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基于大数据的葡萄酒品质数据可视化分析系统-功能介绍
这些年，感觉各行各业都在谈论“数据驱动”，好像不做点数据分析就跟不上时代了，葡萄酒这个相当传统的行业其实也不例外。酿酒本身虽然像一门手艺活，但酿造过程中会产生大量的科学测量数据，比如固定的酸度、挥发性酸度、pH值、酒精含量等等。过去，很多酒庄可能更多是依赖酿酒师的经验和感觉来判断酒的品质，但现在大家越来越意识到，这些冷冰冰的数字背后，可能藏着提升品质的秘诀。问题就来了，数据虽然多，但怎么把它们和最终消费者口中的“好喝”或“不好喝”（也就是品质评分）联系起来呢？这个连接点恰恰是数据分析可以大显身手的地方。说白了，这个课题的背景就是想在一个具体的、大家也比较熟悉的场景里，用上咱们计算机专业学的本事，去解决一个实际的问题。我们不用去搞那些宏大叙事，就从这一小瓶葡萄酒入手，看看用Hadoop存数据，再用Spark去算，到底能不能挖出一些有意思的规律，这本身就是一个挺有挑战也挺酷的尝试。
基于大数据的葡萄酒品质数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 这些年，感觉各行各业都在谈论“数据驱动”，好像不做点数据分析就跟不上时代了，葡萄酒这个相当传统的行业其实也不例外。酿酒本身虽然像一门手艺活，但酿造过程中会产生大量的科学测量数据，比如固定的酸度、挥发性酸度、pH值、酒精含量等等。过去，很多酒庄可能更多是依赖酿酒师的经验和感觉来判断酒的品质，但现在大家越来越意识到，这些冷冰冰的数字背后，可能藏着提升品质的秘诀。问题就来了，数据虽然多，但怎么把它们和最终消费者口中的“好喝”或“不好喝”（也就是品质评分）联系起来呢？这个连接点恰恰是数据分析可以大显身手的地方。说白了，这个课题的背景就是想在一个具体的、大家也比较熟悉的场景里，用上咱们计算机专业学的本事，去解决一个实际的问题。我们不用去搞那些宏大叙事，就从这一小瓶葡萄酒入手，看看用Hadoop存数据，再用Spark去算，到底能不能挖出一些有意思的规律，这本身就是一个挺有挑战也挺酷的尝试。 选题意义 说到底，这终究是一个本科生的毕业设计，要说它能颠覆整个葡萄酒行业那肯定是夸张了。它的意义更多还是体现在对我们自身学习和锻炼的价值上。这个项目提供了一个非常难得的机会，让我们能完整地走一遍“工业级”数据项目的微缩流程。从把数据存进HDFS，到用Spark写代码做分析，再到用Django做后端接口，最后让Vue和Echarts在网页上画出漂亮的图表，这一整套下来，对个人能力的提升是实打实的。它让我们不再是只会写简单增删改查的“Web小子”，而是真正接触到了大数据技术的核心。从学术角度看，这个项目也算是一次不错的跨学科探索，把计算机科学的方法应用到了食品科学领域，通过相关性分析、聚类算法等手段，去验证或发现一些影响葡萄酒品质的潜在因素，这是一个很好的科学方法论的实践。对于未来的发展来说，能把这样一个包含Python、Spark、AI算法和前后端联调的完整项目写在简历上，本身就是对自己技术栈深度和广度的一个有力证明，算是一块挺有分量的敲门砖。
基于大数据的葡萄酒品质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
基于大数据的葡萄酒品质数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的葡萄酒品质数据可视化分析系统-代码展示
# -*- coding: utf-8 -*-
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, avg, round as spark_round
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.stat import Correlation
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
# 假设这是在Django的某个service或utils文件中
# 初始化SparkSession，这是所有Spark操作的入口点
# 在实际Django项目中，这个Session应该是单例的，避免重复创建
spark = SparkSession.builder \
.appName("WineQualityAnalysis") \
.master("local[*]") \
.config("spark.driver.memory", "4g") \
.config("spark.executor.memory", "2g") \
.getOrCreate()
# 定义HDFS上CSV文件的路径
# 在实际使用中，请确保HDFS服务已启动且文件已上传
hdfs_path = "hdfs://localhost:9000/wine_data/winequality.csv"
# 读取数据，并进行基础的类型推断和数据清洗
# 这里的代码假设CSV文件已经经过了初步处理，没有空值
wine_df = spark.read.csv(hdfs_path, header=True, inferSchema=True)
def different_quality_level_metrics_mean_analysis(df):
"""
核心功能一：不同品质等级葡萄酒理化指标均值对比分析。
按 'quality' 字段分组，计算每个品质等级下，
几个核心理化指标（固定酸度、挥发性酸度、pH、酒精浓度）的平均值。
这个函数能帮我们直观地发现高品质葡萄酒的共同特征。
"""
print("Executing: a_different_quality_level_metrics_mean_analysis")
# 选择需要分析的指标列
metrics_to_analyze = ['fixed acidity', 'volatile acidity', 'pH', 'alcohol']
# 构建聚合操作的表达式列表
agg_expressions = [spark_round(avg(col(c)), 2).alias(f"avg_{c.replace(' ', '_')}") for c in metrics_to_analyze]
# 按 'quality' 分组并执行聚合计算
quality_metrics_avg_df = df.groupBy("quality").agg(*agg_expressions)
# 为了结果更清晰，按品质等级升序排序
sorted_quality_metrics_df = quality_metrics_avg_df.orderBy("quality")
# 将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame以便保存为单个CSV文件
pandas_df = sorted_quality_metrics_df.toPandas()
# 定义输出文件名，遵循规范
output_filename = "different_quality_level_metrics_mean_analysis.csv"
# 保存结果到CSV，不包含pandas的索引
pandas_df.to_csv(output_filename, index=False)
print(f"Analysis result saved to {output_filename}")
sorted_quality_metrics_df.show()
return pandas_df
def wine_metrics_correlation_matrix_analysis(df):
"""
核心功能二：葡萄酒理化指标相关性矩阵分析。
计算所有核心数值型变量两两之间的皮尔逊相关系数。
这能帮我们量化变量间的线性关系强度，例如，酒精浓度和品质评分到底是不是强正相关。
"""
print("Executing: b_wine_metrics_correlation_matrix_analysis")
# 选取所有用于计算相关性的数值列
numeric_cols = ['fixed acidity', 'volatile acidity', 'pH', 'alcohol', 'quality']
# Spark的Correlation需要将多列合并成一个向量列
assembler = VectorAssembler(inputCols=numeric_cols, outputCol="features_vector")
# 使用VectorAssembler转换数据
df_vector = assembler.transform(df).select("features_vector")
# 计算皮尔逊相关系数矩阵
correlation_matrix = Correlation.corr(df_vector, "features_vector", "pearson").head()
# 提取矩阵结果
corr_matrix_dense = correlation_matrix[0].toArray()
# 将Numpy矩阵转换为Pandas DataFrame，以便添加行列标签
pandas_corr_df = pd.DataFrame(corr_matrix_dense, columns=numeric_cols, index=numeric_cols)
# 对结果进行四舍五入，保留两位小数
pandas_corr_df = pandas_corr_df.round(2)
# 重置索引，将索引列也变成数据列，方便前端处理
pandas_corr_df = pandas_corr_df.reset_index()
# 定义输出文件名
output_filename = "wine_metrics_correlation_matrix_analysis.csv"
# 保存为CSV文件
pandas_corr_df.to_csv(output_filename, index=False)
print(f"Analysis result saved to {output_filename}")
print(pandas_corr_df)
return pandas_corr_df
def kmeans_clustering_analysis(df, k=3):
"""
核心功能三：基于K-Means聚类的葡萄酒分群特征分析 (AI应用)。
仅根据理化指标将葡萄酒自动分为k个簇，然后分析每个簇的特征。
这有助于发现数据中隐藏的自然分群，为不同类型的葡萄酒进行画像。
"""
print("Executing: c_kmeans_clustering_analysis")
# 选取用于聚类的特征列
feature_cols = ['fixed acidity', 'volatile acidity', 'pH', 'alcohol']
# 步骤1: 将特征列合并为向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="unscaled_features")
# 步骤2: 对特征进行标准化，因为K-Means对数据尺度敏感
scaler = StandardScaler(inputCol="unscaled_features", outputCol="scaled_features", withStd=True, withMean=False)
# 步骤3: 定义K-Means模型
kmeans = KMeans(featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster_id", k=k, seed=1)
# 步骤4: 创建一个Pipeline，将上述步骤串联起来
pipeline = Pipeline(stages=[assembler, scaler, kmeans])
# 训练Pipeline模型（包含训练和预测）
model = pipeline.fit(df)
# 应用模型，对数据进行转换和预测，得到每个样本的簇ID
clustered_df = model.transform(df)
# 分析每个簇的特征：计算每个簇内所有理化指标和品质分的均值
cluster_summary_df = clustered_df.groupBy("cluster_id") \
.agg(
spark_round(avg("fixed acidity"), 2).alias("avg_fixed_acidity"),
spark_round(avg("volatile acidity"), 2).alias("avg_volatile_acidity"),
spark_round(avg("pH"), 2).alias("avg_ph"),
spark_round(avg("alcohol"), 2).alias("avg_alcohol"),
spark_round(avg("quality"), 2).alias("avg_quality")
).orderBy("cluster_id")
# 转换为Pandas DataFrame以便保存
pandas_summary_df = cluster_summary_df.toPandas()
# 定义输出文件名
output_filename = "kmeans_clustering_analysis.csv"
# 保存结果到CSV
pandas_summary_df.to_csv(output_filename, index=False)
print(f"Analysis result saved to {output_filename}")
cluster_summary_df.show()
return pandas_summary_df
# 依次执行三个核心分析函数
# 在实际项目中，这些函数的调用会由Django的视图函数根据前端请求来触发
# a_result = different_quality_level_metrics_mean_analysis(wine_df)
# b_result = wine_metrics_correlation_matrix_analysis(wine_df)
# c_result = kmeans_clustering_analysis(wine_df, k=3)
# spark.stop() # 在Django应用关闭时调用
基于大数据的葡萄酒品质数据可视化分析系统-结语
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