💖💖作者：计算机编程小央姐 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜
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@TOC
基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统技术解析-系统功能介绍
基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统是一套综合运用Hadoop分布式存储、Spark大数据计算引擎、Django Web框架以及Vue前端技术栈构建的商业数据智能分析平台。该系统采用HDFS作为底层分布式文件系统存储海量销售数据，通过Spark SQL进行高效的数据清洗、转换和计算处理，结合Pandas、NumPy等Python科学计算库实现复杂的统计分析算法。系统围绕整体销售业绩、商品维度深度、区域门店表现以及消费行为关联四大核心分析维度，提供16种专业的数据分析功能，包括月度销售趋势分析、ABC价值商品分类、购物篮关联规则挖掘、区域销售对比等。前端采用Vue+ElementUI构建响应式用户界面，集成ECharts可视化组件生成多样化的图表展示，支持柱状图、折线图、饼图、散点图等多种数据可视化形式。系统通过Django框架提供RESTful API接口，实现前后端分离架构，确保数据处理的高效性和用户交互的流畅性，为商业决策提供科学的数据支撑。
基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统技术解析-系统技术介绍
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
基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统技术解析-系统背景意义
随着零售行业的快速发展和数字化转型的深入推进，商店销售数据呈现出规模庞大、类型多样、增长迅速的特征。传统的数据分析方法在面对TB级别的销售数据时显得力不从心，难以满足现代商业对实时性、准确性和深度洞察的需求。商店经营者需要从海量的交易记录、商品信息、客户行为等多维度数据中提取有价值的商业智能，以优化库存管理、制定精准营销策略、提升客户满意度。大数据技术的成熟为解决这一挑战提供了新的思路，Hadoop生态系统的分布式存储和计算能力能够有效处理大规模数据集，Spark的内存计算优势显著提升了数据分析的效率。在这样的技术背景下，构建一套基于大数据技术的商店销售数据分析系统，不仅能够充分发挥现有数据的价值，还能为商业决策提供更加科学和精准的依据。 本课题的研究具有重要的实践价值和理论意义。从实际应用层面来看，该系统能够帮助商店管理者更好地理解销售规律和消费者行为模式，通过数据驱动的方式优化商品结构、调整价格策略、改善服务质量。系统提供的16种分析维度涵盖了商店运营的各个方面，从宏观的销售趋势到微观的商品关联，为管理决策提供了全方位的数据支持。从技术发展角度而言，本项目将大数据处理技术与实际商业场景相结合，展现了Hadoop+Spark技术栈在企业级应用中的实用性和可靠性。通过实现复杂的数据清洗、统计分析和可视化展示功能，验证了大数据技术在中小规模数据集上的处理效果。对于学术研究来说，本课题探索了如何将理论知识转化为实际可用的系统，为相关领域的研究提供了参考案例。同时，系统采用的前后端分离架构和现代化的技术选型，体现了当前软件开发的最佳实践，具有一定的示范意义。
基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统技术解析-系统演示视频
基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统技术解析-系统演示图片
基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统技术解析-系统部分代码
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum, count, avg, desc, asc, date_format, when
from pyspark.ml.fpm import FPGrowth
from django.http import JsonResponse
import pandas as pd
import json
spark = SparkSession.builder.appName("SalesDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
def monthly_sales_trend_analysis(request):
sales_df = spark.read.option("header", "true").csv("/hdfs/sales_data.csv")
sales_df = sales_df.withColumn("sale_cost", col("sale_cost").cast("double"))
sales_df = sales_df.withColumn("sale_rev", col("sale_rev").cast("double"))
sales_df = sales_df.withColumn("profit", col("sale_rev") - col("sale_cost"))
sales_df = sales_df.withColumn("month", date_format(col("stat_date"), "yyyy-MM"))
monthly_stats = sales_df.groupBy("month").agg(
sum("sale_rev").alias("total_revenue"),
sum("sale_cost").alias("total_cost"),
sum("profit").alias("total_profit"),
count("doc_code").alias("transaction_count")
).orderBy("month")
monthly_data = monthly_stats.collect()
result_list = []
for row in monthly_data:
profit_margin = (row["total_profit"] / row["total_revenue"] * 100) if row["total_revenue"] > 0 else 0
result_list.append({
"month": row["month"],
"revenue": float(row["total_revenue"]),
"cost": float(row["total_cost"]),
"profit": float(row["total_profit"]),
"profit_margin": round(profit_margin, 2),
"transactions": row["transaction_count"]
})
spark_df = spark.createDataFrame(monthly_stats.toPandas())
spark_df.write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("/hdfs/output/monthly_trend")
return JsonResponse({"status": "success", "data": result_list})
def abc_product_classification_analysis(request):
sales_df = spark.read.option("header", "true").csv("/hdfs/sales_data.csv")
sales_df = sales_df.withColumn("sale_rev", col("sale_rev").cast("double"))
product_revenue = sales_df.groupBy("prod_name").agg(
sum("sale_rev").alias("total_revenue")
).orderBy(desc("total_revenue"))
total_products = product_revenue.count()
total_revenue = product_revenue.agg(sum("total_revenue")).collect()[0][0]
product_list = product_revenue.collect()
cumulative_revenue = 0
classified_products = []
for i, product in enumerate(product_list):
cumulative_revenue += product["total_revenue"]
cumulative_percentage = (cumulative_revenue / total_revenue) * 100
product_percentage = (product["total_revenue"] / total_revenue) * 100
if cumulative_percentage <= 70:
category = "A类"
importance = "核心商品"
elif cumulative_percentage <= 90:
category = "B类"
importance = "重要商品"
else:
category = "C类"
importance = "一般商品"
classified_products.append({
"product_name": product["prod_name"],
"revenue": float(product["total_revenue"]),
"revenue_percentage": round(product_percentage, 2),
"cumulative_percentage": round(cumulative_percentage, 2),
"category": category,
"importance": importance,
"rank": i + 1
})
result_df = pd.DataFrame(classified_products)
spark_result = spark.createDataFrame(result_df)
spark_result.write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("/hdfs/output/abc_classification")
category_summary = result_df.groupby('category').agg({
'revenue': 'sum',
'product_name': 'count'
}).reset_index()
category_summary.columns = ['category', 'total_revenue', 'product_count']
summary_data = category_summary.to_dict('records')
return JsonResponse({"status": "success", "products": classified_products, "summary": summary_data})
def shopping_basket_association_analysis(request):
sales_df = spark.read.option("header", "true").csv("/hdfs/sales_data.csv")
basket_data = sales_df.select("doc_code", "prod_name").groupBy("doc_code").agg(
collect_list("prod_name").alias("items")
).filter(size(col("items")) >= 2)
basket_rdd = basket_data.rdd.map(lambda row: row["items"])
fpgrowth = FPGrowth(itemsCol="items", minSupport=0.01, minConfidence=0.3)
basket_df = spark.createDataFrame(basket_data.rdd.map(lambda row: (row["items"],)), ["items"])
model = fpgrowth.fit(basket_df)
frequent_items = model.freqItemsets
association_rules = model.associationRules
frequent_items_list = []
for row in frequent_items.collect():
if len(row["items"]) >= 2:
frequent_items_list.append({
"itemset": list(row["items"]),
"support": round(float(row["freq"]) / basket_data.count(), 4),
"frequency": row["freq"]
})
rules_list = []
for rule in association_rules.collect():
rules_list.append({
"antecedent": list(rule["antecedent"]),
"consequent": list(rule["consequent"]),
"confidence": round(float(rule["confidence"]), 4),
"lift": round(float(rule["lift"]), 4),
"support": round(float(rule["support"]), 4)
})
rules_list = sorted(rules_list, key=lambda x: x["confidence"], reverse=True)[:20]
frequent_items_df = pd.DataFrame(frequent_items_list)
rules_df = pd.DataFrame(rules_list)
spark_frequent = spark.createDataFrame(frequent_items_df)
spark_rules = spark.createDataFrame(rules_df)
spark_frequent.write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("/hdfs/output/frequent_items")
spark_rules.write.mode("overwrite").option("header", "true").csv("/hdfs/output/association_rules")
top_combinations = []
for item in frequent_items_list[:10]:
if len(item["itemset"]) == 2:
top_combinations.append({
"combination": " + ".join(item["itemset"]),
"support": item["support"],
"frequency": item["frequency"]
})
return JsonResponse({
"status": "success",
"frequent_items": frequent_items_list[:15],
"association_rules": rules_list[:10],
"top_combinations": top_combinations
})
基于大数据的商店销售数据分析与可视化系统技术解析-结语
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