🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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基于大数据的全球电子商务供应链数据分析系统-功能介绍
基于Spark的全球电子商务供应链分析系统是一个专注于电商供应链数据深度挖掘与智能分析的综合性平台，该系统充分利用Hadoop分布式存储架构和Spark大数据处理引擎的强大计算能力，对海量电商供应链数据进行实时采集、存储与分析处理。系统采用Django后端框架构建稳定的服务端架构，结合Vue前端框架和ElementUI组件库打造直观友好的用户交互界面，通过Echarts图表库实现数据的多维度可视化展现。在数据处理层面，系统深度整合Spark SQL进行结构化数据查询，配合Pandas和NumPy科学计算库完成复杂的数据预处理与统计分析任务，所有数据统一存储在MySQL关系型数据库中确保数据一致性。系统核心功能涵盖产品组合特征分析、库存健康度监控、供应链成本评估和市场表现洞察四大维度，能够为电商企业提供产品品类分布、价格策略制定、库存风险预警、资金占用优化、客户满意度评估等关键业务指标的智能化分析服务，帮助企业管理者基于数据驱动的决策方式优化供应链运营效率，降低库存风险并提升整体竞争优势。
基于大数据的全球电子商务供应链数据分析系统-选题背景意义
选题背景 随着全球电子商务行业的蓬勃发展和数字化转型的深入推进，电商企业面临着日益复杂的供应链管理挑战，传统的人工分析方式已经无法应对海量商品数据的处理需求。现代电商平台往往涉及数万甚至数十万种商品，涵盖多个品类、规格、价格区间和库存周期，这些数据之间存在复杂的关联关系和潜在的商业价值。当前许多电商企业在供应链数据分析方面仍然依赖传统的Excel表格和简单的统计工具，这种方式不仅效率低下，而且容易遗漏重要的数据洞察，导致库存积压、资金占用过多、缺货风险增加等问题。大数据技术的成熟为解决这些问题提供了新的技术路径，特别是Apache Spark作为新一代大数据处理引擎，具有内存计算、快速响应、易于扩展等优势，能够高效处理电商供应链中的复杂数据分析任务，为企业决策提供及时准确的数据支撑。 选题意义 本系统的开发具有较为明确的实际应用价值和一定的学术研究意义。从技术实践角度来看，通过将Spark大数据处理技术与电商供应链分析场景相结合，能够验证大数据技术在具体业务领域中的应用效果，为相关技术的推广应用积累实践经验。系统设计的四大分析维度覆盖了电商供应链管理的主要环节，能够帮助中小型电商企业建立基础的数据分析能力，在一定程度上提升其运营效率和风险控制水平。从学习价值来说，本项目整合了大数据存储、计算、分析和可视化的完整技术栈，为计算机专业学生提供了相对完整的大数据应用开发实践机会，有助于加深对分布式计算、数据挖掘、Web开发等技术的理解和掌握。同时，系统涉及的业务场景贴近实际，分析逻辑相对清晰，便于理解和验证分析结果的合理性，这对于培养数据分析思维和解决实际问题的能力具有积极的促进作用，也为未来从事相关领域的工作奠定了一定的技术基础。
基于大数据的全球电子商务供应链数据分析系统-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
基于大数据的全球电子商务供应链数据分析系统-视频展示
基于大数据的全球电子商务供应链数据分析系统-图片展示
基于大数据的全球电子商务供应链数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, sum, count, max, min, when, desc
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
spark = SparkSession.builder.appName("SupplyChainAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
def inventory_health_analysis():
df = spark.sql("SELECT product_category, stock_quantity, expiration_date, manufacturing_date, price FROM supply_chain_data")
current_date = datetime.now()
df_with_days = df.withColumn("days_to_expire",
(col("expiration_date").cast("timestamp").cast("long") - current_date.timestamp()) / 86400)
category_inventory = df_with_days.groupBy("product_category").agg(
sum("stock_quantity").alias("total_stock"),
avg("stock_quantity").alias("avg_stock"),
count("*").alias("product_count"),
avg("days_to_expire").alias("avg_days_to_expire")
)
risk_products = df_with_days.filter((col("days_to_expire") < 30) & (col("stock_quantity") > 50)).select(
"product_category", "stock_quantity", "days_to_expire", "price"
).withColumn("risk_value", col("stock_quantity") * col("price"))
high_risk_inventory = risk_products.orderBy(desc("risk_value")).limit(20)
inventory_level_distribution = df_with_days.withColumn("inventory_level",
when(col("stock_quantity") <= 10, "低库存")
.when((col("stock_quantity") > 10) & (col("stock_quantity") <= 50), "健康库存")
.otherwise("高库存")
).groupBy("inventory_level").count()
category_risk_summary = df_with_days.groupBy("product_category").agg(
sum(when(col("days_to_expire") < 30, col("stock_quantity")).otherwise(0)).alias("expiring_stock"),
sum("stock_quantity").alias("total_stock")
).withColumn("risk_ratio", col("expiring_stock") / col("total_stock") * 100)
return {
'category_inventory': category_inventory.toPandas().to_dict('records'),
'high_risk_products': high_risk_inventory.toPandas().to_dict('records'),
'inventory_distribution': inventory_level_distribution.toPandas().to_dict('records'),
'category_risk': category_risk_summary.toPandas().to_dict('records')
}
def supply_chain_cost_analysis():
df = spark.sql("SELECT product_category, product_id, price, stock_quantity, color_size_variations FROM supply_chain_data")
category_value = df.withColumn("inventory_value", col("price") * col("stock_quantity")).groupBy("product_category").agg(
sum("inventory_value").alias("total_category_value"),
avg("price").alias("avg_category_price"),
sum("stock_quantity").alias("total_category_stock"),
count("*").alias("product_count")
).withColumn("avg_value_per_product", col("total_category_value") / col("product_count"))
top_value_products = df.withColumn("total_value", col("price") * col("stock_quantity")).orderBy(desc("total_value")).limit(50).select(
"product_id", "product_category", "price", "stock_quantity", "total_value"
)
price_stock_matrix = df.withColumn("price_level",
when(col("price") <= 50, "低价位")
.when((col("price") > 50) & (col("price") <= 200), "中价位")
.otherwise("高价位")
).withColumn("stock_level",
when(col("stock_quantity") <= 20, "低库存")
.when((col("stock_quantity") > 20) & (col("stock_quantity") <= 100), "中库存")
.otherwise("高库存")
).groupBy("price_level", "stock_level").agg(
count("*").alias("product_count"),
avg("price").alias("avg_price"),
sum(col("price") * col("stock_quantity")).alias("segment_value")
)
variation_analysis = df.filter(col("color_size_variations").isNotNull()).withColumn("variation_count",
when(col("color_size_variations").contains(","),
col("color_size_variations").rlike("([^,]*,){2,}").cast("int") + 2)
.otherwise(1)
).groupBy("product_category").agg(
avg("variation_count").alias("avg_variations"),
sum(col("stock_quantity") * col("variation_count")).alias("total_variation_stock")
)
capital_efficiency = df.withColumn("inventory_value", col("price") * col("stock_quantity")).groupBy("product_category").agg(
sum("inventory_value").alias("capital_occupied"),
avg("price").alias("avg_unit_price"),
sum("stock_quantity").alias("total_units")
).withColumn("capital_per_unit", col("capital_occupied") / col("total_units"))
return {
'category_investment': category_value.toPandas().to_dict('records'),
'top_value_products': top_value_products.toPandas().to_dict('records'),
'price_stock_segments': price_stock_matrix.toPandas().to_dict('records'),
'variation_analysis': variation_analysis.toPandas().to_dict('records'),
'capital_efficiency': capital_efficiency.toPandas().to_dict('records')
}
def product_clustering_analysis():
df = spark.sql("SELECT product_id, product_category, price, stock_quantity, warranty_period, product_ratings FROM supply_chain_data WHERE product_ratings IS NOT NULL")
feature_df = df.select("product_id", "product_category", "price", "stock_quantity", "warranty_period", "product_ratings").na.drop()
assembler = VectorAssembler(inputCols=["price", "stock_quantity", "warranty_period", "product_ratings"], outputCol="features")
feature_vector_df = assembler.transform(feature_df)
kmeans = KMeans(k=5, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(feature_vector_df)
clustered_df = model.transform(feature_vector_df)
cluster_summary = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
count("*").alias("product_count"),
avg("price").alias("avg_price"),
avg("stock_quantity").alias("avg_stock"),
avg("warranty_period").alias("avg_warranty"),
avg("product_ratings").alias("avg_rating")
).orderBy("cluster")
cluster_categories = clustered_df.groupBy("cluster", "product_category").count().orderBy("cluster", desc("count"))
rating_price_correlation = clustered_df.select("price", "product_ratings").toPandas()
correlation_coeff = rating_price_correlation['price'].corr(rating_price_correlation['product_ratings'])
performance_matrix = clustered_df.withColumn("performance_level",
when((col("product_ratings") >= 4.0) & (col("stock_quantity") <= 30), "明星产品")
.when((col("product_ratings") >= 4.0) & (col("stock_quantity") > 30), "潜力产品")
.when((col("product_ratings") < 3.0) & (col("stock_quantity") > 50), "问题产品")
.otherwise("常规产品")
).groupBy("performance_level").agg(
count("*").alias("product_count"),
avg("price").alias("avg_price"),
sum(col("price") * col("stock_quantity")).alias("total_value")
)
cluster_insights = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
min("price").alias("min_price"),
max("price").alias("max_price"),
min("stock_quantity").alias("min_stock"),
max("stock_quantity").alias("max_stock"),
avg("product_ratings").alias("cluster_rating")
).withColumn("price_range", col("max_price") - col("min_price")).withColumn("stock_range", col("max_stock") - col("min_stock"))
return {
'cluster_profiles': cluster_summary.toPandas().to_dict('records'),
'cluster_categories': cluster_categories.toPandas().to_dict('records'),
'price_rating_correlation': correlation_coeff,
'performance_matrix': performance_matrix.toPandas().to_dict('records'),
'cluster_characteristics': cluster_insights.toPandas().to_dict('records')
}
基于大数据的全球电子商务供应链数据分析系统-结语
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