毕业设计：基于大数据的药品销售数据可视化系统 python_药品销售数据分析可视化-优快云博客

本文介绍了一个基于大数据的药品销售数据可视化系统项目，涉及项目背景、设计思路、数据集构建，包括实体类库、业务类库和数据访问类库的构建，以及GIS空间分析的应用。通过数据可视化和报表功能，系统助力药品销售决策的精准化和效率提升。

前言

📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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大家好,这里是海浪学长大数据毕设专题,本次分享的课题是

🎯基于大数据的药品销售数据可视化系统

项目背景

随着大数据时代的来临，药品销售数据呈现爆炸性增长，其中蕴含着丰富的市场信息和消费者行为特征。为了更好地了解市场趋势、消费者需求和竞争状况，建立一个基于大数据的药品销售数据可视化系统变得尤为重要。这一课题将有助于提升药品销售行业的决策效率和精准度，为企业提供有力的数据支持。同时，通过深度挖掘和分析药品销售数据，还可以为药品研发、市场营销和公共卫生等领域提供有价值的参考信息，促进相关领域的发展。

设计思路

核心部分包括三个类库：实体类库、业务类库和数据访问类库。这些类库的设计旨在提高代码的重复利用度和系统的可扩展性。实体类库在不同层之间起到数据传输的桥梁和规范作用，确保数据的一致性和正确性。业务类库用于处理客户端的业务需求，并连接表示层和数据访问层，实现上下层之间的交互。数据访问类库负责访问和处理业务数据，以及管理和操作数据库。

为了解决层与层之间的消息传递问题，系统使用实体类来进行数据传输。同时，通过SQLDALHelper类封装了常用的数据库操作逻辑，包括打开数据库连接、执行SQL语句或存储过程、返回结果、关闭数据库连接等，提高了代码的可重用性和移植性。

基于GIS的空间分析功能可以对销售数据进行深入的空间分析。例如，可以利用GIS工具进行热力图分析，显示销售热度的高低；进行聚类分析，找到销售集中的区域；进行缓冲区分析，了解销售点周围的影响范围等。这些分析可以揭示销售数据的空间模式和趋势，提供更深入的见解和决策支持。通过对销售数据的分析和可视化，结合地理信息，系统可以帮助用户做出更具针对性的决策。例如，确定新的销售区域、优化销售路线、调整库存分布等。这样的决策可以基于销售数据的空间分布和地理特征，更好地满足市场需求和优化销售效果。

sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

admin_boundary = gpd.read_file('admin_boundary.shp')
competitor_locations = gpd.read_file('competitor_locations.shp')
geometry = [Point(xy) for xy in zip(sales_data['longitude'], sales_data['latitude'])]
sales_geo = gpd.GeoDataFrame(sales_data, geometry=geometry, crs='EPSG:4326')

new_sales_area = admin_boundary.copy()
new_sales_area['sales_count'] = new_sales_area.geometry.apply(lambda geom: sales_geo.within(geom).sum())

sales_routes = gpd.GeoDataFrame(columns=['route'], crs='EPSG:4326')
for i in range(len(sales_data)-1):
    start_point = Point(sales_data.loc[i, 'longitude'], sales_data.loc[i, 'latitude'])
    end_point = Point(sales_data.loc[i+1, 'longitude'], sales_data.loc[i+1, 'latitude'])
    route = LineString([start_point, end_point])
    sales_routes = sales_routes.append({'route': route}, ignore_index=True)

inventory_locations = gpd.read_file('inventory_locations.shp')
inventory_locations['sales_count'] = inventory_locations.geometry.apply(lambda geom: sales_geo.within(geom).sum())

数据可视化和报表功能对于销售数据分析和决策至关重要。通过选择适当的数据可视化工具和库，设计交互式界面，并利用各种图表、图形和报表，用户可以直观地呈现和分析销售数据。操作流程包括数据准备、清洗和转换、选择合适的可视化工具、设计界面、创建图表和图形、添加交互功能、生成报表以及导出和分享结果。通过不断优化和改进，确保用户界面友好易用，数据可视化和报表能够满足用户的分析需求，并支持更具针对性的决策。


sales_data = pd.read_csv('sales_data.csv')

admin_boundary = gpd.read_file('admin_boundary.shp')
pharmacy_locations = gpd.read_file('pharmacy_locations.shp')

sales_geo = gpd.GeoDataFrame(sales_data, geometry=gpd.points_from_xy(sales_data['longitude'], sales_data['latitude']))
sales_hotspots = gpd.sjoin(sales_geo, admin_boundary, op='within')

plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.scatterplot(x='longitude', y='latitude', hue='sales', data=sales_hotspots)
plt.title('Sales Hotspots')

pharmacy_sales = gpd.sjoin(sales_geo, pharmacy_locations, op='intersects')
plt.savefig('sales_hotspots.png')

由于现有的药品销售数据集无法满足本课题的需求，我决定自制一个全新的数据集。首先，从各大药品销售平台、医疗机构和相关机构收集药品销售数据，确保数据的全面性和准确性。然后，对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去重、异常值处理、数据格式统一等操作。接着，将数据按照特定的结构存储在数据库中，以便后续的数据分析和可视化展示。为了提高数据的质量和多样性，我还从多个不同的药品销售渠道和地区收集数据，以获得更广泛的数据样本。最后，通过实际应用和测试，不断优化数据集的质量和效果，确保其能够为药品销售数据可视化系统的研究提供有力支持。

海浪学长项目实例：