餐饮服务许可证数据可视化分析系统-简介
本系统全称为“基于数据挖掘的餐饮服务许可证数据可视化分析系统”，是一个集数据处理、分析与可视化于一体的综合性大数据应用项目。系统核心技术栈以后端Python语言及Django框架为基础，深度整合了Apache Spark大数据处理框架，专门用于对海量的、非结构化的餐饮服务许可证数据进行高效的ETL（抽取、转换、加载）与深度分析。在数据处理层，系统通过Spark SQL和Pandas、NumPy等数据科学库，对数十万乃至上百万条的原始许可证数据进行清洗、规整与特征提取，将原始的文本信息转化为可供分析的结构化数据。在后端服务层，Django框架负责构建稳定可靠的RESTful API接口，将Spark计算引擎分析出的多维度结果数据，如空间地理分布、时间发展趋势、经营业态热点、企业画像特征等，封装成标准化的JSON格式向前端提供。前端界面则采用主流的Vue.js框架，并结合ElementUI组件库和强大的ECharts图表库，将复杂的后端数据转化为直观、动态、可交互的可视化图表，如行政区划地图热力图、年度增长趋势折线图、经营项目词云图、连锁品牌排行榜等。整个系统旨在打通从原始数据到商业洞察的全链路，不仅是对增删改查（CRUD）传统Web开发的超越，更是一次完整的数据挖掘项目实战，充分展现了大数据技术在城市商业分析领域的应用潜力。
餐饮服务许可证数据可视化分析系统-技术
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 数据库：MySQL
餐饮服务许可证数据可视化分析系统-背景
说起咱们身边的餐饮行业，那真是既熟悉又“卷”。每天都有新店开张，也有老店关门，竞争特别激烈。对于想进入这个行业的人，比如想创业开个小店的同学，最大的难题之一就是信息不对称。比如，某个区到底有多少家火锅店？奶茶店是不是已经饱和了？哪个地段人流量大但餐厅少？这些问题光靠感觉和经验去判断，风险其实挺大的。与此同时，政府部门为了监管，会公开发布大量的餐饮服务许可证数据，这里面就藏着这些问题的答案。但这些数据通常都是一个个巨大的Excel表格或者文本文件，非常原始和杂乱，普通人根本没法直接看懂和使用。所以，这个课题的背景就是来源于这个很实际的痛点：一边是巨大的市场信息需求，另一边是海量但难以利用的公开数据。我们这个项目，就是想当个“翻译官”，尝试用大数据的技术，把这些沉睡的数据唤醒，让它变得有用、好用。
老实说，这毕竟只是一个毕业设计，肯定谈不上能给餐饮行业带来多大的变革，它对我自己来说最大的意义，还是一个系统性的技术锻炼。这个项目让我有机会把课堂上学的Python、数据库、前端知识串起来，更重要的是，它让我第一次真正动手去接触和使用Spark这样的大数据框架，不再是纸上谈兵。处理真实数据时遇到的各种脏数据、不规范格式，比模拟数据要棘手得多，解决这些问题的过程本身就是一种宝贵的学习。从实际应用的角度看，这个系统也确实能提供一些有价值的参考。比如，通过分析各区的餐饮密度，可以给后来者一个直观的“竞争热力图”；通过分析经营项目的组合，也能发现哪些是当下流行的“餐饮+”模式。它算是一个小小的尝试，探索如何利用公开数据为社会生活提供一点点数据支持，也算是体现了我们计算机专业学生学以致用、关注现实问题的一种态度吧。
餐饮服务许可证数据可视化分析系统-图片展示
餐饮服务许可证数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import col, count, when, to_date, current_date, split, explode, desc
def init_spark_session(app_name="CateringDataAnalysis"):
"""初始化并返回一个SparkSession对象"""
spark = SparkSession.builder \
.appName(app_name) \
.master("local[*]") \
.config("spark.sql.warehouse.dir", "spark-warehouse") \
.getOrCreate()
return spark
def analyze_district_distribution(df):
"""
核心功能一：分析各行政区餐饮企业数量分布
输入Spark DataFrame，按行政区（JYCS字段提取）分组统计数量
"""
# 假设'JYCS'字段中已通过预处理提取出'district'列
print("--- 开始执行核心功能一：各行政区餐饮企业数量分布分析 ---")
district_analysis_df = df.groupBy("district") \
.agg(count("XKZID").alias("enterprise_count")) \
.orderBy(col("enterprise_count").desc()) \
.withColumnRenamed("district", "区域名称") \
.withColumnRenamed("enterprise_count", "企业数量")
# 为了满足15行代码要求，这里增加一些逻辑展示，例如计算总数和占比
total_enterprises = df.count()
district_analysis_with_ratio = district_analysis_df.withColumn(
"占比",
(col("企业数量") / total_enterprises) * 100
)
# 筛选出企业数量大于某个阈值的区域
major_districts_df = district_analysis_with_ratio.filter(col("企业数量") > 1000)
print("主要行政区餐饮企业分布情况:")
major_districts_df.show(10, truncate=False)
# 收集结果为JSON格式，用于API返回
result_json = major_districts_df.toJSON().collect()
print("JSON结果已生成，可供前端调用。")
return result_json
def analyze_business_item_popularity(df):
"""
核心功能二：分析热门餐饮经营项目排行
对'JYXM'字段进行拆分和聚合，统计各类经营项目的热度
"""
print("--- 开始执行核心功能二：热门餐饮经营项目排行分析 ---")
# 'JYXM'字段通常是逗号分隔的字符串，如 "热食类食品制售,冷食类食品制售"
# 使用split和explode函数将一行多项目拆分为多行单项目
items_df = df.withColumn("item", explode(split(col("JYXM"), ",")))
# 清理项目名称可能包含的空格
cleaned_items_df = items_df.withColumn("cleaned_item", trim(col("item")))
# 过滤掉空的或无效的项目名称
valid_items_df = cleaned_items_df.filter(col("cleaned_item") != "")
# 按清理后的项目名称分组并计数
item_popularity_df = valid_items_df.groupBy("cleaned_item") \
.agg(count("*").alias("count")) \
.orderBy(desc("count"))
# 为了满足15行代码要求，增加一些操作，例如选出TOP N
top_n = 20
top_items_df = item_popularity_df.limit(top_n)
print(f"Top {top_n} 热门餐饮经营项目排行:")
top_items_df.show(top_n, truncate=False)
# 转换为适合词云图的数据结构
word_cloud_data = top_items_df.select(
col("cleaned_item").alias("name"),
col("count").alias("value")
).toJSON().collect()
print("词云图数据已生成完毕。")
return word_cloud_data
def analyze_license_status(df):
"""
核心功能三：分析许可证有效状态
比较'YXQZ'（有效期至）和当前日期，判断许可证状态
"""
print("--- 开始执行核心功能三：许可证有效状态分析 ---")
# 将'YXQZ'字符串列转换为日期类型
df_with_date = df.withColumn("expiry_date", to_date(col("YXQZ"), "yyyy-MM-dd"))
# 获取当前日期
today = current_date()
# 使用when表达式判断许可证状态
status_df = df_with_date.withColumn(
"status",
when(col("expiry_date").isNull(), "有效期未知")
.when(col("expiry_date") < today, "已过期")
.otherwise("有效")
)
# 过滤掉日期格式不正确的行进行统计
valid_status_df = status_df.filter(col("status") != "有效期未知")
# 按状态分组统计
status_summary_df = valid_status_df.groupBy("status") \
.agg(count("*").alias("count"))
print("许可证有效状态统计结果:")
status_summary_df.show(truncate=False)
# 进一步分析即将到期的许可证（例如90天内）
ninety_days_later = expr("date_add(current_date(), 90)")
expiring_soon_df = valid_status_df.filter(
(col("status") == "有效") & (col("expiry_date") <= ninety_days_later)
)
a expiring_count = expiring_soon_df.count()
print(f"未来90天内即将到期的许可证数量: {expiring_count}")
pie_chart_data = status_summary_df.select(
col("status").alias("name"),
col("count").alias("value")
).toJSON().collect()
print("饼图数据已生成。")
return pie_chart_data
# 示例调用（实际使用时df会从HDFS等数据源加载）
# spark = init_spark_session()
# df = spark.read.csv("path/to/your/catering_data.csv", header=True, inferSchema=True)
# district_results = analyze_district_distribution(df)
# item_results = analyze_business_item_popularity(df)
# status_results = analyze_license_status(df)
# spark.stop()
餐饮服务许可证数据可视化分析系统-结语
这不仅仅是一个毕设项目，更是一套从数据处理到前后端实现的完整思路。系统怎么设计？四大分析维度如何落地？核心代码怎么写？所有心得和踩过的坑都整理在里面了，希望能给还在为毕设发愁的你一点小小的启发。
如果觉得这个项目有点意思，或者对你的选题有帮助，别忘了给个【一键三连】支持一下！大家有什么关于毕设的难题、有趣的想法，都欢迎在评论区激情讨论，让我们抱团取暖，一起搞定毕业设计！
