基于大数据的商店购物趋势分析系统：2026年计算机毕设选题推荐，Hadoop+Spark助力

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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

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商店购物趋势分析与可视化系统介绍

《基于大数据的商店购物趋势分析系统：2026年计算机毕设选题推荐，Hadoop+Spark助力》 本系统是一个专注于商店购物趋势分析与可视化的高效解决方案，旨在为计算机专业的同学提供一个极具价值的毕设选题方向。系统以大数据技术为核心，采用 Hadoop 分布式存储和 Spark 高效计算框架，能够快速处理海量购物数据，精准挖掘购物趋势。在开发语言上，支持 Python 和 Java 两种版本，分别搭配 Django 和 Spring Boot 后端框架，满足不同同学的编程习惯。前端则通过 Vue、ElementUI 等技术，结合 Echarts 实现数据的动态可视化展示，直观呈现消费行为、客户画像、客户价值以及销售业绩等多维度分析结果。系统还配备完善的后台管理功能，涵盖用户管理、数据管理以及数据大屏定制等，方便进行系统维护和数据更新。无论是从技术学习角度，还是从实际应用价值来看，这都是一个极具潜力的毕设选题，能够帮助同学们深入掌握大数据技术在商业领域的应用，同时为未来的职业发展打下坚实基础。

商店购物趋势分析与可视化系统演示视频

演示视频

商店购物趋势分析与可视化系统演示图片

商店购物趋势分析与可视化系统代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, sum, count, desc, row_number
from pyspark.sql.window import Window

# 初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Store Shopping Trend Analysis") \
    .getOrCreate()

# 消费行为分析
def analyze_consumer_behavior(data):
    # 计算每个用户的平均消费金额
    avg_purchase_amount = data.groupBy("user_id").agg(avg("purchase_amount").alias("avg_purchase_amount"))
    # 计算每个用户的购买频率
    purchase_frequency = data.groupBy("user_id").agg(count("purchase_id").alias("purchase_frequency"))
    # 合并平均消费金额和购买频率
    consumer_behavior = avg_purchase_amount.join(purchase_frequency, "user_id")
    return consumer_behavior

# 客户画像分析
def analyze_customer_profile(data):
    # 计算每个客户的年龄分布
    age_distribution = data.groupBy("age_group").agg(count("user_id").alias("count"))
    # 计算每个客户的性别分布
    gender_distribution = data.groupBy("gender").agg(count("user_id").alias("count"))
    # 计算每个客户的地区分布
    region_distribution = data.groupBy("region").agg(count("user_id").alias("count"))
    # 合并客户画像信息
    customer_profile = age_distribution.unionByName(gender_distribution).unionByName(region_distribution)
    return customer_profile

# 销售业绩分析
def analyze_sales_performance(data):
    # 按月份计算销售总额
    monthly_sales = data.withColumn("month", col("purchase_date").substr(1, 7)) \
                        .groupBy("month").agg(sum("purchase_amount").alias("total_sales"))
    # 按产品类别计算销售总额
    product_sales = data.groupBy("product_category").agg(sum("purchase_amount").alias("total_sales"))
    # 按地区计算销售总额
    region_sales = data.groupBy("region").agg(sum("purchase_amount").alias("total_sales"))
    # 合并销售业绩信息
    sales_performance = monthly_sales.unionByName(product_sales).unionByName(region_sales)
    return sales_performance

# 示例数据加载（假设数据已经加载到 DataFrame 中）
# data = spark.read.csv("path/to/your/data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 调用核心功能函数
# consumer_behavior = analyze_consumer_behavior(data)
# customer_profile = analyze_customer_profile(data)
# sales_performance = analyze_sales_performance(data)

# 展示结果
# consumer_behavior.show()
# customer_profile.show()
# sales_performance.show()

# 停止 SparkSession
# spark.stop()

商店购物趋势分析与可视化系统文档展示

💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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