【数据分析】基于大数据的天猫订单交易数据可视化分析系统 | 大数据毕设实战项目 选题推荐 可视化分析大屏 Hadoop SPark Python

💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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

基于大数据的天猫订单交易数据可视化分析系统介绍

本系统是基于Hadoop+Spark大数据框架构建的天猫订单交易数据可视化分析平台，采用Django+Spring Boot双版本架构，结合Vue前端框架和Echarts可视化组件，实现了对海量电商数据的深度挖掘与可视化展示。系统具备完整的用户权限管理模块，支持多角色访问控制，确保数据安全性。在数据处理层，系统利用HDFS进行分布式存储，通过Spark SQL实现高效的数据清洗与转换，结合Pandas和NumPy进行数据预处理，最终将处理后的结果存储到MySQL数据库中。核心分析功能包括客户价值分析、地理分布分析、销售指标分析和用户行为分析四大模块，能够从多维度揭示电商平台的运营规律。客户价值分析模块基于RFM模型对用户进行分群，识别高价值客户群体；地理分布分析模块通过地理位置信息展示区域销售热力图；销售指标分析模块实时监控销售额、订单量等关键指标；用户行为分析模块深入挖掘用户购买路径和偏好特征。整个系统采用微服务架构设计，具备良好的扩展性和维护性，能够处理TB级别的数据量，为企业决策提供有力的数据支撑。

基于大数据的天猫订单交易数据可视化分析系统演示视频

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基于大数据的天猫订单交易数据可视化分析系统演示图片

基于大数据的天猫订单交易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, sum, avg, max, min, datediff, current_date
from pyspark.sql.window import Window
import pandas as pd
import numpy as np

spark = SparkSession.builder \
    .appName("TmallOrderAnalysis") \
    .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()

def customer_value_analysis():
    orders_df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:8020/tmall/orders")
    customers_df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:8020/tmall/customers")
    
    current_time = current_date()
    customer_recency = orders_df.groupBy("customer_id").agg(max("order_date").alias("last_order_date"))
    customer_recency = customer_recency.withColumn("recency", datediff(current_time, col("last_order_date")))
    
    customer_frequency = orders_df.groupBy("customer_id").agg(count("order_id").alias("frequency"))
    
    customer_monetary = orders_df.groupBy("customer_id").agg(sum("order_amount").alias("monetary"))
    
    rfm_analysis = customer_recency.join(customer_frequency, "customer_id") \
        .join(customer_monetary, "customer_id") \
        .join(customers_df, "customer_id")
    
    rfm_analysis = rfm_analysis.withColumn("r_score", 
        when(col("recency") <= 30, 5)
        .when((col("recency") > 30) & (col("recency") <= 60), 4)
        .when((col("recency") > 60) & (col("recency") <= 90), 3)
        .when((col("recency") > 90) & (col("recency") <= 180), 2)
        .otherwise(1))
    
    rfm_analysis = rfm_analysis.withColumn("f_score", 
        when(col("frequency") >= 20, 5)
        .when((col("frequency") >= 15) & (col("frequency") < 20), 4)
        .when((col("frequency") >= 10) & (col("frequency") < 15), 3)
        .when((col("frequency") >= 5) & (col("frequency") < 10), 2)
        .otherwise(1))
    
    rfm_analysis = rfm_analysis.withColumn("m_score", 
        when(col("monetary") >= 10000, 5)
        .when((col("monetary") >= 5000) & (col("monetary") < 10000), 4)
        .when((col("monetary") >= 2000) & (col("monetary") < 5000), 3)
        .when((col("monetary") >= 500) & (col("monetary") < 2000), 2)
        .otherwise(1))
    
    rfm_analysis = rfm_analysis.withColumn("rfm_score", col("r_score") + col("f_score") + col("m_score"))
    
    rfm_analysis = rfm_analysis.withColumn("customer_segment",
        when((col("r_score") >= 4) & (col("f_score") >= 4) & (col("m_score") >= 4), "高价值客户")
        .when((col("r_score") >= 3) & (col("f_score") >= 3) & (col("m_score") >= 3), "发展中客户")
        .when((col("r_score") <= 2) & (col("f_score") <= 2) & (col("m_score") <= 2), "低价值客户")
        .when((col("r_score") >= 4) & (col("f_score") <= 2), "新客户")
        .otherwise("流失客户"))
    
    segment_stats = rfm_analysis.groupBy("customer_segment").agg(
        count("customer_id").alias("customer_count"),
        avg("recency").alias("avg_recency"),
        avg("frequency").alias("avg_frequency"),
        avg("monetary").alias("avg_monetary")
    )
    
    return rfm_analysis, segment_stats

def geographic_distribution_analysis():
    orders_df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:8020/tmall/orders")
    customers_df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:8020/tmall/customers")
    
    geo_orders = orders_df.join(customers_df, "customer_id") \
        .groupBy("province", "city") \
        .agg(
            count("order_id").alias("order_count"),
            sum("order_amount").alias("total_amount"),
            avg("order_amount").alias("avg_order_amount")
        )
    
    window_province = Window.partitionBy("province").orderBy(col("total_amount").desc())
    geo_orders = geo_orders.withColumn("province_rank", row_number().over(window_province))
    
    window_nation = Window.orderBy(col("total_amount").desc())
    geo_orders = geo_orders.withColumn("national_rank", row_number().over(window_nation))
    
    top_cities = geo_orders.filter(col("province_rank") <= 3)
    
    province_stats = geo_orders.groupBy("province").agg(
        sum("order_count").alias("province_order_count"),
        sum("total_amount").alias("province_total_amount"),
        avg("avg_order_amount").alias("province_avg_amount")
    ).orderBy(col("province_total_amount").desc())
    
    return geo_orders, top_cities, province_stats

def sales_indicators_analysis():
    orders_df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:8020/tmall/orders")
    order_items_df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:8020/tmall/order_items")
    
    orders_df = orders_df.withColumn("order_year", year(col("order_date")))
    orders_df = orders_df.withColumn("order_month", month(col("order_date")))
    orders_df = orders_df.withColumn("order_quarter", quarter(col("order_date")))
    
    monthly_sales = orders_df.groupBy("order_year", "order_month").agg(
        count("order_id").alias("monthly_order_count"),
        sum("order_amount").alias("monthly_sales_amount"),
        avg("order_amount").alias("monthly_avg_order_value")
    ).orderBy("order_year", "order_month")
    
    quarterly_sales = orders_df.groupBy("order_year", "order_quarter").agg(
        count("order_id").alias("quarterly_order_count"),
        sum("order_amount").alias("quarterly_sales_amount"),
        avg("order_amount").alias("quarterly_avg_order_value")
    ).orderBy("order_year", "order_quarter")
    
    product_sales = order_items_df.groupBy("product_id", "product_name").agg(
        count("order_item_id").alias("sales_quantity"),
        sum("item_price").alias("total_sales"),
        avg("item_price").alias("avg_item_price")
    ).orderBy(col("total_sales").desc())
    
    monthly_sales = monthly_sales.withColumn("sales_growth",
        lag("monthly_sales_amount").over(Window.orderBy("order_year", "order_month")))
    monthly_sales = monthly_sales.withColumn("growth_rate",
        (col("monthly_sales_amount") - col("sales_growth")) / col("sales_growth") * 100)
    
    top_products = product_sales.limit(20)
    
    return monthly_sales, quarterly_sales, top_products

基于大数据的天猫订单交易数据可视化分析系统文档展示

💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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