💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的城镇居民食品消费量数据分析与可视化系统介绍
《城镇居民食品消费量数据分析与可视化系统》是一套基于大数据技术架构的综合性数据分析平台，采用Hadoop+Spark大数据框架作为核心处理引擎，支持Python+Django和Java+Spring Boot两套完整的技术实现方案。系统利用Hadoop分布式文件系统HDFS进行海量数据存储，通过Spark和Spark SQL实现高效的数据处理与分析计算，结合Pandas、NumPy等数据科学库完成复杂的统计分析任务。前端采用Vue+ElementUI构建现代化的用户界面，集成Echarts图表库实现丰富的数据可视化展示效果，配合HTML、CSS、JavaScript、jQuery等技术确保良好的用户体验。系统功能涵盖完整的数据管理流程，包括系统首页、个人中心、用户管理等基础模块，以及食品消费数据管理、消费者趋势分析、消费数据统计分析、食品品类对比分析、区域消费差异分析、年度消费趋势分析等专业分析功能模块，通过MySQL数据库保障数据的可靠存储与快速查询。整个系统架构完整、技术先进，能够有效处理城镇居民食品消费的海量数据，为相关决策提供科学的数据支撑和直观的可视化分析结果，是学习和掌握大数据技术的理想实战项目。
基于大数据的城镇居民食品消费量数据分析与可视化系统演示视频
基于大数据的城镇居民食品消费量数据分析与可视化系统演示图片
基于大数据的城镇居民食品消费量数据分析与可视化系统代码展示
# 1. 消费数据统计分析功能 - 核心业务处理函数
def consumption_data_analysis(self, request):
# 获取查询参数
start_date = request.GET.get('start_date')
end_date = request.GET.get('end_date')
region_id = request.GET.get('region_id')
# 构建Spark SQL查询语句
spark_sql = f"""
SELECT
food_category,
region_name,
AVG(consumption_amount) as avg_consumption,
SUM(consumption_amount) as total_consumption,
COUNT(*) as record_count,
STDDEV(consumption_amount) as consumption_stddev
FROM consumption_data
WHERE consumption_date BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'
AND region_id = {region_id}
GROUP BY food_category, region_name
ORDER BY total_consumption DESC
"""
# 使用Spark执行分析
spark_result = spark.sql(spark_sql)
consumption_stats = spark_result.collect()
# 计算同比增长率
previous_year_data = self.get_previous_year_data(start_date, end_date, region_id)
growth_rates = {}
for current_record in consumption_stats:
category = current_record['food_category']
current_total = current_record['total_consumption']
previous_total = previous_year_data.get(category, 0)
if previous_total > 0:
growth_rate = ((current_total - previous_total) / previous_total) * 100
growth_rates[category] = round(growth_rate, 2)
else:
growth_rates[category] = 0
# 使用Pandas进行深度统计分析
df = pd.DataFrame([row.asDict() for row in consumption_stats])
# 计算分位数和异常值检测
quantiles = df.groupby('food_category')['total_consumption'].quantile([0.25, 0.5, 0.75]).unstack()
iqr = quantiles[0.75] - quantiles[0.25]
outlier_threshold_upper = quantiles[0.75] + 1.5 * iqr
outlier_threshold_lower = quantiles[0.25] - 1.5 * iqr
# 识别异常消费数据
outliers = []
for _, row in df.iterrows():
category = row['food_category']
total_consumption = row['total_consumption']
if (total_consumption > outlier_threshold_upper[category] or
total_consumption < outlier_threshold_lower[category]):
outliers.append({
'category': category,
'region': row['region_name'],
'consumption': total_consumption,
'deviation_type': 'high' if total_consumption > outlier_threshold_upper[category] else 'low'
})
return {
'statistics': consumption_stats,
'growth_rates': growth_rates,
'quantiles': quantiles.to_dict(),
'outliers': outliers,
'analysis_summary': {
'total_categories': len(df['food_category'].unique()),
'max_consumption_category': df.loc[df['total_consumption'].idxmax(), 'food_category'],
'avg_consumption_all': df['total_consumption'].mean()
}
}
基于大数据的城镇居民食品消费量数据分析与可视化系统文档展示
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