基于大数据的手机商品数据分析的功能需求分析，主要围绕用户和管理员两大角色展开，以下是详细的功能需求描述：
1.用户功能需求
手机推荐：根据用户的浏览历史、购买记录、偏好等信息，利用机器学习算法为用户提供个性化的手机推荐。推荐结果应包含手机的详细信息，如品牌、型号、价格、配置、用户评价等。用户可以根据推荐结果进行筛选和排序，以便找到最符合自己需求的手机。
手机资讯：提供最新的手机资讯，包括新品发布、行业动态、技术评测等。用户可以通过搜索或分类浏览的方式查找自己感兴趣的资讯。
2.管理员功能需求
用户管理：对用户信息进行管理和维护，包括用户注册、登录、信息修改、权限设置等。
手机数据爬取：从京东爬取手机商品数据，包括标题、价格、销量、评价数量、店铺等信息。
数据清洗：对爬取到的原始数据进行清洗和预处理，去除无效数据和噪声，确保数据的质量和一致性。数据清洗应包括缺失值处理、异常值处理、数据格式转换等步骤。
销量预测：利用机器学习算法对手机销量进行预测，帮助管理员了解未来市场的趋势和需求。
手机统计图：提供店铺词云图，展示不同店铺在手机市场中的影响力和关注度。提供关键词占比饼图，分析用户在手机搜索和购买过程中关注的关键词和热点。提供价格曲线图，展示手机价格在不同时间段的变化趋势。提供评价数柱状图，反映不同手机型号的用户评价和关注度。
基于大数据的手机商品数据分析涉及多个关键技术。其中，Scrapy作为开源的爬虫框架，能够爬取手机商品信息，如价格、规格、评价等。Spark作为一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，适用于手机商品数据的批量处理和分析。Hadoop及其分布式文件系统HDFS，则提供了数据存储和处理能力，同时支持PB级别的数据存储和高效的数据访问。基于大数据的手机商品数据分析能够深入挖掘消费者的购买行为、偏好趋势以及市场动态，为手机厂商、运营商及零售商提供宝贵的决策支持。通过分析海量销售数据，企业可以精准定位目标消费群体，优化产品设计与功能配置，制定个性化的营销策略，预测市场需求变化，并及时调整库存管理和供应链策略，从而在竞争激烈的市场环境中保持竞争力，提升用户满意度和品牌忠诚度。
关键词：手机商品数据分析；Python语言；Django框架
系统设计的目的是分析系统包括的所有功能结构，为开发人员设计开发和实现系统做好准备工作。经过前期的需求调查、分析和整理之后，确定的总体需求主要包括多个模块，分别是：用户管理、手机数据爬取、数据清洗、销量预测、预测统计图（实际值和预测值折线图、特征重要性）、手机统计图（店铺词云图、关键词占比饼图、价格曲线图、评价数柱状图）、手机资讯管理。系统整体角色分为三个部分，一是游客、二是普通用户、最后是管理员。权限分布也是很明显，游客即是无需任何验证便可浏览相关信息；普通用户是在除去浏览信息之外还具有查询和管理自己账户信息、手机推荐、手机资讯等权限；管理员是最高权限拥有者。
目 录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 论文组成结构 2
第2章 开发工具及相关技术介绍 3
2.1 Python语言 3
2.2 Scapy 3
2.3 Spark 3
2.4 Hadoop 4
2.5 Django框架 4
2.6 Pycharm开发环境 4
第3章 系统分析 6
3.1 可行性分析 6
3.1.1 技术可行性 6
3.1.2 操作可行性 6
3.1.3 经济可行性 6
3.2 需求分析 6
3.2.1 功能需求分析 6
3.2.2 非功能需求分析 9
第4章 系统设计 11
4.1 系统架构设计 11
4.2 系统功能结构 11
4.3 功能模块设计 12
4.4 数据库设计 13
4.4.1 概念模型设计 13
4.4.2 逻辑结构设计 14
4.4.3 表结构设计 14
第5章 系统实现 15
5.1 用户登录模块的实现 15
5.2 用户子系统模块的实现 16
5.2.1 用户注册模块 16
5.2.2 商品推荐模块 17
5.3 管理员子系统模块的实现 18
5.3.1 用户管理模块 18
5.3.2 商品管理模块 19
5.3.3 销量预测模块 20
5.3.4 统计图模块 21
第6章 系统测试 22
6.1 测试的概念 22
6.2 测试用例 22
6.3 测试结果 23
第7章 结论 24
参考文献 25
致谢 27
