🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统-功能介绍
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专门针对大规模库存数据处理和深度分析的综合性平台。该系统采用Hadoop分布式存储架构作为底层数据支撑，结合Spark大数据计算引擎进行高效的数据处理和分析操作，通过Django后端框架提供稳定的服务接口，前端运用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现直观的数据可视化展示。系统核心功能涵盖四大分析维度：库存状态与价值分析、销售潜力与滞销风险分析、产品时效性与生命周期分析以及仓储与物流优化分析。通过对全球产品库存数据的多维度深入挖掘，系统能够实现不同产品类别的库存分布统计、临期产品预警识别、滞销风险产品筛选、库存总价值评估等关键业务分析功能。整套系统运用大数据技术对海量库存信息进行智能化处理，为企业库存管理决策提供数据驱动的科学依据，同时通过丰富的图表展示形式将复杂的分析结果以直观易懂的方式呈现给用户。
基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 随着全球化贸易的深入发展和电子商务平台的迅速扩张，现代企业面临着日益复杂的库存管理挑战。传统的库存管理方式往往依赖于简单的统计工具和人工经验判断，难以应对当前海量、多维度的产品数据处理需求。全球供应链体系中，企业需要同时管理成千上万种不同类别、规格、价格区间的产品，这些产品具有不同的生产日期、保质期限、市场评价和销售表现。面对如此庞大且复杂的数据体量，传统的数据处理方法显得力不从心，企业迫切需要运用先进的大数据技术来实现对库存数据的深度挖掘和智能分析。与此同时，市场环境的快速变化要求企业能够及时识别销售趋势、预警库存风险、优化仓储配置，这就对库存数据分析的实时性和准确性提出了更高的要求。 选题意义 本课题的研究具有重要的实际应用价值和技术探索意义。从实际应用角度来看，该系统能够帮助企业建立科学化的库存管理体系，通过数据驱动的方式优化库存结构、降低运营成本、提升资金周转效率。系统提供的多维度分析功能可以协助管理者及时发现滞销产品、识别畅销缺货风险、预警临期商品，从而避免因库存管理不当造成的经济损失。从技术层面而言，本课题将大数据处理技术与实际业务场景相结合，为相关领域的技术应用提供了参考案例和实施方案。通过运用Hadoop和Spark等主流大数据技术栈，系统展示了如何处理大规模结构化数据、实现高效的数据清洗和分析计算、构建可扩展的数据处理架构。同时，系统的可视化展示功能将复杂的分析结果转化为直观易懂的图表形式，提升了数据分析结果的可理解性和实用性，为企业决策者提供了有力的数据支撑工具。
基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统-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
基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统-图片展示
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基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
from datetime import datetime, timedelta
spark = SparkSession.builder.appName("GlobalInventoryAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
def inventory_distribution_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/inventory_db").option("dbtable", "product_inventory").option("user", "root").option("password", "password").load()
category_stats = df.groupBy("product_category").agg(sum("stock_quantity").alias("total_stock"), count("*").alias("product_count"), avg("stock_quantity").alias("avg_stock"))
category_value = df.withColumn("total_value", col("price") * col("stock_quantity")).groupBy("product_category").agg(sum("total_value").alias("category_total_value"))
result_df = category_stats.join(category_value, "product_category")
result_df = result_df.withColumn("stock_percentage", (col("total_stock") / result_df.agg(sum("total_stock")).collect()[0][0] * 100))
price_ranges = df.withColumn("price_range", when(col("price") < 100, "低价位(0-100)").when(col("price") < 300, "中价位(100-300)").otherwise("高价位(300+)"))
price_distribution = price_ranges.groupBy("product_category", "price_range").agg(sum("stock_quantity").alias("range_stock"), count("*").alias("range_count"))
rating_analysis = df.withColumn("rating_level", when(col("product_ratings") < 3.0, "低评分(1-2.9)").when(col("product_ratings") < 4.0, "中评分(3.0-3.9)").otherwise("高评分(4.0-5.0)"))
rating_stats = rating_analysis.groupBy("product_category", "rating_level").agg(sum("stock_quantity").alias("rating_stock"), avg("product_ratings").alias("avg_rating"))
color_size_analysis = df.groupBy("product_category", "color_size_variations").agg(sum("stock_quantity").alias("variation_stock")).orderBy(desc("variation_stock"))
final_result = result_df.join(price_distribution, "product_category", "left").join(rating_stats, "product_category", "left").join(color_size_analysis, "product_category", "left")
pandas_result = final_result.toPandas()
response_data = {"status": "success", "category_distribution": pandas_result.to_dict("records"), "total_categories": pandas_result.shape[0], "analysis_timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}
return JsonResponse(response_data)
@csrf_exempt
def overstock_underperform_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/inventory_db").option("dbtable", "product_inventory").option("user", "root").option("password", "password").load()
stock_stats = df.agg(avg("stock_quantity").alias("avg_stock"), stddev("stock_quantity").alias("stddev_stock")).collect()[0]
avg_stock = stock_stats["avg_stock"]
stddev_stock = stock_stats["stddev_stock"]
high_stock_threshold = avg_stock + stddev_stock
low_stock_threshold = avg_stock - stddev_stock
overstock_low_rating = df.filter((col("stock_quantity") > high_stock_threshold) & (col("product_ratings") < 3.0))
overstock_analysis = overstock_low_rating.withColumn("total_value", col("price") * col("stock_quantity")).withColumn("risk_score", (col("stock_quantity") / high_stock_threshold) * (3.0 - col("product_ratings")))
overstock_summary = overstock_analysis.groupBy("product_category").agg(count("*").alias("overstock_count"), sum("total_value").alias("overstock_value"), avg("risk_score").alias("avg_risk_score"))
understock_high_rating = df.filter((col("stock_quantity") < low_stock_threshold) & (col("product_ratings") >= 4.0))
understock_analysis = understock_high_rating.withColumn("opportunity_score", (low_stock_threshold / col("stock_quantity")) * col("product_ratings"))
understock_summary = understock_analysis.groupBy("product_category").agg(count("*").alias("understock_count"), sum(col("price") * col("stock_quantity")).alias("potential_revenue"), avg("opportunity_score").alias("avg_opportunity_score"))
manufacturing_date_analysis = df.withColumn("days_since_manufacturing", datediff(current_date(), col("manufacturing_date")))
stale_products = manufacturing_date_analysis.filter((col("days_since_manufacturing") > 180) & (col("stock_quantity") > avg_stock))
stale_analysis = stale_products.groupBy("product_category").agg(count("*").alias("stale_count"), sum(col("price") * col("stock_quantity")).alias("stale_value"), avg("days_since_manufacturing").alias("avg_days_stale"))
price_rating_correlation = df.select("product_category", "price", "product_ratings").groupBy("product_category").agg(corr("price", "product_ratings").alias("price_rating_correlation"))
combined_analysis = overstock_summary.join(understock_summary, "product_category", "outer").join(stale_analysis, "product_category", "outer").join(price_rating_correlation, "product_category", "outer")
pandas_result = combined_analysis.toPandas().fillna(0)
response_data = {"status": "success", "overstock_analysis": pandas_result.to_dict("records"), "analysis_params": {"high_stock_threshold": high_stock_threshold, "low_stock_threshold": low_stock_threshold, "avg_stock": avg_stock}, "analysis_timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}
return JsonResponse(response_data)
@csrf_exempt
def expiration_lifecycle_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/inventory_db").option("dbtable", "product_inventory").option("user", "root").option("password", "password").load()
current_date_lit = current_date()
df_with_dates = df.withColumn("days_until_expiration", datediff(col("expiration_date"), current_date_lit)).withColumn("shelf_life_days", datediff(col("expiration_date"), col("manufacturing_date")))
shelf_life_distribution = df_with_dates.withColumn("shelf_life_category", when(col("shelf_life_days") <= 30, "短保质期(≤30天)").when(col("shelf_life_days") <= 180, "中保质期(31-180天)").otherwise("长保质期(>180天)"))
shelf_life_stats = shelf_life_distribution.groupBy("product_category", "shelf_life_category").agg(count("*").alias("product_count"), sum("stock_quantity").alias("total_stock"), avg("shelf_life_days").alias("avg_shelf_life"))
near_expiry_products = df_with_dates.filter(col("days_until_expiration").between(0, 30))
near_expiry_analysis = near_expiry_products.withColumn("total_value", col("price") * col("stock_quantity")).withColumn("urgency_score", when(col("days_until_expiration") <= 7, 5).when(col("days_until_expiration") <= 15, 3).otherwise(1))
near_expiry_summary = near_expiry_analysis.groupBy("product_category").agg(count("*").alias("near_expiry_count"), sum("total_value").alias("near_expiry_value"), sum("stock_quantity").alias("near_expiry_stock"), avg("urgency_score").alias("avg_urgency"))
expired_products = df_with_dates.filter(col("days_until_expiration") < 0)
expired_analysis = expired_products.withColumn("total_loss_value", col("price") * col("stock_quantity")).withColumn("days_expired", abs(col("days_until_expiration")))
expired_summary = expired_analysis.groupBy("product_category").agg(count("*").alias("expired_count"), sum("total_loss_value").alias("total_loss"), sum("stock_quantity").alias("expired_stock"), avg("days_expired").alias("avg_days_expired"))
warranty_analysis = df_with_dates.withColumn("warranty_category", when(col("warranty_period") <= 90, "短期保修(≤3个月)").when(col("warranty_period") <= 365, "中期保修(3-12个月)").otherwise("长期保修(>12个月)"))
warranty_stats = warranty_analysis.groupBy("product_category", "warranty_category").agg(count("*").alias("warranty_count"), sum("stock_quantity").alias("warranty_stock"), avg("warranty_period").alias("avg_warranty_days"))
lifecycle_performance = df_with_dates.withColumn("lifecycle_stage", when(col("days_until_expiration") > col("shelf_life_days") * 0.7, "新鲜期").when(col("days_until_expiration") > col("shelf_life_days") * 0.3, "稳定期").when(col("days_until_expiration") > 0, "临期").otherwise("过期"))
lifecycle_stats = lifecycle_performance.groupBy("product_category", "lifecycle_stage").agg(count("*").alias("stage_count"), sum("stock_quantity").alias("stage_stock"))
combined_lifecycle = shelf_life_stats.join(near_expiry_summary, "product_category", "outer").join(expired_summary, "product_category", "outer").join(warranty_stats, "product_category", "outer").join(lifecycle_stats, "product_category", "outer")
pandas_result = combined_lifecycle.toPandas().fillna(0)
response_data = {"status": "success", "lifecycle_analysis": pandas_result.to_dict("records"), "summary_metrics": {"total_near_expiry": near_expiry_analysis.count(), "total_expired": expired_analysis.count(), "total_loss_value": expired_analysis.agg(sum("total_loss_value")).collect()[0][0]}, "analysis_timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}
return JsonResponse(response_data)
基于大数据的全球产品库存数据分析与可视化系统-结语
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