计算机编程指导师
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饮品门店数据可视化分析系统- 简介
基于Hadoop+Django的全国饮品门店数据可视化分析系统是一套综合性的大数据处理与分析平台，专门针对全国范围内的饮品行业门店数据进行深度挖掘和可视化展示。系统采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为数据存储底层，结合Spark大数据计算引擎进行高效的数据处理和分析，通过Django Web框架构建稳定的后端服务架构，前端运用Vue+ElementUI+ECharts技术栈实现交互式的数据可视化界面。系统核心功能涵盖品牌市场竞争力分析、饮品品类市场格局分析、价格区间与市场定位分析以及品牌发展潜力与聚类分析四大维度，能够对全国饮品门店的品牌分布、价格定位、门店规模、品类构成等关键指标进行全方位的统计分析。通过运用K-Means聚类算法对品牌进行智能分类，系统可以识别出不同发展模式的品牌群体，为饮品行业的市场策略制定提供数据支撑。整个系统充分发挥了大数据技术在海量数据处理方面的优势，通过Spark SQL进行复杂的数据查询和统计计算，结合Pandas和NumPy进行数据预处理，最终通过直观的图表和统计报表形式呈现分析结果。
饮品门店数据可视化分析系统-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
饮品门店数据可视化分析系统- 背景
随着消费升级和生活方式的转变，饮品行业在近年来呈现出快速发展的态势，各类茶饮、咖啡、果汁等品牌如雨后春笋般涌现，市场竞争日趋激烈。传统的市场调研方式往往依赖于小规模的问卷调查或局部地区的实地走访，难以获得全国范围内的完整市场画像，而且数据收集周期长、成本高、时效性差。与此同时，饮品行业的数据量正在呈指数级增长，包括门店位置信息、品牌定价策略、消费者偏好数据、区域分布特征等多维度信息，这些海量数据蕴含着丰富的商业价值和市场洞察，但缺乏有效的技术手段进行深度挖掘和分析。在大数据技术日益成熟的背景下，运用Hadoop、Spark等分布式计算框架处理和分析饮品行业数据成为可能，能够突破传统分析方法的局限性，实现对全国饮品门店数据的全面、快速、准确分析，为行业参与者提供更加科学的决策依据。
本课题的研究具有一定的理论价值和实践意义，主要体现在技术应用、行业分析和教学实践等方面。从技术角度来看，通过将Hadoop分布式存储、Spark大数据计算、Django Web开发等技术进行有机整合，探索了大数据技术在垂直行业数据分析中的具体应用路径，为类似的行业数据分析项目提供了可参考的技术架构和实现方案。从行业应用角度而言，系统能够帮助饮品行业的创业者、投资者和管理者更好地了解市场格局，识别潜在的商机和风险点，为门店选址、品牌定位、价格策略等经营决策提供一定的数据支撑。对于消费者来说，通过对品牌价格分布和市场定位的分析，也能为其消费选择提供参考信息。从教育实践层面来说，该项目整合了多种主流的大数据技术栈，涵盖了数据存储、处理、分析、可视化的完整流程，对于计算机专业学生掌握大数据开发技能具有良好的练习价值，同时项目的复杂度和技术含量也符合本科毕业设计的基本要求，能够较好地检验学生的综合技术能力和项目实践水平。
饮品门店数据可视化分析系统-视频展示
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饮品门店数据可视化分析系统-图片展示
饮品门店数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, desc, asc, avg, sum, count, when, isnan, isnull
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import pandas as pd
import numpy as np
import json
spark = SparkSession.builder.appName("DrinkStoreAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def brand_competition_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/drink_store").option("dbtable", "store_info").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_cleaned = df.filter(col("store_count") > 0).filter(col("avg_price") > 0)
top_brands_by_count = df_cleaned.select("name", "store_count").orderBy(desc("store_count")).limit(10)
top_brands_count_list = [(row["name"], row["store_count"]) for row in top_brands_by_count.collect()]
high_price_brands = df_cleaned.select("name", "avg_price").orderBy(desc("avg_price")).limit(10)
high_price_list = [(row["name"], float(row["avg_price"])) for row in high_price_brands.collect()]
low_price_brands = df_cleaned.select("name", "avg_price").orderBy(asc("avg_price")).limit(10)
low_price_list = [(row["name"], float(row["avg_price"])) for row in low_price_brands.collect()]
correlation_data = df_cleaned.select("name", "avg_price", "store_count").collect()
correlation_list = [(row["name"], float(row["avg_price"]), row["store_count"]) for row in correlation_data]
brand_names = df_cleaned.select("name").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()
name_words = []
for name in brand_names:
words = list(name)
name_words.extend([word for word in words if len(word.strip()) > 0])
word_freq = {}
for word in name_words:
word_freq[word] = word_freq.get(word, 0) + 1
sorted_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:50]
result_data = {
"top_brands_count": top_brands_count_list,
"high_price_brands": high_price_list,
"low_price_brands": low_price_list,
"correlation_data": correlation_list,
"word_cloud_data": sorted_words
}
return JsonResponse(result_data)
def category_market_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/drink_store").option("dbtable", "store_info").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_cleaned = df.filter(col("store_count") > 0).filter(col("avg_price") > 0).filter(col("type").isNotNull())
category_store_sum = df_cleaned.groupBy("type").agg(sum("store_count").alias("total_stores")).orderBy(desc("total_stores"))
category_store_data = [(row["type"], row["total_stores"]) for row in category_store_sum.collect()]
category_brand_count = df_cleaned.groupBy("type").agg(count("name").alias("brand_count")).orderBy(desc("brand_count"))
category_brand_data = [(row["type"], row["brand_count"]) for row in category_brand_count.collect()]
category_avg_price = df_cleaned.groupBy("type").agg(avg("avg_price").alias("avg_category_price")).orderBy(desc("avg_category_price"))
category_price_data = [(row["type"], round(float(row["avg_category_price"]), 2)) for row in category_avg_price.collect()]
category_avg_scale = df_cleaned.groupBy("type").agg(avg("store_count").alias("avg_store_scale")).orderBy(desc("avg_store_scale"))
category_scale_data = [(row["type"], round(float(row["avg_store_scale"]), 0)) for row in category_avg_scale.collect()]
tea_analysis = df_cleaned.filter(col("type") == "茶饮").select("name", "avg_price", "store_count").collect()
tea_data = [(row["name"], float(row["avg_price"]), row["store_count"]) for row in tea_analysis]
coffee_analysis = df_cleaned.filter(col("type") == "咖啡").select("name", "avg_price", "store_count").collect()
coffee_data = [(row["name"], float(row["avg_price"]), row["store_count"]) for row in coffee_analysis]
result_data = {
"category_market_share": category_store_data,
"category_brand_diversity": category_brand_data,
"category_price_comparison": category_price_data,
"category_scale_analysis": category_scale_data,
"tea_category_detail": tea_data,
"coffee_category_detail": coffee_data
}
return JsonResponse(result_data)
def clustering_potential_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/drink_store").option("dbtable", "store_info").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_cleaned = df.filter(col("store_count") > 0).filter(col("avg_price") > 0).filter(col("type").isNotNull())
feature_cols = ["avg_price", "store_count"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
df_features = assembler.transform(df_cleaned)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(df_features)
df_clustered = model.transform(df_features)
cluster_centers = model.clusterCenters()
cluster_summary = []
for i, center in enumerate(cluster_centers):
avg_price_center = float(center[0])
store_count_center = float(center[1])
cluster_brands = df_clustered.filter(col("cluster") == i).select("name", "type", "avg_price", "store_count").collect()
brand_list = [(row["name"], row["type"], float(row["avg_price"]), row["store_count"]) for row in cluster_brands]
cluster_characteristics = df_clustered.filter(col("cluster") == i).agg(avg("avg_price").alias("cluster_avg_price"), avg("store_count").alias("cluster_avg_stores"), count("name").alias("cluster_brand_count")).collect()[0]
type_distribution = df_clustered.filter(col("cluster") == i).groupBy("type").agg(count("name").alias("type_count")).collect()
type_dist_data = [(row["type"], row["type_count"]) for row in type_distribution]
cluster_info = {
"cluster_id": i,
"center_price": round(avg_price_center, 2),
"center_stores": round(store_count_center, 0),
"avg_price": round(float(cluster_characteristics["cluster_avg_price"]), 2),
"avg_stores": round(float(cluster_characteristics["cluster_avg_stores"]), 0),
"brand_count": cluster_characteristics["cluster_brand_count"],
"brands": brand_list,
"type_distribution": type_dist_data
}
cluster_summary.append(cluster_info)
all_brands_with_clusters = df_clustered.select("name", "type", "avg_price", "store_count", "cluster").collect()
brands_cluster_data = [(row["name"], row["type"], float(row["avg_price"]), row["store_count"], row["cluster"]) for row in all_brands_with_clusters]
result_data = {
"cluster_analysis": cluster_summary,
"all_brands_clusters": brands_cluster_data,
"clustering_centers": [(i, round(float(center[0]), 2), round(float(center[1]), 0)) for i, center in enumerate(cluster_centers)]
}
return JsonResponse(result_data)
饮品门店数据可视化分析系统-结语
普通毕设vs大数据毕设：基于Hadoop+Django饮品门店分析系统让导师刮目相看
7大核心功能+4层分析维度：基于Hadoop的全国饮品门店数据可视化系统完整攻略
Spark不会用+可视化不会写？全国饮品门店数据分析系统一次解决两大难题
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