26届毕设选题推荐 基于大数据的零售客户购物行为分析与个性化推荐系统 基于hadoop的客户订单数据分析结果交互式可视化工具

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💕💕作者：计算机源码社 💕💕个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Spark、hadoop、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

1、研究背景

  随着大数据时代的到来，企业面临着海量的客户购物订单数据，如何从这些数据中提取有价值的信息，优化营销策略，提高客户满意度，成为了企业待解决的问题。传统的数据分析方法已经无法满足现代企业的需求，因此，开发一个基于大数据的零售客户购物行为分析与个性化推荐系统显得尤为重要。该系统利用Python、大数据、Spark、Hadoop等先进技术，结合Vue、Echarts等前端可视化工具，以及MySQL数据库，旨在实现对客户购物订单数据的高效处理和深度分析，帮助企业更好地理解客户需求，优化产品和服务。

2、研究目的和意义

  基于大数据的零售客户购物行为分析与个性化推荐系统的主要目的是通过集成和分析客户购物订单数据，为企业提供深入的洞察和决策支持，系统通过数据挖掘和机器学习技术，能够识别高价值客户，分析客户价值分层，以及预测新老客户的月度贡献趋势。系统还提供了产品关联规则分析、销售市场分布分析、区域市场分析等功能，帮助企业优化产品组合，制定更有效的市场策略。通过这些功能，企业可以更精准地定位目标客户群体，提升营销活动的针对性和效果，从而实现销售业绩的增长。

  开发基于大数据的零售客户购物行为分析与个性化推荐系统具有重要的现实意义，它能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，提高数据处理的效率和准确性。通过可视化展示，企业可以更直观地理解数据背后的趋势和模式，从而做出更明智的业务决策。系统还能够支持企业进行客户细分和个性化营销，提高客户满意度和忠诚度。通过持续的数据分析和优化，企业可以不断调整和改进其业务流程，提高运营效率，增强市场竞争力。

3、系统研究内容

  基于大数据的零售客户购物行为分析与个性化推荐系统的开发内容包括但不限于以下几个核心功能模块：

  1. 高价值客户排行分析，通过RFM模型对客户进行价值分层，识别出最有价值的客户群体；
  2. 月度销售与利润趋势分析，展示企业销售和利润随时间的变化趋势，帮助企业了解业务发展状况；
  3. 新老客户销售贡献月度趋势分析，比较新老客户对销售的贡献，为营销策略提供依据；
  4. 各销售大区贡献分析，展示不同区域的销售和利润贡献，帮助企业优化区域市场策略；
  5. 产品关联规则分析，通过关联规则挖掘产品之间的关联性，优化产品组合和推荐策略；
  6. 销售市场分布分析和区域市场分析，帮助企业了解市场分布情况，制定更有针对性的市场策略。 这些功能模块共同构成了一个全面、高效的数据分析与可视化平台，为企业的决策提供强有力的支持。

4、系统页面设计

大屏1.png

大屏2.png

绩效分析.png

价值分析.png

价值分析2.png

市场分析.png

数据管理.png

销售分析.png

盈利分析.png

5、参考文献

[1]高海英,陈承欢.Python数据分析与可视化典型项目实战[M].人民邮电出版社:202407:313. [2]何煌,张良均.Hive大数据存储与处理[M].人民邮电出版社:202403:364. [3]代金辉,王梦恩,仲璇. 基于数据挖掘的电商平台订单的系统分析[J].商丘师范学院学报,2023,39(12):4-8. [4]刘均,王璐烽,刘海舒,等.Spark分布式处理实战[M].人民邮电出版社:202309:467. [5]吴琦.J电商公司配送中心作业流程仿真与优化研究[D].济南大学,2023.DOI:10.27166/d.cnki.gsdcc.2023.000983. [6]陈碧雪,戴小廷,褚玲妹. 基于数据挖掘的国际货代企业客户订单行为分析[J].科技和产业,2022,22(11):133-137. [7]祝锡永,张良均.大数据开发项目实践[M].人民邮电出版社:202209:261. [8]陆锡都,赵婷.网店开设与运营实战教程[M].人民邮电出版社:202206:466. [9]刘季青.城市智能停车数据管理系统和大数据处理的设计与实现[D].吉林大学,2022.DOI:10.27162/d.cnki.gjlin.2022.006730. [10]罗郑裳棋.搅拌装备订单数据管理软件设计与开发[D].华侨大学,2022.DOI:10.27155/d.cnki.ghqiu.2022.000514. [11]李中红.基于大数据的企业经营状况研究[D].兰州理工大学,2021.DOI:10.27206/d.cnki.ggsgu.2021.001427. [12]边家璇.景区运营管控系统的设计与实现[D].北京交通大学,2021.DOI:10.26944/d.cnki.gbfju.2021.002982. [13]李腾飞.基于大数据的人机谈判系统[D].广西师范大学,2021.DOI:10.27036/d.cnki.ggxsu.2021.000707. [14]张思思.基于大数据分析的差旅系统设计与实现[D].河北大学,2021.DOI:10.27103/d.cnki.ghebu.2021.000259. [15]周敏.SM烟草异型卷烟经济型分拣系统的设计与应用[D].南昌大学,2021.DOI:10.27232/d.cnki.gnchu.2021.001776. [16]耿新瑞.基于GPS数据的出租车高收入载客区域挖掘及影响因素分析[D].长安大学,2021.DOI:10.26976/d.cnki.gchau.2021.001745. [17]刘黎.基于网约车运行数据的城市交通可视分析方法研究[D].重庆大学,2021.DOI:10.27670/d.cnki.gcqdu.2021.003062. [18]格雷格·福斯,保罗·莫德曼.基于SAP的企业级实用数据分析[M].机械工业出版社:202101:436. [19]薛晖.一个企业销售数据管理与分析系统的设计与实现[D].东南大学,2020.DOI:10.27014/d.cnki.gdnau.2020.003919. [20]何佳慧.智能订单分析及物流延迟预测平台的设计与实现[D].北京交通大学,2020.DOI:10.26944/d.cnki.gbfju.2020.002393.

6、核心代码

# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("CustomerOrderAnalysis").getOrCreate()

# 读取购物订单数据
orders_df = spark.read.csv("orders.csv", header=True, inferSchema=True)

# 数据预处理：转换数据格式，准备关联规则分析
# 将订单数据转换为(商品, 1)的格式
cart_items = orders_df.select(explode(orders_df.items).alias("items")) \
    .select("items.product_id", "items.quantity") \
    .withColumn("quantity", col("quantity").cast("int")) \
    .filter(col("quantity") > 0)

# 关联规则分析：使用FPGrowth算法找出频繁项集
fpg = FPGrowth(itemsCol="items", minSupport=0.05, minConfidence=0.7)
model = fpg.fit(cart_items)

# 获取频繁项集
frequent_itemsets = model.freqItemsets.toPandas()

# 获取关联规则
rules = model.associationRules.toPandas()

# 可视化关联规则
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.barplot(x="confidence", y="antecedents", data=rules.sort_values(by="confidence", ascending=False).head(10))
plt.title("Top 10 Association Rules by Confidence")
plt.show()

# 客户价值分析：RFM模型
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# 计算RFM值
orders_df = orders_df.withColumn("total_amount", col("quantity") * col("price"))
rfm_df = orders_df.groupBy("customer_id").agg(
    sum("total_amount").alias("revenue"),
    max("last_order_date").alias("recency"),
    count("order_id").alias("frequency")
).withColumn("RFM", VectorAssembler().transform(rfm_df)["features"])

# 将RFM值转换为标准化分数
from pyspark.ml.feature import StandardScaler

scaler = StandardScaler(inputCol="RFM", outputCol="RFM_scaled")
rfm_scaled_df = scaler.fit(rfm_df).transform(rfm_df)

# 可视化RFM分析结果
rfm_scaled_df.select("customer_id", "RFM_scaled").toPandas().plot(kind="scatter", x="RFM_scaled", y="customer_id")
plt.title("RFM Analysis")
plt.show()

💕💕作者：计算机源码社 💕💕个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Spark、hadoop、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

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