一、项目开发背景意义
当前连锁咖啡市场进入精细化运营阶段，门店选址与布局优化直接影响品牌竞争力和盈利能力。瑞幸咖啡作为快速扩张的新零售咖啡代表，其全国万家门店产生海量时空数据，传统分析手段难以挖掘深层价值。本系统针对咖啡行业高密度开店与区域差异化运营痛点，运用大数据技术对门店地理位置、周边POI、城市等级、业务类型等多维度数据进行融合分析，构建从宏观战略布局到微观选址决策的完整分析体系，为品牌实现科学拓店、精准营销和资源配置提供数据支撑，助力企业在激烈市场竞争中构建数字化护城河。
二、项目开发技术
系统采用前后端分离架构，后端基于Python生态构建数据处理引擎，整合MySQL与Hadoop HDFS实现混合存储。Spark Core负责分布式计算，MLlib支撑POI权重分析等机器学习任务。前端采用Vue.js框架，结合Vue Router与Vuex实现组件化开发与状态管理，ECharts完成地理热力图、散点图、饼图等30余种可视化组件渲染。
三、项目开发内容
本系统围绕瑞幸咖啡门店全生命周期数据，构建智能化分析平台。核心涵盖门店基础数据管理与多维度深度分析两大体系，通过交互式可视化实现数据洞察。平台支持城市等级、地理分区、业务类型等多粒度下钻分析，结合机器学习算法识别市场规律。
- 选址策略分析：运用密度聚类算法识别门店分布热点，量化分析医院、写字楼、交通枢纽等八大类POI对选址的影响权重，揭示上海等核心城市76%门店依托写字楼布局的特征。
- 宏观布局分析：按华东、华南等地理大区统计占比，展示TOP20城市排名及新一线、二线等城市等级分布结构，呈现24.82%门店集中在华东地区的空间格局。
- 门店特征分析：解析餐饮服务、购物服务等一级业务类型占比，统计校园店、交通枢纽店等特色门店数量，对比仅中文名与含英文名门店的命名模式差异。
- 重点市场分析：聚焦TOP5城市行政区内部分布，计算长三角、京津冀、珠三角三大城市群聚集度，通过热力图直观呈现高潜力区域。
- 门店管理功能：提供完整的CRUD操作界面，维护门店ID、品牌、地址、城市等级等核心字段，支撑数据资产沉淀与动态更新。
- 可视化大屏：集成省份分布、POI辐射分析、省会与非省会对比等关键指标，形成一站式决策驾驶舱。
四、项目展示
五、项目相关代码
<template>
<div class="macro-layout-panel">
<div ref="provinceChart" class="chart-item"></div>
<div ref="regionChart" class="chart-item"></div>
<div ref="cityLevelChart" class="chart-item full-width"></div>
</div>
</template>
<script>
import * as echarts from 'echarts';
export default {
data() {
return {
provinceData: [
{ name: '上海市', value: 134 }, { name: '广东省', value: 120 },
{ name: '浙江省', value: 98 }, { name: '北京市', value: 87 },
{ name: '江苏省', value: 76 }, { name: '四川省', value: 65 }
],
regionData: [
{ name: '华东', value: 24.82 }, { name: '华南', value: 18.53 },
{ name: '华北', value: 16.25 }, { name: '西南', value: 13.47 },
{ name: '华中', value: 12.80 }, { name: '东北', value: 9.02 },
{ name: '西北', value: 5.11 }
],
cityLevelData: {
categories: ['一线', '新一线', '二线', '三线及以下'],
storeCounts: [977, 2334, 1256, 896],
density: [25.0, 14.96, 16.71, 8.5]
}
};
},
mounted() {
this.renderProvinceChart();
this.renderRegionChart();
this.renderCityLevelChart();
},
methods: {
renderProvinceChart() {
const chart = echarts.init(this.$refs.provinceChart);
chart.setOption({
backgroundColor: 'transparent',
tooltip: {
trigger: 'axis',
axisPointer: { type: 'shadow' },
formatter: '{b}: {c}家'
},
grid: { left: '3%', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true },
xAxis: {
type: 'value',
name: '门店数量(家)',
nameTextStyle: { color: '#ccc' },
axisLabel: { color: '#ccc' },
splitLine: { lineStyle: { color: '#2a4a7f' } }
},
yAxis: {
type: 'category',
data: this.provinceData.map(item => item.name).reverse(),
axisLabel: { color: '#ccc' },
axisLine: { lineStyle: { color: '#2a4a7f' } }
},
series: [{
type: 'bar',
data: this.provinceData.map(item => item.value).reverse(),
itemStyle: {
color: new echarts.graphic.LinearGradient(1, 0, 0, 0, [
{ offset: 0, color: '#00c9ff' },
{ offset: 1, color: '#92fe9d' }
]),
borderRadius: [0, 4, 4, 0]
},
label: {
show: true,
position: 'right',
formatter: '{c}',
color: '#fff'
}
}]
});
},
renderRegionChart() {
const chart = echarts.init(this.$refs.regionChart);
chart.setOption({
backgroundColor: 'transparent',
tooltip: {
trigger: 'item',
formatter: '{b}: {c}%'
},
legend: {
orient: 'vertical',
right: '10%',
top: 'center',
textStyle: { color: '#ccc' },
itemGap: 15
},
series: [{
type: 'pie',
radius: ['40%', '70%'],
center: ['40%', '50%'],
data: this.regionData.map(item => ({
name: item.name,
value: item.value,
itemStyle: {
borderRadius: 8,
borderWidth: 2,
borderColor: '#0f1c31'
}
})),
label: {
show: true,
formatter: '{b}\n{c}%',
color: '#fff',
fontSize: 12
},
labelLine: {
lineStyle: { color: '#2a4a7f' },
length: 15,
length2: 10
},
emphasis: {
itemStyle: {
shadowBlur: 20,
shadowOffsetX: 0,
shadowColor: 'rgba(255, 255, 255, 0.3)'
},
label: {
fontSize: 14,
fontWeight: 'bold'
}
}
}],
color: ['#409eff', '#67c23a', '#e6a23c', '#f56c6c', '#909399', '#00c9ff', '#92fe9d']
});
},
六、最后
更多大数据毕设项目分享、选题分享可以点击下方
