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哈尔滨理工大学

毕业设计中期检查报告

题目：基于Spark的股票大数据分析及可视化系统

院系： 计算机科学与技术学院

数据科学与大数据技术

姓名： 鲍方博

指导教师： 马超

系主任： 姚登举

2023年12月

一、毕业设计工作的进展情况(不少于3000字)

1. 需求分析

基于Spark的股票大数据分析及可视化系统是一个利用Spark分布式计算框架进行股票市场数据处理、分析和可视化的系统。它能够处理大规模的实时股票数据，包括股票价格、交易量、市场指标等，提供实时数据处理、数据可视化与展示和并提供相应决策支持。

因此基于Spark的股票大数据分析及可视化系统是一个基于数据分析及可视化的平台，其主要目的是：根据整理好的股票真实数据，进行数据分析与建模，实现股票走势可视化图标以及关于未来一段时间内股票的预测。要想实现以上功能，该系统就必须实现以下功能：

（1）用户登录：实现用户账号登录。

（2）股票检索：用户根据关键字快速检索到对应股票的具体信息。

（3）股票数据分析与计算：利用Spark流数据模型以及对股票数据进行评价的指标，对股票数据进行处理和量化。

（4）股票数据可视化：将处理好的、能体现用户需求的数据进行可视化展示。

（5）推荐和预测功能：对部分股票数据进行拟合预测，并预估出其相应指标进行展示。

（6）后台管理股票信息功能：管理股票数据是否可用以及能否可见。

（7）公告管理发布功能：管理员可以发布相应的公告来通知各位用户相关信息。

（8）个人信息管理：管理员在后台可以统计、管理、维护用户的相关信息，以维持相应的服务。

技术方案可行性分析：

计划打造一个基于Spark的股票大数据分析及可视化系统。该系统将利用Spark的分布式计算能力，处理大规模的股票市场数据，并提供实时的数据处理和决策支持。我们将使用Scala或Python编程语言来实现系统的核心功能。

Spark的分布式计算框架具有一定的可行性，特别适用于处理大规模数据集。股票市场数据通常包含大量的股票价格、交易量、市场指标等信息，而Spark的并行计算能力使得系统能够高效地处理和分析这些数据。

通过Spark的分布式数据处理和机器学习库，我们可以实现多种分析功能，如技术分析、基本面分析、投资组合优化等。这些功能可以帮助投资者做出更明智的投资决策并管理风险。

此外，Spark还提供了强大的数据可视化工具，如Spark SQL、Spark Streaming和Spark MLlib等，可以将数据转化为直观的图表、图形和仪表盘。这些可视化工具为用户提供了交互式的数据探索和分析能力，帮助他们更好地理解和分析股票市场数据。

综上所述，基于Spark的股票大数据分析及可视化系统的设计方案也具有很强的可行性。利用Spark的分布式计算能力和丰富的数据处理库，可以高效地处理大规模的股票市场数据，提供实时的数据处理和决策支持。同时，Spark提供的数据可视化工具也能帮助用户更好地理解和分析数据。

使用Scala或Python作为编程语言，可以充分发挥Spark的优势，实现高效、可扩展的系统。同时，借助Spark的分布式计算能力，系统能够处理庞大的数据集，并具备良好的性能和可伸缩性。

然而，在实施基于Spark的股票大数据分析及可视化系统时，还需要考虑到集群的计算和存储资源，以确保系统能够处理大规模的数据。此外，对于系统的算法设计和数据模型建立，需要深入理解股票市场的特点和投资分析的需求，以确保系统提供准确、可靠的分析结果。

因此，在充分考虑资源和算法设计的前提下，基于Spark的股票大数据分析及可视化系统的设计方案也是可行的，并能够提供有价值的决策支持和市场洞察力。

股票分析与推荐系统设计与实现

摘要

推动大数据技术在金融领域的应用：随着大数据技术的发展，基于Hadoop和Spark的大数据平台在各个行业得到了广泛应用。然而，在金融领域，特别是在股票市场，这些技术的应用还相对较少[1]。通过本课题的研究，可以进一步推动大数据技术在金融领域的应用，提高股票市场的效率和准确性。

构建高效的股票分析与推荐系统：传统的股票分析方法主要依赖于人工分析和专家的经验。这种方法在处理大量数据时往往效率低下，且容易受到人为因素的影响。通过本课题的研究，可以构建高效的股票分析与推荐系统，提高股票分析的效率和准确性，同时降低人为因素的影响[2]。

扩展机器学习和深度学习在金融领域的应用：机器学习和深度学习是当前人工智能领域的重要分支，其在金融领域的应用也得到了广泛的关注[3]。本课题将探讨如何利用机器学习和深度学习技术对股票数据进行挖掘和分析，进一步扩展这些技术在金融领域的应用。

促进混合计算模型的研究与发展：本课题将研究如何将Hadoop和Spark两种不同的计算模型进行有效的结合，以实现优势互补。这将为混合计算模型在金融领域的应用提供新的思路和方法，同时也将促进混合计算模型的研究与发展。

本系统采用了Pandas+numpy、Hadoop+Mapreduce、Hive_sql、Springboot+Vue.js、MySQl等技术栈进行开发构建，具有良好的扩展性和并发性。同时，系统还使用了Sqoop将分析结果导入MySQL数据库，使用Flask+echarts搭建可视化大屏界面，用Springboot+vue.js搭建web系统，实现智能推荐、股票预测、情感分析、知识图谱等业务功能。

关键词：股票分析与推荐系统；大数据；Pandas+numpy；Hadoop+Mapreduce；Springboot+Vue.js；；MySQL；

Stock analysis and recommendation system design and implementation

Abstract

Promoting the application of big data technology in the financial field: With the development of big data technology, big data platforms based on Hadoop and Spark have been widely used in various industries. However, in the financial field, especially in the stock market, these technologies are relatively small. Through the research of this project, the application of big data technology in the financial field can be further promoted, and the efficiency and accuracy of the stock market can be improved.

Establish an efficient stock analysis and recommendation system: Traditional stock analysis methods mainly depend on artificial analysis and expert experience. This method is often inefficient when processing a large amount of data and is easily affected by human factors. Through the research of this project, you can build an efficient stock analysis and recommendation system, improve the efficiency and accuracy of stock analysis, and reduce the impact of human factors.

The application of extended machine learning and deep learning in the financial field: Machine learning and deep learning are important branches in the current field of artificial intelligence, and their applications in the financial field have also received widespread attention. This topic will explore how to use machine learning and deep learning technology to dig and analyze stock data, and further expand the application of these technologies in the financial field.

Keywords: stock analysis and recommendation system; big data; pandas+numpy; Hadoop+MapReduce; springBoot+vue.js; mysql;

第1章前言

1.1 项目的背景和意义

随着信息技术的飞速发展和全球金融市场的日益繁荣，股票投资已成为广大投资者的重要选择之一。然而，股票市场的复杂性和不确定性使得投资者在做出投资决策时面临巨大的挑战。传统的股票分析方法往往依赖于人工收集、整理和分析大量的市场数据，这不仅效率低下，而且难以准确捕捉市场的细微变化。因此，利用大数据技术构建一个高效、准确的股票分析与推荐系统，对于提高投资者的投资效率、降低投资风险具有重要意义。

近年来，大数据技术的快速发展为股票分析与推荐系统的构建提供了强有力的技术支持。通过收集、整合和分析来自多个渠道的股票市场数据，大数据技术可以揭示市场的内在规律和趋势，为投资者提供有价值的投资参考。同时，随着人工智能、机器学习等技术的不断进步，股票分析与推荐系统的智能化水平也在不断提高，能够更准确地预测市场走势，为投资者提供更加精准的投资建议。

项目可以提高投资效率：股票分析与推荐大数据系统能够自动收集、整理和分析市场数据，为投资者提供实时的股票信息和分析报告。投资者可以通过系统快速了解市场动态、公司财务状况等信息，从而更加高效地做出投资决策。降低投资风险：系统利用大数据技术和人工智能算法对市场进行深度分析，能够揭示市场的内在规律和趋势，为投资者提供准确的投资建议。这有助于投资者规避潜在的风险因素，降低投资风险。推动金融科技发展：股票分析与推荐大数据系统的构建需要综合运用大数据、人工智能、机器学习等多种技术手段。该项目的实施将推动金融科技领域的创新和发展，为金融行业的数字化转型提供有力支持。促进经济发展：股票市场的稳定健康发展对于国家经济的繁荣具有重要意义。股票分析与推荐大数据系统能够为投资者提供更加精准的投资建议，有助于提高投资者的投资效率和信心，从而促进股票市场的稳定健康发展，为经济发展注入强劲动力。

1.2 研究现状

在数据采集方面，现代股票分析与推荐大数据系统能够自动从多个渠道获取包括历史交易数据、新闻报道、公司财务报告等在内的海量信息。这些数据的准确性和完整性对于后续的分析和推荐至关重要。在数据处理方面，系统运用数据清洗、标准化和特征提取等技术，将原始数据转换为可用于模型训练的数值型向量。

在分析与推荐算法方面，股票分析与推荐大数据系统主要采用了机器学习、深度学习等先进技术。这些算法通过对历史数据的学习和训练，能够揭示市场的内在规律和趋势，为投资者提供有价值的投资建议。具体来说，系统可以采用基于监督学习的分类和回归算法，预测股票价格的涨跌趋势和具体数值；采用基于无监督学习的聚类算法，发现具有相似特征的股票群体；采用深度学习算法，自动提取市场数据中的关键特征，提高分析和推荐的准确性。