计算机编程指导师
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农产品交易数据分析与可视化系统- 简介
基于Hadoop+Django的农产品交易数据分析与可视化系统是一个专门针对农产品交易场景设计的大数据处理平台，该系统充分利用Hadoop分布式存储和Spark大数据计算框架的优势，结合Django Web开发框架的便捷性，为农产品交易数据的深度分析提供了完整的技术解决方案。系统核心采用HDFS作为底层存储架构，通过Spark SQL和Pandas、NumPy等数据处理库实现对海量农产品交易记录的高效处理和分析。在数据可视化方面，系统集成了Vue框架配合ElementUI组件库构建用户界面，运用Echarts图表库将复杂的数据分析结果转化为直观的可视化图表，包括销售趋势分析、品类市场份额统计、区域销售热力图、客户画像分析等多个维度的展示。系统支持对农产品交易数据进行实时监控和历史数据挖掘，能够识别畅销商品排行、分析不同渠道的销售贡献度、评估促销活动效果，并通过关联规则算法发现商品之间的交叉销售规律。整个系统采用MySQL作为关系型数据库存储结构化数据，通过Python和Java双语言支持，为用户提供灵活的开发和部署选择，最终实现农产品交易数据的智能化分析和可视化呈现。
农产品交易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
农产品交易数据分析与可视化系统- 背景
随着我国农业现代化进程的不断推进和电商平台在农产品销售领域的广泛应用，农产品交易产生的数据量呈现爆发式增长态势。传统的农产品交易主要依靠线下批发市场和零售渠道，数据记录方式相对简单，难以形成系统性的分析体系。近年来，淘宝、京东、抖音等电商平台逐步渗透农产品销售市场，生鲜配送、社区团购等新兴业态蓬勃发展，使得农产品交易数据的复杂性和多样性显著提升。这些交易数据包含了丰富的商业价值信息，涉及消费者购买行为、季节性需求变化、区域偏好差异、价格敏感度等多个维度。然而，由于缺乏有效的大数据处理和分析工具，大量有价值的农产品交易数据无法得到充分挖掘和利用。传统的数据处理方式在面对海量、多源、异构的农产品交易数据时显得力不从心，急需借助Hadoop、Spark等大数据技术构建专业的数据分析平台。
开发基于Hadoop+Django的农产品交易数据分析与可视化系统具有多方面的实际应用价值。从技术层面看，该系统能够验证大数据技术在农产品交易领域的实用性，为类似场景的数据处理提供可行的技术方案和实施经验。对于农产品销售企业而言，系统提供的数据分析功能可以帮助经营者更好地了解市场需求变化、优化商品结构配置、制定精准的营销策略，从而提升经营效率和盈利能力。从消费者角度来说，通过对购买行为数据的分析，能够为个性化推荐和服务优化提供数据支撑，改善购物体验。在学术研究方面，该系统为农产品市场分析、消费行为研究提供了新的技术手段和数据基础。作为毕业设计项目，本系统也为计算机专业学生提供了将大数据理论知识与实际应用相结合的实践机会，有助于加深对Hadoop生态系统、数据处理算法以及Web开发技术的理解和掌握，为未来从事相关技术工作奠定基础。
农产品交易数据分析与可视化系统-视频展示
农产品交易数据分析与可视化系统-图片展示
农产品交易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, desc, asc
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import defaultdict
import json
spark = SparkSession.builder.appName("AgricultureDataAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
def monthly_sales_trend_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/agriculture_db").option("dbtable", "order_table").option("user", "root").option("password", "password").load()
monthly_df = df.withColumn("order_month", col("order_date").substr(1, 7)).groupBy("order_month").agg(spark_sum("sales_amount").alias("total_sales"), count("order_id").alias("order_count"), avg("sales_amount").alias("avg_order_amount"))
monthly_trend = monthly_df.orderBy(asc("order_month")).collect()
trend_data = []
for row in monthly_trend:
month_data = {"month": row["order_month"], "total_sales": float(row["total_sales"]), "order_count": int(row["order_count"]), "avg_amount": float(row["avg_order_amount"])}
trend_data.append(month_data)
growth_rate_data = []
for i in range(1, len(trend_data)):
current_sales = trend_data[i]["total_sales"]
previous_sales = trend_data[i-1]["total_sales"]
growth_rate = ((current_sales - previous_sales) / previous_sales) * 100 if previous_sales > 0 else 0
growth_rate_data.append({"month": trend_data[i]["month"], "growth_rate": round(growth_rate, 2)})
seasonal_analysis = defaultdict(list)
for item in trend_data:
month_num = int(item["month"].split("-")[1])
if month_num in [12, 1, 2]:
seasonal_analysis["winter"].append(item["total_sales"])
elif month_num in [3, 4, 5]:
seasonal_analysis["spring"].append(item["total_sales"])
elif month_num in [6, 7, 8]:
seasonal_analysis["summer"].append(item["total_sales"])
else:
seasonal_analysis["autumn"].append(item["total_sales"])
seasonal_avg = {season: np.mean(sales_list) for season, sales_list in seasonal_analysis.items()}
peak_month = max(trend_data, key=lambda x: x["total_sales"])
low_month = min(trend_data, key=lambda x: x["total_sales"])
return JsonResponse({"status": "success", "monthly_trend": trend_data, "growth_rates": growth_rate_data, "seasonal_average": seasonal_avg, "peak_performance": peak_month, "low_performance": low_month})
@csrf_exempt
def bestselling_products_ranking(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/agriculture_db").option("dbtable", "order_table").option("user", "root").option("password", "password").load()
product_sales = df.groupBy("product_name", "category").agg(spark_sum("quantity").alias("total_quantity"), spark_sum("sales_amount").alias("total_revenue"), count("order_id").alias("order_frequency"), avg("price").alias("avg_price"))
top_products = product_sales.orderBy(desc("total_revenue")).limit(50).collect()
ranking_data = []
for i, row in enumerate(top_products, 1):
product_info = {"rank": i, "product_name": row["product_name"], "category": row["category"], "total_quantity": int(row["total_quantity"]), "total_revenue": float(row["total_revenue"]), "order_frequency": int(row["order_frequency"]), "avg_price": float(row["avg_price"])}
product_info["revenue_per_order"] = round(product_info["total_revenue"] / product_info["order_frequency"], 2)
product_info["quantity_per_order"] = round(product_info["total_quantity"] / product_info["order_frequency"], 2)
ranking_data.append(product_info)
category_performance = df.groupBy("category").agg(spark_sum("sales_amount").alias("category_revenue"), count("order_id").alias("category_orders")).collect()
category_stats = {}
for row in category_performance:
category_stats[row["category"]] = {"revenue": float(row["category_revenue"]), "orders": int(row["category_orders"])}
top_10_products = ranking_data[:10]
revenue_distribution = [{"product": item["product_name"], "revenue": item["total_revenue"], "percentage": round((item["total_revenue"] / sum([p["total_revenue"] for p in ranking_data])) * 100, 2)} for item in top_10_products]
price_segments = {"低价位(0-50)": 0, "中价位(50-100)": 0, "高价位(100+)": 0}
for product in ranking_data:
if product["avg_price"] <= 50:
price_segments["低价位(0-50)"] += product["total_revenue"]
elif product["avg_price"] <= 100:
price_segments["中价位(50-100)"] += product["total_revenue"]
else:
price_segments["高价位(100+)"] += product["total_revenue"]
return JsonResponse({"status": "success", "product_ranking": ranking_data, "top_10_highlight": top_10_products, "category_performance": category_stats, "revenue_distribution": revenue_distribution, "price_segment_analysis": price_segments})
@csrf_exempt
def cross_category_sales_analysis(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/agriculture_db").option("dbtable", "order_table").option("user", "root").option("password", "password").load()
order_categories = df.groupBy("order_id").agg(collect_list("category").alias("categories")).collect()
association_rules = defaultdict(int)
category_pairs = defaultdict(int)
single_category_orders = 0
multi_category_orders = 0
for row in order_categories:
categories = list(set(row["categories"]))
if len(categories) == 1:
single_category_orders += 1
else:
multi_category_orders += 1
for i in range(len(categories)):
for j in range(i+1, len(categories)):
pair = tuple(sorted([categories[i], categories[j]]))
category_pairs[pair] += 1
association_rules[f"{categories[i]} -> {categories[j]}"] += 1
association_rules[f"{categories[j]} -> {categories[i]}"] += 1
frequent_pairs = sorted(category_pairs.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
pair_analysis = []
for pair, frequency in frequent_pairs:
category_a, category_b = pair
a_orders = df.filter(col("category") == category_a).select("order_id").distinct().count()
b_orders = df.filter(col("category") == category_b).select("order_id").distinct().count()
confidence_a_to_b = (frequency / a_orders) * 100 if a_orders > 0 else 0
confidence_b_to_a = (frequency / b_orders) * 100 if b_orders > 0 else 0
lift = (frequency * len(order_categories)) / (a_orders * b_orders) if a_orders > 0 and b_orders > 0 else 0
pair_analysis.append({"category_pair": f"{category_a} + {category_b}", "co_occurrence": frequency, "confidence_a_to_b": round(confidence_a_to_b, 2), "confidence_b_to_a": round(confidence_b_to_a, 2), "lift": round(lift, 2), "support": round((frequency / len(order_categories)) * 100, 2)})
category_combination_revenue = df.groupBy("order_id").agg(collect_list("category").alias("categories"), spark_sum("sales_amount").alias("order_revenue")).collect()
combination_revenue_analysis = defaultdict(list)
for row in category_combination_revenue:
categories = sorted(list(set(row["categories"])))
if len(categories) > 1:
combination_key = " + ".join(categories)
combination_revenue_analysis[combination_key].append(float(row["order_revenue"]))
avg_combination_revenue = {}
for combination, revenues in combination_revenue_analysis.items():
avg_combination_revenue[combination] = {"avg_revenue": round(np.mean(revenues), 2), "order_count": len(revenues), "total_revenue": round(sum(revenues), 2)}
top_revenue_combinations = sorted(avg_combination_revenue.items(), key=lambda x: x[1]["avg_revenue"], reverse=True)[:10]
cross_sell_rate = (multi_category_orders / len(order_categories)) * 100 if len(order_categories) > 0 else 0
return JsonResponse({"status": "success", "frequent_pairs": pair_analysis, "cross_sell_rate": round(cross_sell_rate, 2), "single_category_orders": single_category_orders, "multi_category_orders": multi_category_orders, "top_revenue_combinations": dict(top_revenue_combinations), "association_strength": dict(sorted(association_rules.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:20])})
农产品交易数据分析与可视化系统-结语
2026年最火的毕设方向：基于Hadoop+Django的农产品交易大数据分析系统
毕设选题难+大数据技术难？基于Hadoop+Django的农产品数据分析系统一站式解决
90%导师认可的农产品交易数据分析系统：基于Hadoop+Django的完整实现方案
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