【大数据毕设推荐】基于Hadoop+Django的上海餐饮数据可视化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

最新推荐文章于 2025-11-24 18:55:11 发布

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#大数据 #django #hadoop #python #spark #餐饮 #计算机毕设

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上海餐饮数据可视化分析系统-简介

本系统是一个基于Hadoop与Django框架构建的上海餐饮数据可视化分析平台，旨在对海量上海餐饮商户数据进行系统化、多维度的深度剖析。系统后端依托Hadoop的HDFS进行大规模数据存储，并利用Spark分布式计算引擎对数据进行高效清洗、转换与分析处理，核心分析逻辑通过Python实现。前端则采用Vue与Echarts相结合的方式，将复杂的数据结果以直观的图表形式呈现给用户。系统功能涵盖了餐饮业总体分布特征、各区域消费水平、商户服务质量评价以及市场竞争格局四大核心维度，具体实现了包括地理热力图、K-Means商圈聚类、人均消费对比、性价比指数分析在内的多项关键功能。通过这套完整的解决方案，用户不仅能宏观把握上海餐饮市场的整体态势，还能微观洞察不同区域、不同菜系的经营特点与消费偏好，为相关决策提供坚实的数据支持。

上海餐饮数据可视化分析系统-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

上海餐饮数据可视化分析系统-背景

选题背景
上海作为国际化大都市，其餐饮业异常繁荣，市场竞争也日趋激烈。每天都会产生海量的餐饮数据，包括商户位置、菜系分类、人均消费、用户点评等，这些数据蕴含着巨大的商业价值。然而，数据量庞大且结构复杂，传统的分析方式难以有效处理和挖掘其中的深层信息。对于消费者而言，面对成千上万的餐厅选择，如何快速找到心仪且性价比高的店铺成为一个难题；对于经营者来说，如何精准定位市场、了解区域竞争格局、制定合理的经营策略同样充满挑战。因此，迫切需要一个能够整合并分析这些数据的有效工具，将繁杂的数据转化为直观、易懂的商业洞察，这正是本课题立项的实际出发点。

选题意义
本课题的意义在于将大数据技术应用于真实的城市生活场景，提供了一个兼具技术深度和实用价值的解决方案。对于计算机专业的学生来说，完成这样一个项目能够完整地实践从数据采集、存储、处理到最终可视化展示的全过程，是对Hadoop、Spark、Django等主流技术栈的一次综合运用和锻炼，有助于提升工程实践能力。从实际应用角度看，系统分析结果能为普通消费者的就餐选择提供参考，帮助他们避开消费陷阱，发现高性价比的美食。同时，对于餐饮行业的创业者或管理者，系统揭示的区域消费特征、热门商圈分布和市场竞争格局等信息，也能为其店铺选址、菜品定价和营销策略提供一定的数据依据，具有不错的现实参考价值。

上海餐饮数据可视化分析系统-视频展示

基于hadoop+Django的上海餐饮数据可视化分析系统

上海餐饮数据可视化分析系统-图片展示

在这里插入图片描述

上海餐饮数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
def generate_heatmap_data(spark, df):
    filtered_df = df.filter(df["Lng"].isNotNull() & df["Lat"].isNotNull())
    heatmap_data = filtered_df.select("Lng", "Lat").rdd.map(lambda row: [row.Lng, row.Lat]).collect()
    return heatmap_data
def cluster_business_districts(spark, df, k=5):
    assembler = VectorAssembler(inputCols=["Lng", "Lat"], outputCol="features")
    feature_df = assembler.transform(df.na.drop(subset=["Lng", "Lat"]))
    kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=k)
    model = kmeans.fit(feature_df)
    clustered_df = model.transform(feature_df)
    cluster_centers = model.clusterCenters()
    return clustered_df.select("Lng", "Lat", "cluster"), cluster_centers
def analyze_avg_spending_by_district(spark, df):
    avg_spending_df = df.groupBy("行政区").agg({"人均消费": "avg"})
    sorted_avg_spending_df = avg_spending_df.withColumnRenamed("avg(人均消费)", "平均人均消费").orderBy("平均人均消费", ascending=False)
    result = sorted_avg_spending_df.rdd.map(lambda row: {"district": row.行政区, "avg_spending": round(row.平均人均消费, 2)}).collect()
    return result