【Python大数据毕设推荐】：Hadoop+Spark+Django咖啡店销售数据分析系统源码毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习

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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

基于Hadoop+Django的咖啡店销售数据分析系统

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

frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,collect_set,sum,count,avgfrompyspark.ml.featureimportVectorAssembler,StandardScalerfrompyspark.ml.clusteringimportKMeans 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defanalyze_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()returnsales_df# 功能2: 销售模式聚类分析 (K-means)defcluster_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)returnclustered_data# 功能3: 产品关联规则分析 (数据准备)defprepare_association_rules_data():transaction_df=df.groupBy("Date","hour_of_day").agg(collect_set("coffee_name").alias("products"))transaction_df.show(truncate=False)returntransaction_df