当前位置: 首页 > news >正文

大数据毕业设计选题推荐-超级英雄运营数据监控平台-Hadoop-Spark-Hive

作者主页:IT研究室✨
个人简介:曾从事计算机专业培训教学,擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
☑文末获取源码☑
精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

文章目录

  • 一、前言
  • 二、开发环境
  • 三、系统界面展示
  • 四、代码参考
  • 五、论文参考
  • 六、系统视频
  • 结语

一、前言

随着信息技术的快速发展,尤其是移动游戏的广泛普及,游戏运营数据监控平台在游戏产业中的角色变得越来越重要。本课题基于这一背景,旨在开发一个针对Hyper Heroes游戏的运营数据监控平台,以提高游戏的运营效率,优化用户体验,并实现精细化运营。

当前,游戏的运营数据监控主要面临以下问题:
一是数据采集不全,实时性不强,不能准确反映游戏运行的实时状态;
二是数据处理能力不足,无法对大量数据进行分析;
三是缺乏可视化工具,使得数据分析结果难以直观呈现。
因此,本课题旨在开发一个全新的运营数据监控平台,解决这些问题,以提升游戏的运营效率。

本课题将开发一个Hyper Heroes运营数据监控平台,实现以下功能:
实时监测今日实时充值总额、每日收入统计、转化率、实时在线人数、每日新增用户数等关键指标;
提供实时数据可视化,帮助运营人员快速了解游戏运行状态;
提供数据分析工具,帮助运营人员深入理解游戏运营状况。
本课题的研究目的在于提高Hyper Heroes游戏的运营效率,提升用户体验,实现精细化运营。

本课题的研究意义在于:
首先,通过开发新的运营数据监控平台,可以显著提高Hyper Heroes游戏的运营效率,提升用户体验;
其次,通过数据分析工具,可以帮助运营人员更好地理解游戏运营状况,实现精细化运营;
再次,通过实时数据可视化,可以及时发现并解决问题,提高游戏的稳定性与持续性。
此外,本课题的研究成果也可以为其他游戏公司提供参考,推动整个游戏行业的进步。

二、开发环境

  • 大数据技术:Hadoop、Spark、Hive
  • 开发技术:Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习
  • 软件工具:Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机

三、系统界面展示

  • 超级英雄运营数据监控平台界面展示:
    基于大数据的超级英雄运营数据监控平台
    超级英雄运营数据监控平台-今日实时充值总额
    超级英雄运营数据监控平台-每日收入统计
    超级英雄运营数据监控平台-转化率
    超级英雄运营数据监控平台-实时在线人数
    超级英雄运营数据监控平台-新增用户统计

四、代码参考

  • 大数据项目实战代码参考:
def read_weapon_dir():""" 读取武器目录 """print("--- 开始读取武器目录 ---")html = util.fetch(target_url)soup_html = BeautifulSoup(html, "lxml")dirs = soup_html.find('div', attrs={"class": "space-y-1", "x-show": "open武器subView"}).find_all('a')links = []for item in dirs:category = {"name": item.text.strip() if item.text is not None else "","link": item['href']}links.append(category)print("--- 武器目录读取完成 ---")return linksdef read_weapon(category):""" 读取武器信息 """cache_category = categoryprint("--- 开始读取 %s 信息" % category["name"])html = util.fetch(category["link"])soup_html = BeautifulSoup(html, "lxml")trs = soup_html.find('table', attrs={"class": "min-w-full divide-y divide-gray-200"}).find('tbody').find_all('tr')weapons = []for tr in trs:tds = tr.find_all('td')weapon = {}for index in range(len(tds)):td = tds[index]if index == 0:""" 读取武器图片 """weapon['icon'] = td.find('img')['src'] if td.find('img') is not None else ""elif index == 1:""" 读取武器名字和孔位 """# 读取武器名字if td.find('div') is not None:text = td.find('div').find('a').text if td.find('div').find('a') is not None else ""weapon['name'] = text.strip() if text is not None else ""weapon['info_link'] = td.find('div').find('a')['href']# 读取武器孔位imgs = td.find_all('img')decos = []for img in imgs:val = util.get_deco_value(img['src'])decos.append(val)weapon['decos'] = decoselif index == 2:""" 读取技能 """skills = []divs = td.find_all('div')for div in divs:text = div.find('a').texttext = text.strip() if text is not None else ""skills.append(text)weapon['skills'] = skillselif index == 3:""" 读取攻击力 """weapon['attack'] = td.find('div').text if td.find('div') is not None else ""elif index == 4:""" 读取武器属性和会心 """spans = td.find_all('span', attrs={"class": "inline-flex items-center px-2.5 py-0.5 rounded-md text-sm font-medium"})attributes = []if spans is not None:# 处理属性for span in spans:attr = {}if span.find('img') is not None:attr['type'] = util.get_attribute_text(span.find('img')['src'])if span.text is not None:attr['value'] = span.text.strip()if len(attr) > 0:attributes.append(attr)weapon["attributes"] = attributes# 处理会心div = td.find('div')if div is not None:sharing = div.find('span').text if div.find('span') is not None else ""weapon["sharing"] = sharingweapons.append(weapon)print("--- 处理 %s 信息完成" % category['name'])cache_category['weapons'] = weaponsreturn cache_categorydef init():"""1. 先读取武器目录2. 读取每种武器的武器列表3. 整合JSON"""links = read_weapon_dir()new_links = []for index in range(len(links)):weapon = read_weapon(links[index])new_links.append(weapon)print("--- 等待 %s s ---" % config['wait_time'])time.sleep(config['wait_time'])print("--- 所有武器读取完成,正在写入 ---")if not os.path.exists('json'):os.makedirs('json')with open('json/weapons.json', 'w+', encoding='utf-8') as f:json.dump(new_links, f, ensure_ascii=False)print("--- 写入完毕! ---")def climb():init()

五、论文参考

  • 大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的超级英雄运营数据监控平台-论文参考:
    大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的超级英雄运营数据监控平台-论文参考

六、系统视频

基于大数据的超级英雄运营数据监控平台-项目视频:

大数据毕业设计选题推荐-超级英雄运营监控平台-Hadoop

结语

大数据毕业设计选题推荐-超级英雄运营数据监控平台-Hadoop-Spark-Hive
大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦~
源码获取:私信我

精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

相关文章:

  • 使用【Python+Appium】实现自动化测试
  • HBase学习笔记(1)—— 知识点总结
  • C#,Python实践,用CodeFormer实现人脸重建(Face Restoration),模糊清晰、划痕修复及黑白上色
  • uniapp-实现微信授权登录
  • 网络安全(黑客)—小白自学
  • Pytorch 里面torch.no_grad 和model.eval(), model.train() 的作用
  • Docker本地部署Drupal并实现公网访问
  • 【课程笔记 - 目录】2023 微信公众号开发教程全开源
  • Docker安装、卸载,以及各种操作
  • MySQL性能分析工具的使用
  • python自动化测试selenium核心技术3种等待方式详解
  • OC-编译错误
  • 前端小技巧: 防抖和节流的区别
  • 根据json生成Java类
  • 关于navigator.userAgent判断苹果手机的问题和踩坑
  • __proto__ 和 prototype的关系
  • 【划重点】MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎
  • 2017年终总结、随想
  • Apache的基本使用
  • CODING 缺陷管理功能正式开始公测
  • Git 使用集
  • java架构面试锦集:开源框架+并发+数据结构+大企必备面试题
  • Python_网络编程
  • sessionStorage和localStorage
  • supervisor 永不挂掉的进程 安装以及使用
  • 可能是历史上最全的CC0版权可以免费商用的图片网站
  • 微信开放平台全网发布【失败】的几点排查方法
  • 想写好前端,先练好内功
  • 小李飞刀:SQL题目刷起来!
  • elasticsearch-head插件安装
  • postgresql行列转换函数
  • ​ 无限可能性的探索:Amazon Lightsail轻量应用服务器引领数字化时代创新发展
  • ​批处理文件中的errorlevel用法
  • #我与Java虚拟机的故事#连载01:人在JVM,身不由己
  • (1)(1.19) TeraRanger One/EVO测距仪
  • (带教程)商业版SEO关键词按天计费系统:关键词排名优化、代理服务、手机自适应及搭建教程
  • (第8天)保姆级 PL/SQL Developer 安装与配置
  • (非本人原创)史记·柴静列传(r4笔记第65天)
  • (没学懂,待填坑)【动态规划】数位动态规划
  • (免费领源码)Java#Springboot#mysql农产品销售管理系统47627-计算机毕业设计项目选题推荐
  • (七)MySQL是如何将LRU链表的使用性能优化到极致的?
  • (算法)求1到1亿间的质数或素数
  • (一)eclipse Dynamic web project 工程目录以及文件路径问题
  • (一)认识微服务
  • (转)大道至简,职场上做人做事做管理
  • *2 echo、printf、mkdir命令的应用
  • .NET Core MongoDB数据仓储和工作单元模式封装
  • .NET Core实战项目之CMS 第一章 入门篇-开篇及总体规划
  • .NET 读取 JSON格式的数据
  • .Net(C#)常用转换byte转uint32、byte转float等
  • .NET/C# 在 64 位进程中读取 32 位进程重定向后的注册表
  • .NET关于 跳过SSL中遇到的问题
  • .secret勒索病毒数据恢复|金蝶、用友、管家婆、OA、速达、ERP等软件数据库恢复
  • @data注解_一枚 架构师 也不会用的Lombok注解,相见恨晚
  • [ Linux ] git工具的基本使用(仓库的构建,提交)