper语义分析功能来咯 #Spark #SparkSQL #大数据 #离线开发
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