💖💖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
基于大数据的优衣库销售数据分析系统介绍
优衣库销售数据分析系统是一套基于大数据技术架构的零售业务分析平台，采用Hadoop分布式存储框架结合Spark计算引擎，构建高效的数据处理和分析能力。系统通过Python语言实现数据采集和预处理模块，运用Pandas和NumPy进行数据清洗与特征工程，同时集成Spark SQL进行大规模数据查询优化。前端采用Vue框架配合ElementUI组件库搭建用户交互界面，通过Echarts图表库实现数据可视化展示，为用户提供直观的业务洞察。系统涵盖分析主页、整体业绩分析、产品维度分析、区域与渠道分析、客户价值分析、消费模式分析、销售数据查看和可视化大屏八大功能模块，能够从多个维度深入挖掘优衣库销售数据的价值规律。通过HDFS分布式文件系统存储海量销售数据，结合MySQL数据库管理结构化信息，系统实现了从数据采集、存储、处理到可视化展示的完整业务链路，为零售企业的经营决策提供科学的数据支撑。
基于大数据的优衣库销售数据分析系统演示视频
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基于大数据的优衣库销售数据分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum, avg, count, when, desc, asc, date_format, year, month
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, DoubleType, DateType
import pandas as pd
import numpy as np
spark = SparkSession.builder.appName("UniqloSalesAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def overall_performance_analysis(sales_data_path, time_period):
sales_df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(sales_data_path)
filtered_df = sales_df.filter(col("sale_date").between(time_period["start_date"], time_period["end_date"]))
total_revenue = filtered_df.agg(sum("total_amount").alias("total_revenue")).collect()[0]["total_revenue"]
total_orders = filtered_df.count()
avg_order_value = filtered_df.agg(avg("total_amount").alias("avg_order_value")).collect()[0]["avg_order_value"]
monthly_trend = filtered_df.withColumn("month", date_format(col("sale_date"), "yyyy-MM")).groupBy("month").agg(sum("total_amount").alias("monthly_revenue"), count("order_id").alias("monthly_orders")).orderBy("month")
product_category_performance = filtered_df.groupBy("product_category").agg(sum("total_amount").alias("category_revenue"), count("order_id").alias("category_orders")).orderBy(desc("category_revenue"))
top_selling_products = filtered_df.groupBy("product_id", "product_name").agg(sum("quantity").alias("total_quantity"), sum("total_amount").alias("product_revenue")).orderBy(desc("total_quantity")).limit(20)
customer_segments = filtered_df.withColumn("customer_type", when(col("total_amount") > 1000, "高价值客户").when(col("total_amount") > 500, "中等价值客户").otherwise("普通客户")).groupBy("customer_type").agg(count("customer_id").alias("customer_count"), sum("total_amount").alias("segment_revenue"))
daily_performance = filtered_df.withColumn("day_of_week", date_format(col("sale_date"), "EEEE")).groupBy("day_of_week").agg(sum("total_amount").alias("daily_revenue"), avg("total_amount").alias("avg_daily_order")).orderBy(desc("daily_revenue"))
growth_rate_df = monthly_trend.withColumn("prev_month_revenue", lag("monthly_revenue").over(Window.orderBy("month"))).withColumn("growth_rate", ((col("monthly_revenue") - col("prev_month_revenue")) / col("prev_month_revenue") * 100))
performance_metrics = {"total_revenue": total_revenue, "total_orders": total_orders, "avg_order_value": avg_order_value, "monthly_trend": monthly_trend.toPandas().to_dict('records'), "category_performance": product_category_performance.toPandas().to_dict('records'), "top_products": top_selling_products.toPandas().to_dict('records'), "customer_segments": customer_segments.toPandas().to_dict('records'), "daily_performance": daily_performance.toPandas().to_dict('records')}
return performance_metrics
def product_dimension_analysis(sales_data_path, product_data_path):
sales_df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(sales_data_path)
product_df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(product_data_path)
joined_df = sales_df.join(product_df, on="product_id", how="inner")
product_sales_summary = joined_df.groupBy("product_id", "product_name", "category", "brand", "price").agg(sum("quantity").alias("total_sold"), sum("total_amount").alias("total_revenue"), count("order_id").alias("order_count"), avg("quantity").alias("avg_quantity_per_order"))
category_analysis = joined_df.groupBy("category").agg(sum("quantity").alias("category_quantity"), sum("total_amount").alias("category_revenue"), count("product_id").alias("unique_products")).withColumn("avg_revenue_per_product", col("category_revenue") / col("unique_products"))
brand_performance = joined_df.groupBy("brand").agg(sum("total_amount").alias("brand_revenue"), sum("quantity").alias("brand_quantity"), countDistinct("pr_
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