💖💖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
全球产品库存分析系统-系统功能
基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统是一套集数据采集、处理、分析与可视化展示于一体的综合性库存管理解决方案，该系统采用Hadoop+Spark大数据技术架构作为核心数据处理引擎，能够高效处理海量全球产品库存数据，通过HDFS分布式文件系统实现数据的可靠存储，利用Spark SQL进行快速数据查询和计算，结合Pandas、NumPy等数据科学工具库完成复杂的统计分析任务。系统提供Python+Django和Java+Spring Boot两套完整的后端实现方案，前端采用Vue.js框架结合ElementUI组件库构建现代化用户界面，通过Echarts图表库实现丰富的数据可视化效果，数据持久化采用MySQL数据库进行管理。系统围绕四个核心分析维度展开功能设计：库存状态与价值分析维度涵盖产品类别库存分布、库存总价值评估、价格区间分布等分析；销售潜力与滞销风险分析维度通过高库存低评分产品识别、畅销缺货风险预警、产品聚类分析等功能帮助企业优化销售策略；产品时效性与生命周期分析维度提供保质期分布分析、临期产品预警、过期损失评估等关键功能；仓储与物流优化分析维度则从产品体积、仓储空间占用、库存密度等角度为仓储管理提供决策支持，整个系统通过大数据技术的强大计算能力，能够从多维度、多层次对全球产品库存数据进行深入挖掘和智能分析，为企业库存管理决策提供科学依据。
全球产品库存分析系统-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
全球产品库存分析系统-背景意义
选题背景 随着全球化贸易的深入发展和电子商务的爆发式增长，企业面临着前所未有的库存管理挑战。根据麦肯锡全球研究院发布的报告显示，全球零售业每年因库存管理不当造成的损失高达1.1万亿美元，其中过度库存占据了约30%的比例，而缺货损失则占据了42%的份额。与此同时，德勤咨询公司的调研数据表明，传统库存管理方式下企业的库存周转率普遍偏低，平均库存持有成本占到企业总运营成本的25%-35%，这一比例在快消品和电子产品行业甚至更高。面对日益复杂的全球供应链网络和瞬息万变的市场需求，企业急需借助大数据技术来提升库存管理的精细化水平。IBM商业价值研究院的数据显示，采用大数据分析技术的企业在库存优化方面能够实现15%-25%的成本降低，库存周转率提升20%-40%，这些数据充分说明了运用大数据技术进行库存分析的迫切性和必要性，为本课题的研究提供了坚实的现实背景支撑。 选题意义 本课题的研究意义可以从理论价值和实践应用两个层面来理解，对于推动库存管理领域的技术革新具有重要作用。从理论层面来看，该系统将传统的库存管理理论与现代大数据技术进行有机融合，构建了一套完整的数据驱动型库存分析框架，丰富了供应链管理的理论体系，为相关学科的交叉研究提供了新的思路和方法。在实践应用方面，这套系统能够帮助企业建立起科学的库存预警机制，通过对产品生命周期、销售潜力、滞销风险等多维度的智能分析，让企业管理者能够提前识别问题并采取相应措施，有效避免因库存积压或缺货而造成的经济损失。系统采用的Hadoop+Spark大数据处理架构能够处理海量的全球化库存数据，打破了传统系统在数据规模上的限制，让企业能够基于更全面的数据基础做出更准确的决策。同时，系统提供的可视化分析功能降低了数据分析的技术门槛，让非技术背景的业务人员也能够直观地理解数据背后的商业洞察，这对于提升企业整体的数据分析能力和决策水平具有重要的推动作用。
全球产品库存分析系统-演示视频
全球产品库存分析系统-演示图片
全球产品库存分析系统-代码展示
def analyze_expiring_products(days_threshold=30):
current_date = datetime.now()
spark = SparkSession.builder.appName("ExpiringProductsAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://inventory_data.csv")
df = df.withColumn("expiration_date", to_date(col("Expiration Date"), "yyyy-MM-dd"))
df = df.withColumn("days_until_expiry", datediff(col("expiration_date"), lit(current_date)))
expiring_df = df.filter(col("days_until_expiry") <= days_threshold).filter(col("days_until_expiry") > 0)
expiring_df = expiring_df.withColumn("total_value", col("Price").cast("double") * col("Stock Quantity").cast("int"))
expiring_df = expiring_df.withColumn("urgency_level",
when(col("days_until_expiry") <= 7, "critical")
.when(col("days_until_expiry") <= 15, "high")
.otherwise("medium"))
category_summary = expiring_df.groupBy("Product Category", "urgency_level").agg(
sum("Stock Quantity").alias("total_quantity"),
sum("total_value").alias("total_value"),
count("*").alias("product_count")
).orderBy("urgency_level", desc("total_value"))
detailed_products = expiring_df.select("Product Name", "Product Category", "Stock Quantity",
"Price", "total_value", "days_until_expiry", "urgency_level")
detailed_products = detailed_products.orderBy("days_until_expiry", desc("total_value"))
total_expiring_value = expiring_df.agg(sum("total_value")).collect()[0][0]
total_expiring_quantity = expiring_df.agg(sum("Stock Quantity")).collect()[0][0]
critical_count = expiring_df.filter(col("urgency_level") == "critical").count()
result = {
"summary": {"total_value": total_expiring_value, "total_quantity": total_expiring_quantity, "critical_products": critical_count},
"category_analysis": category_summary.collect(),
"detailed_products": detailed_products.collect()
}
spark.stop()
return result
def identify_slow_moving_products(stock_threshold_percentile=75, rating_threshold=3.0):
spark = SparkSession.builder.appName("SlowMovingProductsAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://inventory_data.csv")
df = df.withColumn("stock_quantity", col("Stock Quantity").cast("int"))
df = df.withColumn("product_ratings", col("Product Ratings").cast("double"))
df = df.withColumn("price", col("Price").cast("double"))
stock_percentile = df.approxQuantile("stock_quantity", [stock_threshold_percentile/100.0], 0.05)[0]
high_stock_df = df.filter(col("stock_quantity") >= stock_percentile)
slow_moving_df = high_stock_df.filter(col("product_ratings") < rating_threshold)
slow_moving_df = slow_moving_df.withColumn("inventory_value", col("stock_quantity") * col("price"))
slow_moving_df = slow_moving_df.withColumn("risk_score",
(col("stock_quantity") / stock_percentile * 0.6) +
((5.0 - col("product_ratings")) / 5.0 * 0.4))
category_risk = slow_moving_df.groupBy("Product Category").agg(
sum("inventory_value").alias("total_risk_value"),
sum("stock_quantity").alias("total_risk_quantity"),
avg("risk_score").alias("avg_risk_score"),
count("*").alias("risk_product_count")
).orderBy(desc("total_risk_value"))
top_risk_products = slow_moving_df.select("Product Name", "Product Category", "stock_quantity",
"product_ratings", "price", "inventory_value", "risk_score")
top_risk_products = top_risk_products.orderBy(desc("risk_score"), desc("inventory_value"))
total_risk_value = slow_moving_df.agg(sum("inventory_value")).collect()[0][0]
high_risk_count = slow_moving_df.filter(col("risk_score") > 0.8).count()
avg_risk_rating = slow_moving_df.agg(avg("product_ratings")).collect()[0][0]
result = {
"risk_summary": {"total_risk_value": total_risk_value, "high_risk_count": high_risk_count, "avg_rating": avg_risk_rating},
"category_risk_analysis": category_risk.collect(),
"top_risk_products": top_risk_products.limit(50).collect()
}
spark.stop()
return result
def analyze_inventory_distribution_by_category():
spark = SparkSession.builder.appName("InventoryDistributionAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://inventory_data.csv")
df = df.withColumn("stock_quantity", col("Stock Quantity").cast("int"))
df = df.withColumn("price", col("Price").cast("double"))
df = df.withColumn("inventory_value", col("stock_quantity") * col("price"))
category_stats = df.groupBy("Product Category").agg(
sum("stock_quantity").alias("total_quantity"),
sum("inventory_value").alias("total_value"),
avg("stock_quantity").alias("avg_quantity"),
avg("price").alias("avg_price"),
count("*").alias("product_count"),
min("stock_quantity").alias("min_quantity"),
max("stock_quantity").alias("max_quantity")
)
total_quantity = df.agg(sum("stock_quantity")).collect()[0][0]
total_value = df.agg(sum("inventory_value")).collect()[0][0]
category_stats = category_stats.withColumn("quantity_percentage",
(col("total_quantity") / total_quantity * 100))
category_stats = category_stats.withColumn("value_percentage",
(col("total_value") / total_value * 100))
category_stats = category_stats.withColumn("value_density",
col("total_value") / col("total_quantity"))
category_distribution = category_stats.orderBy(desc("total_value"))
top_categories = category_distribution.limit(10)
inventory_concentration = category_distribution.select("Product Category", "value_percentage").collect()
pareto_analysis = []
cumulative_percentage = 0
for row in inventory_concentration:
cumulative_percentage += row['value_percentage']
pareto_analysis.append({
"category": row['Product Category'],
"value_percentage": row['value_percentage'],
"cumulative_percentage": cumulative_percentage
})
result = {
"distribution_summary": {"total_quantity": total_quantity, "total_value": total_value, "category_count": df.select("Product Category").distinct().count()},
"category_analysis": category_distribution.collect(),
"top_categories": top_categories.collect(),
"pareto_analysis": pareto_analysis
}
spark.stop()
return result
全球产品库存分析系统-结语
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