一、系统背景与意义

随着科技的飞速发展，电子产品更新换代的速度日益加快，二手电子产品市场也随之不断扩大。然而，这个市场也面临着信息不对称、价格波动大、产品质量参差不齐等问题。为了解决这些问题，基于Spring Boot的大数据二手电子产品需求分析系统应运而生。该系统旨在通过大数据技术对二手电子产品市场进行深入分析，为商家和消费者提供决策支持，推动市场的健康发展。

二、系统架构与技术选型

开发语言与框架：系统采用Java作为开发语言，Spring Boot作为后端开发框架。Spring Boot框架简化了Spring应用的搭建和开发过程，提高了开发效率。
数据库系统：系统使用MySQL作为数据库管理系统，用于存储和处理大量的二手电子产品交易数据、用户行为数据等。MySQL具有速度快、灵活性强、成本低、体积小等优点，适用于该系统的数据存储需求。
大数据技术：系统集成了大数据技术，包括数据采集、存储、处理和分析等功能。通过运用数据挖掘和分析算法，系统能够准确把握市场需求趋势，为商家和消费者提供有价值的信息。
前后端分离：系统采用前后端分离的开发模式，前端使用Vue.js等框架构建用户界面，实现数据绑定、路由配置等功能；后端则负责处理业务逻辑和数据存储。这种开发模式提高了系统的可维护性和可扩展性。

部分代码

package com.example.controller;

import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.crypto.SecureUtil;
import com.example.common.Result;
import com.example.common.ResultCode;
import com.example.entity.Caiwu;
import com.example.exception.CustomException;
import com.example.service.CaiwuService;
import com.example.utils.MapWrapperUtils;
import com.example.utils.jwt.JwtUtil;
import com.example.vo.CaiwuVo;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import javax.annotation.Resource;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

@RestController
@RequestMapping(value = "/caiwu")
public class CaiwuController {

    @Resource
    private CaiwuService caiwuService;

    @PostMapping
    public Result<Caiwu> add(@RequestBody CaiwuVo caiwu) {
        caiwuService.add(caiwu);
           return Result.success(caiwu);
    }
	
	

    @PostMapping("/deleteList")
    public Result<Caiwu> deleteList(@RequestBody CaiwuVo caiwu) {
        caiwuService.deleteList(caiwu.getList());
        return Result.success();
    }

    @DeleteMapping("/{id}")
    public Result delete(@PathVariable Long id) {
        caiwuService.delete(id);
        return Result.success();
    }

    @PutMapping
    public Result update(@RequestBody CaiwuVo caiwu) {
        caiwuService.update(caiwu);
        return Result.success();
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public Result<Caiwu> detail(@PathVariable Integer id) {
        Caiwu caiwu = caiwuService.findById(id);
        return Result.success(caiwu);
    }

    @GetMapping
    public Result<List<Caiwu>> all() {
        return Result.success(caiwuService.list());
    }

    @PostMapping("/page")
    public Result<CaiwuVo> page(@RequestBody CaiwuVo caiwuVo) {
        return Result.success(caiwuService.findPage(caiwuVo));
    }
	    @PostMapping("/login")
    public Result login(@RequestBody Caiwu caiwu, HttpServletRequest request) {
        if (StrUtil.isBlank(caiwu.getZhanghao()) || StrUtil.isBlank(caiwu.getMima())) {
            throw new CustomException(ResultCode.PARAM_LOST_ERROR);
        }
        Caiwu login = caiwuService.login(caiwu);
//        if(!login.getStatus()){
//            return Result.error("1001","状态限制，无法登录系统");
//        }
        if(login != null) {
            HashMap hashMap = new HashMap();
            hashMap.put("user", login);
            Map<String, Object> map = MapWrapperUtils.builder(MapWrapperUtils.KEY_USER_ID,caiwu.getId());
            String token = JwtUtil.creatToken(map);
            hashMap.put("token", token);
            return Result.success(hashMap);
        }else {
            return Result.error();
        }
    }
    @PutMapping("/updatePassword")
    public Result updatePassword(@RequestBody Caiwu info, HttpServletRequest request) {
        Caiwu caiwu = caiwuService.findById(info.getId());
        String oldPassword = SecureUtil.md5(info.getMima());
        if (!oldPassword.equals(caiwu.getMima())) {
            return Result.error(ResultCode.PARAM_PASSWORD_ERROR.code, ResultCode.PARAM_PASSWORD_ERROR.msg);
        }
        info.setMima(SecureUtil.md5(info.getNewPassword()));
        Caiwu caiwu1 = new Caiwu();
        BeanUtils.copyProperties(info, caiwu1);
        caiwuService.update(caiwu1);
        return Result.success();
    }
}

效果图

三、系统功能

数据采集与存储：系统能够自动采集二手电子产品市场的交易数据、用户行为数据等，并将其存储在MySQL数据库中。这些数据包括产品的价格、销量、用户评价、浏览记录等。
数据分析与预测：系统运用数据挖掘和分析算法，对采集到的数据进行深度分析和预测。通过分析市场需求趋势、价格走势等信息，系统能够为商家提供决策支持，帮助其优化销售策略。同时，系统还能为消费者推荐性价比高的产品，满足其个性化需求。
数据可视化展示：系统提供了丰富的数据可视化展示功能，包括图表、报表等。这些展示方式使得商家和消费者能够直观地了解市场趋势和产品价格等信息，从而更好地做出决策。
用户管理与交流：系统还提供了用户注册、登录、个人信息管理等功能。同时，用户还可以在平台上发布信息、交流心得，形成积极向上的社区氛围。

四、系统优势

高效性与稳定性：Spring Boot框架的高效性和稳定性为系统的开发和运行提供了有力保障。同时，系统的前后端分离开发模式也提高了系统的可维护性和可扩展性。
数据准确性与实时性：系统通过大数据技术实现了对二手电子产品市场的实时数据采集和分析，确保了数据的准确性和实时性。这为商家和消费者提供了有价值的信息支持。
个性化推荐与服务：系统能够根据用户的偏好和需求，为其推荐性价比高的产品。同时，系统还能为商家提供个性化的销售策略建议，帮助其提高市场竞争力。
易于部署与维护：系统采用主流的Java和Spring Boot技术栈构建，易于部署和维护。同时，系统的模块化设计也使得其功能易于扩展和升级。
综上所述，基于Spring Boot大数据二手电子产品需求分析系统是一个功能全面、高效稳定、数据准确且易于部署与维护的综合性系统。它能够为二手电子产品市场的商家和消费者提供有价值的信息支持，推动市场的健康发展。