💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
基于大数据的超市销售数据统计分析系统介绍
《超市销售数据统计分析系统》是一个基于大数据技术构建的综合性数据分析平台，采用Hadoop+Spark大数据框架作为核心技术架构，支持Python+Django和Java+Spring Boot两种开发方案，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈打造现代化的可视化界面。系统依托Hadoop分布式文件系统HDFS进行海量数据存储，利用Spark和Spark SQL引擎实现高效的数据处理和分析计算，结合Pandas、NumPy等数据科学库进行深度数据挖掘，将超市销售数据转化为有价值的商业洞察。系统涵盖九大核心功能模块：首页概览、顾客消费行为分析、商品关联分析、商品销售分析、促销效果分析、时间维度销售分析、超市销售数据管理、数据大屏可视化展示以及系统公告管理，通过多维度的数据分析帮助超市管理者洞察消费趋势、优化商品配置、评估促销策略效果，并通过直观的图表和数据大屏实现销售数据的实时监控和可视化呈现。整个系统以MySQL作为关系型数据库支撑，结合HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端技术，构建了一个集数据采集、存储、处理、分析、可视化于一体的完整大数据解决方案，为零售行业的数字化转型提供了强有力的技术支撑和决策依据。
基于大数据的超市销售数据统计分析系统演示视频
基于大数据的超市销售数据统计分析系统演示图片
基于大数据的超市销售数据统计分析系统代码展示
# 核心功能1：顾客消费行为分析
def analyze_customer_behavior(customer_data, transaction_data):
customer_df = spark.sql("""
SELECT customer_id,
COUNT(DISTINCT transaction_date) as visit_frequency,
AVG(total_amount) as avg_spending,
SUM(total_amount) as total_spending,
COUNT(*) as transaction_count,
DATEDIFF(MAX(transaction_date), MIN(transaction_date)) as customer_lifespan,
COLLECT_LIST(product_category) as preferred_categories
FROM transactions t
JOIN products p ON t.product_id = p.product_id
WHERE transaction_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), 90)
GROUP BY customer_id
""")
customer_segments = customer_df.withColumn(
"segment",
when((col("avg_spending") > 200) & (col("visit_frequency") > 10), "高价值客户")
.when((col("avg_spending") > 100) & (col("visit_frequency") > 5), "潜力客户")
.when(col("visit_frequency") > 15, "频繁客户")
.otherwise("普通客户")
)
rfm_analysis = spark.sql("""
SELECT customer_id,
NTILE(5) OVER (ORDER BY DATEDIFF(CURRENT_DATE(), MAX(transaction_date))) as recency_score,
NTILE(5) OVER (ORDER BY COUNT(*)) as frequency_score,
NTILE(5) OVER (ORDER BY SUM(total_amount)) as monetary_score
FROM transactions
GROUP BY customer_id
""")
behavioral_patterns = customer_segments.join(rfm_analysis, "customer_id").select(
"customer_id", "segment", "avg_spending", "visit_frequency",
"recency_score", "frequency_score", "monetary_score",
"preferred_categories", "customer_lifespan"
)
return behavioral_patterns.collect()
基于大数据的超市销售数据统计分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
