💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙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！
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💕💕文末获取源码
餐饮服务许可证可视化分析系统-系统功能
《基于大数据的餐饮服务许可证数据可视化分析系统》是一套采用现代大数据技术栈构建的综合性数据分析平台，系统运用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎作为核心技术底座，通过HDFS实现海量餐饮许可证数据的分布式存储管理，利用Spark SQL和Pandas、NumPy等数据处理工具对餐饮服务许可证数据进行深度挖掘和分析。系统提供Python+Django和Java+Spring Boot两套完整的后端解决方案，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈打造现代化的可视化界面，支持MySQL数据库进行结构化数据存储。系统从空间地理、时间趋势、经营业态、企业画像四个核心维度对餐饮许可证数据进行全方位分析，包括各行政区餐饮企业数量分布与密度分析、热门商圈活力评估、连锁品牌与独立门店竞争格局、年度发展趋势监测、许可证有效状态统计、企业生命周期分析、热门餐饮经营项目排行、复合经营模式关联挖掘、餐饮企业命名文化分析、连锁品牌势力排行等多个分析功能模块，通过丰富的图表组件实现数据的直观展示，为餐饮行业监管部门、投资机构、创业者提供科学的数据决策支持，充分体现了大数据技术在传统行业数字化转型中的应用价值。
餐饮服务许可证可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
餐饮服务许可证可视化分析系统-背景意义
选题背景 餐饮服务行业作为国民经济的重要组成部分，近年来呈现出快速发展的态势。根据国家市场监督管理总局发布的数据显示，截至2024年，全国餐饮服务许可证持有企业数量已超过800万家，年增长率保持在15%以上，餐饮业营收规模突破5万亿元大关。伴随着城市化进程的加速推进和消费升级趋势的不断深化，餐饮市场呈现出业态多元化、分布区域化、经营模式复合化等显著特征。然而，传统的餐饮行业监管和市场分析主要依赖人工统计和简单的数据库查询，面对海量的许可证数据，缺乏有效的大数据处理和深度分析能力。监管部门难以及时掌握行业发展动态和区域分布特征，投资机构和创业者也无法准确把握市场机遇和竞争格局。在大数据时代背景下，如何运用Hadoop、Spark等先进的大数据技术对餐饮服务许可证数据进行深度挖掘和可视化分析，已成为推动餐饮行业数字化转型和精准监管的迫切需求。 选题意义 本课题的研究具有重要的理论价值和实践意义。从理论层面来看，该系统将大数据处理技术与传统餐饮行业监管数据相结合，探索了Hadoop分布式存储和Spark大数据分析在政务数据处理中的应用模式，为相关领域的技术研究提供了有价值的实践案例。从实际应用角度来看，系统能够为市场监管部门提供全面、及时、准确的行业监管数据支持，通过多维度的数据分析帮助监管者掌握餐饮企业的分布特征、发展趋势和潜在风险，提升监管效率和决策科学性。对于餐饮投资机构而言，系统提供的区域热力分析、业态趋势预测、竞争格局评估等功能，能够为投资决策提供数据依据，降低投资风险。创业者可以通过系统了解不同区域的市场饱和度、热门业态分布、许可证办理趋势等信息，为选址决策和业态定位提供科学指导。同时，系统采用的现代化技术架构和可视化展示方式，也为其他行业的数据分析系统建设提供了可借鉴的技术方案和实现思路。
餐饮服务许可证可视化分析系统-演示视频
餐饮服务许可证可视化分析系统-演示图片
餐饮服务许可证可视化分析系统-代码展示
def analyze_district_distribution(self):
"""各行政区餐饮企业数量分布分析"""
spark_sql = """
SELECT
REGEXP_EXTRACT(JYCS, '(\\w+区|\\w+县)', 0) as district,
COUNT(*) as enterprise_count,
COUNT(CASE WHEN YXQZ > CURRENT_DATE() THEN 1 END) as active_count,
COUNT(CASE WHEN YXQZ <= CURRENT_DATE() THEN 1 END) as expired_count,
ROUND(COUNT(CASE WHEN YXQZ > CURRENT_DATE() THEN 1 END) * 100.0 / COUNT(*), 2) as active_rate
FROM restaurant_licenses
WHERE JYCS IS NOT NULL AND JYCS != ''
GROUP BY REGEXP_EXTRACT(JYCS, '(\\w+区|\\w+县)', 0)
HAVING district != ''
ORDER BY enterprise_count DESC
"""
district_df = self.spark.sql(spark_sql)
district_pandas = district_df.toPandas()
total_enterprises = district_pandas['enterprise_count'].sum()
district_pandas['market_share'] = (district_pandas['enterprise_count'] / total_enterprises * 100).round(2)
district_density_data = []
area_mapping = {'朝阳区': 470.8, '海淀区': 431.0, '丰台区': 306.0, '西城区': 50.7, '东城区': 41.8}
for index, row in district_pandas.iterrows():
district_name = row['district']
if district_name in area_mapping:
density = round(row['enterprise_count'] / area_mapping[district_name], 2)
district_density_data.append({
'district': district_name,
'enterprise_count': row['enterprise_count'],
'density': density,
'active_rate': row['active_rate'],
'market_share': row['market_share']
})
district_result = sorted(district_density_data, key=lambda x: x['density'], reverse=True)
return district_result
def analyze_business_trends(self):
"""餐饮行业年度发展趋势分析"""
trend_sql = """
SELECT
YEAR(TO_DATE(FZRQ, 'yyyy-MM-dd')) as issue_year,
COUNT(*) as annual_licenses,
COUNT(DISTINCT JYZMC) as unique_enterprises,
COUNT(CASE WHEN JYXM LIKE '%热食类%' THEN 1 END) as hot_food_count,
COUNT(CASE WHEN JYXM LIKE '%冷食类%' THEN 1 END) as cold_food_count,
COUNT(CASE WHEN JYXM LIKE '%自制饮品%' THEN 1 END) as beverage_count,
COUNT(CASE WHEN JYXM LIKE '%糕点类%' THEN 1 END) as bakery_count
FROM restaurant_licenses
WHERE FZRQ IS NOT NULL AND FZRQ != ''
AND YEAR(TO_DATE(FZRQ, 'yyyy-MM-dd')) BETWEEN 2018 AND 2024
GROUP BY YEAR(TO_DATE(FZRQ, 'yyyy-MM-dd'))
ORDER BY issue_year
"""
trend_df = self.spark.sql(trend_sql)
trend_pandas = trend_df.toPandas()
trend_analysis = []
for i in range(len(trend_pandas)):
current_year = trend_pandas.iloc[i]
growth_rate = 0
if i > 0:
previous_year = trend_pandas.iloc[i-1]
growth_rate = round((current_year['annual_licenses'] - previous_year['annual_licenses']) / previous_year['annual_licenses'] * 100, 2)
business_structure = {
'热食类占比': round(current_year['hot_food_count'] / current_year['annual_licenses'] * 100, 2),
'冷食类占比': round(current_year['cold_food_count'] / current_year['annual_licenses'] * 100, 2),
'自制饮品占比': round(current_year['beverage_count'] / current_year['annual_licenses'] * 100, 2),
'糕点类占比': round(current_year['bakery_count'] / current_year['annual_licenses'] * 100, 2)
}
trend_analysis.append({
'year': int(current_year['issue_year']),
'annual_licenses': int(current_year['annual_licenses']),
'growth_rate': growth_rate,
'unique_enterprises': int(current_year['unique_enterprises']),
'business_structure': business_structure
})
return trend_analysis
def analyze_business_category_association(self):
"""餐饮经营项目关联分析"""
category_sql = """
SELECT JYXM, COUNT(*) as frequency
FROM restaurant_licenses
WHERE JYXM IS NOT NULL AND JYXM != ''
GROUP BY JYXM
HAVING COUNT(*) >= 10
"""
category_df = self.spark.sql(category_sql)
category_pandas = category_df.toPandas()
business_items = ['热食类', '冷食类', '生食类', '糕点类', '自制饮品', '预包装食品']
transaction_data = []
for index, row in category_pandas.iterrows():
jyxm_content = row['JYXM']
transaction = []
for item in business_items:
if item in jyxm_content:
transaction.append(item)
if len(transaction) > 1:
transaction_data.append(transaction)
item_combinations = {}
for transaction in transaction_data:
for i in range(len(transaction)):
for j in range(i+1, len(transaction)):
combination = tuple(sorted([transaction[i], transaction[j]]))
item_combinations[combination] = item_combinations.get(combination, 0) + 1
association_rules = []
total_transactions = len(transaction_data)
for combination, count in item_combinations.items():
support = round(count / total_transactions, 4)
if support >= 0.1:
item_a, item_b = combination
item_a_count = sum(1 for t in transaction_data if item_a in t)
confidence_a_to_b = round(count / item_a_count, 4)
lift = round(confidence_a_to_b / (sum(1 for t in transaction_data if item_b in t) / total_transactions), 4)
association_rules.append({
'antecedent': item_a,
'consequent': item_b,
'support': support,
'confidence': confidence_a_to_b,
'lift': lift,
'frequency': count
})
association_result = sorted(association_rules, key=lambda x: x['lift'], reverse=True)
return association_result[:20]
餐饮服务许可证可视化分析系统-结语
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