2026数据科学与大数据技术一套基于Spark的京东电热毯数据分析与可视化1.11-AI4.71(论文+程序代码源码+数据库+运行指导txt)定稿.zip

下载压缩包加入资源篮

阅读 0
格式 zip
大小 10.78 MB
共158文件
2026-09-18
评论
收藏
赞(0)
海报
分享
微信扫码分享或点击分享到
QQ空间
QQ好友
新浪微博
复制链接
分享赚佣金
举报

收起资源包目录

bdu26bd203chenshihao
- .idea
  - inspectionProfiles
    - profiles_settings.xml(174 B)
  - .gitignore(190 B)
  - daima.iml(486 B)
  - misc.xml(189 B)
  - modules.xml(269 B)
  - workspace.xml(4.27 KB)
- bdu26bd203chenshihao_artifacts
  - agg
    - brand_stats.csv(1.45 KB)
    - brand_stats.json(4.61 KB)
    - discount_by_goods_type.csv(234 B)
    - discount_by_goods_type.json(438 B)
    - goods_type_stats.csv(182 B)
    - goods_type_stats.json(349 B)
    - good_rate_by_price_bucket.csv(310 B)
    - good_rate_by_price_bucket.json(717 B)
    - kpi.json(180 B)
    - price_bucket_stats.csv(556 B)
    - price_bucket_stats.json(1.29 KB)
    - spec_stats.csv(6.72 KB)
    - spec_stats.json(21.47 KB)
    - time_trend_daily.csv(28.55 KB)
    - time_trend_daily.json(123.41 KB)
  - bigdata
    - dwd_comments
      - dt=2026-02-18
        comments.csv(1.77 MB)
    - dwd_goods
      - dt=2026-02-18
        goods.csv(984.55 KB)
  - clean
    - comments_clean.csv(3.47 MB)
    - comments_clean_203_chenshihao.csv(3.47 MB)
    - goods_clean.csv(1.14 MB)
    - goods_clean_203_chenshihao.csv(1.14 MB)
    - goods_enriched.csv(2.66 MB)
    - goods_enriched_203_chenshihao.csv(2.66 MB)
    - params_clean.csv(1.38 MB)
    - params_clean_203_chenshihao.csv(1.38 MB)
    - quality_report.json(887 B)
    - quality_report_203_chenshihao.json(887 B)
  - figures
    - agg
      - brand_avg_price.png(25.59 KB)预览内容
      - brand_avg_price_203_chenshihao.png(25.27 KB)预览内容
      - brand_stats.png(30.42 KB)预览内容
      - brand_stats_203_chenshihao.png(30.12 KB)预览内容
      - discount_by_goods_type.png(19.5 KB)预览内容
      - discount_by_goods_type_203_chenshihao.png(19.27 KB)预览内容
      - goods_type_avg_price.png(17.74 KB)预览内容
      - goods_type_avg_price_203_chenshihao.png(17.58 KB)预览内容
      - goods_type_goods_cnt.png(18.66 KB)预览内容
      - goods_type_goods_cnt_203_chenshihao.png(18.45 KB)预览内容
      - good_rate_by_price_bucket.png(17.49 KB)预览内容
      - good_rate_by_price_bucket_203_chenshihao.png(17.34 KB)预览内容
      - price_bucket.png(22.77 KB)预览内容
      - price_bucket_203_chenshihao.png(22.61 KB)预览内容
      - spec_最大功率.png(23.41 KB)预览内容
      - spec_最大功率_203_chenshihao.png(23.27 KB)预览内容
      - time_trend_daily.png(17.38 KB)预览内容
      - time_trend_daily_203_chenshihao.png(17.09 KB)预览内容
    - agg_test
      - brand_stats.png(30.42 KB)预览内容
      - price_bucket.png(22.77 KB)预览内容
      - spec_最大功率.png(23.41 KB)预览内容
      - time_trend_daily.png(17.38 KB)预览内容
    - model
      - dict_sentiment_dist_203_chenshihao.png(22.95 KB)预览内容
      - dict_sentiment_pie_203_chenshihao.png(19.2 KB)预览内容
      - dict_sentiment_stats_203_chenshihao.json(519 B)
      - regression_rmse_203_chenshihao.png(21.75 KB)预览内容
      - rf_feature_importance_203_chenshihao.png(64.65 KB)预览内容
      - sentiment_cm_203_chenshihao.png(17.17 KB)预览内容
      - top_keywords_203_chenshihao.png(25.51 KB)预览内容
      - top_keywords_neg_203_chenshihao.png(22.26 KB)预览内容
      - top_keywords_pos_203_chenshihao.png(25.2 KB)预览内容
      - wordcloud_all_203_chenshihao.png(107.97 KB)预览内容
      - wordcloud_neg_203_chenshihao.png(92.21 KB)预览内容
      - wordcloud_pos_203_chenshihao.png(83.25 KB)预览内容
    - model_test
      - regression_rmse.png(22.7 KB)预览内容
      - sentiment_cm.png(17.3 KB)预览内容
      - top_keywords.png(24.31 KB)预览内容
    - er_diagram_203_chenshihao.png(13.35 KB)预览内容
  - model
    - regression_metrics.json(4.48 KB)
    - sentiment_comparison_report_203_chenshihao.json(3.4 KB)
    - sentiment_metrics.json(869 B)
    - topics.json(3.94 KB)
    - top_keywords.csv(5.44 KB)
    - top_keywords_neg.csv(2.15 KB)
    - top_keywords_pos.csv(2.19 KB)
  - spark_run
    - spark_dwd_clean.log(4.61 KB)
- bdu26bd203chenshihao_core
  - analysis_203chenshihao.py(8.69 KB)
  - cleaning_203chenshihao.py(10.01 KB)
  - figures_203chenshihao.py(12.42 KB)
  - modeling_203chenshihao.py(13.55 KB)
  - pathing_203chenshihao.py(288 B)
  - pipeline_203chenshihao.py(1.75 KB)
  - sentiment_dict_203chenshihao.py(5.75 KB)
  - __init__.py(14 B)
- bdu26bd203chenshihao_crawlers
  - enrich_details_203chenshihao.py(5.83 KB)
  - paqv_203chenshihao.py(16.79 KB)
  - scrape_comments_203chenshihao.py(3.24 KB)
- bdu26bd203chenshihao_dashboard
  - data
    - brand_stats.json(4.61 KB)
    - discount_by_goods_type.json(438 B)
    - goods_type_stats.json(349 B)
    - good_rate_by_price_bucket.json(717 B)
    - kpi.json(180 B)
    - price_bucket_stats.json(1.29 KB)
    - regression_metrics.json(4.45 KB)
    - sentiment_metrics.json(864 B)
    - spec_stats.json(21.47 KB)
    - time_trend_daily.json(123.41 KB)
    - topics.json(3.93 KB)
    - top_keywords.json(13.21 KB)
    - top_keywords_neg.json(5.24 KB)
    - top_keywords_pos.json(5.29 KB)
  - echarts-wordcloud.min.js(16.16 KB)
  - echarts.min.js(1009.87 KB)
  - index.html(4.84 KB)
  - main.js(35.46 KB)
  - styles.css(4.16 KB)
  - wordcloud_all.png(55.9 KB)预览内容
  - wordcloud_neg.png(46.27 KB)预览内容
  - wordcloud_pos.png(47.81 KB)预览内容
- bdu26bd203chenshihao_data
  - raw
    - electric_blanket_params.csv(6 MB)
    - 京东商品_去重后.csv(2.06 MB)
    - 评论数据.csv(10.19 MB)
    - 评论数据1.csv(5.29 MB)
- bdu26bd203chenshihao_docs
  - data_dictionary.md(4.61 KB)
  - hdfs_layout.md(1.68 KB)
  - random_forest_details.md(3.95 KB)
  - spark_流程图_简版_仿样式.svg(3.51 KB)
  - spark_流程图_项目全链路.html(6.12 KB)
  - spark_流程图_项目全链路.md(991 B)
  - VMware集群端到端运行指南（HDFS+Spark+Hive+Sqoop+MySQL）.md(12.46 KB)
  - 可视化大屏图表与代码对应说明.md(13.02 KB)
  - 大数据组件接入指南.md(6.59 KB)
  - 按实训文档思路_集群运行流程（laoma）.md(13.57 KB)
  - 清洗与分析细节说明.md(10.79 KB)
  - 集群运行全流程（Hadoop3.3.5）.md(10.46 KB)
  - 集群部署一键命令（Spark3.5.0+laoma+MySQL101）.md(4.38 KB)
- bdu26bd203chenshihao_hive
  - jd_electric_blanket_ddl_203chenshihao.sql(3.37 KB)
- bdu26bd203chenshihao_reports
  - code_inventory_detailed.json(33.6 KB)
  - intro_check.txt(10 B)预览内容
  - thesis_fig_scan.txt(316 B)预览内容
  - v12_check.txt(60 B)预览内容
  - verify_result.json(85 B)
- bdu26bd203chenshihao_scripts
  - dashboard
    - data
  - utils
    - add_headers_203chenshihao.py(3.41 KB)
    - merge_data_203chenshihao.py(5.3 KB)
  - 01_clean_203chenshihao.py(770 B)
  - 02_aggregate_203chenshihao.py(7.44 KB)
  - 03_model_203chenshihao.py(6.66 KB)
  - 04_build_dashboard_data_203chenshihao.py(4.74 KB)
  - 05_export_bigdata_tables_203chenshihao.py(3.77 KB)
  - compare_sentiment_203chenshihao.py(5.07 KB)
  - hdfs_put_bigdata_203chenshihao.sh(730 B)
  - sqoop_export_ads_203chenshihao.sh(759 B)
  - sqoop_export_comments_203chenshihao.sh(899 B)
  - sqoop_export_goods_203chenshihao.sh(1.01 KB)
  - visualize_sentiment_dict_203chenshihao.py(3.66 KB)
- bdu26bd203chenshihao_spark_jobs
  - ads_aggregate_203chenshihao.py(13.5 KB)
  - dwd_clean_sparksql_203chenshihao.py(11.51 KB)
  - dwd_export_for_sqoop_203chenshihao.py(4.95 KB)
  - ml_predict_203chenshihao.py(11.02 KB)
- bdu26bd203chenshihao_sql
  - mysql_schema_203chenshihao.sql(3.4 KB)
- bdu26bd203chenshihao_tools
  - spark_smoketest.py(333 B)
- gen_dabian_record_203chenshihao.py(6.71 KB)
- README.md(2.7 KB)
- readme.txt(4.6 KB)预览内容
数据科学与大数据技术基于Spark的京东电热毯数据分析与可视化1.11-AI4.71_1.docx(3.67 MB)预览内容

CAD预览不完整，只显示大致框架可联系客服看全图和细节

在线预览已结束，请下载后查看完整版，加入VIP会员享文档下载特权

加入VIP 下载压缩包加入资源篮

下载提示常见问题

1、当您付费下载文档后，您只拥有了使用权限，并不意味着购买了版权，文档只能用于自身使用.。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规，或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等，请点击“违规举报”。

碎片内容

2026数据科学与大数据技术一套基于Spark的京东电热毯数据分析与可视化1.11-AI4.71(论文+程序代码源码+数据库+运行指导txt)定稿.zip

下载压缩包关闭预览

您可能关注的文档

发表评论取消回复

专业设计 + 关注: 机构认证
内容提供者

该用户很懒，什么也没介绍

收藏店铺进入空间

2026数据科学与大数据技术一套基于Spark的京东电热毯数据分析与可视化1.11-AI4.71(论文+程序代码源码+数据库+运行指导txt)定稿.zip

微信扫码分享或点击分享到

2026数据科学与大数据技术一套基于Spark的京东电热毯数据分析与可视化1.11-AI4.71(论文+程序代码源码+数据库+运行指导txt)定稿.zip

您可能关注的文档

发表评论取消回复

相关文档

热门下载

相关标签

2026数据科学与大数据技术一套 基于Spark的京东电热毯数据分析与可视化1.11-AI4.71(论文+程序代码源码+数据库+运行指导txt)定稿.zip

微信扫码分享或点击分享到

2026数据科学与大数据技术一套 基于Spark的京东电热毯数据分析与可视化1.11-AI4.71(论文+程序代码源码+数据库+运行指导txt)定稿.zip

您可能关注的文档

发表评论取消回复

相关文档

热门下载

相关标签

2026数据科学与大数据技术一套基于Spark的京东电热毯数据分析与可视化1.11-AI4.71(论文+程序代码源码+数据库+运行指导txt)定稿.zip

2026数据科学与大数据技术一套基于Spark的京东电热毯数据分析与可视化1.11-AI4.71(论文+程序代码源码+数据库+运行指导txt)定稿.zip