🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的火锅店数据可视化分析系统-功能介绍
《基于Python大数据与AI毕设实战：火锅店数据可视化分析系统》是一个完整的数据处理与分析解决方案，旨在将前沿的大数据技术应用于餐饮行业的市场洞察。本系统以后端Python为核心驱动，利用Django框架构建稳定可靠的Web服务接口，实现了从数据采集、存储、处理到前端可视化的全链路实践。在数据处理层面，系统深度整合了Apache Spark框架，通过其强大的内存计算能力对存储在Hadoop HDFS中的火锅店数据集进行高效的ETL（抽取、转换、加载）操作。我们利用Spark SQL对数据进行复杂的聚合查询与统计，并借助PySpark的机器学习库（MLlib）实现了基于K-means算法的用户满意度聚类分析，这构成了系统的“AI智能”核心，能够自动发掘不同服务模式的火锅店客群。系统的分析功能覆盖了价格区间分布、城市热力与评分关联、多维度评分综合对比、店铺人气热度分层、价格与评分相关性检验，以及高分店铺特征挖掘等十个核心业务模块。所有分析结果最终通过Django后端封装成API，由前端Vue.js、ElementUI及Echarts等技术栈进行动态渲染，将复杂的数据关系以直观的图表形式（如柱状图、饼图、散点图、雷达图）呈现给用户，从而为市场研究、商业决策和学术实践提供一个数据驱动的有力工具。
基于大数据的火锅店数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 近些年餐饮行业的竞争可以说相当激烈，尤其是火锅这个品类，因为它自带社交属性，所以特别受大家欢迎，新开的店也是一家接一家。这样一来，不管是新入局的创业者还是已经站稳脚跟的老板，都面临一个问题：怎么才能在这么多店里脱颖而出？同时，对于我们这些“干饭人”来说，面对五花八门的推荐，怎么快速找到一家合口味、性价比又高的店，也挺费神的。大家通常会打开一些点评App看看评分和评论，这些信息其实都是非常有价值的数据。不过，这些数据大多是零散地呈现给单个消费者的，很少有人会把它们整合起来，从一个更宏观的视角去分析整个市场的状况，比如说某个城市火锅店的平均价位是多少，或者高分店铺普遍在哪些方面（口味、环境、服务）做得更好。正好现在大数据技术也越来越成熟，像Spark这种工具让处理几十万甚至上百万条数据变得不再是大型企业的专利。所以我就想，能不能把这些公开的火锅店数据利用起来，结合大数据技术做一个分析系统，这既能锻炼自己的技术，又能对一个真实存在的行业问题做点小小的探索。 选题意义 坦白说，这个毕业设计首先对我个人来说是个非常好的锻炼机会。它不像做一个简单的增删改查系统，而是需要我把从数据清洗、存入HDFS，到用Spark进行分布式计算，再到用Python后端（Django）提供接口，最后让前端（Vue和Echarts）把结果画成图表这一整套流程跑通。这个过程能让我把课堂上学的Python、大数据理论和数据库知识真正串联起来，动手实践一遍，这比单纯看书要深刻得多。从实际应用的角度来看，这个系统虽然只是个学生作品，但它产出的一些分析结果还是有点意思的。比如，通过分析价格和评分的关系，可以看看是不是“越贵就越好”；通过聚类分析，可以把市场上的火锅店分成不同类型，比如“口味极致型”、“环境优先型”或者“综合性价比型”，这对于想开店的人来说，可以帮他们思考自己的市场定位。对于普通消费者，一个可视化的城市火锅地图也能让他们更直观地了解区域选择。总的来说，这个项目让我学会了如何用技术手段去分析和解决一个贴近生活的问题，这个思考和解决问题的过程，我觉得比项目本身的技术实现更有价值。
基于大数据的火锅店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
基于大数据的火锅店数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的火锅店数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的火锅店数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import when, col, corr, format_number
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.clustering import KMeans
# ================================== 初始化Spark会话 ==================================
# 实际项目中，HDFS路径应为 "hdfs://namenode_host:port/path/to/HotPotRestaurant.csv"
HDFS_PATH = "HotPotRestaurant.csv"
spark = SparkSession.builder.appName("HotpotDataAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 读取HDFS中的数据并进行基础类型转换和清洗
df = spark.read.csv(HDFS_PATH, header=True, inferSchema=True)
df_cleaned = df.na.fill(0, subset=['avgPrice', 'count', 'avgScore', 'kouweifenshu', 'huanjingfenshu', 'fuwufenshu'])
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("avgPrice", col("avgPrice").cast("double"))
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("avgScore", col("avgScore").cast("double"))
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("kouweifenshu", col("kouweifenshu").cast("double"))
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("huanjingfenshu", col("huanjingfenshu").cast("double"))
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("fuwufenshu", col("fuwufenshu").cast("double"))
# ================================== 1. 价格区间分布统计分析 ==================================
def analyze_price_range_distribution(dataframe):
# 使用when().otherwise()链式调用，构建价格区间分类逻辑
price_ranges_df = dataframe.withColumn("priceRange",
when(col("avgPrice") <= 100, "0-100元")
.when((col("avgPrice") > 100) & (col("avgPrice") <= 200), "101-200元")
.when((col("avgPrice") > 200) & (col("avgPrice") <= 300), "201-300元")
.when((col("avgPrice") > 300) & (col("avgPrice") <= 500), "301-500元")
.otherwise("500元以上")
)
# 按价格区间进行分组并计数
distribution_result = price_ranges_df.groupBy("priceRange").count()
# 为了保证前端Echarts排序正确，可以增加一个排序ID
sort_order = when(col("priceRange") == "0-100元", 1) \
.when(col("priceRange") == "101-200元", 2) \
.when(col("priceRange") == "201-300元", 3) \
.when(col("priceRange") == "301-500元", 4) \
.otherwise(5)
final_distribution = distribution_result.withColumn("sortId", sort_order).orderBy("sortId")
# 打印并返回最终结果DataFrame
print("----- 价格区间分布统计结果 -----")
final_distribution.show()
return final_distribution
# ================================== 2. 价格与评分相关性分析 ==================================
def analyze_price_score_correlation(dataframe):
# 计算'avgPrice'和'avgScore'之间的皮尔逊相关系数
# 这是统计学中衡量两个变量线性关系强度的常用指标
correlation_value = dataframe.stat.corr("avgPrice", "avgScore")
# 将计算结果格式化为保留四位小数的字符串
formatted_correlation = format_number(correlation_value, 4)
# 创建一个新的DataFrame来存储这个单一的分析结果
# 这样做有利于后续统一保存为CSV或JSON格式
result_df = spark.createDataFrame(
[("avgPrice_vs_avgScore", correlation_value)],
["correlation_metric", "value"]
)
# 打印相关性分析的核心结论
print("----- 价格与综合评分相关性分析结果 -----")
print(f"火锅店的平均消费价格与综合评分之间的皮尔逊相关系数为: {correlation_value}")
# 显示结果DataFrame
result_df.show()
# 返回结果DataFrame
return result_df
# ================================== 3. 用户满意度聚类分析 (K-Means) ==================================
def analyze_satisfaction_clustering(dataframe, k=3):
# 选取用于聚类的特征列：口味、环境、服务分数
feature_columns = ["kouweifenshu", "huanjingfenshu", "fuwufenshu"]
# 使用VectorAssembler将多个特征列合并成一个向量列"features"
# 这是Spark MLlib进行机器学习算法训练的必要步骤
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_columns, outputCol="features")
# 定义K-Means聚类算法模型
kmeans = KMeans(k=k, featuresCol="features", predictionCol="cluster_id", seed=1)
# 使用Pipeline将特征工程和模型训练两个步骤串联起来
pipeline = Pipeline(stages=[assembler, kmeans])
# 训练模型
model = pipeline.fit(dataframe)
# 对原始数据进行转换，生成带有聚类ID的新DataFrame
clustered_df = model.transform(dataframe)
# 为聚类结果添加可读性标签，解释每个类别的业务含义
cluster_labels = when(col("cluster_id") == 0, "口味驱动型") \
.when(col("cluster_id") == 1, "综合均衡型") \
.when(col("cluster_id") == 2, "服务环境优势型") \
.otherwise("未知类别")
# 将聚类标签添加到结果中
final_clustered_df = clustered_df.withColumn("cluster_label", cluster_labels)
# 打印结果，方便调试和查看
print(f"----- 用户满意度K-Means聚类分析结果 (K={k}) -----")
# 显示每个类别的店铺数量
final_clustered_df.groupBy("cluster_label").count().show()
# 返回包含聚类结果的完整DataFrame
return final_clustered_df
# ================================== 执行函数调用 ==================================
price_distribution_data = analyze_price_range_distribution(df_cleaned)
correlation_data = analyze_price_score_correlation(df_cleaned)
clustering_data = analyze_satisfaction_clustering(df_cleaned, k=3)
# 停止Spark会话
spark.stop()
基于大数据的火锅店数据可视化分析系统-结语
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