🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的瑞幸咖啡全国门店数据可视化分析系统-功能介绍
基于大数据的瑞幸门店地理分析可视化系统是一套融合Hadoop分布式存储、Spark大数据处理与前端可视化技术的综合性数据分析平台。该系统以瑞幸咖啡全国门店数据为研究对象，运用HDFS构建稳定的数据存储底座，通过Spark SQL与Pandas进行海量门店信息的清洗、转换与分析处理。系统核心围绕四个维度展开深度挖掘：全国宏观布局分析覆盖各省份、地理大区的门店分布统计，重点市场微观分析聚焦头部城市的渗透深度，门店特性分析探究业务类型与命名规律，选址策略分析运用DBSCAN聚类算法识别商圈热点。前端采用Vue框架集成ElementUI组件与Echarts图表库，构建直观的数据可视化界面，支持多种图表形式展示分析结果。后端基于Django框架提供RESTful接口服务，实现前后端分离架构。系统整体技术栈涵盖大数据存储、分布式计算、机器学习算法与现代Web开发技术，为连锁企业门店布局决策提供数据支撑与可视化展示能力。
基于大数据的瑞幸咖啡全国门店数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 伴随着新零售模式的快速发展，连锁咖啡品牌在全国范围内的门店扩张策略成为影响企业发展的关键因素。瑞幸咖啡作为近年来快速崛起的本土咖啡品牌，其门店布局呈现出明显的地域特征与选址规律，这些空间分布数据蕴含着丰富的商业价值。传统的门店分析多依赖于简单的统计汇总，难以处理大规模地理数据并挖掘深层次的空间关联性。与此同时，大数据技术在商业分析领域的应用日益成熟，Hadoop生态系统为海量数据存储与处理提供了强有力的技术支撑，Spark计算引擎在地理数据分析方面展现出卓越的性能优势。可视化技术的进步让复杂的数据分析结果能够以直观、交互的形式呈现给决策者。在这样的技术背景下，运用大数据技术对瑞幸门店进行系统性的地理分析，不仅能够揭示其门店布局的内在规律，也为类似连锁企业的选址决策提供了新的分析思路。 选题意义 从实践应用层面来看，本系统能够为连锁企业的门店选址决策提供一定的数据参考价值。通过对瑞幸门店分布规律的深入分析，可以帮助理解成功连锁品牌的空间布局策略，为其他企业的门店扩张提供借鉴思路。系统运用DBSCAN聚类算法识别门店聚集热点，结合城市等级与行政区域分析，能够一定程度上揭示消费者密集区域的分布特征。从技术层面而言，本项目将大数据处理技术与地理信息分析相结合，为处理大规模空间数据提供了实用的技术方案，展示了Hadoop与Spark在商业数据分析中的应用潜力。从学术研究角度考虑，该系统为商业地理学与零售选址理论提供了一个具体的案例研究，通过量化分析方法验证理论假设，丰富了相关领域的研究内容。对于个人学习成长来说，这个项目让我能够将课堂所学的大数据理论知识与实际业务场景相结合，提升了数据处理与可视化开发的实践能力，为今后的学习工作奠定了较为坚实的技术基础。
基于大数据的瑞幸咖啡全国门店数据可视化分析系统-技术选型
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
基于大数据的瑞幸咖啡全国门店数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的瑞幸咖啡全国门店数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的瑞幸咖啡全国门店数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, desc, when, regexp_extract
from sklearn.cluster import DBSCAN
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
spark = SparkSession.builder.appName("LuckinStoreAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
@csrf_exempt
def province_distribution_analysis(request):
df = spark.read.csv("featured_luckin_stores.csv", header=True, inferSchema=True)
province_stats = df.groupBy("province").agg(count("*").alias("store_count")).orderBy(desc("store_count"))
total_stores = df.count()
province_with_ratio = province_stats.withColumn("percentage", (col("store_count") * 100.0 / total_stores))
province_pandas = province_with_ratio.toPandas()
province_data = []
for index, row in province_pandas.iterrows():
province_info = {
"province": row["province"],
"store_count": int(row["store_count"]),
"percentage": round(float(row["percentage"]), 2)
}
province_data.append(province_info)
top_provinces = province_data[:10]
others_count = sum([item["store_count"] for item in province_data[10:]])
others_percentage = sum([item["percentage"] for item in province_data[10:]])
if others_count > 0:
top_provinces.append({"province": "其他省份", "store_count": others_count, "percentage": round(others_percentage, 2)})
result = {"total_stores": total_stores, "province_distribution": top_provinces}
return JsonResponse(result, safe=False)
@csrf_exempt
def store_clustering_analysis(request):
df = spark.read.csv("featured_luckin_stores.csv", header=True, inferSchema=True)
coordinates_df = df.select("longitude", "latitude", "name", "city", "province").filter((col("longitude").isNotNull()) & (col("latitude").isNotNull()))
coordinates_pandas = coordinates_df.toPandas()
coordinates_array = coordinates_pandas[["longitude", "latitude"]].values
dbscan = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=3)
cluster_labels = dbscan.fit_predict(coordinates_array)
coordinates_pandas["cluster_id"] = cluster_labels
cluster_stats = coordinates_pandas.groupby("cluster_id").agg({"longitude": ["mean", "count"], "latitude": "mean"}).reset_index()
cluster_stats.columns = ["cluster_id", "avg_longitude", "store_count", "avg_latitude"]
valid_clusters = cluster_stats[cluster_stats["cluster_id"] != -1].sort_values("store_count", ascending=False)
cluster_results = []
for index, cluster in valid_clusters.iterrows():
cluster_stores = coordinates_pandas[coordinates_pandas["cluster_id"] == cluster["cluster_id"]]
main_city = cluster_stores["city"].mode().iloc[0] if len(cluster_stores["city"].mode()) > 0 else "未知城市"
cluster_info = {
"cluster_id": int(cluster["cluster_id"]),
"center_longitude": round(float(cluster["avg_longitude"]), 6),
"center_latitude": round(float(cluster["avg_latitude"]), 6),
"store_count": int(cluster["store_count"]),
"main_city": main_city,
"stores": cluster_stores[["name", "city", "longitude", "latitude"]].to_dict("records")
}
cluster_results.append(cluster_info)
noise_points = len(coordinates_pandas[coordinates_pandas["cluster_id"] == -1])
result = {"total_clusters": len(valid_clusters), "noise_points": noise_points, "clusters": cluster_results[:20]}
return JsonResponse(result, safe=False)
@csrf_exempt
def city_heatmap_analysis(request):
target_cities = ["上海", "北京", "深圳", "广州", "杭州"]
df = spark.read.csv("featured_luckin_stores.csv", header=True, inferSchema=True)
city_stores = df.filter(col("city").isin(target_cities)).select("city", "longitude", "latitude", "name", "address")
city_stores_filtered = city_stores.filter((col("longitude").isNotNull()) & (col("latitude").isNotNull()))
city_pandas = city_stores_filtered.toPandas()
heatmap_data = {}
for city in target_cities:
city_data = city_pandas[city_pandas["city"] == city]
if len(city_data) > 0:
coordinates = city_data[["longitude", "latitude"]].values.tolist()
lng_bounds = [float(city_data["longitude"].min()), float(city_data["longitude"].max())]
lat_bounds = [float(city_data["latitude"].min()), float(city_data["latitude"].max())]
center_lng = float(city_data["longitude"].mean())
center_lat = float(city_data["latitude"].mean())
density_grid = []
lng_step = (lng_bounds[1] - lng_bounds[0]) / 50
lat_step = (lat_bounds[1] - lat_bounds[0]) / 50
for i in range(50):
for j in range(50):
grid_lng = lng_bounds[0] + i * lng_step
grid_lat = lat_bounds[0] + j * lat_step
nearby_stores = city_data[
(abs(city_data["longitude"] - grid_lng) < lng_step) &
(abs(city_data["latitude"] - grid_lat) < lat_step)
]
density = len(nearby_stores)
if density > 0:
density_grid.append([round(grid_lng, 6), round(grid_lat, 6), density])
heatmap_data[city] = {
"total_stores": len(city_data),
"coordinates": coordinates,
"bounds": {"lng": lng_bounds, "lat": lat_bounds},
"center": {"lng": center_lng, "lat": center_lat},
"density_grid": density_grid
}
return JsonResponse(heatmap_data, safe=False)
基于大数据的瑞幸咖啡全国门店数据可视化分析系统-结语
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