💖💖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
全国饮品门店数据可视化分析系统-系统功能
《基于大数据的全国饮品门店数据可视化分析系统》是一套采用主流大数据技术栈构建的综合性数据分析平台，系统底层基于Hadoop分布式文件系统和Spark大数据计算引擎，支持Python+Django和Java+Spring Boot两种后端开发架构，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现数据的交互式可视化展示。该系统围绕全国饮品门店数据展开深度挖掘分析，构建了四大核心分析维度：品牌市场竞争力分析模块通过门店数量排行、价格定位分析、品牌命名云图和价格规模关联性等多个子功能，全面剖析各饮品品牌的市场表现；饮品品类市场格局分析模块从品类市场占有率、品牌多样性、平均价格对比和连锁规模等角度，深入解析不同饮品赛道的发展状况；价格区间与市场定位分析模块通过价格带分布统计、门店规模分级和核心品类交叉分析，精准定位不同消费层级的市场结构；品牌发展潜力与聚类分析模块运用K-Means机器学习算法，基于价格和门店规模对品牌进行科学分类，识别出不同发展模式的品牌群体。整个系统集成了Spark SQL进行大数据查询分析、Pandas和NumPy进行数据处理、MySQL作为数据存储，通过Echarts图表库实现柱状图、饼图、散点图、词云图等多种数据可视化效果，为饮品行业的市场分析和商业决策提供了全面的技术解决方案。
全国饮品门店数据可视化分析系统-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
全国饮品门店数据可视化分析系统-背景意义
选题背景 近年来，中国饮品市场呈现出爆发式增长态势，根据艾瑞咨询数据显示，2023年中国现制茶饮市场规模已突破3000亿元，预计2025年将达到4000亿元规模。与此同时，咖啡市场同样表现亮眼，中国咖啡市场规模从2017年的700亿元快速增长至2023年的1800亿元，年均复合增长率超过15%。在这股消费热潮推动下，全国各类饮品门店数量激增，仅新式茶饮品牌门店数量就从2018年的不足10万家增长至2023年的超过50万家，喜茶、奈雪的茶、蜜雪冰城等头部品牌门店数量均突破万家规模。然而，在这个快速发展的市场中，品牌竞争异常激烈，不同价位段、不同品类的饮品呈现出截然不同的发展轨迹，市场格局复杂多变。传统的市场分析方法已难以应对如此庞大且复杂的数据规模，急需借助大数据技术对全国饮品门店的分布特征、价格定位、品牌竞争力等关键指标进行深度挖掘和系统性分析。 选题意义 构建基于大数据的全国饮品门店数据可视化分析系统具有重要的实际应用价值和理论研究意义。对于饮品企业而言，该系统能够为其市场定位、选址决策、价格策略制定提供科学的数据支撑，帮助企业准确把握市场脉搏，避免盲目扩张造成的资源浪费，特别是对于正在考虑进入饮品市场的创业者来说，通过系统的品牌聚类分析和竞争格局洞察，可以找到合适的市场切入点。对于投资机构而言，系统提供的品牌发展潜力评估和市场趋势分析，能够为投资决策提供重要参考，降低投资风险。对于行业监管部门和研究机构而言，系统揭示的市场集中度变化、价格分布特征等信息，有助于制定更加精准的行业政策和发展规划。从技术角度来看，该系统将Hadoop、Spark等大数据技术与实际业务场景深度融合，探索了大数据技术在零售服务业中的创新应用模式，为相关技术在其他行业的推广应用提供了有价值的实践经验，推动了大数据技术从理论研究向产业应用的转化。
全国饮品门店数据可视化分析系统-演示视频
全国饮品门店数据可视化分析系统-演示图片
全国饮品门店数据可视化分析系统-代码展示
def get_top_brands_by_store_count():
spark = SparkSession.builder.appName("BrandAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/beverage_db").option("dbtable", "brand_info").option("user", "root").option("password", "password").load()
df.createOrReplaceTempView("brands")
top_brands_sql = "SELECT name, store_count FROM brands WHERE store_count > 0 ORDER BY store_count DESC LIMIT 10"
top_brands_df = spark.sql(top_brands_sql)
brands_list = []
for row in top_brands_df.collect():
brand_data = {
'name': row['name'],
'store_count': int(row['store_count']),
'market_share': round((row['store_count'] / df.agg({'store_count': 'sum'}).collect()[0][0]) * 100, 2)
}
brands_list.append(brand_data)
total_stores = sum([brand['store_count'] for brand in brands_list])
for brand in brands_list:
brand['cumulative_share'] = sum([b['store_count'] for b in brands_list[:brands_list.index(brand)+1]]) / total_stores * 100
pandas_df = pd.DataFrame(brands_list)
pandas_df['rank'] = range(1, len(pandas_df) + 1)
pandas_df['growth_potential'] = pandas_df['store_count'].apply(lambda x: 'high' if x > 5000 else 'medium' if x > 1000 else 'low')
spark.stop()
return pandas_df.to_dict('records')
def brand_kmeans_clustering():
spark = SparkSession.builder.appName("BrandClustering").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/beverage_db").option("dbtable", "brand_info").option("user", "root").option("password", "password").load()
valid_df = df.filter((df.avg_price > 0) & (df.store_count > 0))
pandas_df = valid_df.select("name", "avg_price", "store_count", "type").toPandas()
feature_columns = ['avg_price', 'store_count']
X = pandas_df[feature_columns].values
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=42, n_init=10)
cluster_labels = kmeans.fit_predict(X_scaled)
pandas_df['cluster'] = cluster_labels
cluster_centers = scaler.inverse_transform(kmeans.cluster_centers_)
cluster_analysis = {}
for i in range(4):
cluster_data = pandas_df[pandas_df['cluster'] == i]
cluster_analysis[f'cluster_{i}'] = {
'avg_price': round(cluster_data['avg_price'].mean(), 2),
'avg_store_count': round(cluster_data['store_count'].mean(), 2),
'brand_count': len(cluster_data),
'center_price': round(cluster_centers[i][0], 2),
'center_store_count': round(cluster_centers[i][1], 2),
'dominant_type': cluster_data['type'].mode().iloc[0] if not cluster_data['type'].mode().empty else 'unknown',
'type_distribution': cluster_data['type'].value_counts().to_dict()
}
result_data = {
'cluster_analysis': cluster_analysis,
'brand_clusters': pandas_df[['name', 'avg_price', 'store_count', 'type', 'cluster']].to_dict('records')
}
spark.stop()
return result_data
def analyze_category_market_share():
spark = SparkSession.builder.appName("CategoryAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/beverage_db").option("dbtable", "brand_info").option("user", "root").option("password", "password").load()
df.createOrReplaceTempView("brands")
category_sql = "SELECT type, SUM(store_count) as total_stores, COUNT(name) as brand_count, AVG(avg_price) as avg_category_price FROM brands WHERE store_count > 0 GROUP BY type ORDER BY total_stores DESC"
category_df = spark.sql(category_sql)
category_data = []
total_market_stores = df.agg({'store_count': 'sum'}).collect()[0][0]
for row in category_df.collect():
market_share = round((row['total_stores'] / total_market_stores) * 100, 2)
category_info = {
'category': row['type'],
'total_stores': int(row['total_stores']),
'brand_count': int(row['brand_count']),
'market_share': market_share,
'avg_price': round(row['avg_category_price'], 2),
'avg_stores_per_brand': round(row['total_stores'] / row['brand_count'], 2),
'market_position': 'dominant' if market_share > 30 else 'major' if market_share > 15 else 'niche'
}
category_data.append(category_info)
pandas_df = pd.DataFrame(category_data)
pandas_df['rank'] = range(1, len(pandas_df) + 1)
pandas_df['concentration_index'] = pandas_df['total_stores'] / pandas_df['brand_count']
top_3_share = pandas_df.head(3)['market_share'].sum()
hhi_index = sum([(share/100)**2 for share in pandas_df['market_share']])
result = {
'category_analysis': pandas_df.to_dict('records'),
'market_metrics': {
'top_3_concentration': round(top_3_share, 2),
'herfindahl_index': round(hhi_index, 4),
'market_fragmentation': 'low' if hhi_index > 0.25 else 'medium' if hhi_index > 0.15 else 'high'
}
}
spark.stop()
return result
全国饮品门店数据可视化分析系统-结语
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