💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙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
商店销售数据分析与可视化系统-系统功能
基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统是一套专门针对零售业销售数据进行深度挖掘和可视化展示的综合性平台，该系统采用Hadoop分布式存储框架结合Spark大数据处理引擎作为核心技术架构，能够高效处理海量的商店销售数据并进行实时分析。系统后端采用Django框架进行开发，前端基于Vue+ElementUI+Echarts技术栈构建交互界面，通过MySQL数据库存储结构化数据，利用Spark SQL、Pandas、NumPy等工具进行数据处理和分析计算。功能方面，系统围绕四个核心维度展开深入分析：整体销售业绩分析维度包含月度销售趋势、季度业绩对比、周期性销售规律及成本收入关系分析；商品维度深度分析涵盖畅销商品排行、高利润商品识别、产品类别贡献度统计以及基于帕累托法则的ABC价值商品分类；区域与门店维度分析实现各省份销售对比、重点城市排名、明星门店识别及门店平均交易额计算；消费行为及关联规则分析则通过区域商品偏好挖掘、购物篮关联规则发现、客单价分布统计和节假日销售表现评估，为商家提供精准的数据洞察和决策支持，帮助零售企业优化库存管理、制定营销策略、提升运营效率。
商店销售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
商店销售数据分析与可视化系统-背景意义
选题背景
随着新零售时代的全面到来，商店销售数据呈现出爆炸式增长态势。据国家统计局发布的数据显示，2023年全国社会消费品零售总额达到47.15万亿元，同比增长7.2%，其中实体零售门店数量已超过800万家，每天产生的交易记录数以亿计。与此同时，中国连锁经营协会调研报告指出，超过85%的零售企业正面临着数据孤岛和分析能力不足的困境，传统的数据处理方式已无法满足海量销售数据的实时分析需求。艾瑞咨询发布的《中国零售数字化转型研究报告》显示，采用大数据分析技术的零售企业在销售预测准确率上提升了35%，库存周转率改善了28%，但目前仅有不到30%的中小型零售企业具备完善的数据分析体系。在这种背景下，构建一套基于大数据技术的商店销售数据分析与可视化系统变得尤为迫切，这不仅是零售行业数字化转型的必然要求，也是提升企业竞争力的关键所在。
选题意义
本课题具有深远的理论价值和广泛的实际应用意义。从技术层面来看，该系统将Hadoop分布式存储与Spark大数据处理技术相结合，为零售行业提供了一套完整的大数据解决方案，丰富了大数据技术在商业领域的应用实践，推动了相关技术的进一步发展和完善。从商业价值角度分析，系统通过四个维度16项深度分析功能，能够帮助零售企业准确识别销售趋势、发现畅销产品、优化库存配置、制定精准营销策略，预计可为企业节约15-25%的运营成本，提升20-30%的销售转化率。对于零售行业而言，该系统为中小型商店提供了低成本、高效率的数据分析工具，打破了大数据技术应用的门槛，促进了整个行业的数字化升级。从社会意义来说，通过优化商品配置和提升服务效率，该系统能够更好地满足消费者多样化需求，推动消费结构升级，为构建现代化经济体系贡献力量。同时，该研究成果也为相关专业学生提供了宝贵的实践参考，具有重要的教育推广价值。
商店销售数据分析与可视化系统-演示视频
商店销售数据分析与可视化系统-演示图片
商店销售数据分析与可视化系统-代码展示
def monthly_sales_trend_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
start_date = data.get('start_date')
end_date = data.get('end_date')
spark = SparkSession.builder.appName("MonthlySalesAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sales_db").option("dbtable", "sales_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_filtered = df.filter((df.stat_date >= start_date) & (df.stat_date <= end_date))
df_with_month = df_filtered.withColumn("month", date_format(col("stat_date"), "yyyy-MM"))
monthly_stats = df_with_month.groupBy("month").agg(sum("sale_rev").alias("total_revenue"), sum("sale_cost").alias("total_cost"), (sum("sale_rev") - sum("sale_cost")).alias("total_profit"))
monthly_stats_ordered = monthly_stats.orderBy("month")
result_data = monthly_stats_ordered.collect()
monthly_data = []
for row in result_data:
monthly_data.append({
'month': row['month'],
'revenue': float(row['total_revenue']),
'cost': float(row['total_cost']),
'profit': float(row['total_profit']),
'profit_rate': round((float(row['total_profit']) / float(row['total_revenue']) * 100), 2)
})
trend_analysis = []
for i in range(1, len(monthly_data)):
revenue_growth = ((monthly_data[i]['revenue'] - monthly_data[i-1]['revenue']) / monthly_data[i-1]['revenue']) * 100
profit_growth = ((monthly_data[i]['profit'] - monthly_data[i-1]['profit']) / monthly_data[i-1]['profit']) * 100
trend_analysis.append({
'month': monthly_data[i]['month'],
'revenue_growth_rate': round(revenue_growth, 2),
'profit_growth_rate': round(profit_growth, 2)
})
spark.stop()
return JsonResponse({
'status': 'success',
'monthly_data': monthly_data,
'trend_analysis': trend_analysis,
'summary': {
'total_months': len(monthly_data),
'avg_monthly_revenue': round(sum([item['revenue'] for item in monthly_data]) / len(monthly_data), 2),
'avg_monthly_profit': round(sum([item['profit'] for item in monthly_data]) / len(monthly_data), 2)
}
})
def top_selling_products_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
top_count = data.get('top_count', 10)
start_date = data.get('start_date')
end_date = data.get('end_date')
spark = SparkSession.builder.appName("TopSellingProducts").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sales_db").option("dbtable", "sales_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_filtered = df.filter((df.stat_date >= start_date) & (df.stat_date <= end_date))
product_stats = df_filtered.groupBy("prod_name", "prod_type").agg(sum("sale_rev").alias("total_revenue"), sum("sale_qty").alias("total_quantity"), sum("sale_cost").alias("total_cost"), count("doc_code").alias("transaction_count"))
product_stats_with_profit = product_stats.withColumn("total_profit", col("total_revenue") - col("total_cost")).withColumn("profit_margin", (col("total_revenue") - col("total_cost")) / col("total_revenue") * 100)
top_products_by_revenue = product_stats_with_profit.orderBy(desc("total_revenue")).limit(top_count)
top_products_by_quantity = product_stats_with_profit.orderBy(desc("total_quantity")).limit(top_count)
top_products_by_profit = product_stats_with_profit.orderBy(desc("total_profit")).limit(top_count)
revenue_results = top_products_by_revenue.collect()
quantity_results = top_products_by_quantity.collect()
profit_results = top_products_by_profit.collect()
revenue_ranking = []
for idx, row in enumerate(revenue_results, 1):
revenue_ranking.append({
'rank': idx,
'product_name': row['prod_name'],
'product_type': row['prod_type'],
'total_revenue': float(row['total_revenue']),
'total_quantity': int(row['total_quantity']),
'total_profit': float(row['total_profit']),
'profit_margin': round(float(row['profit_margin']), 2),
'transaction_count': int(row['transaction_count']),
'avg_price_per_unit': round(float(row['total_revenue']) / int(row['total_quantity']), 2)
})
quantity_ranking = []
for idx, row in enumerate(quantity_results, 1):
quantity_ranking.append({
'rank': idx,
'product_name': row['prod_name'],
'product_type': row['prod_type'],
'total_quantity': int(row['total_quantity']),
'total_revenue': float(row['total_revenue']),
'avg_price_per_unit': round(float(row['total_revenue']) / int(row['total_quantity']), 2)
})
profit_ranking = []
for idx, row in enumerate(profit_results, 1):
profit_ranking.append({
'rank': idx,
'product_name': row['prod_name'],
'product_type': row['prod_type'],
'total_profit': float(row['total_profit']),
'profit_margin': round(float(row['profit_margin']), 2),
'total_revenue': float(row['total_revenue'])
})
spark.stop()
return JsonResponse({
'status': 'success',
'top_products_by_revenue': revenue_ranking,
'top_products_by_quantity': quantity_ranking,
'top_products_by_profit': profit_ranking,
'analysis_period': {'start_date': start_date, 'end_date': end_date}
})
def regional_store_performance_analysis(request):
if request.method == 'POST':
data = json.loads(request.body)
analysis_type = data.get('analysis_type', 'province')
start_date = data.get('start_date')
end_date = data.get('end_date')
spark = SparkSession.builder.appName("RegionalStoreAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sales_db").option("dbtable", "sales_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_filtered = df.filter((df.stat_date >= start_date) & (df.stat_date <= end_date))
if analysis_type == 'province':
regional_stats = df_filtered.groupBy("province").agg(sum("sale_rev").alias("total_revenue"), sum("sale_cost").alias("total_cost"), sum("sale_qty").alias("total_quantity"), countDistinct("store_name").alias("store_count"), countDistinct("doc_code").alias("transaction_count"))
elif analysis_type == 'city':
regional_stats = df_filtered.groupBy("province", "city").agg(sum("sale_rev").alias("total_revenue"), sum("sale_cost").alias("total_cost"), sum("sale_qty").alias("total_quantity"), countDistinct("store_name").alias("store_count"), countDistinct("doc_code").alias("transaction_count"))
else:
regional_stats = df_filtered.groupBy("province", "city", "store_name").agg(sum("sale_rev").alias("total_revenue"), sum("sale_cost").alias("total_cost"), sum("sale_qty").alias("total_quantity"), countDistinct("doc_code").alias("transaction_count"))
regional_stats_with_metrics = regional_stats.withColumn("total_profit", col("total_revenue") - col("total_cost")).withColumn("profit_margin", (col("total_revenue") - col("total_cost")) / col("total_revenue") * 100)
if analysis_type != 'store':
regional_stats_with_metrics = regional_stats_with_metrics.withColumn("avg_revenue_per_store", col("total_revenue") / col("store_count")).withColumn("avg_transaction_per_store", col("transaction_count") / col("store_count"))
else:
regional_stats_with_metrics = regional_stats_with_metrics.withColumn("avg_transaction_value", col("total_revenue") / col("transaction_count"))
regional_performance = regional_stats_with_metrics.orderBy(desc("total_revenue"))
results = regional_performance.collect()
performance_data = []
for row in results:
if analysis_type == 'province':
performance_data.append({
'region': row['province'],
'total_revenue': float(row['total_revenue']),
'total_profit': float(row['total_profit']),
'profit_margin': round(float(row['profit_margin']), 2),
'store_count': int(row['store_count']),
'transaction_count': int(row['transaction_count']),
'avg_revenue_per_store': round(float(row['avg_revenue_per_store']), 2),
'avg_transaction_per_store': round(float(row['avg_transaction_per_store']), 2)
})
elif analysis_type == 'city':
performance_data.append({
'province': row['province'],
'city': row['city'],
'total_revenue': float(row['total_revenue']),
'total_profit': float(row['total_profit']),
'profit_margin': round(float(row['profit_margin']), 2),
'store_count': int(row['store_count']),
'avg_revenue_per_store': round(float(row['avg_revenue_per_store']), 2)
})
else:
performance_data.append({
'province': row['province'],
'city': row['city'],
'store_name': row['store_name'],
'total_revenue': float(row['total_revenue']),
'total_profit': float(row['total_profit']),
'profit_margin': round(float(row['profit_margin']), 2),
'transaction_count': int(row['transaction_count']),
'avg_transaction_value': round(float(row['avg_transaction_value']), 2)
})
total_revenue = sum([item['total_revenue'] for item in performance_data])
for item in performance_data:
item['revenue_contribution_rate'] = round((item['total_revenue'] / total_revenue) * 100, 2)
spark.stop()
return JsonResponse({
'status': 'success',
'performance_data': performance_data,
'analysis_type': analysis_type,
'summary': {
'total_regions': len(performance_data),
'total_revenue': round(total_revenue, 2),
'analysis_period': {'start_date': start_date, 'end_date': end_date}
}
})
商店销售数据分析与可视化系统-结语
💕💕
💟💟如果大家有任何疑虑，欢迎在下方位置详细交流，也可以在主页联系我。
