喜欢喝奶茶？不如毕设走饮品方向！《基于大数据的全国饮品门店数据可视化分析系统》一定适合你！

一、个人简介

💖💖作者：计算机编程果茶熊 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，担任过编程老师，同时本人也热爱上课教学，擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等多个IT方向。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 计算机毕业设计选题 💕💕文末获取源码联系计算机编程果茶熊

二、系统介绍

大数据框架：Hadoop+Spark（Hive需要定制修改） 开发语言：Java+Python（两个版本都支持） 数据库：MySQL 后端框架：SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持） 前端：Vue+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 《基于大数据的全国饮品门店数据可视化分析系统》是一套运用现代大数据技术构建的综合性数据分析平台，该系统充分利用Hadoop分布式存储框架和Spark大数据处理引擎的强大计算能力，结合Python编程语言的数据处理优势，采用Django后端框架构建稳定的服务架构，前端使用Vue框架配合ElementUI组件库和Echarts数据可视化库，实现了对全国范围内饮品门店数据的深度挖掘与直观展示。系统核心功能涵盖个人中心管理、用户权限控制、饮品门店数据的增删改查操作、全国饮品门店数据大屏实时展示、品牌聚类关联分析、品牌竞争力多维度评估、品类市场格局深度剖析、价格与规模关联性分析以及系统配置管理等九大模块，通过HDFS分布式文件系统存储海量门店数据，运用Spark SQL进行高效的数据查询与统计分析，结合Pandas和NumPy库实现复杂的数据处理算法，将原始的门店信息转化为具有商业价值的洞察结果，为饮品行业的市场研究、竞争分析和战略决策提供了强有力的数据支撑，同时系统采用MySQL数据库确保数据的持久化存储和快速检索，整体架构设计充分体现了大数据技术在实际商业场景中的应用价值。

三、基于大数据的全国饮品门店数据可视化分析系统-视频解说

喜欢喝奶茶？不如毕设走饮品方向！《基于大数据的全国饮品门店数据可视化分析系统》一定适合你！

四、基于大数据的全国饮品门店数据可视化分析系统-功能展示

五、基于大数据的全国饮品门店数据可视化分析系统-代码展示

# 核心功能1：饮品门店数据管理 - 数据入库和查询处理
def manage_store_data(request):
    if request.method == 'POST':
        store_data = json.loads(request.body)
        store_name = store_data.get('store_name')
        brand_name = store_data.get('brand_name')
        address = store_data.get('address')
        longitude = float(store_data.get('longitude', 0))
        latitude = float(store_data.get('latitude', 0))
        price_range = store_data.get('price_range')
        category = store_data.get('category')
        
        # 数据验证和清洗
        if not all([store_name, brand_name, address]):
            return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '必填字段不能为空'})
        
        # 地址解析和区域划分
        province, city, district = parse_address(address)
        
        # 计算门店密度和竞争指数
        nearby_stores = DrinkStore.objects.filter(
            longitude__range=(longitude-0.01, longitude+0.01),
            latitude__range=(latitude-0.01, latitude+0.01)
        ).count()
        
        competition_index = calculate_competition_index(brand_name, province, city)
        
        # 保存到数据库
        store = DrinkStore.objects.create(
            store_name=store_name,
            brand_name=brand_name,
            address=address,
            province=province,
            city=city,
            district=district,
            longitude=longitude,
            latitude=latitude,
            price_range=price_range,
            category=category,
            nearby_count=nearby_stores,
            competition_index=competition_index,
            created_time=timezone.now()
        )
        
        # 同步到Hadoop HDFS
        hdfs_data = {
            'store_id': store.id,
            'store_name': store_name,
            'brand_name': brand_name,
            'province': province,
            'city': city,
            'longitude': longitude,
            'latitude': latitude,
            'price_range': price_range,
            'competition_index': competition_index
        }
        sync_to_hdfs('/drink_stores/data', hdfs_data)
        
        return JsonResponse({'status': 'success', 'store_id': store.id})

# 核心功能2：品牌聚类关联分析 - 基于Spark的大数据分析
def brand_clustering_analysis(request):
    from pyspark.sql import SparkSession
    from pyspark.ml.clustering import KMeans
    from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    # 初始化Spark会话
    spark = SparkSession.builder.appName("BrandClustering").getOrCreate()
    
    # 从HDFS读取门店数据
    df = spark.read.format("json").load("/drink_stores/data/*.json")
    
    # 数据预处理和特征工程
    price_mapping = {'低价': 1, '中价': 2, '高价': 3, '超高价': 4}
    df_processed = df.withColumn('price_numeric', 
        when(col('price_range') == '低价', 1)
        .when(col('price_range') == '中价', 2)
        .when(col('price_range') == '高价', 3)
        .otherwise(4)
    )
    
    # 计算品牌维度特征
    brand_features = df_processed.groupBy('brand_name').agg(
        count('store_id').alias('store_count'),
        avg('price_numeric').alias('avg_price'),
        countDistinct('province').alias('province_coverage'),
        countDistinct('city').alias('city_coverage'),
        avg('competition_index').alias('avg_competition'),
        avg('longitude').alias('avg_longitude'),
        avg('latitude').alias('avg_latitude')
    )
    
    # 特征向量化
    feature_cols = ['store_count', 'avg_price', 'province_coverage', 
                   'city_coverage', 'avg_competition']
    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol='features')
    brand_vector = assembler.transform(brand_features)
    
    # KMeans聚类分析
    kmeans = KMeans(k=5, featuresCol='features', predictionCol='cluster')
    model = kmeans.fit(brand_vector)
    clustered_brands = model.transform(brand_vector)
    
    # 计算品牌关联度矩阵
    brands_list = [row['brand_name'] for row in clustered_brands.select('brand_name').collect()]
    correlation_matrix = np.zeros((len(brands_list), len(brands_list)))
    
    for i, brand1 in enumerate(brands_list):
        for j, brand2 in enumerate(brands_list):
            if i != j:
                # 计算地理位置关联度
                geo_correlation = calculate_geo_correlation(brand1, brand2, df_processed)
                # 计算价格相似度
                price_correlation = calculate_price_correlation(brand1, brand2, df_processed)
                # 计算市场覆盖相似度
                coverage_correlation = calculate_coverage_correlation(brand1, brand2, df_processed)
                
                # 综合关联度计算
                correlation_matrix[i][j] = (geo_correlation * 0.4 + 
                                          price_correlation * 0.3 + 
                                          coverage_correlation * 0.3)
    
    # 生成聚类分析结果
    cluster_results = []
    for row in clustered_brands.collect():
        cluster_info = {
            'brand_name': row['brand_name'],
            'cluster_id': row['cluster'],
            'store_count': row['store_count'],
            'avg_price': round(row['avg_price'], 2),
            'market_coverage': row['province_coverage'],
            'competition_level': round(row['avg_competition'], 2)
        }
        cluster_results.append(cluster_info)
    
    spark.stop()
    return JsonResponse({'clusters': cluster_results, 'correlation_matrix': correlation_matrix.tolist()})

# 核心功能3：全国饮品门店数据大屏 - 实时数据统计和可视化
def dashboard_data_analysis(request):
    import pandas as pd
    from collections import defaultdict
    
    # 获取全国门店基础统计
    total_stores = DrinkStore.objects.count()
    total_brands = DrinkStore.objects.values('brand_name').distinct().count()
    total_provinces = DrinkStore.objects.values('province').distinct().count()
    
    # 省份门店分布统计
    province_distribution = DrinkStore.objects.values('province').annotate(
        store_count=Count('id'),
        brand_count=Count('brand_name', distinct=True)
    ).order_by('-store_count')
    
    # 品牌市场份额计算
    brand_market_share = DrinkStore.objects.values('brand_name').annotate(
        store_count=Count('id')
    ).order_by('-store_count')[:20]
    
    total_brand_stores = sum([item['store_count'] for item in brand_market_share])
    for item in brand_market_share:
        item['market_share'] = round((item['store_count'] / total_brand_stores) * 100, 2)
    
    # 价格区间分布分析
    price_distribution = DrinkStore.objects.values('price_range').annotate(
        count=Count('id')
    ).order_by('price_range')
    
    # 城市竞争激烈度分析
    city_competition = DrinkStore.objects.values('city', 'province').annotate(
        store_count=Count('id'),
        brand_count=Count('brand_name', distinct=True),
        avg_competition=Avg('competition_index')
    ).order_by('-avg_competition')[:15]
    
    # 月度增长趋势分析
    monthly_growth = []
    current_date = timezone.now()
    for i in range(12):
        month_start = current_date.replace(day=1) - relativedelta(months=i)
        month_end = month_start + relativedelta(months=1) - timedelta(days=1)
        month_stores = DrinkStore.objects.filter(
            created_time__range=[month_start, month_end]
        ).count()
        monthly_growth.append({
            'month': month_start.strftime('%Y-%m'),
            'new_stores': month_stores
        })
    
    monthly_growth.reverse()
    
    # 地理热点区域分析
    hotspot_analysis = []
    provinces = DrinkStore.objects.values_list('province', flat=True).distinct()
    
    for province in provinces:
        province_stores = DrinkStore.objects.filter(province=province)
        avg_density = province_stores.aggregate(Avg('nearby_count'))['nearby_count__avg'] or 0
        brand_diversity = province_stores.values('brand_name').distinct().count()
        
        hotspot_analysis.append({
            'province': province,
            'total_stores': province_stores.count(),
            'avg_density': round(avg_density, 2),
            'brand_diversity': brand_diversity,
            'hotspot_score': round((avg_density * 0.6 + brand_diversity * 0.4), 2)
        })
    
    hotspot_analysis = sorted(hotspot_analysis, key=lambda x: x['hotspot_score'], reverse=True)
    
    # 品类市场格局数据
    category_analysis = DrinkStore.objects.values('category').annotate(
        store_count=Count('id'),
        brand_count=Count('brand_name', distinct=True),
        avg_price=Avg('price_range')
    ).order_by('-store_count')
    
    dashboard_data = {
        'overview': {
            'total_stores': total_stores,
            'total_brands': total_brands,
            'total_provinces': total_provinces
        },
        'province_distribution': list(province_distribution),
        'brand_market_share': list(brand_market_share),
        'price_distribution': list(price_distribution),
        'city_competition': list(city_competition),
        'monthly_growth': monthly_growth,
        'hotspot_analysis': hotspot_analysis[:10],
        'category_analysis': list(category_analysis)
    }
    
    return JsonResponse(dashboard_data)

六、基于大数据的全国饮品门店数据可视化分析系统-文档展示

七、END

💛💛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 计算机毕业设计选题 💕💕文末获取源码联系计算机编程果茶熊