在线拍卖数据分析系统搭建与实现

"在线拍卖数据分析详细阅读" 在线拍卖数据分析是指通过对拍卖数据的收集、处理和分析，获取有价值的信息，以便更好地了解拍卖市场的趋势和规律。在线拍卖数据分析涉及到多个技术领域，包括数据分析、机器学习、数据可视化等。本文将详细讲解在线拍卖数据分析的过程和技术细节。 数据分析是在线拍卖数据分析的核心部分。数据分析的主要步骤包括数据预处理、数据分析和数据可视化。数据预处理是指将原始数据处理成适合分析的格式，包括删除无意义的特征、去除缺失值等。数据分析是指对处理后的数据进行分析，包括统计分析和机器学习等。数据可视化是指将分析结果以图形化的方式呈现，以便更好地了解数据的特点和规律。 在线拍卖数据分析需要使用多种技术和工具，包括Hadoop、Hive、Spark、Python等。Hadoop是一个分布式文件系统，可以存储和处理大量数据。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以对数据进行分析和查询。Spark是一个基于Hadoop的数据处理引擎，可以对数据进行实时处理和分析。Python是一个通用的编程语言，可以用于数据分析和可视化。 在线拍卖数据分析的应用场景非常广泛，包括拍卖网站、电子商务平台、数据分析公司等。在线拍卖数据分析可以帮助企业更好地了解市场趋势和规律，提高业务效率和利润。 实验实习目的及要求： 掌握linux系统基础配置与LinuxShell语法 掌握配置hadoop的配置与操作命令 掌握利用JAVA进行MapReduce编写程序 掌握Hive配置及HiveSQL语法 掌握Spark安装与部署及Scala数据分析程序（JAVA或Python）编写 掌握实际大数据项目案例的方案设计与处理流程 掌握Python数据可视化展示方法 实验实习设备（环境）及要求： 系统版本：ubuntu18.04 Hadoop版本：ApacheHadoop2.7.3 Hive版本：ApacheHive2.1.1 Spark版本：spark-2.1.1-bin-hadoop2.7 MySQL版本：MySQL5.7.18 Anaconda版本：建议Anaconda34.3.0以后版本（Python3.6） 实验环境是很早就跟着复旦大学大数据学习路线搭好的 实验实习过程步骤： 1.数据集准备 2.数据预处理 （1）删除首行 （2）删除无意义的特征：ReturnsAccepted是否接受退货（数据集中全为零，该特征无意义）int 3.数据分析 （1）在hive中建表并导入数据 （2）统计TrainingSet中拍买成功交易的平均成交价并保存。 （3）统计TrainingSet中金牌卖家的拍卖成功率，要求降序排列。 （4）分别统计TrainingSet和TestSet中周一到周日，每天拍卖成功的数量及拍卖成功率并保存。 4.数据处理和导出。将Hive的分析结果输出到本地或MySQL数据库中。导出到MySQL，先在MySQL中创建数据库和数据表。 5.筛选出TrainingSet和TestSet数据中的Quantitiysold字段，保存为train_label文件和test_label文件。 6.从TrainingSet和TestSet数据中删除的EbayID，SellerName，SellerRating等字段。 实验实习结果及分析： 通过在线拍卖数据分析，可以获取有价值的信息，例如拍卖成功率、平均成交价等。这些信息可以帮助企业更好地了解市场趋势和规律，提高业务效率和利润。 在线拍卖数据分析是一个复杂的过程，涉及到多个技术领域和工具。掌握这些技术和工具是非常重要的，以便更好地进行数据分析和可视化。