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基于大数据的食物口味差异数据分析与可视化系统-功能介绍
基于Hadoop+Spark的食物口味差异分析与可视化系统是一套专门针对食物口味偏好进行深度数据挖掘的大数据分析平台。该系统充分利用Hadoop分布式存储框架和Spark内存计算引擎的优势，对包含用户年龄、气候环境、运动习惯、历史菜系背景等多维度特征的食物口味数据进行全方位分析。系统采用Python作为主要开发语言，后端基于Django框架构建RESTful API接口，前端运用Vue+ElementUI+Echarts技术栈实现交互式数据可视化展示。通过Spark SQL进行复杂的多维度交叉分析，结合Pandas和NumPy进行数据预处理，系统能够从用户群体宏观分布、个体生活习惯关联、地理文化背景影响、多维交叉因素探索以及聚类特征识别五个核心维度，深入挖掘食物口味偏好的差异化规律。系统将分析结果以直观的图表形式呈现，支持柱状图、饼图、散点图、热力图等多种可视化方式，为食品行业的个性化推荐、区域化营销策略制定以及消费者行为研究提供数据支撑。
基于大数据的食物口味差异数据分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 随着生活水平的不断提升和饮食文化的日益多元化，人们对食物口味的需求呈现出显著的个性化和差异化特征。不同年龄段、生活习惯、地理环境以及文化背景的消费者在口味偏好上存在着明显的差异，这种差异不仅体现在甜酸苦辣咸等基础味觉层面，更深层次地反映了社会文化、地域气候、生活方式等多重因素的综合影响。传统的市场调研方式往往局限于小样本问卷调查，难以全面捕捉消费者口味偏好的复杂性和动态性。而在大数据时代，海量的消费者行为数据为深入理解食物口味差异提供了新的可能性。食品企业、餐饮行业以及相关研究机构迫切需要运用先进的大数据技术，对消费者的口味偏好数据进行深度挖掘和精准分析，以便更好地满足不同群体的个性化需求。 选题意义 本课题的研究具有重要的理论价值和实践指导意义。从理论层面来看，通过运用Hadoop+Spark大数据技术对食物口味差异进行系统性分析，丰富了消费者行为研究的理论框架，为食品科学、营养学以及市场营销学等交叉学科提供了新的研究视角和数据支撑。从实践应用角度而言，系统分析结果能够为食品生产企业的产品研发提供精准的市场导向，帮助企业根据不同地区、不同人群的口味特点优化产品配方和营销策略。对于餐饮行业来说，基于数据驱动的口味偏好分析有助于菜单设计的科学化和精细化，提升顾客满意度和企业竞争力。同时，该系统也为营养师和健康管理专家提供了了解不同群体饮食习惯的工具，有助于制定更加个性化的膳食指导方案。虽然本研究作为毕业设计项目在规模和深度上有一定局限性，但其运用现代大数据技术解决实际问题的思路和方法，对于推动数据科学在食品领域的应用具有一定的示范和参考价值。
基于大数据的食物口味差异数据分析与可视化系统-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
基于大数据的食物口味差异数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的食物口味差异数据分析与可视化系统-图片展示
基于大数据的食物口味差异数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, desc, when
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.appName("FoodTasteAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_taste_preference_distribution():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/data/FlavorSense.csv")
df_cleaned = df.filter(col("preferred_taste").isNotNull() & col("age").isNotNull())
taste_distribution = df_cleaned.groupBy("preferred_taste").agg(count("*").alias("user_count"), (count("*") * 100.0 / df_cleaned.count()).alias("percentage")).orderBy(desc("user_count"))
age_distribution = df_cleaned.withColumn("age_group", when(col("age") < 18, "少年").when((col("age") >= 18) & (col("age") <= 40), "青年").when((col("age") > 40) & (col("age") <= 60), "中年").otherwise("老年")).groupBy("age_group").agg(count("*").alias("user_count"), (count("*") * 100.0 / df_cleaned.count()).alias("percentage")).orderBy(desc("user_count"))
climate_distribution = df_cleaned.groupBy("climate_zone").agg(count("*").alias("user_count"), (count("*") * 100.0 / df_cleaned.count()).alias("percentage")).orderBy(desc("user_count"))
exercise_distribution = df_cleaned.groupBy("exercise_habits").agg(count("*").alias("user_count"), (count("*") * 100.0 / df_cleaned.count()).alias("percentage")).orderBy(desc("user_count"))
cuisine_distribution = df_cleaned.groupBy("historical_cuisine_exposure").agg(count("*").alias("user_count"), (count("*") * 100.0 / df_cleaned.count()).alias("percentage")).orderBy(desc("user_count"))
taste_result = taste_distribution.toPandas().to_dict('records')
age_result = age_distribution.toPandas().to_dict('records')
climate_result = climate_distribution.toPandas().to_dict('records')
exercise_result = exercise_distribution.toPandas().to_dict('records')
cuisine_result = cuisine_distribution.toPandas().to_dict('records')
return {"taste_distribution": taste_result, "age_distribution": age_result, "climate_distribution": climate_result, "exercise_distribution": exercise_result, "cuisine_distribution": cuisine_result}
def analyze_age_taste_preference_difference():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/data/FlavorSense.csv")
df_cleaned = df.filter(col("preferred_taste").isNotNull() & col("age").isNotNull())
df_with_age_group = df_cleaned.withColumn("age_group", when(col("age") < 18, "少年").when((col("age") >= 18) & (col("age") <= 40), "青年").when((col("age") > 40) & (col("age") <= 60), "中年").otherwise("老年"))
age_taste_cross = df_with_age_group.groupBy("age_group", "preferred_taste").agg(count("*").alias("user_count")).orderBy("age_group", desc("user_count"))
age_taste_percentage = age_taste_cross.withColumn("total_in_age", count("*").over(Window.partitionBy("age_group"))).withColumn("percentage", (col("user_count") * 100.0 / col("total_in_age")))
exercise_taste_cross = df_cleaned.groupBy("exercise_habits", "preferred_taste").agg(count("*").alias("user_count")).orderBy("exercise_habits", desc("user_count"))
sleep_taste_cross = df_cleaned.groupBy("sleep_cycle", "preferred_taste").agg(count("*").alias("user_count")).orderBy("sleep_cycle", desc("user_count"))
taste_avg_age = df_cleaned.groupBy("preferred_taste").agg(avg("age").alias("average_age"), count("*").alias("user_count")).orderBy(desc("average_age"))
climate_exercise_cross = df_cleaned.filter(col("climate_zone") == "Tropical").groupBy("exercise_habits", "preferred_taste").agg(count("*").alias("user_count")).orderBy("exercise_habits", desc("user_count"))
age_taste_result = age_taste_cross.toPandas().to_dict('records')
exercise_taste_result = exercise_taste_cross.toPandas().to_dict('records')
sleep_taste_result = sleep_taste_cross.toPandas().to_dict('records')
taste_age_result = taste_avg_age.toPandas().to_dict('records')
climate_exercise_result = climate_exercise_cross.toPandas().to_dict('records')
return {"age_taste_analysis": age_taste_result, "exercise_taste_analysis": exercise_taste_result, "sleep_taste_analysis": sleep_taste_result, "taste_average_age": taste_age_result, "tropical_exercise_taste": climate_exercise_result}
def perform_user_clustering_analysis():
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/data/FlavorSense.csv")
df_cleaned = df.filter(col("preferred_taste").isNotNull() & col("age").isNotNull() & col("climate_zone").isNotNull() & col("exercise_habits").isNotNull() & col("historical_cuisine_exposure").isNotNull())
sleep_indexer = StringIndexer(inputCol="sleep_cycle", outputCol="sleep_cycle_index").fit(df_cleaned)
exercise_indexer = StringIndexer(inputCol="exercise_habits", outputCol="exercise_habits_index").fit(df_cleaned)
climate_indexer = StringIndexer(inputCol="climate_zone", outputCol="climate_zone_index").fit(df_cleaned)
cuisine_indexer = StringIndexer(inputCol="historical_cuisine_exposure", outputCol="cuisine_index").fit(df_cleaned)
taste_indexer = StringIndexer(inputCol="preferred_taste", outputCol="taste_index").fit(df_cleaned)
df_indexed = sleep_indexer.transform(df_cleaned)
df_indexed = exercise_indexer.transform(df_indexed)
df_indexed = climate_indexer.transform(df_indexed)
df_indexed = cuisine_indexer.transform(df_indexed)
df_indexed = taste_indexer.transform(df_indexed)
assembler = VectorAssembler(inputCols=["age", "sleep_cycle_index", "exercise_habits_index", "climate_zone_index", "cuisine_index"], outputCol="features")
df_features = assembler.transform(df_indexed)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
model = kmeans.fit(df_features)
df_clustered = model.transform(df_features)
cluster_analysis = df_clustered.groupBy("cluster").agg(avg("age").alias("avg_age"), count("*").alias("cluster_size")).orderBy("cluster")
cluster_taste_distribution = df_clustered.groupBy("cluster", "preferred_taste").agg(count("*").alias("taste_count")).orderBy("cluster", desc("taste_count"))
cluster_climate_distribution = df_clustered.groupBy("cluster", "climate_zone").agg(count("*").alias("climate_count")).orderBy("cluster", desc("climate_count"))
cluster_exercise_distribution = df_clustered.groupBy("cluster", "exercise_habits").agg(count("*").alias("exercise_count")).orderBy("cluster", desc("exercise_count"))
evaluator = ClusteringEvaluator(featuresCol="features", metricName="silhouette")
silhouette_score = evaluator.evaluate(df_clustered)
cluster_result = cluster_analysis.toPandas().to_dict('records')
taste_cluster_result = cluster_taste_distribution.toPandas().to_dict('records')
climate_cluster_result = cluster_climate_distribution.toPandas().to_dict('records')
exercise_cluster_result = cluster_exercise_distribution.toPandas().to_dict('records')
return {"cluster_summary": cluster_result, "cluster_taste_preference": taste_cluster_result, "cluster_climate_distribution": climate_cluster_result, "cluster_exercise_distribution": exercise_cluster_result, "silhouette_score": silhouette_score}
基于大数据的食物口味差异数据分析与可视化系统-结语
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