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标题: 大数据毕业设计选题推荐-国潮男装微博评论数据分析体系-Hive-Hadoop-Spark [打印本页]

作者: 郭卫东    时间: 2024-9-24 02:52
标题: 大数据毕业设计选题推荐-国潮男装微博评论数据分析体系-Hive-Hadoop-Spark
作者主页:IT毕设梦工厂✨
个人简介:曾从事计算机专业培训讲授,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩讲授、文档编写、降重等。
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一、媒介

比年来,随着中国本土文化的复兴与创新,国潮文化在时尚范畴崭露头角,国潮男装逐渐成为年轻一代消费者的热门选择。根据《中国服装行业报告》数据表现,2023年中国服装市场规模已经突破2.5万亿元,而国潮品牌的增速尤为明显,国潮男装市场规模逐年扩大,成为时尚消费的中坚气力。随着国潮男装热度的不停攀升,微博等社交媒体平台成为消费者讨论、分享和获取国潮男装信息的重要渠道。微博上,各类国潮男装UP主通过发布相关内容,吸引了大量粉丝的关注与互动,微博评论数据也反映了消费者对国潮男装品牌的喜好、关注点和购买意愿。因此,怎样从海量的微博评论数据中挖掘消费者的真实需求和市场趋势,成为国潮男装品牌决策和市场推广的关键。
在此背景下,开发一个国潮男装微博评论数据分析体系,通过爬取微博上与国潮男装相关的评论数据,并联合用户信息进行多维度的分析,可以帮助品牌方和内容发布者更好地理解消费者的偏好与需求,为品牌营销策略的优化提供数据支持。
本课题的研究在理论和实际应用方面具有重要的意义。在理论层面,通过对微博评论数据的分析与可视化展示,探讨怎样在大数据背景下有效利用社交媒体信息来指导品牌营销,丰富了数据挖掘和市场分析范畴的研究。国潮男装作为比年来崛起的时尚文化象征,其市场表现可以或许反映消费者对中国本土文化的担当水平和偏好,研究这类数据不光可以或许为品牌提供更具针对性的营销策略,还能为其他国潮品牌的崛起提供数据支持。
在实际应用层面,本课题的意义尤为突出。首先,体系可以或许帮助国潮男装品牌方精准把握消费者的偏好,优化产品设计、推广策略,并有效提拔市场竞争力。通过微博评论数据的深度分析,品牌方可以了解消费者的需求和对产品的真实评价,进而改进产品设计和营销策略。其次,体系的UP主数据统计功能可以或许帮助内容发布者优化内容创作策略,通太过析用户的互动行为(如点赞、评论等),内容创作者可以更好地把握内容发布的节奏和热门,提拔用户加入度和内容影响力。最后,数据可视化大屏可以或许直观展示微博数据的核心指标,为管理者提供决策依据,进步决策的科学性与准确性。因此,本课题不光可以或许推动国潮男装品牌的市场发展,还为国潮文化的持续推广提供了有效的数据支持工具。
二、开发环境


三、体系界面展示


四、部分代码设计


  1. @RestController
  2. @RequestMapping("/weiboData")
  3. public class WeiboDataController {
  4.     @Autowired
  5.     private WeiboDataService weiboDataService;
  6.     /**
  7.      * 获取微博数据列表(支持按关键词、发布时间范围、UP主用户名查询)
  8.      */
  9.     @GetMapping("/list")
  10.     public R getWeiboDataList(@RequestParam(value = "keyword", required = false) String keyword,
  11.                               @RequestParam(value = "username", required = false) String username,
  12.                               @RequestParam(value = "dateRange", required = false) String dateRange) {
  13.         // 构造查询条件
  14.         QueryWrapper<WeiboData> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
  15.         if (keyword != null) {
  16.             queryWrapper.like("content", keyword);
  17.         }
  18.         if (username != null) {
  19.             queryWrapper.eq("username", username);
  20.         }
  21.         if (dateRange != null) {
  22.             String[] range = dateRange.split("-");
  23.             queryWrapper.between("publish_date", range[0], range[1]);
  24.         }
  25.         // 查询符合条件的微博数据
  26.         List<WeiboData> weiboDataList = weiboDataService.list(queryWrapper);
  27.         return R.ok().data("weiboDataList", weiboDataList);
  28.     }
  29.     /**
  30.      * 添加微博数据
  31.      */
  32.     @PostMapping("/add")
  33.     public R addWeiboData(@RequestBody WeiboData weiboData) {
  34.         boolean result = weiboDataService.save(weiboData);
  35.         if (result) {
  36.             return R.ok().message("微博数据添加成功");
  37.         } else {
  38.             return R.error().message("微博数据添加失败");
  39.         }
  40.     }
  41.     /**
  42.      * 修改微博数据
  43.      */
  44.     @PutMapping("/update")
  45.     public R updateWeiboData(@RequestBody WeiboData weiboData) {
  46.         boolean result = weiboDataService.updateById(weiboData);
  47.         if (result) {
  48.             return R.ok().message("微博数据更新成功");
  49.         } else {
  50.             return R.error().message("微博数据更新失败");
  51.         }
  52.     }
  53.     /**
  54.      * 删除微博数据
  55.      */
  56.     @DeleteMapping("/delete/{id}")
  57.     public R deleteWeiboData(@PathVariable Long id) {
  58.         boolean result = weiboDataService.removeById(id);
  59.         if (result) {
  60.             return R.ok().message("微博数据删除成功");
  61.         } else {
  62.             return R.error().message("微博数据删除失败");
  63.         }
  64.     }
  65. }
复制代码
  1. @RestController
  2. @RequestMapping("/menswear")
  3. public class MenswearController {
  4.     @Autowired
  5.     private MenswearService menswearService;
  6.     /**
  7.      * 获取男装信息列表(支持按品牌、价格区间、上架时间范围查询)
  8.      */
  9.     @GetMapping("/list")
  10.     public R getMenswearList(@RequestParam(value = "brand", required = false) String brand,
  11.                              @RequestParam(value = "priceRange", required = false) String priceRange,
  12.                              @RequestParam(value = "dateRange", required = false) String dateRange) {
  13.         // 构造查询条件
  14.         QueryWrapper<Menswear> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
  15.         if (brand != null) {
  16.             queryWrapper.eq("brand", brand);
  17.         }
  18.         if (priceRange != null) {
  19.             String[] range = priceRange.split("-");
  20.             queryWrapper.between("price", range[0], range[1]);
  21.         }
  22.         if (dateRange != null) {
  23.             String[] range = dateRange.split("-");
  24.             queryWrapper.between("release_date", range[0], range[1]);
  25.         }
  26.         // 查询符合条件的男装信息
  27.         List<Menswear> menswearList = menswearService.list(queryWrapper);
  28.         return R.ok().data("menswearList", menswearList);
  29.     }
  30.     /**
  31.      * 添加男装信息
  32.      */
  33.     @PostMapping("/add")
  34.     public R addMenswear(@RequestBody Menswear menswear) {
  35.         boolean result = menswearService.save(menswear);
  36.         if (result) {
  37.             return R.ok().message("男装信息添加成功");
  38.         } else {
  39.             return R.error().message("男装信息添加失败");
  40.         }
  41.     }
  42.     /**
  43.      * 修改男装信息
  44.      */
  45.     @PutMapping("/update")
  46.     public R updateMenswear(@RequestBody Menswear menswear) {
  47.         boolean result = menswearService.updateById(menswear);
  48.         if (result) {
  49.             return R.ok().message("男装信息更新成功");
  50.         } else {
  51.             return R.error().message("男装信息更新失败");
  52.         }
  53.     }
  54.     /**
  55.      * 删除男装信息
  56.      */
  57.     @DeleteMapping("/delete/{id}")
  58.     public R deleteMenswear(@PathVariable Long id) {
  59.         boolean result = menswearService.removeById(id);
  60.         if (result) {
  61.             return R.ok().message("男装信息删除成功");
  62.         } else {
  63.             return R.error().message("男装信息删除失败");
  64.         }
  65.     }
  66. }
复制代码
五、论文参考


六、体系视频



     大数据毕业设计选题推荐-国潮男装微博评论数据分析体系-Hive-Hadoop-Spark
  
结语

大数据毕业设计选题推荐-国潮男装微博评论数据分析体系-Hive-Hadoop-Spark
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