咖啡店销售数据分析系统-简介
本系统是一个基于Hadoop与Django框架的咖啡店销售数据分析系统，它整合了Hadoop的分布式存储（HDFS）与Spark的强大计算能力，旨在为咖啡店经营者提供全面、深入的数据洞察。系统后端采用Python语言及Django框架进行开发，负责业务逻辑处理与前后端数据交互，而核心的数据处理与分析任务则交由Spark完成，充分发挥了大数据技术在处理海量交易数据时的优势。系统功能覆盖了产品销售分析、时间维度销售分析、顾客消费行为分析、经营效率分析、市场竞争力分析以及数据挖掘与智能分析六大模块。通过对咖啡名称、销售金额、日期、星期、时段等关键字段的多维度统计与可视化，系统能够清晰地揭示销售趋势、顾客偏好与经营瓶颈。更进一步，系统引入了K-means聚类、关联规则等数据挖掘算法，对隐藏的销售模式与产品关联性进行智能识别，帮助经营者发现潜在商机，最终通过Vue与Echarts构建的前端界面将复杂的分析结果以直观的图表形式呈现，为科学决策提供了坚实的数据支持。
咖啡店销售数据分析系统-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
咖啡店销售数据分析系统-背景
选题背景 随着咖啡文化的普及，城市里的咖啡店如雨后春笋般涌现，市场竞争也变得格外激烈。很多中小型咖啡店的经营者依然依赖个人经验来做决策，比如凭感觉调整菜单、估计高峰时段来安排人手、或者模糊地判断哪些产品需要补货。这种传统的经营方式在面对日益复杂的消费需求时，很容易因为判断失误而导致库存积压、顾客流失或利润下滑。实际上，每一台收银机每天都在记录着海量的销售数据，这些数据包含了丰富的信息，像顾客在什么时间偏爱哪款咖啡、工作日和周末的消费有何不同、价格调整对销量的具体影响等等。这些零散的数据就像一座待开发的金矿，蕴藏着经营优化的秘密。如何利用现代技术手段，将这些原始数据转化为有价值的商业洞察，帮助咖啡店在激烈的市场竞争中精准定位、提升效益，就成了一个既贴近现实又富有挑战的课题。 选题意义 这个课题的意义，首先是给咖啡店经营者提供了一个低成本、高效率的数据分析工具。通过这个系统，店家能清楚地看到哪些是自己的明星产品，哪些时段是真正的黄金营业时间，顾客在不同时间段的消费偏好有何差异。这些直观的数据分析结果，可以直接指导他们优化产品组合、制定精准的促销活动、合理安排员工班次以及科学管理库存，从而有效降低运营成本，提升盈利能力。对于我们计算机专业的学生而言，这个项目也是一个难得的综合性实践机会。它要求我们将Hadoop、Spark、Django等课堂上学到的零散知识点串联起来，去解决一个具体的业务问题，完整地经历从数据采集、清洗、存储、分析到最终可视化展示的全过程。这不仅锻炼了我们的大数据技术实战能力，也培养了我们的业务理解和系统设计思维，算是一个理论与实际结合得比较紧密的毕业设计。
咖啡店销售数据分析系统-视频展示
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咖啡店销售数据分析系统-图片展示
咖啡店销售数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, collect_set, sum, count, avg
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("CoffeeShopAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/coffee_sales.csv", header=True, inferSchema=True)
# 功能1: 咖啡产品销售额统计分析
def analyze_product_sales():
sales_df = df.groupBy("coffee_name").agg(sum("money").alias("total_sales"), count("*").alias("total_quantity"))
sales_df = sales_df.withColumn("avg_price", col("total_sales") / col("total_quantity"))
sales_df = sales_df.orderBy(col("total_sales").desc())
sales_df.show()
return sales_df
# 功能2: 销售模式聚类分析 (K-means)
def cluster_sales_patterns():
feature_cols = ["hour_of_day", "Weekdaysort", "money"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
featurized_data = assembler.transform(df)
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaledFeatures", withStd=True, withMean=False)
scaler_model = scaler.fit(featurized_data)
scaled_data = scaler_model.transform(featurized_data)
kmeans = KMeans(featuresCol="scaledFeatures", predictionCol="cluster", k=4)
model = kmeans.fit(scaled_data)
clustered_data = model.transform(scaled_data)
clustered_data.select("hour_of_day", "Weekdaysort", "money", "cluster").show(20)
return clustered_data
# 功能3: 产品关联规则分析 (数据准备)
def prepare_association_rules_data():
transaction_df = df.groupBy("Date", "hour_of_day").agg(collect_set("coffee_name").alias("products"))
transaction_df.show(truncate=False)
return transaction_df
咖啡店销售数据分析系统-结语
本次毕设基本完成了预定目标，实现了一个功能较完整的数据分析平台。当然，系统还有不少可以完善的地方，比如引入更复杂的预测模型。希望这个项目能给大家提供一个参考，也祝各位同学的毕业设计都能顺利通过。
搞定毕设选题只是第一步，后面还有代码和答辩等着呢！如果你觉得这个咖啡店数据分析系统对你有启发，别忘了给我点个赞、投个币、加个关注一键三连哦！有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言交流，我们一起进步！
