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

• 开发语言：Java
  
• 数据库：MySQL
  
• 体系架构：B/S
  
• 后端：SpringBoot
  
• 前端：Vue
  

三、体系界面展示

• 国潮男装微博评论数据分析体系界面展示：
  
  
  
  
  
  
  

四、部分代码设计

• 项目实战-代码参考：
  

1. @RestController
2. @RequestMapping("/weiboData")
3. public class WeiboDataController {
5.     @Autowired
6.     private WeiboDataService weiboDataService;
8.     /**
9.      * 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）
10.      */
11.     @GetMapping("/list")
12.     public R getWeiboDataList(@RequestParam(value = "keyword", required = false) String keyword,
13.                               @RequestParam(value = "username", required = false) String username,
14.                               @RequestParam(value = "dateRange", required = false) String dateRange) {
15.         // 构造查询条件
16.         QueryWrapper<WeiboData> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
17.         if (keyword != null) {
18.             queryWrapper.like("content", keyword);
19.         }
20.         if (username != null) {
21.             queryWrapper.eq("username", username);
22.         }
23.         if (dateRange != null) {
24.             String[] range = dateRange.split("-");
25.             queryWrapper.between("publish_date", range[0], range[1]);
26.         }
28.         // 查询符合条件的微博数据
29.         List<WeiboData> weiboDataList = weiboDataService.list(queryWrapper);
30.         return R.ok().data("weiboDataList", weiboDataList);
31.     }
33.     /**
34.      * 添加微博数据
35.      */
36.     @PostMapping("/add")
37.     public R addWeiboData(@RequestBody WeiboData weiboData) {
38.         boolean result = weiboDataService.save(weiboData);
39.         if (result) {
40.             return R.ok().message("微博数据添加成功");
41.         } else {
42.             return R.error().message("微博数据添加失败");
43.         }
44.     }
46.     /**
47.      * 修改微博数据
48.      */
49.     @PutMapping("/update")
50.     public R updateWeiboData(@RequestBody WeiboData weiboData) {
51.         boolean result = weiboDataService.updateById(weiboData);
52.         if (result) {
53.             return R.ok().message("微博数据更新成功");
54.         } else {
55.             return R.error().message("微博数据更新失败");
56.         }
57.     }
59.     /**
60.      * 删除微博数据
61.      */
62.     @DeleteMapping("/delete/{id}")
63.     public R deleteWeiboData(@PathVariable Long id) {
64.         boolean result = weiboDataService.removeById(id);
65.         if (result) {
66.             return R.ok().message("微博数据删除成功");
67.         } else {
68.             return R.error().message("微博数据删除失败");
69.         }
70.     }
71. }

复制代码

1. @RestController
2. @RequestMapping("/menswear")
3. public class MenswearController {
5.     @Autowired
6.     private MenswearService menswearService;
8.     /**
9.      * 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）
10.      */
11.     @GetMapping("/list")
12.     public R getMenswearList(@RequestParam(value = "brand", required = false) String brand,
13.                              @RequestParam(value = "priceRange", required = false) String priceRange,
14.                              @RequestParam(value = "dateRange", required = false) String dateRange) {
15.         // 构造查询条件
16.         QueryWrapper<Menswear> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
17.         if (brand != null) {
18.             queryWrapper.eq("brand", brand);
19.         }
20.         if (priceRange != null) {
21.             String[] range = priceRange.split("-");
22.             queryWrapper.between("price", range[0], range[1]);
23.         }
24.         if (dateRange != null) {
25.             String[] range = dateRange.split("-");
26.             queryWrapper.between("release_date", range[0], range[1]);
27.         }
29.         // 查询符合条件的男装信息
30.         List<Menswear> menswearList = menswearService.list(queryWrapper);
31.         return R.ok().data("menswearList", menswearList);
32.     }
34.     /**
35.      * 添加男装信息
36.      */
37.     @PostMapping("/add")
38.     public R addMenswear(@RequestBody Menswear menswear) {
39.         boolean result = menswearService.save(menswear);
40.         if (result) {
41.             return R.ok().message("男装信息添加成功");
42.         } else {
43.             return R.error().message("男装信息添加失败");
44.         }
45.     }
47.     /**
48.      * 修改男装信息
49.      */
50.     @PutMapping("/update")
51.     public R updateMenswear(@RequestBody Menswear menswear) {
52.         boolean result = menswearService.updateById(menswear);
53.         if (result) {
54.             return R.ok().message("男装信息更新成功");
55.         } else {
56.             return R.error().message("男装信息更新失败");
57.         }
58.     }
60.     /**
61.      * 删除男装信息
62.      */
63.     @DeleteMapping("/delete/{id}")
64.     public R deleteMenswear(@PathVariable Long id) {
65.         boolean result = menswearService.removeById(id);
66.         if (result) {
67.             return R.ok().message("男装信息删除成功");
68.         } else {
69.             return R.error().message("男装信息删除失败");
70.         }
71.     }
72. }

复制代码

五、论文参考

• 计算机毕业设计选题推荐-国潮男装微博评论数据分析体系-论文参考：
  
  
  
  

六、体系视频

• 国潮男装微博评论数据分析体系-项目视频：
  

     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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