海底捞门店数据可视化系统-简介
本系统是一个基于Hadoop大数据技术栈与Django后端框架构建的综合性数据可视化分析平台，专注于对海底捞全国门店数据进行深度处理与多维度洞察。系统整体架构分为数据处理层、应用服务层与前端展示层。在数据处理层，我们利用Hadoop的HDFS作为海量门店数据的分布式存储基础，并采用Spark Core及Spark SQL作为核心计算引擎，对原始门店信息进行高效的清洗、转换、聚合与分析。应用服务层基于Python的Django框架搭建，负责响应前端请求、调用Spark计算任务、处理分析结果并将其以API形式提供给前端。前端则采用Vue.js结合ECharts，将复杂的分析结果转化为直观的交互式图表。系统核心功能涵盖四大分析维度：门店地理空间分布维度，通过全国省份、TOP 20城市及主要城市群的门店数量统计，清晰展示海底捞的宏观布局与市场渗透力；门店经营策略深度分析，通过对营业时长、24小时门店分布及主流营业时段的探究，揭示其差异化的运营模式；区域市场竞争力与饱和度分析，创新性地引入DBSCAN聚类算法识别城市内部的门店集聚效应，并计算门店间平均最近距离以量化市场饱和度；门店选址模式与商业关联分析，通过文本挖掘技术，分析店名与地址中蕴含的商业地产品牌、业态及交通枢纽信息，总结其选址偏好与共生关系。整个系统旨在将分散的门店数据转化为具有商业价值的战略洞察。
海底捞门店数据可视化系统-技术
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 数据库：MySQL
海底捞门店数据可视化系统-背景
选题背景 随着新零售时代的到来，连锁餐饮品牌的扩张不再仅仅依赖于经验判断，而是越来越多地转向数据驱动的精细化运营。海底捞作为国内火锅连锁行业的领军企业，其门店网络遍布全国各大城市，积累了海量的、多维度的运营数据。这些数据包含了门店的地理位置、营业时间、所属商圈等关键信息，它们共同构成了企业宝贵的数字资产。然而，数据量的激增也带来了新的挑战，如何从这些看似零散的数据中提取出有价值的商业规律，如何科学地评估现有市场布局的合理性，如何为未来的新店选址提供量化决策依据，成为了摆在管理者面前的重要课题。传统的数据分析方法，如使用电子表格进行简单的统计，已难以处理如此规模和复杂度的数据，更无法进行深度的空间关联与模式挖掘。因此，利用Hadoop、Spark等现代大数据技术，构建一个能够对海量门店数据进行系统性分析的可视化平台，不仅是技术发展的必然趋势，也是解决企业实际业务需求的迫切要求，这使得本课题的研究具有明确的现实背景和应用场景。
选题意义 本课题的意义在于它将前沿的大数据技术与真实的商业场景分析需求相结合，提供了一个从理论到实践的完整解决方案。从学术价值来看，这个项目为计算机专业的学生提供了一个绝佳的实践机会，能够将课堂上学到的Hadoop、Spark、Django等知识点串联起来，应用到一个完整的项目生命周期中，涵盖了从数据采集、存储、清洗、分析到最终可视化呈现的全过程。这对于理解大数据技术栈如何协同工作，以及如何解决实际问题，有着非常大的帮助。从实际应用价值来看，虽然它是一个毕业设计，但其分析框架和结果具备一定的参考性。通过本系统的分析，可以直观地了解海底捞在全国范围内的战略布局重心，识别出哪些是核心市场，哪些是潜力区域。对门店营业策略和选址模式的分析，也能为其他连锁餐饮品牌提供一些借鉴思路。可以说，这个项目很好地展示了如何用数据说话，如何让数据为商业决策服务，这对于培养学生的数据思维和工程实践能力是很有意义的。
海底捞门店数据可视化系统-视频展示
[video(video-FJPhEqUY-1768142811543)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/509…)]
海底捞门店数据可视化系统-图片展示
海底捞门店数据可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.window import Window
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
# 初始化SparkSession，这是所有Spark操作的入口
spark = SparkSession.builder.appName("HaidilaoDataAnalysis").getOrCreate()
# 假设hdf_stores_df是一个已加载的Spark DataFrame，包含store_name, province, city, longitude, latitude等字段
# 核心功能1: 全国门店地理空间分布分析 (统计各省份门店数量及TOP20城市)
def analyze_store_distribution(hdf_stores_df):
# 按省份分组，统计每个省份的门店数量
province_counts_df = hdf_stores_df.groupBy("province").count().withColumnRenamed("count", "store_count")
# 按城市分组，统计每个城市的门店数量
city_counts_df = hdf_stores_df.groupBy("city").count().withColumnRenamed("count", "store_count")
# 使用窗口函数为城市排名，方便获取TOP N
window_spec = Window.orderBy(F.desc("store_count"))
top_cities_df = city_counts_df.withColumn("rank", F.row_number().over(window_spec)).filter(F.col("rank") <= 20)
# 将省份统计和TOP城市统计结果合并为一个视图返回
# 实际应用中可能会分开返回，这里为演示合并
return {"province_distribution": province_counts_df.toJSON().collect(), "top_20_cities": top_cities_df.toJSON().collect()}
# 核心功能2: 核心城市内门店集聚效应分析 (使用DBSCAN聚类算法)
def perform_dbscan_clustering(hdf_stores_df, target_city="上海"):
# 筛选出目标城市的所有门店
city_stores_df = hdf_stores_df.filter(F.col("city") == target_city).select("store_name", "longitude", "latitude").na.drop()
# 将Spark DataFrame中的坐标数据收集到Driver端
coordinates = city_stores_df.select("longitude", "latitude").rdd.map(lambda row: (row[0], row[1])).collect()
store_names = city_stores_df.select("store_name").rdd.map(lambda row: row[0]).collect()
# 使用sklearn的DBSCAN算法进行聚类，eps和min_samples是关键参数，需要根据实际情况调整
coords_np = np.array(coordinates)
clustering = DBSCAN(eps=0.01, min_samples=2).fit(coords_np)
# 将聚类结果（簇标签）与门店名称关联起来
cluster_labels = clustering.labels_
results = [{"store_name": name, "longitude": lon, "latitude": lat, "cluster": int(label)} for name, (lon, lat), label in zip(store_names, coordinates, cluster_labels)]
# 将结果转换回Spark DataFrame以便后续处理或返回
return spark.createDataFrame(results)
# 核心功能3: 门店命名与商业地产品牌关联度分析
def analyze_mall_association(hdf_stores_df):
# 定义常见的商业地产品牌关键词
mall_keywords = {
"万达广场": "万达",
"万象城": "华润",
"吾悦广场": "新城",
"银泰城": "银泰",
"大悦城": "中粮"
}
# 创建一个用于判断是否关联的UDF或使用when-otherwise链式操作
# 这里使用when-otherwise，更易于理解和维护
df_with_mall = hdf_stores_df.withColumn("associated_brand", F.lit("其他/独立"))
for keyword, brand in mall_keywords.items():
df_with_mall = df_with_mall.withColumn("associated_brand", F.when(F.col("store_name").contains(keyword), F.lit(brand)).otherwise(F.col("associated_brand")))
# 按关联的品牌进行分组计数
brand_association_df = df_with_mall.groupBy("associated_brand").count().withColumnRenamed("count", "store_count").orderBy(F.desc("store_count"))
return brand_association_df
海底捞门店数据可视化系统-结语
本系统基本完成了对海底捞门店数据的采集、处理、分析与可视化任务，实现了预设的各项功能。通过这个项目，我们不仅验证了Hadoop、Spark等大数据技术在处理真实商业问题上的有效性，也锻炼了全栈开发的能力。当然，系统也存在一些可完善之处，例如可以引入更多维度的数据（如用户评价、消费水平等）进行交叉分析，或者优化算法参数以获得更精准的聚类结果。希望这个项目能为大家提供一个有益的参考。 我是你们的学长！最近很多同学都在为计算机毕设发愁，不知道选什么题目，也不知道从何下手。今天给大家分享一个我之前做的项目，基于Hadoop+Django的海底捞门店数据分析系统。这个项目技术栈很主流，功能也很完整，从数据处理到可视化展示都有，很容易拿高分。如果这个项目对你有帮助，别忘了点赞、收藏和转发哦！有任何关于Hadoop、Django或者毕设选题的问题，都欢迎在评论区留言，我们一起交流进步！
