🍊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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基于大数据的餐饮外卖平台数据分析系统-功能介绍
【Python大数据】餐饮外卖平台数据分析系统是一个旨在深度挖掘餐饮外卖数据价值的综合性分析平台。本系统以Python为核心开发语言，深度融合了Hadoop与Spark两大主流大数据框架，构建了从数据存储到计算分析的完整处理链路。系统后端采用轻量而强大的Django框架进行业务逻辑封装与API接口开发，前端则利用Vue结合ElementUI和Echarts，实现了数据的动态交互与多维度可视化呈现。整个流程始于对餐饮外卖平台菜品数据集meishiinfo.csv的采集，数据首先被上传至Hadoop分布式文件系统（HDFS）以保证其高容错性和可扩展性，随后由Spark引擎接管，执行包括数据清洗、类型转换、特征提取在内的复杂预处理任务。在此基础上，系统围绕商家经营、菜品销售、消费行为、市场竞争、平台运营及用户体验六大核心维度，运用Spark SQL进行高效的结构化数据查询与分析，并结合Pandas、NumPy等库进行精细化计算，最终将分析结果持久化存储于MySQL数据库中，并通过直观的图表界面，将海量、原始的数据转化为清晰、直观的商业洞察，为平台运营方和商家提供数据驱动的决策支持。
基于大数据的餐饮外卖平台数据分析系统-选题背景意义
选题背景 如今，餐饮外卖服务已经深度融入人们的日常生活，平台和商家每天都在产生海量的交易数据。这些数据里藏着用户喜欢吃什么、什么时间段订单最多、不同区域的消费习惯有何差异等宝贵信息。面对如此庞大的数据量，传统的分析方式，比如人工统计或者简单的数据库查询，已经显得力不从心，不仅效率低下，而且很难发现数据背后隐藏的深层规律和关联。商家们迫切地想知道如何调整菜单、如何定价才能更吸引顾客，平台方也需要了解市场整体的服务质量和竞争格局，以便优化运营策略。这种对数据深度洞察的强烈需求，正好与大数据技术的处理能力相契合。因此，开发一个能够有效处理和分析这些外卖数据的专业系统，就显得十分必要和及时，这便是本课题研究的出发点。 选题意义 从学生的角度来看，这个项目提供了一个难得的实践机会，能够完整地走一遍大数据项目开发的流程。从使用Hadoop搭建数据存储环境，到运用Spark进行分布式计算，再到用Django和Echarts实现结果展示，整个链条都得到了锻炼，这对于巩固理论知识、提升工程实践能力非常有帮助，也为撰写一篇内容充实的毕业论文打下了坚实的基础。对于餐饮商家而言，本系统展示了一种数据分析的可能性，他们可以借鉴系统的分析思路，对自己的销售数据进行挖掘，从而更科学地管理菜品、制定促销活动，提升经营效益。对于外卖平台来说，这种系统性的数据分析能够帮助其宏观地把握市场动态，了解用户行为变化，评估商家服务质量，为平台的精细化运营和战略规划提供数据参考。虽然这只是一个毕业设计级别的系统，但它清晰地验证了利用大数据技术解决实际业务问题的可行路径，具有一定的示范和启发价值。
基于大数据的餐饮外卖平台数据分析系统-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
基于大数据的餐饮外卖平台数据分析系统-视频展示
基于大数据的餐饮外卖平台数据分析系统-图片展示
基于大数据的餐饮外卖平台数据分析系统-代码展示
# 初始化SparkSession，这是所有Spark功能的入口点
spark = SparkSession.builder.appName("CateringAnalysis").getOrCreate()
# 核心功能1：热门菜品排行分析
def analyze_hot_dishes(df):
"""
对菜品按月销量进行汇总和排序，找出最受欢迎的菜品。
业务处理：首先过滤掉无效的菜品名称和销量数据，然后按菜品名称分组，
计算每个菜品的总月销量，最后根据总销量进行降序排列，得出热门菜品榜单。
"""
# 确保月销量和菜品名称不为空
valid_dishes_df = df.filter(df.monthsales.isNotNull() & (df.msname != ""))
# 按菜品名称分组，并计算总销量
hot_dishes_analysis = valid_dishes_df.groupBy("msname").agg(
F.sum("monthsales").alias("total_monthly_sales"),
F.avg("jiage").alias("average_price"),
F.avg("score").alias("average_score")
)
# 按总销量降序排序，获取热门菜品排行
ranked_dishes = hot_dishes_analysis.orderBy(F.desc("total_monthly_sales"))
return ranked_dishes
# 核心功能2：商家品牌竞争力分析
def analyze_brand_competitiveness(df):
"""
从商家名称中提取品牌信息，分析不同品牌的平均评分和总销量。
业务处理：通过字符串处理从shopname字段中提取品牌，然后按品牌进行分组，
计算每个品牌下的平均评分和总销量，以此来评估各品牌在市场上的综合竞争力。
"""
# 从商家名称中提取品牌，假设品牌在括号内，如“品牌名（店铺地址）”
df_with_brand = df.withColumn("brand", F.regexp_extract(F.col("shopname"), r'^(.*?)（', 1))
# 过滤掉未能提取到品牌的记录
brand_df = df_with_brand.filter(F.col("brand") != "")
# 按品牌分组，计算平均评分和总销量
brand_competition = brand_df.groupBy("brand").agg(
F.avg("score").alias("brand_avg_score"),
F.sum("monthsales").alias("brand_total_sales"),
F.count("shopname").alias("shop_count")
)
# 按总销量降序排列，展示头部品牌的竞争力
competitive_brands = brand_competition.orderBy(F.desc("brand_total_sales"))
return competitive_brands
# 核心功能3：消费时间分布分析
def analyze_consumption_time_distribution(df):
"""
分析一天24小时内的订单量分布，揭示用户消费的高峰与低谷时段。
业务处理：将订单添加时间字符串转换为时间戳类型，并从中提取小时信息，
然后按小时分组，统计每个小时的总销量（作为订单活跃度的代理指标），
最终得到一天内各时段的消费活跃度分布。
"""
# 将addtime字符串转换为Timestamp类型，方便后续时间操作
df_with_time = df.withColumn("order_timestamp", F.to_timestamp("addtime", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
# 从时间戳中提取小时
df_with_hour = df_with_time.withColumn("order_hour", F.hour("order_timestamp"))
# 按小时分组，计算每小时的销量总和
hourly_sales = df_with_hour.groupBy("order_hour").agg(
F.sum("monthsales").alias("hourly_total_sales"),
F.count("id").alias("order_count")
)
# 按小时升序排序，得到时间序列分布
time_distribution = hourly_sales.orderBy("order_hour")
return time_distribution
基于大数据的餐饮外卖平台数据分析系统-结语
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