博主介绍：✌多个项目实战经验、多个大型网购商城开发经验、在某机构指导学员上千名、专注于本行业领域✌ 技术范围：Java实战项目、Python实战项目、微信小程序/安卓实战项目、爬虫+大数据实战项目、Nodejs实战项目、PHP实战项目、.NET实战项目、Golang实战项目。
主要内容：系统功能设计、开题报告、任务书、系统功能实现、功能代码讲解、答辩PPT、文档编写、文档修改、文档降重、一对一辅导答辩。
🍅🍅获取源码可以联系交流学习🍅🍅
👇🏻👇🏻 实战项目专栏推荐👇🏻 👇🏻 Java毕设实战项目 Python毕设实战项目 微信小程序/安卓毕设实战项目 爬虫+大数据毕设实战项目 .NET毕设实战项目 PHP毕设实战项目 Nodejs毕设实战项目
基于大数据的餐饮服务许可证数据可视化分析系统-系统介绍
本餐饮服务许可证数据可视化分析系统基于Hadoop+Spark大数据技术架构，结合Django后端框架和Vue+ElementUI+Echarts前端技术栈，构建了一套完整的餐饮行业许可证数据分析解决方案。系统通过HDFS分布式存储海量餐饮许可证数据，利用Spark SQL进行高效数据处理和分析，结合Pandas、NumPy进行数据清洗和统计计算。系统实现了餐饮许可证信息管理、用户画像分析、业态分析、趋势分析、空间地理分析等核心功能模块，通过Echarts图表库提供丰富的数据可视化展示，包括柱状图、饼图、折线图、地图等多种图表类型。系统支持大屏可视化展示，为监管部门和餐饮企业提供直观的数据洞察，帮助用户深入了解餐饮行业发展态势、区域分布特点、经营状况变化等关键信息，为科学决策提供数据支撑。
基于大数据的餐饮服务许可证数据可视化分析系统-选题背景
随着我国餐饮行业的快速发展和食品安全监管体系的不断完善，餐饮服务许可证作为行业准入的重要凭证，其相关数据呈现出海量化、多维化的特点。传统的数据管理方式已难以满足现代监管和分析需求，监管部门在处理大量许可证数据时面临着数据分散、查询效率低、分析手段单一等问题。当前餐饮许可证数据分析多依赖传统的关系数据库和简单的统计工具，缺乏对数据深层次价值的挖掘和可视化呈现。大数据技术的成熟为解决这些问题提供了新的思路，Hadoop生态系统的分布式存储和Spark的内存计算能力，能够有效处理TB级别的餐饮许可证数据，实现快速的数据查询和分析。同时，现代可视化技术的发展使得复杂的数据分析结果能够以直观、易懂的方式展现给用户，这为构建基于大数据的餐饮服务许可证数据可视化分析系统提供了技术基础。
本课题的研究对于提升餐饮行业数据分析能力具有一定的实际价值。通过构建基于大数据技术的分析系统，能够帮助相关部门更好地掌握餐饮行业的整体发展状况，包括不同区域的餐饮企业分布密度、经营业态变化趋势、许可证办理和注销的时间规律等。系统的可视化功能使得复杂的数据关系能够以图表形式直观展现，降低了数据分析的技术门槛，提高了决策效率。从技术角度来看，本系统的开发过程涉及大数据存储、处理、分析和可视化的完整技术链条，为学习和实践现代数据分析技术提供了较好的场景。系统采用的Hadoop+Spark架构代表了当前主流的大数据处理方案，Vue+Echarts的前端技术栈也符合现代Web开发趋势。虽然作为毕业设计项目在规模和复杂度上相对有限，但通过完整的系统开发实践，能够加深对大数据技术原理和应用的理解，培养解决实际问题的能力。
基于大数据的餐饮服务许可证数据可视化分析系统-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
基于大数据的餐饮服务许可证数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的餐饮服务许可证数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的餐饮服务许可证数据可视化分析系统-代码展示
基于大数据的餐饮服务许可证数据可视化分析系统-代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import pandas as pd
import json
spark = SparkSession.builder.appName("RestaurantLicenseAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
class RestaurantInfoAnalysis(View):
def post(self, request):
data = json.loads(request.body)
region = data.get('region', '')
time_range = data.get('time_range', '')
license_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/restaurant_db").option("dbtable", "restaurant_license").option("user", "root").option("password", "123456").load()
if region:
license_df = license_df.filter(col("region") == region)
if time_range:
start_date, end_date = time_range.split(',')
license_df = license_df.filter((col("license_date") >= start_date) & (col("license_date") <= end_date))
total_count = license_df.count()
active_count = license_df.filter(col("status") == "active").count()
expired_count = license_df.filter(col("status") == "expired").count()
revoked_count = license_df.filter(col("status") == "revoked").count()
business_type_stats = license_df.groupBy("business_type").count().orderBy(desc("count")).collect()
region_stats = license_df.groupBy("region").count().orderBy(desc("count")).collect()
monthly_trend = license_df.groupBy(date_format(col("license_date"), "yyyy-MM").alias("month")).count().orderBy("month").collect()
result_data = {
'total_licenses': total_count,
'active_licenses': active_count,
'expired_licenses': expired_count,
'revoked_licenses': revoked_count,
'business_type_distribution': [{'type': row['business_type'], 'count': row['count']} for row in business_type_stats],
'region_distribution': [{'region': row['region'], 'count': row['count']} for row in region_stats],
'monthly_trend': [{'month': row['month'], 'count': row['count']} for row in monthly_trend]
}
return JsonResponse(result_data)
class UserPortraitAnalysis(View):
def post(self, request):
data = json.loads(request.body)
user_type = data.get('user_type', 'all')
analysis_dimension = data.get('dimension', 'business_scale')
user_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/restaurant_db").option("dbtable", "restaurant_users").option("user", "root").option("password", "123456").load()
license_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/restaurant_db").option("dbtable", "restaurant_license").option("user", "root").option("password", "123456").load()
combined_df = user_df.join(license_df, user_df.user_id == license_df.owner_id, "inner")
if user_type != 'all':
combined_df = combined_df.filter(col("user_category") == user_type)
age_distribution = combined_df.withColumn("age_group", when(col("age") < 30, "30岁以下").when(col("age") < 50, "30-50岁").otherwise("50岁以上")).groupBy("age_group").count().collect()
education_distribution = combined_df.groupBy("education_level").count().orderBy(desc("count")).collect()
experience_distribution = combined_df.withColumn("experience_group", when(col("business_experience") < 3, "3年以下").when(col("business_experience") < 10, "3-10年").otherwise("10年以上")).groupBy("experience_group").count().collect()
scale_distribution = combined_df.groupBy("business_scale").count().orderBy(desc("count")).collect()
investment_avg = combined_df.groupBy("business_scale").avg("investment_amount").collect()
success_rate = combined_df.groupBy("business_scale").agg((count(when(col("business_status") == "successful", 1)) / count("*") * 100).alias("success_rate")).collect()
portrait_data = {
'age_distribution': [{'group': row['age_group'], 'count': row['count']} for row in age_distribution],
'education_distribution': [{'level': row['education_level'], 'count': row['count']} for row in education_distribution],
'experience_distribution': [{'group': row['experience_group'], 'count': row['count']} for row in experience_distribution],
'scale_distribution': [{'scale': row['business_scale'], 'count': row['count']} for row in scale_distribution],
'investment_analysis': [{'scale': row['business_scale'], 'avg_investment': round(row['avg(investment_amount)'], 2)} for row in investment_avg],
'success_rate_analysis': [{'scale': row['business_scale'], 'success_rate': round(row['success_rate'], 2)} for row in success_rate]
}
return JsonResponse(portrait_data)
class BusinessTrendAnalysis(View):
def post(self, request):
data = json.loads(request.body)
time_period = data.get('period', 'monthly')
business_type = data.get('business_type', 'all')
region_filter = data.get('region', 'all')
license_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/restaurant_db").option("dbtable", "restaurant_license").option("user", "root").option("password", "123456").load()
business_df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/restaurant_db").option("dbtable", "business_records").option("user", "root").option("password", "123456").load()
trend_df = license_df.join(business_df, license_df.license_id == business_df.license_id, "left")
if business_type != 'all':
trend_df = trend_df.filter(col("business_type") == business_type)
if region_filter != 'all':
trend_df = trend_df.filter(col("region") == region_filter)
if time_period == 'monthly':
time_format = "yyyy-MM"
elif time_period == 'quarterly':
time_format = "yyyy-q"
else:
time_format = "yyyy"
new_licenses_trend = trend_df.filter(col("status") == "new").groupBy(date_format(col("license_date"), time_format).alias("period")).count().orderBy("period").collect()
renewal_trend = trend_df.filter(col("status") == "renewed").groupBy(date_format(col("renewal_date"), time_format).alias("period")).count().orderBy("period").collect()
closure_trend = trend_df.filter(col("status") == "closed").groupBy(date_format(col("closure_date"), time_format).alias("period")).count().orderBy("period").collect()
revenue_trend = trend_df.groupBy(date_format(col("record_date"), time_format).alias("period")).avg("monthly_revenue").orderBy("period").collect()
employment_trend = trend_df.groupBy(date_format(col("record_date"), time_format).alias("period")).sum("employee_count").orderBy("period").collect()
growth_rate = []
for i, row in enumerate(new_licenses_trend):
if i > 0:
prev_count = new_licenses_trend[i-1]['count']
curr_count = row['count']
rate = ((curr_count - prev_count) / prev_count * 100) if prev_count > 0 else 0
growth_rate.append({'period': row['period'], 'growth_rate': round(rate, 2)})
trend_analysis = {
'new_licenses_trend': [{'period': row['period'], 'count': row['count']} for row in new_licenses_trend],
'renewal_trend': [{'period': row['period'], 'count': row['count']} for row in renewal_trend],
'closure_trend': [{'period': row['period'], 'count': row['count']} for row in closure_trend],
'revenue_trend': [{'period': row['period'], 'avg_revenue': round(row['avg(monthly_revenue)'], 2)} for row in revenue_trend],
'employment_trend': [{'period': row['period'], 'total_employees': row['sum(employee_count)']} for row in employment_trend],
'growth_rate_analysis': growth_rate
}
return JsonResponse(trend_analysis)
基于大数据的餐饮服务许可证数据可视化分析系统-文档展示
获取源码-结语
这套基于大数据的餐饮服务许可证可视化分析系统是2026年值得关注的毕设方向。整个项目融合了Hadoop+Spark的大数据处理能力和现代Web可视化技术，不仅技术栈新颖实用，而且解决了实际的行业数据分析需求。从系统架构到核心功能实现，每个环节都体现了当前主流的技术趋势。如果你也在为毕设选题发愁，或者对大数据可视化项目感兴趣，欢迎在评论区留言交流你的想法。觉得这个项目思路不错的话，点个赞支持一下，想要更详细的技术资料和完整源码的同学可以私信我，一起探讨大数据项目的开发经验！
👇🏻👇🏻 精彩实战项目专栏推荐👇🏻 👇🏻 Java毕设实战项目 Python毕设实战项目 微信小程序/安卓毕设实战项目 爬虫+大数据毕设实战项目 .NET毕设实战项目 PHP毕设实战项目 Nodejs毕设实战项目 🍅🍅获取源码可以联系交流学习🍅🍅
