计算机编程指导师
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电子商务供应链数据分析系统- 简介
基于大数据的全球电子商务供应链数据分析系统是一套集数据采集、存储、处理、分析于一体的综合性数据分析平台。该系统采用Hadoop分布式文件系统作为数据存储基础，利用Spark大数据处理引擎实现海量电商供应链数据的高效处理与实时分析。系统后端基于Spring Boot框架构建，提供稳定的RESTful API接口服务，前端采用Vue.js结合ElementUI组件库设计，通过ECharts可视化图表库实现数据的直观展示。系统核心功能涵盖产品组合与特征分析、库存健康度与风险预警分析、供应链成本与价值分析以及市场表现与客户偏好分析四大维度。通过对产品品类分布、价格策略、质保周期、库存水平、临期风险、资金占用等多个指标的深度挖掘，系统能够为电子商务企业提供全方位的供应链数据洞察。系统支持大规模数据并行处理，能够处理包含产品信息、库存数据、客户评价等多源异构数据，通过K-Means聚类算法实现产品的智能分类，为供应链优化决策提供科学依据。
电子商务供应链数据分析系统-技术 框架
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
电子商务供应链数据分析系统- 背景
随着全球电子商务市场的蓬勃发展，供应链管理已成为企业核心竞争力的重要组成部分。电商企业面临着产品种类繁多、库存管理复杂、市场需求变化快速等挑战，传统的供应链管理方式已难以满足现代电商企业的发展需求。当前电商平台每天产生海量的交易数据、用户行为数据、产品评价数据等，这些数据蕴含着丰富的商业价值，但由于数据量庞大、结构复杂，传统的数据处理技术往往无法有效挖掘其潜在价值。同时，供应链各环节的数据孤立现象严重，缺乏统一的数据分析平台，导致企业决策往往依赖于局部数据或经验判断，难以实现全局最优。大数据技术的成熟为解决这些问题提供了新的思路，通过构建基于大数据的供应链数据分析系统，能够整合多源数据，实现对供应链全流程的数据监控与智能分析。
本课题的研究对于提升电子商务企业供应链管理水平具有重要的实际意义。通过构建大数据分析系统，企业能够实时监控库存状态，及时发现临期商品和积压风险，避免因商品过期造成的经济损失，同时优化库存配置，降低资金占用成本。系统提供的产品组合分析功能能够帮助企业深入了解产品结构，识别盈利能力强的产品类别，为采购和营销策略制定提供数据支撑。市场表现分析模块通过挖掘客户评价数据，能够及时发现产品质量问题和客户偏好变化，为产品改进和新品开发提供方向指引。从技术角度看，本系统展示了大数据技术在实际业务场景中的应用，验证了Hadoop和Spark在处理电商数据方面的有效性，为相关技术的推广应用提供了参考案例。对于学术研究而言，本课题将理论知识与实际应用相结合，通过解决真实的业务问题，体现了大数据技术的实用价值，为后续相关研究提供了基础。
电子商务供应链数据分析系统-视频展示
电子商务供应链数据分析系统-图片展示
电子商务供应链数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, avg, sum, count, max, min, when, desc, asc
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, DoubleType, IntegerType
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
spark = SparkSession.builder.appName("ElectronicCommerceSupplyChainAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_product_category_distribution():
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/supply_chain").option("dbtable", "products").option("user", "root").option("password", "password").load()
category_stats = df.groupBy("product_category").agg(count("product_id").alias("product_count"), avg("price").alias("avg_price"), sum(col("price") * col("stock_quantity")).alias("total_value"), avg("product_ratings").alias("avg_rating"), avg("warranty_period").alias("avg_warranty"))
category_distribution = category_stats.withColumn("value_percentage", col("total_value") / category_stats.agg(sum("total_value")).collect()[0][0] * 100)
high_value_categories = category_distribution.filter(col("value_percentage") > 15).orderBy(desc("total_value"))
price_analysis = df.groupBy("product_category").agg(min("price").alias("min_price"), max("price").alias("max_price"), avg("price").alias("mean_price")).withColumn("price_range", col("max_price") - col("min_price"))
dimension_analysis = df.withColumn("volume", col("length") * col("width") * col("height")).groupBy("product_category").agg(avg("volume").alias("avg_volume"), sum("volume").alias("total_volume"))
final_result = category_stats.join(price_analysis, "product_category").join(dimension_analysis, "product_category")
risk_categories = final_result.filter((col("avg_price") < 100) & (col("product_count") > 50)).select("product_category", "product_count", "avg_price", "total_value")
profitable_categories = final_result.filter((col("avg_rating") > 4.0) & (col("total_value") > 10000)).orderBy(desc("avg_rating"))
category_performance = final_result.withColumn("performance_score", (col("avg_rating") * 0.4 + (col("avg_price") / 1000) * 0.3 + (col("product_count") / 100) * 0.3)).orderBy(desc("performance_score"))
return final_result.collect(), high_value_categories.collect(), profitable_categories.collect()
def analyze_inventory_risk_warning():
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/supply_chain").option("dbtable", "products").option("user", "root").option("password", "password").load()
current_date = datetime.now()
df_with_expiry = df.withColumn("days_to_expire", (col("expiration_date").cast("long") - current_date.timestamp()) / 86400)
critical_expiry = df_with_expiry.filter(col("days_to_expire") <= 30).orderBy("days_to_expire")
high_risk_inventory = df_with_expiry.filter((col("days_to_expire") <= 30) & (col("stock_quantity") > 20)).withColumn("risk_value", col("price") * col("stock_quantity")).orderBy(desc("risk_value"))
inventory_levels = df.withColumn("inventory_level", when(col("stock_quantity") <= 10, "Low").when(col("stock_quantity") <= 50, "Normal").otherwise("High"))
inventory_distribution = inventory_levels.groupBy("inventory_level").agg(count("product_id").alias("product_count"), sum("stock_quantity").alias("total_stock"), sum(col("price") * col("stock_quantity")).alias("total_value"))
category_inventory_risk = df_with_expiry.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"), avg("days_to_expire").alias("avg_days_to_expire"))
category_risk_score = category_inventory_risk.withColumn("risk_percentage", col("expiring_stock") / col("total_stock") * 100).filter(col("risk_percentage") > 0).orderBy(desc("risk_percentage"))
zero_stock_products = df.filter(col("stock_quantity") == 0).select("product_id", "product_category", "price", "product_ratings")
overstock_products = df.filter(col("stock_quantity") > 100).withColumn("overstock_value", col("price") * col("stock_quantity")).orderBy(desc("overstock_value"))
seasonal_risk = df_with_expiry.filter(col("days_to_expire") <= 60).groupBy("product_category").agg(count("product_id").alias("at_risk_products"), sum(col("price") * col("stock_quantity")).alias("at_risk_value"))
inventory_health_score = df_with_expiry.withColumn("health_score", when(col("days_to_expire") > 90, 100).when(col("days_to_expire") > 60, 80).when(col("days_to_expire") > 30, 60).otherwise(20))
overall_health = inventory_health_score.agg(avg("health_score").alias("avg_health_score"), count(when(col("health_score") < 60, 1)).alias("unhealthy_products")).collect()[0]
return high_risk_inventory.collect(), critical_expiry.collect(), category_risk_score.collect()
def analyze_supply_chain_cost_value():
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/supply_chain").option("dbtable", "products").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_with_value = df.withColumn("inventory_value", col("price") * col("stock_quantity"))
category_investment = df_with_value.groupBy("product_category").agg(sum("inventory_value").alias("total_investment"), count("product_id").alias("product_count"), avg("inventory_value").alias("avg_product_value"), sum("stock_quantity").alias("total_quantity"))
top_value_products = df_with_value.select("product_id", "product_category", "price", "stock_quantity", "inventory_value", "product_ratings").orderBy(desc("inventory_value")).limit(20)
investment_efficiency = category_investment.withColumn("investment_per_product", col("total_investment") / col("product_count")).withColumn("value_density", col("total_investment") / col("total_quantity")).orderBy(desc("investment_per_product"))
price_stock_matrix = df_with_value.withColumn("price_level", when(col("price") > 1000, "High").when(col("price") > 500, "Medium").otherwise("Low")).withColumn("stock_level", when(col("stock_quantity") > 50, "High").when(col("stock_quantity") > 20, "Medium").otherwise("Low"))
matrix_analysis = price_stock_matrix.groupBy("price_level", "stock_level").agg(count("product_id").alias("product_count"), sum("inventory_value").alias("segment_value"), avg("product_ratings").alias("avg_rating"))
color_size_variations = df.filter(col("color_size_variations").isNotNull()).withColumn("variation_count", col("color_size_variations")).groupBy("product_category", "variation_count").agg(sum("stock_quantity").alias("variation_stock"), sum("inventory_value").alias("variation_value"))
high_investment_low_rating = df_with_value.filter((col("inventory_value") > 5000) & (col("product_ratings") < 3.5)).select("product_id", "product_category", "inventory_value", "product_ratings").orderBy(desc("inventory_value"))
cost_optimization_targets = df_with_value.filter(col("stock_quantity") > 100).withColumn("holding_cost", col("inventory_value") * 0.15).withColumn("potential_saving", col("holding_cost") * 0.3).orderBy(desc("potential_saving"))
roi_analysis = df_with_value.withColumn("estimated_roi", col("product_ratings") / col("price") * 1000).groupBy("product_category").agg(avg("estimated_roi").alias("category_roi"), sum("inventory_value").alias("category_investment")).withColumn("roi_efficiency", col("category_roi") * col("category_investment")).orderBy(desc("roi_efficiency"))
cash_flow_impact = category_investment.withColumn("monthly_holding_cost", col("total_investment") * 0.02).withColumn("quarterly_impact", col("monthly_holding_cost") * 3).orderBy(desc("quarterly_impact"))
feature_columns = ["price", "stock_quantity", "product_ratings", "warranty_period"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
df_features = assembler.transform(df_with_value.na.fill(0))
kmeans = KMeans().setK(5).setSeed(1).setFeaturesCol("features")
model = kmeans.fit(df_features)
clustered_df = model.transform(df_features)
cluster_analysis = clustered_df.groupBy("prediction").agg(count("product_id").alias("cluster_size"), avg("price").alias("avg_price"), avg("stock_quantity").alias("avg_stock"), avg("inventory_value").alias("avg_value"), avg("product_ratings").alias("avg_rating"))
return top_value_products.collect(), investment_efficiency.collect(), cluster_analysis.collect()
电子商务供应链数据分析系统-结语
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