计算机编程指导师
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全球产品库存数据分析与可视化系统- 简介
基于Spark+Django的全球产品库存数据分析与可视化系统是一个面向企业库存管理需求的大数据处理平台，该系统充分利用Apache Spark的分布式计算能力和Django框架的Web开发优势，实现对海量全球产品库存数据的深度挖掘和智能分析。系统采用Hadoop+HDFS作为底层数据存储架构，通过Spark SQL进行高效的数据查询和处理，结合Pandas、NumPy等数据科学工具库完成复杂的统计计算。在数据可视化方面，系统运用Vue.js配合ElementUI构建响应式前端界面，通过ECharts图表库将分析结果以直观的图表形式展现，涵盖柱状图、饼图、折线图、散点图等多种可视化效果。系统核心功能围绕库存状态与价值分析、销售潜力与滞销风险预警、产品时效性与生命周期管理、仓储与物流优化四大维度展开，能够对不同产品类别的库存分布、价格区间分析、评分等级统计、临期产品预警、滞销风险识别、畅销缺货提醒等关键业务场景提供数据支撑，帮助企业管理者制定科学的库存策略，提升供应链管理效率，降低库存成本和风险。
全球产品库存数据分析与可视化系统-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
全球产品库存数据分析与可视化系统- 背景
随着全球化贸易的快速发展和电子商务平台的普及，现代企业面临着日益复杂的库存管理挑战。传统的库存管理方式主要依赖人工经验和简单的统计方法，难以应对多品类、多规格、跨地区的复杂产品库存场景。企业在库存管理过程中普遍存在库存积压与缺货并存、滞销产品识别不及时、临期商品损耗严重、仓储资源配置不合理等问题，这些问题直接影响企业的运营效率和经济效益。与此同时，大数据技术和云计算平台的成熟为解决这些传统难题提供了新的技术路径。Apache Spark作为新一代大数据处理引擎，具备内存计算、快速处理、易于使用等优势，能够高效处理PB级别的海量数据。企业迫切需要一套能够整合多源数据、实现智能分析、提供可视化展示的现代化库存管理系统，通过数据驱动的方式优化库存结构，提升管理决策的科学性和准确性。
本课题的研究具有重要的理论价值和实践意义。从理论角度来看，该系统将大数据处理技术与传统库存管理理论相结合，探索了Spark分布式计算框架在库存数据分析领域的应用模式，为相关学术研究提供了技术实践案例。通过运用机器学习聚类算法对产品特征进行深度挖掘，丰富了库存管理的理论方法体系。从实践意义来看，系统能够帮助企业建立科学的库存监控体系，通过多维度数据分析发现潜在的库存问题和商机，提升库存周转率和资金使用效率。针对滞销产品识别、临期预警、缺货风险预测等关键业务场景，系统提供了自动化的解决方案，减少了人工判断的主观性和滞后性。同时，直观的数据可视化界面降低了管理人员的学习成本，使得复杂的数据分析结果能够被快速理解和应用。对于中小企业而言，该系统提供了一个相对低成本的库存优化工具，有助于提升其市场竞争力。虽然作为毕业设计项目在功能完整性和系统稳定性方面还有提升空间，但其基本的技术架构和核心功能已经能够为实际的库存管理工作提供有价值的参考和支撑。
全球产品库存数据分析与可视化系统-视频展示
全球产品库存数据分析与可视化系统-图片展示
全球产品库存数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, sum as spark_sum, count, avg, when, datediff, current_date
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.http import require_http_methods
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
spark = SparkSession.builder.appName("GlobalInventoryAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
@require_http_methods(["POST"])
def analyze_inventory_distribution(request):
"""核心功能1：不同产品类别的库存分布与价值分析"""
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/inventory_db").option("dbtable", "product_inventory").option("user", "root").option("password", "password").load()
category_stock_df = df.groupBy("product_category").agg(spark_sum("stock_quantity").alias("total_stock"), count("product_id").alias("product_count"), avg("stock_quantity").alias("avg_stock"))
category_value_df = df.withColumn("total_value", col("price") * col("stock_quantity")).groupBy("product_category").agg(spark_sum("total_value").alias("category_total_value"), avg("total_value").alias("avg_product_value"))
result_df = category_stock_df.join(category_value_df, "product_category")
price_range_df = df.withColumn("price_range", when(col("price") <= 100, "0-100").when((col("price") > 100) & (col("price") <= 300), "100-300").otherwise("300+"))
price_distribution_df = price_range_df.groupBy("price_range").agg(spark_sum("stock_quantity").alias("range_stock"), count("product_id").alias("range_count"))
rating_analysis_df = df.withColumn("rating_level", when(col("product_ratings") < 3.0, "低评分").when((col("product_ratings") >= 3.0) & (col("product_ratings") < 4.0), "中评分").otherwise("高评分"))
rating_stock_df = rating_analysis_df.groupBy("rating_level").agg(spark_sum("stock_quantity").alias("rating_stock"), count("product_id").alias("rating_count"), avg("product_ratings").alias("avg_rating"))
color_size_df = df.groupBy("color_size_variations").agg(spark_sum("stock_quantity").alias("variation_stock"), count("product_id").alias("variation_count")).orderBy(col("variation_stock").desc())
result_data = result_df.toPandas().to_dict('records')
price_data = price_distribution_df.toPandas().to_dict('records')
rating_data = rating_stock_df.toPandas().to_dict('records')
color_size_data = color_size_df.limit(20).toPandas().to_dict('records')
response_data = {"category_analysis": result_data, "price_distribution": price_data, "rating_analysis": rating_data, "color_size_hotspot": color_size_data, "analysis_summary": {"total_categories": result_df.count(), "total_products": df.count(), "total_inventory_value": df.agg(spark_sum(col("price") * col("stock_quantity"))).collect()[0][0]}}
return JsonResponse(response_data, safe=False)
@csrf_exempt
@require_http_methods(["POST"])
def identify_sales_risks(request):
"""核心功能2：销售潜力与滞销风险识别分析"""
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/inventory_db").option("dbtable", "product_inventory").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_with_stats = df.withColumn("avg_stock", avg("stock_quantity").over(Window.partitionBy())).withColumn("avg_rating", avg("product_ratings").over(Window.partitionBy()))
high_risk_products = df_with_stats.filter((col("stock_quantity") > col("avg_stock") * 1.5) & (col("product_ratings") < 3.0)).select("product_name", "product_category", "stock_quantity", "product_ratings", "price").withColumn("risk_value", col("stock_quantity") * col("price"))
shortage_risk_products = df_with_stats.filter((col("stock_quantity") < col("avg_stock") * 0.3) & (col("product_ratings") >= 4.0)).select("product_name", "product_category", "stock_quantity", "product_ratings", "price").withColumn("potential_loss", col("price") * 10)
price_rating_correlation = df.groupBy("product_category").agg(avg("price").alias("avg_price"), avg("product_ratings").alias("avg_rating"), count("product_id").alias("product_count"))
df_with_age = df.withColumn("days_since_manufacturing", datediff(current_date(), col("manufacturing_date")))
long_term_unsold = df_with_age.filter((col("days_since_manufacturing") > 180) & (col("stock_quantity") > col("avg_stock"))).select("product_name", "product_category", "stock_quantity", "days_since_manufacturing", "price").withColumn("holding_cost", col("stock_quantity") * col("price") * 0.02)
feature_columns = ["price", "stock_quantity", "product_ratings", "warranty_period"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
feature_df = assembler.transform(df.select(*feature_columns).na.drop())
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(feature_df)
clustered_df = model.transform(feature_df)
cluster_summary = clustered_df.groupBy("cluster").agg(count("*").alias("count"), avg("price").alias("avg_price"), avg("stock_quantity").alias("avg_stock"), avg("product_ratings").alias("avg_rating"))
high_risk_data = high_risk_products.orderBy(col("risk_value").desc()).limit(50).toPandas().to_dict('records')
shortage_data = shortage_risk_products.orderBy(col("potential_loss").desc()).limit(30).toPandas().to_dict('records')
correlation_data = price_rating_correlation.toPandas().to_dict('records')
unsold_data = long_term_unsold.orderBy(col("holding_cost").desc()).limit(40).toPandas().to_dict('records')
cluster_data = cluster_summary.orderBy("cluster").toPandas().to_dict('records')
response_data = {"high_risk_products": high_risk_data, "shortage_risk_products": shortage_data, "price_rating_correlation": correlation_data, "long_term_unsold": unsold_data, "product_clusters": cluster_data, "risk_summary": {"total_high_risk": len(high_risk_data), "total_shortage_risk": len(shortage_data), "total_unsold_items": len(unsold_data)}}
return JsonResponse(response_data, safe=False)
@csrf_exempt
@require_http_methods(["POST"])
def analyze_product_lifecycle(request):
"""核心功能3：产品时效性与生命周期管理分析"""
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/inventory_db").option("dbtable", "product_inventory").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_with_dates = df.withColumn("shelf_life_days", datediff(col("expiration_date"), col("manufacturing_date"))).withColumn("remaining_days", datediff(col("expiration_date"), current_date())).withColumn("manufacturing_age", datediff(current_date(), col("manufacturing_date")))
shelf_life_distribution = df_with_dates.withColumn("shelf_life_category", when(col("shelf_life_days") <= 30, "短期").when((col("shelf_life_days") > 30) & (col("shelf_life_days") <= 180), "中期").otherwise("长期")).groupBy("shelf_life_category").agg(count("product_id").alias("product_count"), avg("shelf_life_days").alias("avg_shelf_life"))
expiring_soon_products = df_with_dates.filter((col("remaining_days") > 0) & (col("remaining_days") <= 30)).select("product_name", "product_category", "stock_quantity", "remaining_days", "price", "expiration_date").withColumn("potential_loss", col("stock_quantity") * col("price")).orderBy("remaining_days")
expired_products = df_with_dates.filter(col("remaining_days") < 0).select("product_name", "product_category", "stock_quantity", "price", "expiration_date").withColumn("actual_loss", col("stock_quantity") * col("price"))
total_expired_loss = expired_products.agg(spark_sum("actual_loss")).collect()[0][0] or 0
warranty_analysis = df_with_dates.withColumn("warranty_category", when(col("warranty_period") <= 12, "短期保修").when((col("warranty_period") > 12) & (col("warranty_period") <= 24), "中期保修").otherwise("长期保修")).groupBy("warranty_category").agg(count("product_id").alias("warranty_count"), spark_sum("stock_quantity").alias("warranty_stock"), avg("price").alias("avg_warranty_price"))
monthly_expiration_trend = df_with_dates.withColumn("expiry_month", month(col("expiration_date"))).withColumn("expiry_year", year(col("expiration_date"))).groupBy("expiry_year", "expiry_month").agg(count("product_id").alias("expiring_count"), spark_sum(col("stock_quantity") * col("price")).alias("expiring_value")).orderBy("expiry_year", "expiry_month")
lifecycle_risk_score = df_with_dates.withColumn("risk_score", when(col("remaining_days") < 0, 100).when((col("remaining_days") >= 0) & (col("remaining_days") <= 7), 90).when((col("remaining_days") > 7) & (col("remaining_days") <= 30), 70).when((col("remaining_days") > 30) & (col("remaining_days") <= 90), 30).otherwise(10))
high_lifecycle_risk = lifecycle_risk_score.filter(col("risk_score") >= 70).select("product_name", "product_category", "remaining_days", "stock_quantity", "price", "risk_score").withColumn("risk_value", col("stock_quantity") * col("price"))
shelf_life_data = shelf_life_distribution.toPandas().to_dict('records')
expiring_data = expiring_soon_products.limit(100).toPandas().to_dict('records')
expired_data = expired_products.limit(50).toPandas().to_dict('records')
warranty_data = warranty_analysis.toPandas().to_dict('records')
trend_data = monthly_expiration_trend.limit(24).toPandas().to_dict('records')
risk_data = high_lifecycle_risk.orderBy(col("risk_value").desc()).limit(80).toPandas().to_dict('records')
response_data = {"shelf_life_distribution": shelf_life_data, "expiring_soon_products": expiring_data, "expired_products": expired_data, "warranty_analysis": warranty_data, "expiration_trend": trend_data, "high_risk_lifecycle": risk_data, "lifecycle_summary": {"total_expiring_soon": len(expiring_data), "total_expired": len(expired_data), "total_expired_loss": float(total_expired_loss), "high_risk_count": len(risk_data)}}
return JsonResponse(response_data, safe=False)
全球产品库存数据分析与可视化系统-结语
零基础vs大数据高手：Spark+Django全球产品库存系统让你3周逆袭毕设
7大维度15项分析功能：基于Spark+Django的全球产品库存数据分析系统详解
毕设没思路？这套Spark+Django全球库存数据分析系统帮你一次搞定
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