💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙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！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
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基于大数据的咖啡店销售数据分析系统介绍
本《基于大数据的咖啡店销售数据分析系统》是一个完整且深入的数据驱动决策支持平台，旨在通过先进的大数据技术栈，对咖啡店的海量销售流水数据进行深度挖掘与可视化呈现，从而为经营者提供科学的业务洞察。在技术架构上，系统以Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量销售数据的底层存储基石，确保了数据存储的可扩展性与可靠性；计算层则核心采用高性能的Spark框架，利用其内存计算的优势对数据进行快速、高效的批处理与分析。后端服务层提供了基于Java的SpringBoot（整合Spring、SpringMVC、Mybatis）与基于Python的Django两种主流实现版本，以满足不同技术栈偏好，并通过MySQL数据库管理用户信息、系统配置等关键关系型数据；前端界面采用Vue.js配合ElementUI组件库构建，实现了前后端分离的现代化开发模式，并通过强大的Echarts图表库将复杂的分析结果以直观、动态的图表形式呈现在“数据大屏可视化”模块中。在功能模块方面，系统不仅包含了个人中心、密码修改等基础的用户管理功能，以及对咖啡店销售数据的增删改查管理，更核心的是构建了六大深度分析维度：经营效率分析模块评估运营状况，客户行为分析模块挖掘顾客消费习惯，数据挖掘分析模块探索潜在的商业价值与关联规则，市场竞争力分析模块评估品牌地位，产品销售分析模块识别爆款与滞销商品，以及时间维度分析模块揭示销售的周期性规律。具体实现上，系统综合运用了Spark SQL进行结构化数据查询，并结合Pandas、NumPy等数据科学库进行精细化的数据预处理与计算，最终将分析成果聚合展现，构成一个从数据采集、存储、处理、分析到最终可视化呈现的完整大数据应用闭环。
基于大数据的咖啡店销售数据分析系统演示视频
基于大数据的咖啡店销售数据分析系统演示图片
基于大数据的咖啡店销售数据分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession, Window
from pyspark.sql.functions import col, sum as _sum, count as _count, avg, rank, hour, dayofweek, date_format, collect_list, size
from pyspark.ml.fpm import FPGrowth
# 初始化SparkSession，这是所有大数据处理的入口
spark = SparkSession.builder.appName("CoffeeShopAnalysisSystem").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设sales_df是已经从HDFS加载的原始销售数据Spark DataFrame
# 其结构包含: order_id, customer_id, order_time, product_name, quantity, price
# --- 核心功能一：产品销售分析 (analyze_product_sales) ---
def analyze_product_sales(sales_df):
# 计算每个销售记录的总价
product_analysis_df = sales_df.withColumn("total_price", col("quantity") * col("price"))
# 按产品名称进行分组
product_grouped_df = product_analysis_df.groupBy("product_name")
# 对分组后的数据进行聚合计算，得出总销售额、总销量和订单数
product_summary_df = product_grouped_df.agg(
_sum("total_price").alias("total_revenue"),
_sum("quantity").alias("total_quantity_sold"),
_count("order_id").alias("order_count")
)
# 计算每种产品的平均售价
product_summary_df = product_summary_df.withColumn("average_price", col("total_revenue") / col("total_quantity_sold"))
# 定义一个窗口函数，用于按总销售额进行排名
window_spec = Window.orderBy(col("total_revenue").desc())
# 使用窗口函数添加销售排名列
ranked_products_df = product_summary_df.withColumn("sales_rank", rank().over(window_spec))
# 调整列的顺序，使其更具可读性
final_product_report_df = ranked_products_df.select(
"sales_rank",
"product_name",
"total_revenue",
"total_quantity_sold",
"order_count",
"average_price"
)
# 返回最终的产品分析报告DataFrame，可以直接用于前端展示或存储
return final_product_report_df
# --- 核心功能二：经营效率分析 (analyze_operational_efficiency) ---
def analyze_operational_efficiency(sales_df):
# 提取订单时间中的“小时”和“星期几”作为分析维度
efficiency_df = sales_df.withColumn("hour_of_day", hour(col("order_time")))
efficiency_df = efficiency_df.withColumn("day_of_week_num", dayofweek(col("order_time")))
# 将星期的数字转换为可读的名称
efficiency_df = efficiency_df.withColumn("day_of_week_name", date_format(col("order_time"), "E"))
# 计算每个销售记录的总价
efficiency_df = efficiency_df.withColumn("total_price", col("quantity") * col("price"))
# 按小时进行分组，分析一天中不同时段的销售情况
hourly_summary_df = efficiency_df.groupBy("hour_of_day").agg(
_sum("total_price").alias("total_hourly_sales"),
_count("order_id").alias("total_hourly_orders")
).orderBy("hour_of_day")
# 按星期进行分组，分析一周中不同日期的销售情况
daily_summary_df = efficiency_df.groupBy("day_of_week_num", "day_of_week_name").agg(
_sum("total_price").alias("total_daily_sales"),
_count("order_id").alias("total_daily_orders")
).orderBy("day_of_week_num")
# 将小时分析和星期分析的结果合并（这里为简化返回一个字典）
# 在实际应用中可能会将它们分别处理或进行更复杂的关联分析
efficiency_report = {
"hourly_analysis": hourly_summary_df,
"daily_analysis": daily_summary_df
}
# 返回包含两份分析报告的字典
return efficiency_report
# --- 核心功能三：客户行为分析 (数据挖掘) (analyze_customer_behavior) ---
def analyze_customer_behavior(sales_df):
# 第一部分：计算客户价值（RFM模型的简化版）
customer_value_df = sales_df.groupBy("customer_id").agg(
_sum(col("quantity") * col("price")).alias("total_spent"),
_count("order_id").alias("purchase_frequency")
)
# 计算客单价
customer_value_df = customer_value_df.withColumn("average_order_value", col("total_spent") / col("purchase_frequency"))
# 按总消费额对客户进行排序，识别高价值客户
vip_customers_df = customer_value_df.orderBy(col("total_spent").desc())
# 第二部分：挖掘产品关联规则（购物篮分析）
# 将每个订单中的产品聚合为一个列表
basket_df = sales_df.groupBy("order_id").agg(collect_list("product_name").alias("items"))
# 筛选出包含多个商品的订单，单品订单没有关联性
multi_item_basket_df = basket_df.filter(size(col("items")) > 1)
# 初始化FP-Growth算法模型，用于发现频繁项集
fp_growth = FPGrowth(itemsCol="items", minSupport=0.01, minConfidence=0.3)
# 使用模型训练数据
model = fp_growth.fit(multi_item_basket_df)
# 获取频繁项集，即经常被一起购买的商品组合
frequent_itemsets = model.freqItemsets
# 获取关联规则，例如购买了A的顾客有X%的概率会购买B
association_rules = model.associationRules
# 将客户价值分析和产品关联规则分析结果打包返回
behavior_report = {
"vip_customers": vip_customers_df,
"frequent_itemsets": frequent_itemsets,
"association_rules": association_rules
}
return behavior_report
基于大数据的咖啡店销售数据分析系统文档展示
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