毕业季只剩3个月，没掌握基于大数据的全球电商供应链系统可能毕不了业

💖💖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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全球电子商务供应链数据分析系统介绍

《基于大数据的全球电子商务供应链数据分析系统》是一款专为电子商务领域设计的高效数据分析工具。本系统采用先进的大数据技术框架，包括 Hadoop 和 Spark，能够快速处理海量供应链数据，确保数据的高效存储与分析。系统支持 Python 和 Java 两种开发语言，以及 Django 和 Spring Boot 两种后端框架，前端则采用 Vue、Element UI 等技术，为用户提供流畅的交互体验。在功能方面，系统涵盖了系统首页、销售数据分析、库存健康分析、市场表现分析、产品组合分析、供应链成本分析以及可视化大屏等多个模块，同时配备后台首页、用户管理和供应链数据管理等功能，全方位满足用户对电商供应链数据的分析与管理需求。通过集成 Hadoop、HDFS、Spark SQL 等详细技术点，以及 MySQL 数据库，本系统能够精准地为用户提供数据支持，助力电子商务企业优化供应链管理，提升运营效率。

全球电子商务供应链数据分析系统演示视频

演示视频

全球电子商务供应链数据分析系统演示图片

全球电子商务供应链数据分析系统代码展示

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

# 初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("GlobalECommerceSupplyChainAnalysis").getOrCreate()

# 读取销售数据
sales_data = spark.read.csv("hdfs://path/to/sales_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 读取库存数据
inventory_data = spark.read.csv("hdfs://path/to/inventory_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 读取市场表现数据
market_data = spark.read.csv("hdfs://path/to/market_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 销售数据分析
# 计算每个产品的总销售额和平均销售额
sales_analysis = sales_data.groupBy("product_id").agg(
    sum("sales_amount").alias("total_sales"),
    avg("sales_amount").alias("average_sales")
).orderBy(desc("total_sales"))

# 保存销售数据分析结果
sales_analysis.write.csv("hdfs://path/to/sales_analysis_results", header=True)

# 库存健康分析
# 计算每个产品的库存水平和库存周转率
inventory_analysis = inventory_data.groupBy("product_id").agg(
    sum("stock_quantity").alias("total_stock"),
    avg("stock_quantity").alias("average_stock"),
    sum("sales_amount").alias("total_sales")
).withColumn("inventory_turnover", col("total_sales") / col("total_stock"))

# 保存库存健康分析结果
inventory_analysis.write.csv("hdfs://path/to/inventory_analysis_results", header=True)

# 市场表现分析
# 计算每个产品的市场占有率和市场份额变化
market_analysis = market_data.groupBy("product_id").agg(
    sum("market_sales").alias("total_market_sales"),
    avg("market_sales").alias("average_market_sales"),
    sum("sales_amount").alias("total_sales")
).withColumn("market_share", col("total_sales") / col("total_market_sales"))

# 保存市场表现分析结果
market_analysis.write.csv("hdfs://path/to/market_analysis_results", header=True)

# 停止 SparkSession
spark.stop()

全球电子商务供应链数据分析系统文档展示

💖💖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