💕💕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！ 💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告
1、研究背景
随着大数据技术的快速发展和普及，人们对于数据的分析和应用需求日益增长。特别是在饮食文化领域，不同地区、不同年龄、不同气候条件下的人群对食物口味的偏好存在显著差异。传统的口味分析方法往往依赖于小样本调查和主观判断，难以全面、准确地反映大范围人群的口味偏好。因此，开发一个基于python+大数据技术的食物口味偏好分析与智能可视化系统，利用先进的数据处理和分析技术，对大规模的口味数据进行深入挖掘和分析，具有重要的现实意义和应用价值。
2、研究目的和意义
基于python+大数据技术的食物口味偏好分析与智能可视化系统旨在通过集成Python、大数据、Spark、Hadoop等技术，构建一个高效、准确的数据分析平台，以实现对食物口味差异的全面分析和可视化展示。系统将通过收集和处理来自不同地区、不同年龄层、不同生活习惯的用户口味数据，利用数据挖掘和机器学习算法，识别和分析影响口味偏好的关键因素，如年龄、气候、生活习惯等。通过直观的图表和可视化界面，系统将帮助用户快速理解不同群体的口味偏好，为餐饮行业提供决策支持，同时也为个人用户提供个性化的饮食建议。
开发基于python+大数据技术的食物口味偏好分析与智能可视化系统，对于推动饮食文化的科学研究和实际应用具有重要意义。系统能够为餐饮企业提供精准的市场分析工具，帮助他们更好地理解目标顾客的口味需求，从而优化菜单设计和营销策略。系统为个人用户提供了了解自身口味偏好的途径，有助于他们做出更健康、更符合个人口味的饮食选择。系统还为政府和公共健康机构提供了研究不同地区饮食习惯和健康影响的数据支持，有助于制定更有效的公共健康政策。该系统通过数据分析促进了饮食文化的交流与理解，推动了饮食产业的创新发展。
3、系统研究内容
开发基于python+大数据技术的食物口味偏好分析与智能可视化系统，对于推动饮食文化的科学研究和实际应用具有重要意义。系统能够为餐饮企业提供精准的市场分析工具，帮助他们更好地理解目标顾客的口味需求，从而优化菜单设计和营销策略。系统为个人用户提供了了解自身口味偏好的途径，有助于他们做出更健康、更符合个人口味的饮食选择。系统还为政府和公共健康机构提供了研究不同地区饮食习惯和健康影响的数据支持，有助于制定更有效的公共健康政策。该系统通过数据分析促进了饮食文化的交流与理解，推动了饮食产业的创新发展。
4、系统页面设计
5、参考文献
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6、核心代码
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("food_taste_analysis").getOrCreate()
# 读取数据集
data = pd.read_csv("food_taste_data.csv")
df = spark.createDataFrame(data)
# 数据预处理：处理缺失值和转换数据类型
df = df.na.fill({"age": df["age"].mean(), "sleep_cycle": "unknown"})
df = df.withColumn("age", df["age"].cast("integer"))
df = df.withColumn("sleep_cycle", df["sleep_cycle"].cast("string"))
# 特征工程：组合特征列
assembler = VectorAssembler(inputCols=["age", "sleep_cycle"], outputCol="features")
df_assembled = assembler.transform(df)
# 数据集划分：训练集和测试集
train_df, test_df = df_assembled.randomSplit([0.8, 0.2], seed=42)
# 模型训练：逻辑回归模型
lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="taste_preference")
lr_model = lr.fit(train_df)
# 模型预测：对测试集进行预测
predictions = lr_model.transform(test_df)
# 评估模型：使用二分类评估器
evaluator = BinaryClassificationEvaluator(labelCol="taste_preference")
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
# 输出模型准确率
print("Model Accuracy:", accuracy)
# 数据可视化：绘制不同年龄和口味偏好的分布图
age_taste_distribution = df.groupBy("age", "taste_preference").count().orderBy("age")
age_taste_distribution.show()
# 绘制图表
age_taste_distribution_pd = age_taste_distribution.toPandas()
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(age_taste_distribution_pd["age"], age_taste_distribution_pd["count"], color='skyblue')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Age and Taste Preference Distribution')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
# 停止SparkSession
spark.stop()
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