导师办公室里的对话：《基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统》毕设，用Hadoop+Spark轻松过关！

💖💖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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全球产品库存数据分析与可视化系统介绍

《基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统》是一款专为满足企业全球库存管理与分析需求而设计的高效系统。本系统利用先进的大数据技术框架，如 Hadoop 和 Spark，实现对海量库存数据的快速处理与分析。采用 Python 和 Java 两种开发语言，分别搭配 Django 和 Spring Boot 后端框架，满足不同技术背景用户的需求。前端采用 Vue、ElementUI 等技术，结合 Echarts 实现数据可视化，为用户提供直观易懂的库存数据展示。

系统功能丰富，涵盖系统首页、个人中心、库存价值分析、产品时效分析、仓储优化分析、销售风险分析等核心模块，以及系统介绍、公告和可视化大屏等辅助功能。通过 Hadoop 的分布式存储（HDFS）和 Spark 的高效计算能力，结合 Pandas、NumPy 等数据分析工具，系统能够精准地对全球产品库存数据进行深度分析，帮助企业优化库存管理，降低运营成本，提升决策效率。同时，MySQL 数据库确保数据存储的稳定性和安全性。无论是库存价值评估、时效监控，还是仓储优化和销售风险预警，本系统都能为用户提供全方位、智能化的解决方案，助力企业在全球市场中保持竞争优势。

全球产品库存数据分析与可视化系统演示视频

演示视频

全球产品库存数据分析与可视化系统演示图片

全球产品库存数据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, max, min

# 初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Global Product Inventory Analysis") \
    .getOrCreate()

# 1. 库存价值分析
def inventory_value_analysis(inventory_data):
    """
    分析库存价值，计算每个产品的总价值
    :param inventory_data: DataFrame，包含产品库存数据
    :return: DataFrame，包含每个产品的总价值
    """
    # 计算每个产品的总价值（单价 * 数量）
    inventory_value = inventory_data.withColumn("total_value", col("price") * col("quantity"))
    # 按产品分组，计算每个产品的总价值
    product_value_summary = inventory_value.groupBy("product_id").agg(sum("total_value").alias("total_value"))
    return product_value_summary

# 2. 产品时效分析
def product_timeliness_analysis(inventory_data):
    """
    分析产品的时效性，计算每个产品的平均时效
    :param inventory_data: DataFrame，包含产品库存数据
    :return: DataFrame，包含每个产品的平均时效
    """
    # 计算每个产品的平均时效
    product_timeliness = inventory_data.groupBy("product_id").agg(avg("days_to_expiry").alias("avg_days_to_expiry"))
    return product_timeliness

# 3. 仓储优化分析
def warehouse_optimization_analysis(inventory_data):
    """
    分析仓储优化，计算每个仓库的库存总量和价值
    :param inventory_data: DataFrame，包含产品库存数据
    :return: DataFrame，包含每个仓库的库存总量和价值
    """
    # 计算每个仓库的库存总量和总价值
    warehouse_summary = inventory_data.groupBy("warehouse_id") \
        .agg(sum("quantity").alias("total_quantity"), sum(col("price") * col("quantity")).alias("total_value"))
    return warehouse_summary

# 示例数据加载
inventory_data = spark.read.csv("path/to/inventory_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 调用核心功能
inventory_value_summary = inventory_value_analysis(inventory_data)
product_timeliness_summary = product_timeliness_analysis(inventory_data)
warehouse_optimization_summary = warehouse_optimization_analysis(inventory_data)

# 显示结果
inventory_value_summary.show()
product_timeliness_summary.show()
warehouse_optimization_summary.show()

# 停止 SparkSession
spark.stop()

全球产品库存数据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