💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
基于大数据的商店销售数据分析系统介绍
基于大数据的商店销售数据分析系统采用Hadoop+Spark大数据技术栈构建，运用Python开发语言结合Django后端框架，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术实现数据可视化展示。系统通过HDFS分布式文件系统存储海量销售数据，利用Spark SQL进行高效的数据查询和分析处理，结合Pandas、NumPy等数据科学库实现深度数据挖掘。系统包含系统首页、用户中心、商店销售数据管理、整体销售业绩分析、商品维度深度分析、区域门店业绩分析、用户消费行为分析以及系统公告等八大核心功能模块。通过大数据技术对商店销售数据进行多维度分析，为商店经营决策提供数据支撑，同时展现了Hadoop生态系统在实际业务场景中的应用价值，体现了现代大数据技术在传统零售业数据处理和分析中的重要作用。
基于大数据的商店销售数据分析系统演示视频
基于大数据的商店销售数据分析系统演示图片
基于大数据的商店销售数据分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
spark = SparkSession.builder.appName("StoreDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
class SalesPerformanceAnalysis(View):
def post(self, request):
sales_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/store_db").option("dbtable", "sales_records").option("user", "root").option("password", "password").load()
monthly_sales = sales_df.groupBy(date_format(col("sale_date"), "yyyy-MM").alias("month")).agg(
sum("amount").alias("total_amount"),
count("*").alias("order_count"),
avg("amount").alias("avg_amount"),
countDistinct("customer_id").alias("customer_count")
).orderBy("month")
quarterly_stats = sales_df.withColumn("quarter", concat(year("sale_date"), lit("-Q"), quarter("sale_date"))).groupBy("quarter").agg(
sum("amount").alias("quarter_sales"),
count("*").alias("quarter_orders"),
(sum("amount") - lag("amount").over(Window.partitionBy().orderBy("quarter"))) / lag("amount").over(Window.partitionBy().orderBy("quarter")) * 100).alias("growth_rate")
)
yearly_trend = sales_df.groupBy(year("sale_date").alias("year")).agg(
sum("amount").alias("yearly_sales"),
count("*").alias("yearly_orders"),
avg("amount").alias("yearly_avg")
).orderBy("year")
performance_summary = sales_df.agg(
sum("amount").alias("total_revenue"),
count("*").alias("total_orders"),
countDistinct("customer_id").alias("unique_customers"),
max("amount").alias("max_order_value"),
min("amount").alias("min_order_value")
).collect()[0]
monthly_pandas = monthly_sales.toPandas()
monthly_growth = monthly_pandas['total_amount'].pct_change() * 100
monthly_pandas['growth_rate'] = monthly_growth.fillna(0)
result_data = {
'monthly_data': monthly_pandas.to_dict('records'),
'quarterly_data': quarterly_stats.toPandas().to_dict('records'),
'yearly_data': yearly_trend.toPandas().to_dict('records'),
'summary_stats': performance_summary.asDict()
}
return JsonResponse(result_data)
class ProductDimensionAnalysis(View):
def post(self, request):
product_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/store_db").option("dbtable", "sales_records").option("user", "root").option("password", "password").load()
category_analysis = product_df.groupBy("product_category").agg(
sum("amount").alias("category_revenue"),
count("*").alias("category_orders"),
avg("amount").alias("category_avg"),
countDistinct("product_id").alias("product_variety")
).orderBy(desc("category_revenue"))
product_ranking = product_df.groupBy("product_id", "product_name").agg(
sum("amount").alias("product_revenue"),
count("*").alias("product_sales_count"),
avg("amount").alias("product_avg_price")
).orderBy(desc("product_revenue")).limit(20)
seasonal_pattern = product_df.withColumn("season",
when(month("sale_date").isin([3,4,5]), "Spring")
.when(month("sale_date").isin([6,7,8]), "Summer")
.when(month("sale_date").isin([9,10,11]), "Autumn")
.otherwise("Winter")
).groupBy("season", "product_category").agg(
sum("amount").alias("seasonal_sales"),
count("*").alias("seasonal_orders")
).orderBy("season", desc("seasonal_sales"))
price_segment_analysis = product_df.withColumn("price_segment",
when(col("amount") < 50, "Low")
.when((col("amount") >= 50) & (col("amount") < 200), "Medium")
.when((col("amount") >= 200) & (col("amount") < 500), "High")
.otherwise("Premium")
).groupBy("price_segment").agg(
count("*").alias("segment_count"),
sum("amount").alias("segment_revenue"),
avg("amount").alias("segment_avg")
)
inventory_turnover = product_df.groupBy("product_id").agg(
sum("quantity").alias("total_sold"),
countDistinct("sale_date").alias("sales_days"),
(sum("quantity") / countDistinct("sale_date")).alias("daily_turnover")
).filter(col("sales_days") > 30)
product_correlation = product_df.groupBy("customer_id").agg(
collect_list("product_category").alias("purchased_categories")
).select(explode(col("purchased_categories")).alias("category1"), col("purchased_categories")).select("category1", explode(col("purchased_categories")).alias("category2")).filter(col("category1") != col("category2")).groupBy("category1", "category2").count().orderBy(desc("count"))
result_data = {
'category_stats': category_analysis.toPandas().to_dict('records'),
'top_products': product_ranking.toPandas().to_dict('records'),
'seasonal_trends': seasonal_pattern.toPandas().to_dict('records'),
'price_segments': price_segment_analysis.toPandas().to_dict('records'),
'inventory_analysis': inventory_turnover.toPandas().to_dict('records')[:10],
'product_associations': product_correlation.toPandas().to_dict('records')[:15]
}
return JsonResponse(result_data)
class CustomerBehaviorAnalysis(View):
def post(self, request):
customer_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/store_db").option("dbtable", "sales_records").option("user", "root").option("password", "password").load()
customer_segments = customer_df.groupBy("customer_id").agg(
sum("amount").alias("total_spent"),
count("*").alias("purchase_frequency"),
avg("amount").alias("avg_order_value"),
datediff(max("sale_date"), min("sale_date")).alias("customer_lifespan"),
countDistinct("product_category").alias("category_diversity")
)
rfm_analysis = customer_segments.withColumn("recency_score",
when(col("customer_lifespan") <= 30, 5)
.when(col("customer_lifespan") <= 90, 4)
.when(col("customer_lifespan") <= 180, 3)
.when(col("customer_lifespan") <= 365, 2)
.otherwise(1)
).withColumn("frequency_score",
when(col("purchase_frequency") >= 20, 5)
.when(col("purchase_frequency") >= 10, 4)
.when(col("purchase_frequency") >= 5, 3)
.when(col("purchase_frequency") >= 2, 2)
.otherwise(1)
).withColumn("monetary_score",
when(col("total_spent") >= 1000, 5)
.when(col("total_spent") >= 500, 4)
.when(col("total_spent") >= 200, 3)
.when(col("total_spent") >= 50, 2)
.otherwise(1)
)
customer_value_segments = rfm_analysis.withColumn("customer_value",
when((col("recency_score") >= 4) & (col("frequency_score") >= 4) & (col("monetary_score") >= 4), "Champions")
.when((col("recency_score") >= 3) & (col("frequency_score") >= 3) & (col("monetary_score") >= 3), "Loyal Customers")
.when((col("recency_score") >= 3) & (col("frequency_score") <= 2), "Potential Loyalists")
.when((col("recency_score") <= 2) & (col("frequency_score") >= 3), "At Risk")
.otherwise("Others")
).groupBy("customer_value").agg(
count("*").alias("segment_count"),
avg("total_spent").alias("avg_spent"),
avg("purchase_frequency").alias("avg_frequency")
)
purchase_patterns = customer_df.withColumn("hour_of_day", hour("sale_time")).withColumn("day_of_week", dayofweek("sale_date")).groupBy("hour_of_day", "day_of_week").agg(
count("*").alias("transaction_count"),
sum("amount").alias("hourly_revenue")
).orderBy("day_of_week", "hour_of_day")
customer_retention = customer_df.withColumn("purchase_month", date_format("sale_date", "yyyy-MM")).groupBy("customer_id", "purchase_month").agg(count("*").alias("monthly_purchases")).groupBy("purchase_month").agg(
countDistinct("customer_id").alias("active_customers")
).withColumn("retention_rate",
lag("active_customers").over(Window.orderBy("purchase_month")) / col("active_customers") * 100
)
churn_prediction = customer_segments.withColumn("days_since_last_purchase",
datediff(current_date(), max("sale_date"))
).withColumn("churn_risk",
when(col("days_since_last_purchase") > 180, "High Risk")
.when(col("days_since_last_purchase") > 90, "Medium Risk")
.otherwise("Low Risk")
).groupBy("churn_risk").count()
result_data = {
'customer_segments': customer_value_segments.toPandas().to_dict('records'),
'purchase_patterns': purchase_patterns.toPandas().to_dict('records'),
'retention_analysis': customer_retention.toPandas().to_dict('records'),
'churn_analysis': churn_prediction.toPandas().to_dict('records'),
'segment_overview': rfm_analysis.describe().toPandas().to_dict('records')
}
return JsonResponse(result_data)
基于大数据的商店销售数据分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙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 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
