大数据实战项目-基于Python与Echarts的新疆特产销售关联可视化系统-基于数据挖掘的新疆特产销售特征洞察与可视化系统

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。 @TOC

1 开发环境

发语言：python 采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架数据库：MySQL 开发环境：PyCharm

2 系统设计

新疆特产电商销售规模持续扩大，每日产生海量交易数据，涵盖商品品类、价格、店铺、地域等多维信息，传统Excel分析难以应对数据量大、更新快、维度杂的挑战。基于Python、Spark、Hadoop构建分布式计算架构，结合Vue与Echarts实现动态可视化，打造新疆特产销售数据可视化分析系统，打通从原始数据到商业洞察的完整分析链路，满足管理部门与商家对实时销售监控与深度市场挖掘的迫切需求。

系统由七大核心模块构成：大屏可视化模块呈现销售总览与实时动态；商品品类分析模块聚焦热销排行、价格区间与性价比评估；店铺销售分析模块划分头部、腰部、潜力、长尾店铺并追踪TOP10表现；价格与规格分析模块研究价格与销量相关性及规格分布；地域分布分析模块对比省份销量贡献与均价水平；营销词云分析模块提取商品标题高频关键词；系统管理模块支撑用户权限与数据配置。

重点探索多维度数据的关联规则挖掘，构建覆盖品类、店铺、价格、地域、营销的系统化分析模型，并通过真实销售数据验证模型有效性，为产业决策提供可落地的数据支撑。大屏可视化模块研究如何实现销售数据的实时聚合与动态展示，通过各省份销售贡献排行与热门品类TOP10图表直观呈现市场分布格局。商品品类分析模块研究最低价、最高价与总销量关联，绘制红枣等核心品类的价格销量曲线。店铺销售分析模块研究头部、腰部、潜力与长尾店铺的四级划分标准，分析淘宝买菜农场直发等TOP10店铺的等级特征。价格与规格分析模块研究不同价格区间的市场渗透率，揭示0-50元区间占据78.42%销量的中低端市场主导现象。地域分布分析模块研究广东、陕西等省份的销量贡献与均价水平差异。营销词云分析模块研究商品标题关键词提取算法，识别"袋装"、"免洗"、"吐鲁番"等高频营销词汇。

3 系统展示

5 部分功能代码

# 模块二：店铺销售分析模块（后端Spark数据处理）
# 功能：店铺等级划分、TOP10店铺统计、多样性分析

def analyze_shop_performance():
    """
    店铺销售分析核心逻辑：基于销量划分四级店铺，统计TOP10榜单
    """
    spark = SparkSession.builder.appName("ShopAnalysis").enableHiveSupport().getOrCreate()
    
    # 读取店铺销售宽表
    shop_sales = spark.sql("""
        SELECT shop_name, 
               SUM(sales_amount) as total_sales,
               COUNT(DISTINCT product_id) as category_count,
               AVG(sales_amount) as avg_sales
        FROM shop_sales_fact 
        GROUP BY shop_name
    """)
    
    # 计算店铺等级（基于销量四分位数）
    quantiles = shop_sales.approxQuantile("total_sales", [0.25, 0.5, 0.75], 0.05)
    q1, q2, q3 = quantiles[0], quantiles[1], quantiles[2]
    
    # 划分头部、腰部、潜力、长尾店铺
    shop_graded = shop_sales.withColumn(
        "shop_level",
        when(shop_sales.total_sales > q3, "头部店铺")
        .when(shop_sales.total_sales > q2, "腰部店铺")
        .when(shop_sales.total_sales > q1, "潜力店铺")
        .otherwise("长尾店铺")
    )
    
    # 统计各级店铺数量和平均销量
    level_stats = shop_graded.groupBy("shop_level") \
        .agg(
            count("shop_name").alias("shop_count"),
            avg("total_sales").alias("avg_sales")
        )
    
    # 生成畅销店铺TOP10
    top10_shops = shop_graded.orderBy(shop_graded.total_sales.desc()).limit(10)
    
    # 写入结果表
    level_stats.write.jdbc("jdbc:mysql://mysql:3306/xinjiang_analysis", "shop_level_stats", mode="overwrite")
    top10_shops.write.jdbc("jdbc:mysql://mysql:3306/xinjiang_analysis", "shop_top10", mode="overwrite")

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