计算机编程指导师****
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商店销售数据分析系统- 简介
基于Django+Spark商店销售数据分析系统是一个集成大数据处理与可视化分析于一体的综合性数据分析平台。系统采用Django作为Web开发框架，结合Apache Spark大数据处理引擎，构建了完整的商店销售数据处理和分析解决方案。系统通过Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储海量销售数据，利用Spark SQL进行高效的数据查询和处理，配合Pandas、NumPy等科学计算库完成复杂的统计分析任务。前端采用Vue框架结合ElementUI组件库和ECharts可视化工具，为用户提供直观的数据展示界面。系统核心功能涵盖四大分析维度：整体销售业绩分析、商品维度深度分析、区域与门店维度分析以及消费行为关联规则分析，共计16项具体分析功能。通过月度销售趋势、畅销商品排行、ABC重点价值商品分析、各省份销售业绩对比、商品关联规则挖掘等多维度分析，帮助商店管理者深入了解销售状况，发现业务规律，优化经营策略。系统具备良好的可扩展性和稳定性，能够处理大规模商店销售数据，为商业决策提供可靠的数据支撑。
商店销售数据分析系统-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
商店销售数据分析系统- 背景
随着商业零售行业的快速发展和数字化转型的深入推进，商店销售数据呈现出规模庞大、结构复杂、增长迅速的特点。传统的数据分析方法已经难以满足现代商业环境下对海量销售数据的处理需求。商店每日产生的交易记录、商品信息、客户行为等数据量急剧增长，这些数据中蕴含着丰富的商业价值和经营规律，但如何高效地从中提取有用信息成为企业面临的重大挑战。大数据技术的兴起为解决这一问题提供了新的思路和方法，Apache Spark作为新一代大数据处理引擎，凭借其内存计算优势和强大的数据处理能力，在商业数据分析领域得到广泛应用。与此同时，Python Django框架在Web开发领域的成熟应用，为构建用户友好的数据分析平台提供了技术基础。在这样的技术背景下，开发一个集成Django Web框架和Spark大数据处理技术的商店销售数据分析系统，既能满足企业对大规模数据处理的需求，又能提供直观易用的分析界面，具有重要的现实意义。
本课题的研究意义主要体现在技术实践价值和应用价值两个层面。从技术实践角度来看，该系统将现代Web开发技术与大数据处理技术有机结合，为计算机专业学生提供了一个综合性的技术学习平台。通过系统开发，可以深入理解Django框架的架构设计和开发模式，掌握Spark大数据处理的核心概念和实际应用，学习Hadoop分布式存储的基本原理，同时锻炼前后端分离开发、数据可视化、算法实现等多项技能。从应用价值角度分析，该系统能够帮助商店管理者更好地理解销售数据背后的业务规律，通过多维度的数据分析发现潜在的商业机会和经营问题。系统提供的畅销商品分析能够指导采购决策，区域销售对比有助于优化门店布局，商品关联规则分析可以支持交叉销售策略的制定。虽然作为毕业设计项目，系统在功能完备性和性能优化方面还有提升空间，但其核心分析功能已经能够为小型商店提供基础的数据分析支持，具有一定的实用价值和推广潜力。
商店销售数据分析系统-视频展示
商店销售数据分析系统-图片展示
商店销售数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, sum as spark_sum, avg, count, desc, asc, when, date_format, dayofweek, quarter
from pyspark.ml.fpm import FPGrowth
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import json
spark = SparkSession.builder.appName("CommerceDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
class SalesAnalysisView(View):
def get_monthly_sales_trend(self, request):
sales_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sales_db").option("dbtable", "sales_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
monthly_data = sales_df.withColumn("month", date_format(col("stat_date"), "yyyy-MM")).groupBy("month").agg(spark_sum("sale_rev").alias("total_revenue"), spark_sum("sale_cost").alias("total_cost"), (spark_sum("sale_rev") - spark_sum("sale_cost")).alias("total_profit")).orderBy("month")
result_data = monthly_data.collect()
trend_result = []
for row in result_data:
trend_result.append({
'month': row['month'],
'revenue': float(row['total_revenue']) if row['total_revenue'] else 0,
'cost': float(row['total_cost']) if row['total_cost'] else 0,
'profit': float(row['total_profit']) if row['total_profit'] else 0,
'profit_margin': round((float(row['total_profit']) / float(row['total_revenue']) * 100), 2) if row['total_revenue'] and row['total_revenue'] > 0 else 0
})
quarterly_data = sales_df.withColumn("quarter", quarter(col("stat_date"))).withColumn("year", date_format(col("stat_date"), "yyyy")).groupBy("year", "quarter").agg(spark_sum("sale_rev").alias("quarter_revenue")).orderBy("year", "quarter")
quarter_result = quarterly_data.collect()
quarterly_analysis = []
for row in quarter_result:
quarterly_analysis.append({
'period': f"{row['year']}-Q{row['quarter']}",
'revenue': float(row['quarter_revenue']) if row['quarter_revenue'] else 0
})
weekly_pattern = sales_df.withColumn("weekday", dayofweek(col("stat_date"))).groupBy("weekday").agg(spark_sum("sale_rev").alias("weekday_revenue"), avg("sale_rev").alias("avg_daily_revenue")).orderBy("weekday")
weekly_result = weekly_pattern.collect()
weekly_analysis = []
weekday_names = ['周日', '周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六']
for row in weekly_result:
weekly_analysis.append({
'weekday': weekday_names[row['weekday'] - 1],
'total_revenue': float(row['weekday_revenue']) if row['weekday_revenue'] else 0,
'avg_revenue': float(row['avg_daily_revenue']) if row['avg_daily_revenue'] else 0
})
return JsonResponse({
'status': 'success',
'monthly_trend': trend_result,
'quarterly_comparison': quarterly_analysis,
'weekly_pattern': weekly_analysis
})
def get_product_analysis(self, request):
sales_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sales_db").option("dbtable", "sales_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
top_selling_products = sales_df.groupBy("prod_name").agg(spark_sum("sale_rev").alias("total_revenue"), spark_sum("sale_qty").alias("total_quantity")).orderBy(desc("total_revenue")).limit(10)
selling_result = top_selling_products.collect()
bestseller_list = []
for row in selling_result:
bestseller_list.append({
'product_name': row['prod_name'],
'total_revenue': float(row['total_revenue']) if row['total_revenue'] else 0,
'total_quantity': int(row['total_quantity']) if row['total_quantity'] else 0
})
high_profit_products = sales_df.withColumn("profit", col("sale_rev") - col("sale_cost")).groupBy("prod_name").agg(spark_sum("profit").alias("total_profit"), spark_sum("sale_rev").alias("product_revenue")).orderBy(desc("total_profit")).limit(10)
profit_result = high_profit_products.collect()
high_profit_list = []
for row in profit_result:
profit_margin = (float(row['total_profit']) / float(row['product_revenue']) * 100) if row['product_revenue'] and row['product_revenue'] > 0 else 0
high_profit_list.append({
'product_name': row['prod_name'],
'total_profit': float(row['total_profit']) if row['total_profit'] else 0,
'profit_margin': round(profit_margin, 2)
})
category_analysis = sales_df.groupBy("prod_type").agg(spark_sum("sale_rev").alias("category_revenue"), count("*").alias("transaction_count")).orderBy(desc("category_revenue"))
category_result = category_analysis.collect()
total_category_revenue = sum([float(row['category_revenue']) if row['category_revenue'] else 0 for row in category_result])
category_contribution = []
for row in category_result:
revenue = float(row['category_revenue']) if row['category_revenue'] else 0
contribution_rate = (revenue / total_category_revenue * 100) if total_category_revenue > 0 else 0
category_contribution.append({
'category': row['prod_type'],
'revenue': revenue,
'contribution_rate': round(contribution_rate, 2),
'transaction_count': int(row['transaction_count'])
})
product_revenue_df = sales_df.groupBy("prod_name").agg(spark_sum("sale_rev").alias("product_revenue")).orderBy(desc("product_revenue"))
product_revenue_list = product_revenue_df.collect()
total_revenue = sum([float(row['product_revenue']) if row['product_revenue'] else 0 for row in product_revenue_list])
cumulative_revenue = 0
abc_classification = []
for row in product_revenue_list:
revenue = float(row['product_revenue']) if row['product_revenue'] else 0
cumulative_revenue += revenue
cumulative_percentage = (cumulative_revenue / total_revenue * 100) if total_revenue > 0 else 0
if cumulative_percentage <= 70:
classification = 'A类重点商品'
elif cumulative_percentage <= 90:
classification = 'B类次要商品'
else:
classification = 'C类一般商品'
abc_classification.append({
'product_name': row['prod_name'],
'revenue': revenue,
'cumulative_percentage': round(cumulative_percentage, 2),
'classification': classification
})
return JsonResponse({
'status': 'success',
'bestseller_ranking': bestseller_list,
'high_profit_ranking': high_profit_list,
'category_contribution': category_contribution,
'abc_analysis': abc_classification
})
def get_association_rules_analysis(self, request):
sales_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/sales_db").option("dbtable", "sales_data").option("user", "root").option("password", "password").load()
transaction_items = sales_df.groupBy("doc_code").agg(collect_list("prod_name").alias("items"))
filtered_transactions = transaction_items.filter(size(col("items")) >= 2)
fp_growth = FPGrowth(itemsCol="items", minSupport=0.1, minConfidence=0.3)
model = fp_growth.fit(filtered_transactions)
frequent_itemsets = model.freqItemsets
association_rules = model.associationRules
frequent_result = frequent_itemsets.collect()
frequent_patterns = []
for row in frequent_result:
if len(row['items']) >= 2:
frequent_patterns.append({
'itemset': list(row['items']),
'support': float(row['freq']) / filtered_transactions.count(),
'frequency': int(row['freq'])
})
rules_result = association_rules.collect()
association_result = []
for row in rules_result:
association_result.append({
'antecedent': list(row['antecedent']),
'consequent': list(row['consequent']),
'confidence': float(row['confidence']),
'lift': float(row['lift']),
'support': float(row['support'])
})
customer_value_analysis = sales_df.groupBy("doc_code").agg(spark_sum("sale_rev").alias("order_value"))
value_ranges = [0, 50, 100, 200, 500, float('inf')]
range_labels = ['0-50元', '50-100元', '100-200元', '200-500元', '500元以上']
value_distribution = []
for i in range(len(range_labels)):
min_val = value_ranges[i]
max_val = value_ranges[i + 1]
if max_val == float('inf'):
count = customer_value_analysis.filter(col("order_value") >= min_val).count()
else:
count = customer_value_analysis.filter((col("order_value") >= min_val) & (col("order_value") < max_val)).count()
value_distribution.append({
'range': range_labels[i],
'count': count,
'percentage': round((count / customer_value_analysis.count() * 100), 2) if customer_value_analysis.count() > 0 else 0
})
regional_preference = sales_df.groupBy("province", "prod_type").agg(spark_sum("sale_qty").alias("type_quantity")).orderBy("province", desc("type_quantity"))
regional_result = regional_preference.collect()
regional_preferences = {}
for row in regional_result:
province = row['province']
if province not in regional_preferences:
regional_preferences[province] = []
regional_preferences[province].append({
'product_type': row['prod_type'],
'quantity': int(row['type_quantity']) if row['type_quantity'] else 0
})
return JsonResponse({
'status': 'success',
'frequent_itemsets': frequent_patterns,
'association_rules': association_result,
'customer_value_distribution': value_distribution,
'regional_preferences': regional_preferences
})
商店销售数据分析系统-结语
大数据毕设选题难+技术栈复杂+数据处理难？Django+Spark商店销售数据分析系统一次解决
如果遇到具体的技术问题或计算机毕设方面需求，你也可以问我，我会尽力帮你分析和解决问题所在，支持我记得一键三连，再点个关注，学习不迷路！
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