火锅店数据可视化分析系统-简介
本系统全称为“基于Hadoop+Django的火锅店数据可视化分析系统”，是一个集数据存储、处理、分析与可视化于一体的综合性大数据应用平台。在技术架构上，系统后端采用Python语言及主流的Django框架进行开发，负责业务逻辑处理与API接口的构建。前端界面则通过Vue.js配合ElementUI组件库实现，并利用Echarts图表库将复杂的分析结果以直观、动态的图表形式呈现给用户。系统的核心亮点在于其强大的数据处理能力，它以Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量数据的底层存储基石，确保数据的可靠性与可扩展性；在此之上，利用Apache Spark及其Spark SQL组件进行高效的分布式内存计算，对采集到的全国火锅店数据进行深度清洗、转换与多维度聚合分析。系统实现了包括价格区间分布、城市密度与评分关联、口味环境服务三维度对比、店铺人气分层、价格与评分相关性、高分店铺共性挖掘、服务短板识别、区域消费水平评估、综合竞争力建模以及用户满意度聚类等十大核心功能。整个系统旨在将原始、零散的餐饮行业数据，转化为具有商业洞察力的可视化报告，为市场研究、商业决策和消费者选择提供一套完整、科学的数据支持方案。
火锅店数据可视化分析系统-技术
开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 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
火锅店数据可视化分析系统-背景
选题背景 这几年，大家都能感觉到，干餐饮的越来越多，尤其是火锅店，好像每个城市的每条街都开了不少。这种现象背后其实是特别激烈的市场竞争。对于一个想新开店的老板，或者一个想提升自家店竞争力的经营者来说，决策不能再只靠“我觉得”或者“凭感觉”了。比如，店开在哪儿合适？价格定多少才有人来？是把钱花在装修上还是提升口味上？这些问题都需要有数据来支撑，才能做出更靠谱的决定。正好，现在各种美食APP、点评网站上积累了海量的公开数据，比如店铺的名称、人均价格、口味、环境、服务评分，还有大量的用户评论数。这些数据就是一座还没被好好挖掘的金矿。但问题是，数据量太大了，一个城市就有成千上万家店，全国的数据更是海量，用个Excel表根本处理不过来。这时候，就得靠专业的大数据技术了。所以，这个课题的背景就是，把现在很火的大数据技术（像Hadoop和Spark）应用到同样很火的餐饮行业（火锅）里，去解决这些真实存在的商业分析需求。
选题意义 说实话，做这个系统，首先对我自己来说，是个特别好的锻炼机会。它不像做个简单的网站，而是把一整套技术栈都串起来了。从用Hadoop存数据，到用Spark分析数据，再到用Python的Django框架把分析结果做成API接口，最后用Vue和Echarts在网页上画出好看的图表，整个流程走下来，能让我对大数据项目从头到尾是咋回事儿有个特别清晰的认识。这对我一个快毕业的计算机学生来说，算是一个挺完整、技术深度也还不错的综合性训练。从实际应用的角度来看，虽然这只是一个毕业设计，没办法跟商业软件比，但它确实能解决一些小问题。比如，一个创业者可以用它来快速了解某个城市火锅市场的整体情况，看看哪个价位的店最多，高分店都集中在哪些区域。对我们普通消费者来说，它也能提供一个比App自带筛选更强大的分析视角，帮我们找到那些“性价比高”或者“口味和服务都顶尖”的店。总的来说，这个课题的意义在于，它既是一个能提升个人技术能力的项目，也尝试着去解决一个现实生活中的小问题，算是一个理论结合实践的不错尝试。
火锅店数据可视化分析系统-视频展示
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火锅店数据可视化分析系统-图片展示
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 col, when, avg, count, corr
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
# 初始化SparkSession，这是大数据处理的入口
spark = SparkSession.builder.appName("HotpotDataAnalysis").getOrCreate()
# 假设df是已经从HDFS加载并清洗好的Spark DataFrame
# df = spark.read.parquet("hdfs:///data/hotpot_cleaned.parquet")
def analyze_price_distribution(df):
"""
1. 价格区间分布统计分析
分析不同价格区间的火锅店数量分布
"""
result_df = df.withColumn(
"price_range",
when(col("avgPrice") <= 80, "0-80元")
.when((col("avgPrice") > 80) & (col("avgPrice") <= 120), "81-120元")
.when((col("avgPrice") > 120) & (col("avgPrice") <= 160), "121-160元")
.when((col("avgPrice") > 160) & (col("avgPrice") <= 200), "161-200元")
.otherwise("200元以上")
).groupBy("price_range").agg(
count("*").alias("shop_count")
).orderBy("price_range")
# 为了模拟真实业务，增加计算各区间占比的逻辑
total_shops = df.count()
final_result = result_df.withColumn("percentage", (col("shop_count") / total_shops) * 100)
# 假设需要返回JSON格式给Django视图
# 在实际Django项目中，这里会将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame再转为JSON
# collected_data = final_result.collect()
# return [row.asDict() for row in collected_data]
print("价格区间分布分析完成")
final_result.show()
return final_result
def analyze_price_score_correlation(df):
"""
5. 价格与评分相关性分析
计算人均价格与总评分、口味、环境、服务分之间的相关系数
"""
# 确保用于计算的列是数值类型且不为空
analysis_df = df.select(
col("avgPrice").cast("double"),
col("avgScore").cast("double"),
col("kouweifenshu").cast("double"),
col("huanjingfenshu").cast("double"),
col("fuwufenshu").cast("double")
).na.drop()
# 计算价格与总评分的相关性
price_avg_corr = analysis_df.stat.corr("avgPrice", "avgScore")
# 计算价格与口味分的相关性
price_kouwei_corr = analysis_df.stat.corr("avgPrice", "kouweifenshu")
# 计算价格与环境分的相关性
price_huanjing_corr = analysis_df.stat.corr("avgPrice", "huanjingfenshu")
# 计算价格与服务分的相关性
price_fuwu_corr = analysis_df.stat.corr("avgPrice", "fuwufenshu")
# 组合结果，方便返回给前端
correlation_results = {
"price_vs_avgScore": price_avg_corr,
"price_vs_kouweiScore": price_kouwei_corr,
"price_vs_huanjingScore": price_huanjing_corr,
"price_vs_fuwuScore": price_fuwu_corr
}
# 在真实应用中，这些结果会被格式化为JSON响应
print("价格与评分相关性分析完成:", correlation_results)
return correlation_results
def analyze_user_satisfaction_clusters(df, k=4):
"""
10. 用户满意度聚类分析 (K-means)
基于口味、环境、服务三个维度对火锅店进行聚类
"""
feature_cols = ["kouweifenshu", "huanjingfenshu", "fuwufenshu"]
# 数据准备，过滤空值并将特征合并为向量
cluster_df = df.select(feature_cols).na.drop()
# 创建特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
vector_df = assembler.transform(cluster_df)
# 初始化K-means模型
kmeans = KMeans(k=k, seed=1, featuresCol="features", predictionCol="cluster_id")
# 训练模型
model = kmeans.fit(vector_df)
# 进行预测，为每家店分配一个簇ID
predictions = model.transform(vector_df)
# 分析每个簇的特征（计算每个簇内各维度评分的均值）
cluster_summary = predictions.groupBy("cluster_id").agg(
avg("kouweifenshu").alias("avg_kouwei"),
avg("huanjingfenshu").alias("avg_huanjing"),
avg("fuwufenshu").alias("avg_fuwu"),
count("*").alias("shop_count")
).orderBy("cluster_id")
# 返回聚类结果给Django，用于后续处理或展示
print("用户满意度聚类分析完成")
cluster_summary.show()
return cluster_summary
火锅店数据可视化分析系统-结语
到这里，关于这个火锅店大数据分析系统的介绍就差不多了。从最初构想到最终实现，整个过程也是一次宝贵的学习和探索。希望这个结合了Python、Django与Hadoop、Spark技术的项目，能为同样在准备毕业设计的同学们提供一些灵感和思路。虽然它只是一个学生作品，还有很多不完善的地方，但它验证了将大数据技术应用于传统行业的可行性。感谢大家的观看，希望我们都能在技术的道路上不断进步。
还在为计算机毕设选题头疼吗？来看看这个用Python+Django+Hadoop做出的火锅店大数据分析系统吧！它不仅是一个功能完整的Web应用，更是一个包含数据采集、存储、处理和可视化的全流程大数据项目。希望能给正在迷茫的你一点启发！觉得这个项目有点意思的话，别忘了【点赞、收藏、关注】三连支持一下哦，你们的支持是我持续分享的动力！有任何问题或者好的想法，随时在评论区留言，我们一起讨论交流！
