计算机编程指导师
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食物口味数据分析与可视化系统- 简介
基于Spark+Django的食物口味差异数据分析与可视化系统是一个集大数据处理、数据分析与前端可视化于一体的综合性平台。系统采用Hadoop+Spark作为大数据处理框架，通过HDFS进行分布式存储，利用Spark SQL和Pandas、NumPy等数据科学库对海量的食物口味偏好数据进行深度挖掘。后端基于Django框架构建，提供稳定的API接口服务，前端采用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现交互式数据可视化界面。系统从用户群体口味偏好宏观分析、个体生活习惯与口味关联分析、地理与文化背景影响分析、多维度交叉因素探索以及用户聚类特征分析等五个维度展开研究，通过对用户年龄、运动习惯、睡眠周期、气候带、历史菜系背景等多个维度的交叉分析，揭示不同人群在食物口味偏好上的差异规律。系统集成了统计学卡方检验和K-Means聚类算法，能够量化分析各影响因素与口味偏好的关联强度，并自动发现潜在的用户群体特征，为个性化饮食推荐和食品行业决策提供数据支撑。
食物口味数据分析与可视化系统-技术
开发语言：Python或Java（两个版本都支持）
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
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
食物口味数据分析与可视化系统- 背景
随着人们生活水平的提升和饮食文化的多元化发展，食物口味偏好呈现出明显的个体差异性和地域特色。不同年龄段、生活习惯、地理环境以及文化背景的人群在口味选择上存在显著差异，这些差异背后蕴含着复杂的社会文化因素和个体生理特征。传统的食物口味研究多停留在定性分析层面，缺乏对大规模数据的定量分析和可视化展示。大数据技术的快速发展为深入挖掘食物口味偏好规律提供了新的技术手段，通过收集和分析用户的基本信息、生活习惯、地理位置等多维度数据，能够更准确地识别影响口味偏好的关键因素。当前餐饮行业、食品制造企业以及营养健康领域都迫切需要基于数据驱动的口味偏好分析工具，用于指导产品研发、市场定位和个性化服务。同时，学术研究领域也需要更加科学和系统的方法来探索饮食文化与个体特征之间的内在联系。
本课题的研究意义主要体现在理论价值和实践应用两个方面。在理论层面，通过构建多维度的食物口味差异分析模型，丰富了饮食文化研究的理论基础，为理解个体特征、生活习惯、地理环境与口味偏好之间的复杂关系提供了量化分析框架。系统运用大数据技术和机器学习算法，能够发现传统研究方法难以察觉的隐藏规律，推动了饮食行为学和文化地理学等学科的交叉融合发展。在实践应用方面，系统为餐饮企业提供了科学的市场细分依据，帮助企业根据目标客户群体的口味偏好特征制定更精准的菜品策略和营销方案。对于食品制造行业而言，口味差异分析结果可以指导新产品的口味调配和区域化生产决策，提高产品的市场接受度。营养师和健康管理专业人士也可以利用系统的分析结果，为不同背景的客户制定更加个性化的饮食建议。此外，系统的可视化功能使得复杂的数据分析结果能够以直观的图表形式展现，降低了数据理解的门槛，便于各领域专业人士快速获取有价值的洞察信息。
食物口味数据分析与可视化系统-视频展示
食物口味数据分析与可视化系统-图片展示
食物口味数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, count, when, desc, asc, avg
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.stat import Correlation
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency
import json
spark = SparkSession.builder.appName("FoodTasteAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
def multi_dimensional_taste_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/food_taste").option("dbtable", "user_taste_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
age_brackets = when(col("age") < 18, "少年").when((col("age") >= 18) & (col("age") <= 40), "青年").when((col("age") >= 41) & (col("age") <= 60), "中年").otherwise("老年")
df_processed = df.withColumn("age_bracket", age_brackets)
taste_by_age = df_processed.groupBy("age_bracket", "preferred_taste").count().orderBy("age_bracket", desc("count"))
taste_by_exercise = df_processed.groupBy("exercise_habits", "preferred_taste").count().orderBy("exercise_habits", desc("count"))
taste_by_climate = df_processed.groupBy("climate_zone", "preferred_taste").count().orderBy("climate_zone", desc("count"))
taste_by_cuisine = df_processed.groupBy("historical_cuisine_exposure", "preferred_taste").count().orderBy("historical_cuisine_exposure", desc("count"))
age_taste_result = [{"age_bracket": row["age_bracket"], "preferred_taste": row["preferred_taste"], "count": row["count"]} for row in taste_by_age.collect()]
exercise_taste_result = [{"exercise_habits": row["exercise_habits"], "preferred_taste": row["preferred_taste"], "count": row["count"]} for row in taste_by_exercise.collect()]
climate_taste_result = [{"climate_zone": row["climate_zone"], "preferred_taste": row["preferred_taste"], "count": row["count"]} for row in taste_by_climate.collect()]
cuisine_taste_result = [{"historical_cuisine_exposure": row["historical_cuisine_exposure"], "preferred_taste": row["preferred_taste"], "count": row["count"]} for row in taste_by_cuisine.collect()]
cross_analysis_tropical = df_processed.filter(col("climate_zone") == "Tropical").groupBy("exercise_habits", "preferred_taste").count().orderBy(desc("count"))
tropical_result = [{"exercise_habits": row["exercise_habits"], "preferred_taste": row["preferred_taste"], "count": row["count"]} for row in cross_analysis_tropical.collect()]
avg_age_by_taste = df_processed.groupBy("preferred_taste").agg(avg("age").alias("avg_age")).orderBy(desc("avg_age"))
avg_age_result = [{"preferred_taste": row["preferred_taste"], "avg_age": round(row["avg_age"], 2)} for row in avg_age_by_taste.collect()]
return JsonResponse({"status": "success", "age_taste": age_taste_result, "exercise_taste": exercise_taste_result, "climate_taste": climate_taste_result, "cuisine_taste": cuisine_taste_result, "tropical_cross": tropical_result, "avg_age_taste": avg_age_result})
@csrf_exempt
def statistical_correlation_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/food_taste").option("dbtable", "user_taste_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
pandas_df = df.toPandas()
correlation_results = {}
categorical_features = ['sleep_cycle', 'exercise_habits', 'climate_zone', 'historical_cuisine_exposure']
for feature in categorical_features:
contingency_table = pd.crosstab(pandas_df[feature], pandas_df['preferred_taste'])
chi2_stat, p_value, dof, expected = chi2_contingency(contingency_table)
correlation_strength = np.sqrt(chi2_stat / (chi2_stat + len(pandas_df)))
correlation_results[feature] = {"chi2_statistic": float(chi2_stat), "p_value": float(p_value), "correlation_strength": float(correlation_strength), "significance": "significant" if p_value < 0.05 else "not_significant"}
sorted_correlations = sorted(correlation_results.items(), key=lambda x: x[1]['correlation_strength'], reverse=True)
feature_importance_ranking = [{"feature": item[0], "strength": item[1]['correlation_strength'], "p_value": item[1]['p_value'], "significance": item[1]['significance']} for item in sorted_correlations]
strongest_factor = sorted_correlations[0][0]
strongest_analysis = df.groupBy(strongest_factor, "preferred_taste").count().orderBy(desc("count"))
strongest_result = [{"factor_value": row[strongest_factor], "preferred_taste": row["preferred_taste"], "count": row["count"]} for row in strongest_analysis.collect()]
climate_exercise_interaction = df.groupBy("climate_zone", "exercise_habits", "preferred_taste").count().filter(col("count") > 5).orderBy(desc("count"))
interaction_result = [{"climate_zone": row["climate_zone"], "exercise_habits": row["exercise_habits"], "preferred_taste": row["preferred_taste"], "count": row["count"]} for row in climate_exercise_interaction.collect()]
return JsonResponse({"status": "success", "feature_importance": feature_importance_ranking, "strongest_factor": strongest_factor, "strongest_analysis": strongest_result, "interaction_analysis": interaction_result})
@csrf_exempt
def user_clustering_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/food_taste").option("dbtable", "user_taste_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
indexers = [StringIndexer(inputCol=col_name, outputCol=col_name+"_indexed") for col_name in ["sleep_cycle", "exercise_habits", "climate_zone", "historical_cuisine_exposure", "preferred_taste"]]
df_indexed = df
for indexer in indexers:
model = indexer.fit(df_indexed)
df_indexed = model.transform(df_indexed)
feature_columns = ["age", "sleep_cycle_indexed", "exercise_habits_indexed", "climate_zone_indexed", "historical_cuisine_exposure_indexed"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
df_vector = assembler.transform(df_indexed)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
kmeans_model = kmeans.fit(df_vector)
df_clustered = kmeans_model.transform(df_vector)
cluster_summary = df_clustered.groupBy("cluster").agg(avg("age").alias("avg_age"), count("*").alias("user_count")).orderBy("cluster")
cluster_demographics = []
for cluster_row in cluster_summary.collect():
cluster_id = cluster_row["cluster"]
cluster_data = df_clustered.filter(col("cluster") == cluster_id)
climate_dist = cluster_data.groupBy("climate_zone").count().orderBy(desc("count")).limit(2)
exercise_dist = cluster_data.groupBy("exercise_habits").count().orderBy(desc("count")).limit(2)
taste_dist = cluster_data.groupBy("preferred_taste").count().orderBy(desc("count")).limit(3)
climate_top = [{"climate": row["climate_zone"], "count": row["count"]} for row in climate_dist.collect()]
exercise_top = [{"exercise": row["exercise_habits"], "count": row["count"]} for row in exercise_dist.collect()]
taste_top = [{"taste": row["preferred_taste"], "count": row["count"]} for row in taste_dist.collect()]
cluster_demographics.append({"cluster_id": cluster_id, "avg_age": round(cluster_row["avg_age"], 1), "user_count": cluster_row["user_count"], "top_climates": climate_top, "top_exercises": exercise_top, "top_tastes": taste_top})
cluster_taste_matrix = df_clustered.groupBy("cluster", "preferred_taste").count().orderBy("cluster", desc("count"))
taste_matrix_result = [{"cluster": row["cluster"], "preferred_taste": row["preferred_taste"], "count": row["count"]} for row in cluster_taste_matrix.collect()]
silhouette_score = kmeans_model.computeCost(df_vector)
return JsonResponse({"status": "success", "cluster_demographics": cluster_demographics, "taste_distribution": taste_matrix_result, "model_quality": {"silhouette_score": float(silhouette_score)}, "total_clusters": 4})
食物口味数据分析与可视化系统-结语
大数据不会+框架不熟+算法头疼？基于Spark+Django的食物口味分析系统一站式解决方案
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