计算机毕 设 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专门针对电商企业供应链管理优化需求而开发的综合性数据分析平台。该系统采用Hadoop分布式存储架构配合Spark大数据计算引擎，能够高效处理和分析海量的全球电商供应链数据。系统通过Django Web框架构建后端服务，结合Vue.js和ElementUI打造现代化的前端交互界面，使用Echarts实现丰富的数据可视化效果。在数据处理层面，系统充分运用Spark SQL进行复杂查询分析，结合Pandas和NumPy进行精细化数据处理和统计计算。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，能够为电商企业提供从产品品类分布、库存水平监控、临期风险预警到客户满意度评估等全方位的数据洞察。通过多维度的数据分析和智能算法应用，系统帮助企业识别库存积压风险、优化资金配置、提升客户满意度，最终实现供应链运营效率的显著提升。
电子商务供应链数据分析系统-技术
开发语言：java或Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts
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)
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迅速发展和供应链复杂性的不断增加，传统的供应链管理方式已经难以适应现代电商企业的运营需求。电商企业面临着产品种类繁多、库存周转复杂、市场需求变化快速等挑战，特别是在全球化背景下，跨境电商的供应链管理更是涉及多个国家和地区的仓储、物流、法规等复杂因素。与此同时，电商平台每天产生的交易数据、库存数据、用户行为数据等呈现爆炸式增长，这些海量数据中蕴含着巨大的商业价值，但传统的数据处理方法已无法有效挖掘和利用这些信息。大数据技术的成熟和普及为解决这一问题提供了新的技术路径，Hadoop和Spark等分布式计算框架能够处理TB甚至PB级别的数据，为电商供应链的精细化管理和智能化决策提供了强有力的技术支撑。
本课题的研究具有一定的理论价值和实践意义。从理论层面来看，该系统将大数据分析技术与供应链管理理论相结合，探索了如何运用现代信息技术手段来优化传统的供应链管理流程，为相关领域的学术研究提供了一个具体的应用实例。从实践角度而言，该系统能够帮助电商企业更好地理解自身的产品结构和库存状况，通过数据驱动的方式识别潜在的经营风险和优化机会。例如，系统的库存健康度分析功能可以提前预警临期商品，帮助企业避免库存损失；成本分析模块能够清晰展示资金在不同品类中的占用情况，为采购决策提供参考依据。对于计算机专业的学生而言，该项目涵盖了大数据处理、Web开发、数据可视化等多个技术领域，有助于提升综合的技术能力和项目实践经验。虽然作为毕业设计项目，系统的规模和复杂度相对有限，但其所体现的技术架构思路和业务分析方法对于理解现代企业信息系统的设计和开发具有一定的参考价值。
电子商务供应链数据分析系统-视频展示
https://www.bilibili.com/video/BV1S6pqzFE5B/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click
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.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
spark = SparkSession.builder.appName("GlobalECommerceSupplyChainAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def product_category_analysis(data_df):
category_stats = data_df.groupBy("Product_Category").agg(
count("Product_ID").alias("product_count"),
avg("Price").alias("avg_price"),
sum(col("Price") * col("Stock_Quantity")).alias("total_inventory_value"),
avg("Stock_Quantity").alias("avg_stock"),
avg("Product_Ratings").alias("avg_rating"),
avg("Warranty_Period").alias("avg_warranty")
).orderBy(desc("total_inventory_value"))
price_range_analysis = data_df.groupBy("Product_Category").agg(
max("Price").alias("max_price"),
min("Price").alias("min_price"),
avg("Price").alias("mean_price")
).withColumn("price_range", col("max_price") - col("min_price"))
dimension_analysis = data_df.withColumn("volume",
col("Product_Dimensions").split("x")[0].cast("double") *
col("Product_Dimensions").split("x")[1].cast("double") *
col("Product_Dimensions").split("x")[2].cast("double")
).groupBy("Product_Category").agg(
avg("volume").alias("avg_volume"),
sum("volume").alias("total_volume")
)
final_result = category_stats.join(price_range_analysis, "Product_Category").join(dimension_analysis, "Product_Category")
category_distribution = final_result.select("Product_Category", "product_count", "total_inventory_value", "avg_price", "price_range", "avg_volume").orderBy(desc("total_inventory_value"))
return category_distribution.collect()
def inventory_risk_analysis(data_df):
current_date = datetime.now()
risk_df = data_df.withColumn("days_until_expiry",
(col("Expiration_Date").cast("timestamp").cast("long") - current_date.timestamp()) / 86400
).withColumn("risk_level",
when(col("days_until_expiry") < 30, "High Risk")
.when(col("days_until_expiry") < 90, "Medium Risk")
.otherwise("Low Risk")
).withColumn("inventory_value", col("Price") * col("Stock_Quantity"))
stock_level_analysis = risk_df.withColumn("stock_level",
when(col("Stock_Quantity") < 10, "Low Stock")
.when(col("Stock_Quantity") < 50, "Normal Stock")
.otherwise("High Stock")
)
critical_items = stock_level_analysis.filter(
(col("risk_level") == "High Risk") & (col("stock_level") == "High Stock")
).select("Product_ID", "Product_Category", "Stock_Quantity", "days_until_expiry", "inventory_value").orderBy(asc("days_until_expiry"), desc("inventory_value"))
risk_summary = stock_level_analysis.groupBy("risk_level", "stock_level").agg(
count("Product_ID").alias("product_count"),
sum("inventory_value").alias("total_value"),
avg("Stock_Quantity").alias("avg_stock")
).orderBy("risk_level", "stock_level")
category_risk = stock_level_analysis.groupBy("Product_Category").agg(
count(when(col("risk_level") == "High Risk", 1)).alias("high_risk_count"),
sum(when(col("risk_level") == "High Risk", col("inventory_value")).otherwise(0)).alias("high_risk_value"),
avg("days_until_expiry").alias("avg_days_to_expiry")
).orderBy(desc("high_risk_value"))
return {
"critical_items": critical_items.limit(20).collect(),
"risk_summary": risk_summary.collect(),
"category_risk": category_risk.collect()
}
def supply_chain_cost_analysis(data_df):
inventory_value_analysis = data_df.withColumn("inventory_value", col("Price") * col("Stock_Quantity")).groupBy("Product_Category").agg(
sum("inventory_value").alias("total_category_value"),
avg("inventory_value").alias("avg_product_value"),
count("Product_ID").alias("product_count"),
avg("Price").alias("avg_unit_price")
).withColumn("value_density", col("total_category_value") / col("product_count")).orderBy(desc("total_category_value"))
high_value_products = data_df.withColumn("inventory_value", col("Price") * col("Stock_Quantity")).select(
"Product_ID", "Product_Category", "Price", "Stock_Quantity", "inventory_value"
).orderBy(desc("inventory_value")).limit(50)
price_stock_matrix = data_df.withColumn("price_level",
when(col("Price") > data_df.select(avg("Price")).collect()[0][0], "High Price")
.otherwise("Low Price")
).withColumn("stock_level",
when(col("Stock_Quantity") > data_df.select(avg("Stock_Quantity")).collect()[0][0], "High Stock")
.otherwise("Low Stock")
).groupBy("price_level", "stock_level").agg(
count("Product_ID").alias("product_count"),
avg("Product_Ratings").alias("avg_rating"),
sum(col("Price") * col("Stock_Quantity")).alias("total_value")
)
color_size_analysis = data_df.select("Color_Size_Variations", "Stock_Quantity", "Product_Category").filter(col("Color_Size_Variations").isNotNull()).withColumn("variation_count",
when(col("Color_Size_Variations").contains(","),
col("Color_Size_Variations").split(",").size()).otherwise(1)
).groupBy("Product_Category").agg(
avg("variation_count").alias("avg_variations"),
sum("Stock_Quantity").alias("total_stock"),
count("*").alias("product_count")
).withColumn("stock_per_variation", col("total_stock") / col("avg_variations")).orderBy(desc("stock_per_variation"))
return {
"inventory_value": inventory_value_analysis.collect(),
"top_value_products": high_value_products.collect(),
"price_stock_matrix": price_stock_matrix.collect(),
"variation_analysis": color_size_analysis.collect()
}
电子商务供应链数据分析系统-结语
2026年90%导师认可：基于Hadoop+Spark的全球电子商务供应链数据分析系统完整实现
零基础学Hadoop vs资深程序员学Spark：基于大数据的全球电子商务供应链数据分析系统谁做得更好？
大数据毕业设计推荐：基于Hadoop Spark的全球电子商务供应链数据分析系统源码
如果遇到具体的技术问题或计算机毕设方面需求，主页上咨询我，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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