💖💖作者：IT跃迁谷毕设展 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜
💕💕文末获取源码
农产品交易数据分析与可视化系统-功能介绍
基于Hadoop+Spark的农产品交易数据分析与可视化系统是一套完整的大数据处理与分析解决方案，专门针对农产品交易场景设计。系统采用Hadoop分布式存储架构结合Spark高性能计算引擎，实现对大规模农产品交易数据的高效处理与深度挖掘。技术栈涵盖HDFS分布式文件系统进行数据存储，Spark SQL执行复杂查询分析，结合Pandas和NumPy进行精细化数据处理。系统提供Python和Java双版本实现，后端分别采用Django和Spring Boot框架，前端基于Vue+ElementUI构建现代化用户界面，集成Echarts实现丰富的数据可视化效果。核心功能围绕四大分析维度展开：整体销售业绩分析涵盖月度趋势、品类市场份额、渠道贡献度和区域热力分析；商品精细化运营分析包括畅销商品排行、价格区间销量、品类交叉销售和退货率识别；客户画像与行为洞察深入挖掘年龄性别消费偏好、渠道用户画像、地区渠道偏好等维度；营销活动效果评估全面分析促销方式效果、渠道敏感度、退货关联性和用户群体偏好。
农产品交易数据分析与可视化系统-选题背景意义
随着数字农业战略的深入推进，农产品交易市场正经历着前所未有的数据化变革。电商平台农产品销售规模持续扩大，天猫、京东、拼多多等主流平台的农产品年成交额还在上升，同时产生了海量的用户行为数据、交易记录和市场反馈信息，面对如此庞大且复杂的数据资源，传统的数据处理方式已无法满足实时分析和深度挖掘的需求。大部分农产品企业和批发商仍停留在简单的报表统计阶段，缺乏对市场趋势、消费者偏好、价格规律等关键信息的深层次洞察，导致库存积压、定价失策、营销效果不佳等问题频发。基于Hadoop和Spark的大数据技术为解决这一痛点提供了强有力的技术支撑，能够实现对农产品交易数据的分布式存储、高效计算和智能分析。 本课题的实施具有重要的现实应用价值和理论研究意义。从产业发展角度看，系统能够帮助农产品企业建立数据驱动的经营决策体系，通过对销售趋势、客户行为、市场需求等多维度数据的深入分析，实现精准营销、合理定价和优化库存管理，有效提升企业运营效率和市场竞争力。从技术层面来说，项目将Hadoop生态与Spark计算引擎相结合，探索了大数据技术在农业领域的创新应用模式，为相关技术的产业化推广提供了实践参考。
农产品交易数据分析与可视化系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
农产品交易数据分析与可视化系统-视频展示
农产品交易数据分析与可视化系统-图片展示
农产品交易数据分析与可视化系统-代码展示
//大数据部分代码展示
def monthly_sales_trend_analysis(data_path):
spark = SparkSession.builder.appName("MonthlySalesTrend").getOrCreate()
df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)
df = df.filter(col("sales_amount").isNotNull() & col("order_date").isNotNull())
df = df.withColumn("order_month", date_format(col("order_date"), "yyyy-MM"))
monthly_stats = df.groupBy("order_month").agg(
sum("sales_amount").alias("total_sales"),
count("order_id").alias("order_count"),
avg("sales_amount").alias("avg_order_value"),
countDistinct("product_name").alias("product_variety")
).orderBy("order_month")
window_spec = Window.orderBy("order_month")
monthly_stats = monthly_stats.withColumn("prev_sales", lag("total_sales", 1).over(window_spec))
monthly_stats = monthly_stats.withColumn("growth_rate",
when(col("prev_sales").isNull(), 0.0)
.otherwise((col("total_sales") - col("prev_sales")) / col("prev_sales") * 100))
monthly_stats = monthly_stats.withColumn("sales_trend",
when(col("growth_rate") > 5, "上升")
.when(col("growth_rate") < -5, "下降")
.otherwise("平稳"))
seasonal_analysis = monthly_stats.withColumn("season",
when(col("order_month").rlike("-(01|02|12)$"), "冬季")
.when(col("order_month").rlike("-(03|04|05)$"), "春季")
.when(col("order_month").rlike("-(06|07|08)$"), "夏季")
.otherwise("秋季"))
seasonal_summary = seasonal_analysis.groupBy("season").agg(
avg("total_sales").alias("avg_seasonal_sales"),
avg("growth_rate").alias("avg_growth_rate")
)
result_data = monthly_stats.collect()
seasonal_data = seasonal_summary.collect()
analysis_result = {
"monthly_trends": [row.asDict() for row in result_data],
"seasonal_patterns": [row.asDict() for row in seasonal_data],
"peak_month": max(result_data, key=lambda x: x.total_sales).order_month,
"lowest_month": min(result_data, key=lambda x: x.total_sales).order_month
}
return analysis_result
def bestselling_products_ranking(data_path):
spark = SparkSession.builder.appName("BestsellingProducts").getOrCreate()
df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)
df = df.filter(col("quantity").isNotNull() & col("sales_amount").isNotNull() & col("product_name").isNotNull())
product_metrics = df.groupBy("product_name", "category").agg(
sum("quantity").alias("total_quantity"),
sum("sales_amount").alias("total_revenue"),
count("order_id").alias("order_frequency"),
avg("price").alias("avg_price"),
countDistinct("region").alias("market_coverage")
)
product_metrics = product_metrics.withColumn("revenue_per_unit", col("total_revenue") / col("total_quantity"))
product_metrics = product_metrics.withColumn("popularity_score",
col("total_quantity") * 0.4 + col("order_frequency") * 0.3 + col("market_coverage") * 0.3)
quantity_window = Window.orderBy(desc("total_quantity"))
revenue_window = Window.orderBy(desc("total_revenue"))
frequency_window = Window.orderBy(desc("order_frequency"))
product_rankings = product_metrics.withColumn("quantity_rank", row_number().over(quantity_window))
product_rankings = product_rankings.withColumn("revenue_rank", row_number().over(revenue_window))
product_rankings = product_rankings.withColumn("frequency_rank", row_number().over(frequency_window))
product_rankings = product_rankings.withColumn("comprehensive_rank",
(col("quantity_rank") + col("revenue_rank") + col("frequency_rank")) / 3)
top_products = product_rankings.orderBy("comprehensive_rank").limit(20)
category_leaders = product_rankings.withColumn("category_rank",
row_number().over(Window.partitionBy("category").orderBy("comprehensive_rank")))
category_leaders = category_leaders.filter(col("category_rank") <= 3)
performance_tiers = product_rankings.withColumn("performance_tier",
when(col("comprehensive_rank") <= 10, "明星产品")
.when(col("comprehensive_rank") <= 50, "热销产品")
.when(col("comprehensive_rank") <= 200, "普通产品")
.otherwise("滞销产品"))
tier_distribution = performance_tiers.groupBy("performance_tier").agg(
count("product_name").alias("product_count"),
sum("total_revenue").alias("tier_revenue")
)
result_data = {
"top_products": [row.asDict() for row in top_products.collect()],
"category_leaders": [row.asDict() for row in category_leaders.collect()],
"performance_distribution": [row.asDict() for row in tier_distribution.collect()]
}
return result_data
def customer_demographic_analysis(data_path):
spark = SparkSession.builder.appName("CustomerDemographics").getOrCreate()
df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=True)
df = df.filter(col("age_group").isNotNull() & col("customer_gender").isNotNull() & col("category").isNotNull())
demographic_preferences = df.groupBy("age_group", "customer_gender", "category").agg(
sum("sales_amount").alias("category_spending"),
count("order_id").alias("purchase_frequency"),
avg("sales_amount").alias("avg_order_value"),
sum("quantity").alias("total_quantity")
)
total_spending_by_demo = df.groupBy("age_group", "customer_gender").agg(
sum("sales_amount").alias("total_spending")
)
preference_with_ratio = demographic_preferences.join(
total_spending_by_demo, ["age_group", "customer_gender"]
).withColumn("spending_ratio", col("category_spending") / col("total_spending") * 100)
category_window = Window.partitionBy("age_group", "customer_gender").orderBy(desc("spending_ratio"))
top_preferences = preference_with_ratio.withColumn("preference_rank",
row_number().over(category_window)).filter(col("preference_rank") <= 3)
gender_analysis = df.groupBy("customer_gender", "category").agg(
sum("sales_amount").alias("gender_category_sales"),
avg("price").alias("avg_price_preference")
)
total_by_gender = df.groupBy("customer_gender").agg(sum("sales_amount").alias("gender_total"))
gender_preferences = gender_analysis.join(total_by_gender, "customer_gender")
gender_preferences = gender_preferences.withColumn("gender_category_ratio",
col("gender_category_sales") / col("gender_total") * 100)
age_spending_patterns = df.groupBy("age_group").agg(
sum("sales_amount").alias("age_total_spending"),
avg("sales_amount").alias("age_avg_order"),
countDistinct("product_name").alias("product_diversity")
)
channel_demographics = df.groupBy("age_group", "customer_gender", "channel").agg(
count("order_id").alias("channel_usage_count")
)
total_orders_by_demo = df.groupBy("age_group", "customer_gender").agg(
count("order_id").alias("total_orders")
)
channel_preferences = channel_demographics.join(
total_orders_by_demo, ["age_group", "customer_gender"]
).withColumn("channel_preference_ratio", col("channel_usage_count") / col("total_orders") * 100)
demographic_insights = {
"category_preferences": [row.asDict() for row in top_preferences.collect()],
"gender_analysis": [row.asDict() for row in gender_preferences.collect()],
"age_patterns": [row.asDict() for row in age_spending_patterns.collect()],
"channel_demographics": [row.asDict() for row in channel_preferences.collect()]
}
return demographic_insights
农产品交易数据分析与可视化系统-结语
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