7天从0到1：基于Spark+Django的餐饮数据分析系统搭建毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习数据挖掘

上海餐饮数据分析与可视化系统-简介

本系统是一个围绕上海餐饮行业数据构建的综合性分析平台，其技术核心在于整合了大数据处理框架与Web开发技术。系统后端采用Python语言，并依托于强大的Hadoop生态，原始数据首先被存储于HDFS分布式文件系统中，确保了海量数据的可靠存储。数据处理与分析层是系统的关键，我们引入了Spark大数据计算引擎，通过SparkSession构建应用环境，利用Spark SQL对餐饮数据进行高效的清洗、转换和多维度聚合分析，例如各行政区的店铺数量统计、品类占比计算以及复杂的评分相关性探究。在Spark完成核心计算后，部分精细化处理会借助Pandas和NumPy库在内存中快速完成。业务逻辑层则由轻量而强大的Django框架担当，它负责构建RESTful API，将Spark分析后的结果数据传递给前端。前端界面采用Vue框架结合ElementUI组件库，实现了响应式布局，并利用Echarts图表库将抽象的数据转化为直观的地理热力图、柱状图、散点图等可视化图表，最终为用户提供了一个交互流畅、信息丰富的数据洞察平台

上海餐饮数据分析与可视化系统-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

上海餐饮数据分析与可视化系统-背景

选题背景

上海这座不夜城，餐饮市场异常繁荣，竞争也格外激烈。对于想开店的创业者来说，选在哪里、做什么品类、如何定价，都是让人头疼的难题。同样，对于食客而言，面对成千上万的餐厅，如何找到心仪且性价比高的去处，也需要耗费大量精力。这些决策的背后，其实都隐藏着大量的数据信息，比如区域消费水平、热门菜品分布、顾客真实评价等。然而，这些宝贵的数据往往分散在各个平台，难以被系统性地利用。本课题正是源于这样一个现实需求，希望能利用大数据技术，将上海餐饮市场的庞杂信息整合起来，进行一次系统性的梳理与分析，为市场参与者和消费者提供一个清晰的数据视角。选题意义

这个项目的意义，更多体现在实践和应用层面。对于我个人而言，它是一次将课堂上学到的大数据理论，如Hadoop、Spark等，与实际业务问题相结合的宝贵机会，算不上什么颠覆性的创造，但确实能锻炼全栈开发和数据分析的综合能力。从实际应用角度看，本系统能为上海的餐饮从业者提供一些有价值的参考，比如通过热力图发现潜在的商业洼地，通过品类分析了解市场饱和度，或者通过口碑排名找到学习的标杆。对于普通消费者，系统也能帮助他们更直观地了解城市餐饮格局，做出更明智的消费选择。总的来说，它就像一个数据“翻译官”，把复杂的餐饮市场数据，翻译成大家都能看懂的图表和洞见，算是一个不错的实践尝试。

上海餐饮数据分析与可视化系统-视频展示

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上海餐饮数据分析与可视化系统-图片展示

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上海餐饮数据分析与可视化系统-代码展示

# --- 功能1：上海餐饮市场宏观分析（各行政区餐饮店铺数量与占比） ---
def macro_analysis(spark):
    df = spark.read.csv("hdfs://.../restaurant_data.csv", header=True, inferSchema=True)
    total_count = df.count()
    district_df = df.groupBy("行政区").agg(F.count("店铺ID").alias("店铺数量"))
    district_df = district_df.withColumn("占比", F.col("店铺数量") / total_count)
    district_df = district_df.orderBy(F.col("店铺数量").desc())
    district_df.show()
    return district_df

# --- 功能2：餐饮店铺质量与口碑分析（口味、环境、服务评分相关性分析） ---
def correlation_analysis(spark):
    df = spark.read.csv("hdfs://.../restaurant_data.csv", header=True, inferSchema=True)
    df = df.filter((F.col("口味").isNotNull()) & (F.col("环境").isNotNull()) & (F.col("服务").isNotNull()))
    correlation_matrix = df.select(F.corr("口味", "环境").alias("口味_环境"),
                                  F.corr("口味", "服务").alias("口味_服务"),
                                  F.corr("环境", "服务").alias("环境_服务"))
    correlation_matrix.show()
    return correlation_matrix

# --- 功能3：餐厅客群画像与市场细分分析（基于K-Means算法的餐厅综合画像聚类） ---
def clustering_analysis(spark):
    df = spark.read.csv("hdfs://.../restaurant_data.csv", header=True, inferSchema=True)
    df = df.filter((F.col("口味").isNotNull()) & (F.col("人均消费").isNotNull()) & (F.col("点评数").isNotNull()))
    feature_cols = ["口味", "环境", "服务", "人均消费", "点评数"]
    assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
    df_data = assembler.transform(df).select("features")
    kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="prediction", k=5, seed=1)
    model = kmeans.fit(df_data)
    predictions = model.transform(df_data)
    predictions.groupBy("prediction").count().show()
    return predictions

上海餐饮数据分析与可视化系统-结语

好了，关于这个基于Spark的餐饮数据分析系统就分享到这里。从数据清洗到算法实现，再到前端可视化，每一步都充满了挑战和收获。希望这个项目能给正在做毕设的你带来一些灵感和帮助。如果你觉得内容不错，别忘了给我一个一键三连支持一下，你的鼓励是我创作的最大动力！

2026届的计算机同学们，你们的毕设题目定了吗？还在为选题发愁吗？我觉得大数据方向是个不错的选择，比如我做的这个餐饮数据分析，技术栈主流，业务场景也贴近生活。大家觉得这个选题怎么样？或者你的毕设做什么方向？欢迎在评论区一起交流讨论！

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