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基于大数据的上海餐饮数据可视化分析系统-功能介绍
本系统是一个以Python为主要开发语言，深度融合大数据与AI技术的全栈毕业设计项目，全称为《基于大数据的上海餐饮数据可视化分析系统》。项目核心在于利用Hadoop作为分布式文件系统存储海量原始数据，通过强大的Spark计算框架进行高效的数据清洗、预处理、特征工程与多维度聚合分析。在技术实现上，后端采用主流的Django框架搭建RESTful API接口，负责处理前端请求和封装分析逻辑；数据持久化则选用MySQL数据库，存储经过Spark处理后的结构化分析结果。项目的亮点在于引入了AI算法（如K-Means聚类）对餐饮商圈进行智能识别与画像分析，这部分计算同样在Spark环境中完成。前端界面基于Vue.js全家桶、ElementUI以及强大的Echarts图表库构建，实现了对上海餐饮业总体分布、各区域消费水平、服务质量以及市场竞争格局四大维度的动态、交互式可视化展示，最终呈现为一个功能完整、技术栈先进、兼具数据分析深度与工程实践价值的大数据综合应用系统。
基于大数据的上海餐饮数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 这几年，像上海这样的大城市，餐饮行业发展得特别快，大街小巷开满了各式各样的餐馆。大家吃饭的选择多了，但“今天吃什么”也成了一个不大不小的难题。与此同时，各种美食点评App的普及，让我们在网上留下了海量的消费数据，比如餐厅的地理位置、菜系、价格、还有口味、环境、服务这些评分。这些数据其实就像一座金矿，里面藏着很多有意思的规律。说白了，无论是想开餐厅的创业者，还是想找个好地方吃饭的我们，都面对着海量的信息，但又很难从一个更高的视角去理解整个市场的全貌。大部分人只是被动地看App上的推荐，很少有人会想办法把这些数据整合起来，去分析一下上海哪个区的日料店竞争最激烈，或者哪个商圈的餐厅“性价比”最高。所以，这个课题就是想干这么一件事：利用现在流行的大数据技术，对这些公开的餐饮数据做一次深度的挖掘和分析，看看能发现些什么不一样的洞察。
选题意义 说得实在点，做这个课题的意义主要有几个方面。对我自己来说，这绝对是一次非常宝贵的实战锻炼。它不是做一个简单的增删改查管理系统，而是完整地走了一遍从数据采集、存储（Hadoop），到清洗、处理（Spark），再到后端开发（Python/Django），最后到前端可视化（Vue/Echarts）的全流程。特别是用到了Spark和K-Means这些在工业界很热门的技术，这让我的毕业设计既有技术深度，也更贴近企业的实际需求，对我之后找工作写简历肯定是有帮助的。从实际应用的角度看，这个系统虽然只是一个毕设，但它的分析结果能提供一个不错的参考。比如，它能直观地展示出各个区的热门菜系和消费水平，想开店的人可以依据这个来做决策，避免盲目跟风。对于普通消费者，系统生成的“性价比”地图或者“高分好评”餐厅分布，也能帮大家更科学、更高效地找到心仪的餐厅。总的来说，它把抽象的数据分析理论，变成了一个看得见、摸得着的应用，算是一次把技术和实际生活结合起来的有益尝试。
基于大数据的上海餐饮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
基于大数据的上海餐饮数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的上海餐饮数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的上海餐饮数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.sql.window import Window
# 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口
spark = SparkSession.builder.appName("ShanghaiCateringAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设数据已清洗并存为parquet格式以提高效率
# df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:9000/shanghai_catering/cleaned_data.parquet")
# 为演示，此处我们创建一个模拟的DataFrame
data = [
("浦东新区", "本帮菜", 500, 8.5, 8.0, 7.5, 150, 121.5, 31.2),
("浦东新区", "日料", 1200, 9.0, 9.2, 9.1, 300, 121.51, 31.22),
("徐汇区", "西餐", 800, 8.8, 9.0, 8.5, 250, 121.45, 31.18),
("徐汇区", "本帮菜", 600, 8.6, 8.2, 8.0, 180, 121.46, 31.19),
("黄浦区", "日料", 2000, 9.5, 9.6, 9.4, 500, 121.48, 31.23),
("黄浦区", "西餐", 1500, 9.2, 9.3, 9.0, 450, 121.49, 31.24),
("浦东新区", "烧烤", 300, 7.5, 7.0, 6.5, 80, 121.55, 31.25),
("徐汇区", "日料", 900, 9.1, 8.9, 8.8, 320, 121.44, 31.17)
]
columns = ["行政区", "类别", "点评数", "口味", "环境", "服务", "人均消费", "Lng", "Lat"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 核心功能1: 使用K-Means聚类算法识别核心餐饮商圈
def find_business_districts_kmeans(dataframe, k=3):
# 将经纬度特征合并为向量
vec_assembler = VectorAssembler(inputCols=["Lng", "Lat"], outputCol="features")
assembled_data = vec_assembler.transform(dataframe)
# 初始化KMeans模型
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="prediction", k=k, seed=1)
# 训练模型
model = kmeans.fit(assembled_data)
# 进行预测，为每家餐厅分配一个商圈ID
predictions = model.transform(assembled_data)
# 查看聚类中心
centers = model.clusterCenters()
print(f"识别出的 {k} 个核心商圈中心点: {centers}")
# 准备保存结果
result_df = predictions.select("Lng", "Lat", "prediction")
# 为了生成单一文件，转换为Pandas DataFrame后保存
pandas_df = result_df.toPandas()
pandas_df.to_csv("kmeans_analysis.csv", index=False)
print("核心餐饮商圈聚类分析完成，结果已保存至 kmeans_analysis.csv")
return result_df
# 核心功能2: 计算各行政区餐饮业“性价比”指数
def calculate_region_cost_performance(dataframe):
# 过滤掉无效数据，人均消费或评分为0的记录不参与计算
filtered_df = dataframe.filter((F.col("人均消费") > 0) & (F.col("口味") > 0))
# 计算综合评分 = (口味 + 环境 + 服务) / 3
df_with_score = filtered_df.withColumn("综合评分", (F.col("口味") + F.col("环境") + F.col("服务")) / 3)
# 计算性价比指数 = 综合评分 / 人均消费，乘以100让指数更直观
df_with_index = df_with_score.withColumn("性价比指数", (F.col("综合评分") / F.col("人均消费")) * 100)
# 按行政区进行分组，计算每个区的平均性价比指数
region_performance = df_with_index.groupBy("行政区").agg(
F.avg("性价比指数").alias("平均性价比指数")
)
# 对结果进行格式化，保留两位小数
final_df = region_performance.withColumn("平均性价比指数", F.round("平均性价比指数", 2))
# 转换为Pandas并保存
pandas_df = final_df.toPandas()
pandas_df.to_csv("cost_performance_analysis.csv", index=False)
print("各行政区性价比指数分析完成，结果已保存至 cost_performance_analysis.csv")
return final_df
# 核心功能3: 分析各行政区内餐饮类型的竞争格局 (识别出每个区数量最多的菜系)
def analyze_region_category_competition(dataframe):
# 首先，按行政区和类别分组，计算每种菜系在每个区的数量
category_counts = dataframe.groupBy("行政区", "类别").count()
# 定义窗口函数，按行政区分区，并按数量降序排序
window_spec = Window.partitionBy("行政区").orderBy(F.col("count").desc())
# 使用rank()函数为每个区的菜系进行排名
ranked_categories = category_counts.withColumn("rank", F.rank().over(window_spec))
# 筛选出每个区排名第一的菜系，即该区的“霸主”菜系
top_categories = ranked_categories.filter(F.col("rank") == 1)
# 选择最终需要的列
result_df = top_categories.select("行政区", F.col("类别").alias("最热门类型"), F.col("count").alias("商户数量"))
# 转换为Pandas并保存
pandas_df = result_df.toPandas()
pandas_df.to_csv("region_competition_analysis.csv", index=False)
print("各行政区餐饮竞争格局分析完成，结果已保存至 region_competition_analysis.csv")
return result_df
# 执行三个核心分析函数
kmeans_result = find_business_districts_kmeans(df, k=3)
cost_performance_result = calculate_region_cost_performance(df)
competition_result = analyze_region_category_competition(df)
# 关闭SparkSession
spark.stop()
基于大数据的上海餐饮数据可视化分析系统-结语
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