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深耕前端与后端开发技术的一线实战笔记与踩坑复盘。

计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的商场商铺运营数据可视化分析、毕业设计选题、选题推荐、高质量项目、毕设指导、项目定制、源码、讲解文档

计算机毕业设计选题推荐:基于大数据的商场商铺运营数据可视化分析、毕业设计选题、选题推荐、高质量项目、毕设指导、项目定制、源码、讲解文档 作者计算机毕业设计小途个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目目录商场商铺运营数据可视化分析系统介绍商场商铺运营数据可视化分析系统演示视频商场商铺运营数据可视化分析系统演示图片商场商铺运营数据可视化分析系统代码展示商场商铺运营数据可视化分析系统文档展示商场商铺运营数据可视化分析系统介绍本系统名为《基于大数据的商场商铺运营数据可视化分析》面向大四计算机专业毕设场景围绕商场商铺运营数据做采集、清洗、统计和可视化展示。系统底层用Hadoop与HDFS存放商铺运营相关数据用Spark和Spark SQL完成数据读取、分组聚合、指标计算中间也会用Pandas、NumPy做辅助处理结果写入MySQL供后端查询。后端提供PythonDjango与JavaSpring Boot两种版本前端用Vue、ElementUI、ECharts、HTML、CSS、JavaScript、jQuery展示图表和表格。功能包括系统首页、数据大屏、用户管理、数据分析、城市分布分析、商圈选址分析、品类经营分析、租金效益分析、销售客流分析、商铺画像分析、商铺明细分析、个人信息和修改密码。数据大屏汇总销售、客流、租金、商铺数量等核心指标城市分布分析看不同城市商铺销售和客流差异商圈选址分析结合销售、客流、租金、商铺数量计算商圈得分品类经营分析对比不同品类销售表现租金效益分析看租金与销售的关系销售客流分析观察订单、客流、转化率和客单价变化商铺画像和明细分析用于查看单个商铺特征与明细数据。整个系统重点不在堆技术而是把Hadoop、Spark这类大数据处理流程和商场运营分析场景串起来让使用者能通过图表快速看懂商铺运营情况。商场商铺运营数据可视化分析系统演示视频点击观看项目演示视频商场商铺运营数据可视化分析系统演示图片商场商铺运营数据可视化分析系统代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,sumas_sum,avg,count,desc,roundas_round,to_date,date_formatfromdjango.httpimportJsonResponse sparkSparkSession.builder.appName(MallShopOperationVisualization).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()defget_dashboard_data(request):hdfs_pathhdfs://localhost:9000/mall/shop_operation/*.csvdfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs_path)dfdf.withColumn(sales_amount,col(sales_amount).cast(double))dfdf.withColumn(traffic_count,col(traffic_count).cast(int))dfdf.withColumn(rent_cost,col(rent_cost).cast(double))dfdf.withColumn(shop_area,col(shop_area).cast(double))dfdf.withColumn(order_count,col(order_count).cast(int))total_salesdf.agg(_sum(sales_amount).alias(total_sales)).collect()[0][total_sales]total_trafficdf.agg(_sum(traffic_count).alias(total_traffic)).collect()[0][total_traffic]total_rentdf.agg(_sum(rent_cost).alias(total_rent)).collect()[0][total_rent]total_orderdf.agg(_sum(order_count).alias(total_order)).collect()[0][total_order]shop_countdf.select(shop_id).distinct().count()avg_salesdf.agg(avg(sales_amount).alias(avg_sales)).collect()[0][avg_sales]city_topdf.groupBy(city).agg(_sum(sales_amount).alias(city_sales)).orderBy(desc(city_sales)).limit(10).collect()category_topdf.groupBy(category).agg(_sum(sales_amount).alias(category_sales)).orderBy(desc(category_sales)).limit(10).collect()city_list[{city:row[city],sales:float(row[city_sales]or0)}forrowincity_top]category_list[{category:row[category],sales:float(row[category_sales]or0)}forrowincategory_top]result{total_sales:float(total_salesor0),total_traffic:int(total_trafficor0),total_rent:float(total_rentor0),total_order:int(total_orderor0),shop_count:shop_count,avg_sales:float(avg_salesor0),city_list:city_list,category_list:category_list}returnJsonResponse({code:200,msg:数据大屏统计成功,data:result})defanalyze_business_district(request):dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs://localhost:9000/mall/shop_operation/*.csv)dfdf.withColumn(sales_amount,col(sales_amount).cast(double))dfdf.withColumn(traffic_count,col(traffic_count).cast(int))dfdf.withColumn(rent_cost,col(rent_cost).cast(double))dfdf.withColumn(shop_area,col(shop_area).cast(double))district_dfdf.groupBy(city,business_district).agg(_sum(sales_amount).alias(district_sales),_sum(traffic_count).alias(district_traffic),avg(rent_cost).alias(avg_rent),avg(shop_area).alias(avg_area),count(shop_id).alias(shop_count))district_dfdistrict_df.withColumn(sales_per_shop,_round(col(district_sales)/(col(shop_count)1),2))district_dfdistrict_df.withColumn(traffic_per_shop,_round(col(district_traffic)/(col(shop_count)1),2))district_dfdistrict_df.withColumn(rent_sales_ratio,_round(col(avg_rent)/(col(sales_per_shop)1),4))district_dfdistrict_df.withColumn(area_efficiency,_round(col(sales_per_shop)/(col(avg_area)1),2))district_dfdistrict_df.withColumn(score,_round(col(sales_per_shop)*0.35col(traffic_per_shop)*0.35col(area_efficiency)*0.2-col(rent_sales_ratio)*100*0.1,2))top_districtdistrict_df.orderBy(desc(score)).limit(20).collect()result[]forrowintop_district:result.append({city:row[city],business_district:row[business_district],district_sales:float(row[district_sales]or0),district_traffic:int(row[district_traffic]or0),avg_rent:float(row[avg_rent]or0),shop_count:int(row[shop_count]or0),sales_per_shop:float(row[sales_per_shop]or0),traffic_per_shop:float(row[traffic_per_shop]or0),score:float(row[score]or0)})returnJsonResponse({code:200,msg:商圈选址分析成功,data:result})defanalyze_sales_traffic(request):dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs://localhost:9000/mall/shop_operation/*.csv)dfdf.withColumn(sale_date,to_date(col(sale_date),yyyy-MM-dd))dfdf.withColumn(sales_amount,col(sales_amount).cast(double))dfdf.withColumn(traffic_count,col(traffic_count).cast(int))dfdf.withColumn(order_count,col(order_count).cast(int))daily_dfdf.groupBy(sale_date).agg(_sum(sales_amount).alias(daily_sales),_sum(traffic_count).alias(daily_traffic),_sum(order_count).alias(daily_order))daily_dfdaily_df.withColumn(conversion_rate,_round(col(daily_order)/(col(daily_traffic)1),4))daily_dfdaily_df.withColumn(avg_order_value,_round(col(daily_sales)/(col(daily_order)1),2))daily_dfdaily_df.withColumn(week,date_format(col(sale_date),E)).orderBy(sale_date)daily_listdaily_df.collect()result[]forrowindaily_list:result.append({date:str(row[sale_date]),daily_sales:float(row[daily_sales]or0),daily_traffic:int(row[daily_traffic]or0),daily_order:int(row[daily_order]or0),conversion_rate:float(row[conversion_rate]or0),avg_order_value:float(row[avg_order_value]or0),week:row[week]})category_dfdf.groupBy(category).agg(_sum(traffic_count).alias(category_traffic),_sum(sales_amount).alias(category_sales),_sum(order_count).alias(category_order))category_dfcategory_df.withColumn(category_conversion,_round(col(category_order)/(col(category_traffic)1),4))category_list[{category:row[category],traffic:int(row[category_traffic]or0),sales:float(row[category_sales]or0),conversion:float(row[category_conversion]or0)}forrowincategory_df.collect()]returnJsonResponse({code:200,msg:销售客流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