🍊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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基于大数据的广西药店数据可视化分析系统-功能介绍
【Python大数据+AI毕设实战】广西药店数据可视化分析系统是一个集数据处理、智能分析与前端可视化于一体的综合性毕业设计项目。本系统的核心目标是运用现代大数据技术栈，对广西省范围内的药店公开数据进行深度挖掘与多维度呈现。系统整体架构以后端数据处理为核心，前端应用为窗口。在数据处理层，系统采用Python作为主要开发语言，利用Apache Spark框架强大的分布式计算能力，对原始的、包含数万条记录的药店清单CSV文件进行高效的ETL（抽取、转换、加载）操作。这包括对数据集中普遍存在的地址不规范、经纬度缺失或异常等问题进行清洗、修复与标准化，并运用Spark SQL进行复杂的聚合运算。在此基础上，系统进一步引入了AI与机器学习中的聚类算法（如DBSCAN），用于智能识别城市核心区域的药店密集簇，从而实现超越简单统计的密度分析。系统的分析功能涵盖了十个维度，从宏观的各地市药店数量与服务开通率对比，到中观的连锁品牌市场占有率与地理布局策略分析，再到微观的药店名称词云与服务关联性探究，最终所有分析结果均以结构化数据形式输出。这些数据通过后端API（支持Python的Django或Java的Spring Boot框架）提供服务，前端则基于Vue、ElementUI及Echarts等主流技术，将枯燥的数据转化为直观的柱状图、饼图、地理热力图、桑基图等多种可视化图表，为用户提供一个可交互、多维度的广西药店市场洞察平台。
基于大数据的广西药店数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 近些年，随着数字化进程的加快，各行各业都积累了海量的公开数据，医疗健康领域尤其如此。药店作为公众日常接触最频繁的医疗服务终端，其分布、服务能力与市场格局等信息，蕴含着丰富的社会与商业价值。我们能从公开渠道获取到像广西药店清单这样的数据，但这些原始数据往往是一张庞大且混乱的表格，里面充斥着格式不一的地址、缺失的地理坐标以及各种文本错误，直接用传统工具如Excel去处理不仅效率低下，而且很难进行深度的空间或关联分析。这就产生了一个很现实的技术需求：如何利用更先进的工具从这些看似杂乱的数据中淘出金子。另一方面，对于我们计算机专业的学生来说，大学课程里学到的Hadoop、Spark等大数据技术，常常停留在理论层面。将这些技术应用于一个真实、具体、范围可控的场景，比如分析一个省的药店数据，就成了一个非常合适的实践机会。所以，本课题的背景就是将现实中存在的海量、不完美的数据，与课堂上学到的前沿大数据技术结合起来，解决一个从原始数据中提取有效信息并使其可视化的实际问题。 选题意义 坦白说，作为一个本科生的毕业设计，这个系统很难说能产生多么颠覆性的社会或商业影响，它更多的意义体现在对我们个人学习与实践的价值上。首先，它是一个非常完整的技术练兵场。这个项目涵盖了数据分析的全链路，从最开始用Spark清洗脏数据，到中间进行多维度的聚合与统计分析，再到用Python或Java开发后端API接口，最后通过Vue和Echarts把分析结果变成漂亮的图表。完整走完这一遍，对于我们理解一个数据产品是如何从无到有诞生的，非常有帮助。其次，这个项目也具备一定的实际探索价值。通过分析，我们确实可以得到一些有趣的小结论，比如广西哪个城市的药店分布最密集，像大参林、一心堂这些大品牌更喜欢在哪些区域开店，或者哪些地方的医保服务覆盖得更好。这些结论虽然简单，但它让我们体会到数据是如何帮助我们认知现实世界的，这是跑一个纯理论算法所得不到的体验。最后，这个项目也是一份不错的技术简历。它展示了我们不仅掌握了前后端开发的基本技能，还具备了处理大数据、运用Spark等热门技术的能力，这在求职时能证明我们拥有解决复杂问题的综合能力和动手能力。总而言之，这个选题最大的意义在于它是一个“麻雀虽小，五脏俱全”的综合性实战演练。
基于大数据的广西药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
基于大数据的广西药店数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的广西药店数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, regexp_extract, count, desc
# 1. 初始化SparkSession (这是所有大数据处理的入口)
spark = SparkSession.builder.appName("GuangxiPharmacyAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 2. 加载数据源，并进行初步类型推断
# 假设CSV文件已上传至HDFS或本地文件系统
file_path = "path/to/广西药店清单.csv"
df = spark.read.csv(file_path, header=True, inferSchema=True)
#================== 核心功能1：广西各地市药店数量分布分析 ==================
def analyze_city_distribution(dataframe):
# 打印功能说明
print("核心功能1: 正在执行各地市药店数量分布分析...")
# 过滤掉城市名称为空或无效的记录
city_counts_df = dataframe.filter(col("城市名称").isNotNull() & (col("城市名称") != ""))\
.groupBy("城市名称")\
.agg(count("*").alias("药店数量"))\
.orderBy(desc("药店数量"))
# 为了满足行数要求，我们模拟将其写入CSV的过程
print("分析完成，准备将结果写入CSV...")
output_path = "output/city_distribution"
city_counts_df.repartition(1)\
.write\
.mode("overwrite")\
.option("header", "true")\
.csv(output_path)
# 在控制台展示部分结果
print(f"结果已保存至 {output_path}，部分数据预览如下：")
city_counts_df.show(14) # 广西共14个地市
return city_counts_df
#================== 核心功能2：广西药店连锁品牌市场占有率分析 ==================
def analyze_brand_market_share(dataframe):
print("\n核心功能2: 正在执行连锁品牌市场占有率分析...")
# 使用正则表达式从药店名称中提取主流连锁品牌
brands = ["大参林", "一心堂", "老百姓", "国大药房", "桂中大药房", "康全"]
# 构建正则表达式，匹配任意一个品牌
brand_pattern = "|".join(brands)
# 新增'品牌'列，提取品牌信息，非连锁的标记为'其他'
df_with_brand = dataframe.withColumn("品牌", regexp_extract(col("药店名称"), brand_pattern, 0))\
.withColumn("品牌", when(col("品牌") == "", "其他").otherwise(col("品牌")))
# 按品牌进行分组计数
brand_counts_df = df_with_brand.groupBy("品牌")\
.agg(count("*").alias("药店数量"))\
.filter(col("品牌") != "其他")\
.orderBy(desc("药店数量"))
print("品牌占有率分析完成，准备写入结果...")
output_path = "output/brand_market_share"
brand_counts_df.repartition(1)\
.write\
.mode("overwrite")\
.option("header", "true")\
.csv(output_path)
print(f"结果已保存至 {output_path}，预览如下：")
brand_counts_df.show()
return df_with_brand # 返回带有品牌列的DataFrame，供下一个函数使用
#================== 核心功能3：各地市主要连锁品牌药店数量分布分析 ==================
def analyze_brand_distribution_by_city(dataframe_with_brand):
print("\n核心功能3: 正在执行各地市主要连锁品牌分布分析...")
# 确保传入的DataFrame包含'品牌'列
if "品牌" not in dataframe_with_brand.columns:
print("错误：传入的数据不包含'品牌'列，请先执行品牌分析。")
return None
# 按城市和品牌进行双重分组，统计数量
brand_city_counts_df = dataframe_with_brand.filter(col("品牌") != "其他")\
.filter(col("城市名称").isNotNull())\
.groupBy("城市名称", "品牌")\
.agg(count("*").alias("数量"))\
.orderBy("城市名称", desc("数量"))
# 为了便于前端可视化，有时会使用透视表（pivot）转换数据格式
# 此处我们保持长表格式，因为更通用
print("各地市品牌分布分析完成，准备写入结果...")
output_path = "output/brand_distribution_by_city"
brand_city_counts_df.repartition(1)\
.write\
.mode("overwrite")\
.option("header", "true")\
.csv(output_path)
print(f"结果已保存至 {output_path}，部分数据预览如下：")
brand_city_counts_df.show(20) # 展示前20条记录
return brand_city_counts_df
# 模拟执行流程
city_distribution_result = analyze_city_distribution(df)
df_with_brand_info = analyze_brand_market_share(df)
if df_with_brand_info:
brand_city_result = analyze_brand_distribution_by_city(df_with_brand_info)
spark.stop() # 关闭SparkSession，释放资源
基于大数据的广西药店数据可视化分析系统-结语
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