🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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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
本系统是一个基于大数据技术的餐饮外卖平台数据分析系统，旨在从海量外卖业务数据中挖掘有价值的商业信息，为平台运营和商家决策提供数据支持。系统整体技术架构以Hadoop的HDFS作为分布式存储基础，利用Spark作为核心计算引擎，充分发挥其内存计算的优越性来处理大规模数据集。开发语言采用Python，通过PySpark接口实现对Spark集群的调用与任务提交，实现了高效的数据处理流程。系统以单一数据集meishiinfo.csv为起点，首先进行严谨的数据预处理，包括字段类型转换（如将字符串型的评分、销量、价格等转换为数值型）、关键信息提取（如从商家名称中解析出地理位置和品牌信息，从菜品名称中推断菜品类型）以及异常值与空值的规范化处理。在此基础上，系统构建了六大核心分析模块，涵盖了从商家经营、菜品销售、消费行为到市场竞争、平台运营及用户体验等多个维度，通过聚合、排序、关联分析以及K-means聚类、线性回归等算法，深入剖析外卖市场的运行规律。所有分析结果最终被结构化地输出为独立的CSV文件，便于后续通过Echarts等工具进行可视化呈现，形成一套完整、闭环的大数据分析解决方案。
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 随着互联网技术的飞速发展，餐饮外卖行业已经深度融入人们的日常生活，市场竞争也日趋白热化。在这样的大环境下，外卖平台和入驻商家每天都会产生海量的交易数据，这些数据里头其实藏着不少关于消费者喜好、市场趋势和经营效率的秘密。可惜的是，很多中小商家甚至是一些平台运营者，缺乏有效的工具和方法去解读这些宝贵的数据资源，常常是“捧着金饭碗要饭”，决策更多是凭经验而不是靠数据，这就导致了资源配置不合理、营销策略不精准等一系列问题。传统的数据处理方式面对如此庞大的数据量显得力不从心，分析效率低下且难以发现深层次的规律。因此，利用大数据技术来构建一个专门针对餐饮外卖领域的数据分析系统，就显得非常有必要，它能帮助从业者们从数据迷雾中看清方向，做出更明智的商业判断。 选题意义 这个课题的实际意义，说白了就是为外卖行业的参与者们提供一个“数据军师”。对于平台方来说，通过这个系统可以清晰地看到不同区域的市场饱和度、商家的增长趋势以及整体服务质量的波动，这有助于平台制定更科学的扩张策略、优化配送资源调配，还能通过分析促销效果来提升营销活动的投入产出比。对广大商家而言，系统的价值就更直接了，他们能了解到自己品牌在市场上的竞争力如何，哪些菜品是真正的爆款，定价是否合理，以及和竞争对手相比优势和劣势在哪里，从而能更有针对性地调整菜单、优化定价，提升经营效益。当然，从学生学习的角度看，这个项目也很有价值，它把Hadoop、Spark这些听起来有点“高大上”的大数据技术，应用到一个非常具体和生活化的场景中，亲手实践一遍，能让人对数据处理的整个流程有更深刻的理解，算是一次从理论到实践的不错尝试，为以后从事相关工作打下一点基础。
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
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
from pyspark.sql.types import IntegerType, FloatType
spark = SparkSession.builder.appName("CateringAnalysis").getOrCreate()
def analyze_brand_competitiveness(df):
df_processed = df.withColumn("brand", F.regexp_extract(F.col("shopname"), r'^(.*?)(?:\(|（)', 1)) \
.withColumn("brand", F.when(F.col("brand") == "", "未知品牌").otherwise(F.col("brand"))) \
.withColumn("score", F.col("score").cast(FloatType())) \
.withColumn("monthsales", F.col("monthsales").cast(IntegerType()))
brand_analysis = df_processed.filter(F.col("brand") != "未知品牌") \
.groupBy("brand") \
.agg(F.avg("score").alias("avg_score"),
F.sum("monthsales").alias("total_monthsales"),
F.count("shopname").alias("shop_count")) \
.withColumn("avg_score", F.format_number("avg_score", 2)) \
.withColumn("total_monthsales", F.col("total_monthsales").cast(IntegerType())) \
.orderBy(F.desc("total_monthsales"))
return brand_analysis
def analyze_popular_dishes(df):
df_processed = df.withColumn("monthsales", F.col("monthsales").cast(IntegerType())) \
.withColumn("jiage", F.col("jiage").cast(FloatType()))
dish_popularity = df_processed.groupBy("msname") \
.agg(F.sum("monthsales").alias("total_sales"),
F.avg("jiage").alias("avg_price")) \
.withColumn("avg_price", F.format_number("avg_price", 2)) \
.withColumn("price_range",
F.when(F.col("avg_price") < 15, "15元以下")
.when((F.col("avg_price") >= 15) & (F.col("avg_price") < 30), "15-30元")
.when((F.col("avg_price") >= 30) & (F.col("avg_price") < 50), "30-50元")
.otherwise("50元以上")) \
.orderBy(F.desc("total_sales"))
return dish_popularity
def analyze_dish_cost_effectiveness(df):
df_processed = df.withColumn("monthsales", F.col("monthsales").cast(IntegerType())) \
.withColumn("jiage", F.col("jiage").cast(FloatType())) \
.withColumn("score", F.col("score").cast(FloatType())) \
.filter(F.col("jiage") > 0)
cost_effectiveness_df = df_processed.withColumn("cost_effectiveness",
(F.col("monthsales") * F.col("score")) / F.col("jiage")) \
.groupBy("msname") \
.agg(F.avg("cost_effectiveness").alias("avg_cost_effectiveness"),
F.avg("jiage").alias("avg_price"),
F.avg("score").alias("avg_score")) \
.withColumn("avg_cost_effectiveness", F.format_number("avg_cost_effectiveness", 2)) \
.withColumn("avg_price", F.format_number("avg_price", 2)) \
.withColumn("avg_score", F.format_number("avg_score", 2)) \
.orderBy(F.desc("avg_cost_effectiveness"))
return cost_effectiveness_df
基于大数据的餐饮外卖平台数据分析系统-结语
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