注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。
1.开发环境
发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm
2 系统设计
随着移动互联网的快速发展和消费升级趋势的推进，在线餐饮点评平台已经成为消费者选择餐厅的重要参考工具。如今面对如此庞大的数据规模和复杂的市场环境，传统的数据处理方法已经无法满足深度分析的需求。海量的用户评价数据、餐厅位置信息、消费数据和评分数据蕴含着丰富的商业价值和消费规律，需要运用大数据技术进行深入挖掘和分析，才能为餐饮企业的经营决策、消费者的选择参考以及投资者的市场判断提供科学依据。
基于Python的大众点评美食数据分析与可视化的研究具有重要的理论价值和实践意义，能够为多个利益相关方带来实际效益。对于餐饮企业而言，通过大数据分析可以准确了解消费者偏好趋势，识别热门菜品和服务短板，优化菜单设计和服务流程，制定更加精准的定价策略和营销方案，从而提升竞争力和盈利能力。对于消费者来说，系统提供的区域餐厅分布、性价比排名、特色菜品推荐等信息能够帮助他们快速找到符合预算和口味偏好的餐厅，提高用餐体验和决策效率。投资者和创业者可以利用系统分析结果了解不同区域的餐饮市场饱和度、竞争强度和发展潜力，为选址决策、投资方向和商业模式设计提供数据支撑。从技术角度来看，本课题综合运用了Spark分布式计算、Hadoop大数据存储、Python数据分析和Vue可视化等前沿技术，形成了完整的大数据处理解决方案，对于推动餐饮行业的数字化转型和智能化发展具有示范作用。同时，系统构建的多维度分析模型和算法框架也为其他服务行业的数据分析提供了可借鉴的技术路径。
基于Python的大众点评美食数据分析与可视化是一个综合性的数据分析平台，该系统采用Python作为主要开发语言，结合Spark分布式计算框架和Hadoop大数据存储技术，构建了完整的大数据处理架构来处理海量的餐厅数据。系统通过MySQL数据库存储结构化数据，利用Vue前端框架构建用户交互界面，并集成ECharts可视化组件实现数据的图表展示。在功能方面，系统实现了七大核心分析模块：首先是餐厅地理分布与区域特征分析，包括区域餐厅密度统计、菜系多样性计算、消费水平分析、评分对比和热门餐厅识别；其次是餐厅特征与消费者偏好分析，涵盖菜系受欢迎度统计、价格与评价关系探索、高性价比餐厅筛选、推荐菜品文本挖掘、营业时间特征分析以及评论量与评分的相关性研究；第三是餐厅质量评价体系分析，通过口味环境服务三维度评分的相关性分析、时间序列趋势分析、菜系评分对比、K-means聚类识别高质量餐厅特征以及异常值检测；最后是餐饮市场趋势与商业价值分析，利用文本分析技术提取热门品牌信息、识别新兴餐饮概念、评估区域竞争强度、通过决策树算法分析餐厅生存关键因素、进行市场价格带划分、识别特色餐厅并分析餐饮与商圈的协同效应。整个系统充分发挥了大数据技术在海量数据处理、复杂算法计算和实时可视化展示方面的优势，为餐饮行业的投资决策、消费选择和市场分析提供了科学的数据支撑。
3 系统展示
3.1 功能展示视频
基于大数据的大众点评美食数据分析与可视化系统spark源码 ！！！请点击这里查看功能演示！！！
3.2 大屏页面
3.3 分析页面
3.4 基础页面
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5 部分功能代码
# 核心功能1：区域餐厅密度分析与可视化
def analyze_regional_restaurant_density():
# 从MySQL读取餐厅数据
query = "SELECT address, restaurant_name FROM restaurants WHERE address IS NOT NULL"
df = spark.sql(query)
# 地址解析和区域提取
def extract_region(address):
import re
patterns = ['(\w+区)', '(\w+市)', '(\w+县)', '(\w+镇)']
for pattern in patterns:
match = re.search(pattern, address)
if match:
return match.group(1)
return "其他区域"
# 使用Spark分布式处理地址数据
extract_region_udf = spark.udf.register("extract_region", extract_region)
df_with_region = df.withColumn("region", extract_region_udf(df.address))
# 计算各区域餐厅数量和密度
region_counts = df_with_region.groupBy("region").count().collect()
# 获取区域面积数据进行密度计算
region_area_map = {"朝阳区": 470.8, "海淀区": 431.0, "丰台区": 305.8, "西城区": 50.7}
density_results = []
for row in region_counts:
region = row['region']
count = row['count']
area = region_area_map.get(region, 100.0) # 默认面积
density = count / area
density_results.append({
"region": region,
"restaurant_count": count,
"density": round(density, 2),
"area": area
})
# 按密度排序并计算相对指数
sorted_results = sorted(density_results, key=lambda x: x['density'], reverse=True)
max_density = max([r['density'] for r in sorted_results])
for result in sorted_results:
result['density_index'] = round((result['density'] / max_density) * 100, 1)
return sorted_results
# 核心功能2：菜系受欢迎度分析与推荐
def analyze_cuisine_popularity():
# 从Hadoop HDFS读取大规模餐厅数据
hdfs_path = "hdfs://localhost:9000/restaurant_data/"
df = spark.read.option("header", "true").csv(hdfs_path)
# 清洗和标准化菜系数据
df_cleaned = df.filter(df.main_cuisine.isNotNull() & df.comment_count.isNotNull())
df_cleaned = df_cleaned.withColumn("comment_count", df_cleaned.comment_count.cast("integer"))
# 菜系数据预处理和分词
def normalize_cuisine(cuisine):
cuisine_map = {
"川菜": ["川菜", "四川菜", "麻辣", "火锅"],
"粤菜": ["粤菜", "广东菜", "茶餐厅", "港式"],
"湘菜": ["湘菜", "湖南菜", "湘式"],
"东北菜": ["东北菜", "东北", "锅包肉"],
"西餐": ["西餐", "意大利", "法式", "牛排"]
}
for standard, variants in cuisine_map.items():
if any(variant in cuisine for variant in variants):
return standard
return cuisine
normalize_udf = spark.udf.register("normalize_cuisine", normalize_cuisine)
df_normalized = df_cleaned.withColumn("cuisine_standard", normalize_udf(df_cleaned.main_cuisine))
# 计算菜系受欢迎度指标
cuisine_stats = df_normalized.groupBy("cuisine_standard").agg(
spark_sum("comment_count").alias("total_comments"),
spark_avg("comment_count").alias("avg_comments"),
spark_count("*").alias("restaurant_count"),
spark_avg("taste_score").alias("avg_taste_score")
).collect()
# 构建综合受欢迎度模型
popularity_results = []
for row in cuisine_stats:
cuisine = row['cuisine_standard']
total_comments = row['total_comments'] if row['total_comments'] else 0
avg_comments = row['avg_comments'] if row['avg_comments'] else 0
restaurant_count = row['restaurant_count']
avg_taste = row['avg_taste_score'] if row['avg_taste_score'] else 0
# 综合受欢迎度计算公式
popularity_score = (total_comments * 0.4 + avg_comments * 0.3 +
restaurant_count * 0.2 + avg_taste * 10 * 0.1)
popularity_results.append({
"cuisine": cuisine,
"popularity_score": round(popularity_score, 2),
"total_comments": total_comments,
"avg_comments": round(avg_comments, 1),
"restaurant_count": restaurant_count,
"avg_taste_score": round(avg_taste, 1)
})
return sorted(popularity_results, key=lambda x: x['popularity_score'], reverse=True)
# 核心功能3：餐厅质量评价与聚类分析
def analyze_restaurant_quality_clustering():
# 使用Spark SQL查询餐厅质量相关数据
spark.sql("CREATE TEMPORARY VIEW restaurant_quality AS SELECT * FROM restaurants WHERE taste_score IS NOT NULL AND environment_score IS NOT NULL AND service_score IS NOT NULL")
quality_df = spark.sql("""
SELECT restaurant_id, restaurant_name, main_cuisine, avg_consumption,
taste_score, environment_score, service_score, comment_count,
(taste_score + environment_score + service_score) / 3 as overall_score
FROM restaurant_quality
WHERE avg_consumption > 0 AND comment_count > 10
""")
# 数据预处理和特征工程
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
# 选择聚类特征
feature_cols = ['taste_score', 'environment_score', 'service_score', 'avg_consumption', 'comment_count']
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
df_features = assembler.transform(quality_df)
# 特征标准化处理
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaled_features")
scaler_model = scaler.fit(df_features)
df_scaled = scaler_model.transform(df_features)
# K-means聚类分析
kmeans = KMeans(k=4, featuresCol="scaled_features", predictionCol="cluster", seed=42)
kmeans_model = kmeans.fit(df_scaled)
clustered_df = kmeans_model.transform(df_scaled)
# 聚类结果分析和解释
cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
spark_avg("taste_score").alias("avg_taste"),
spark_avg("environment_score").alias("avg_environment"),
spark_avg("service_score").alias("avg_service"),
spark_avg("avg_consumption").alias("avg_price"),
spark_avg("comment_count").alias("avg_comments"),
spark_count("*").alias("cluster_size")
).collect()
# 为每个聚类生成标签和特征描述
cluster_labels = {0: "高端精品餐厅", 1: "大众品质餐厅", 2: "经济实惠餐厅", 3: "特色口味餐厅"}
cluster_results = []
for row in cluster_analysis:
cluster_id = row['cluster']
cluster_data = {
"cluster_id": cluster_id,
"cluster_label": cluster_labels.get(cluster_id, f"聚类{cluster_id}"),
"avg_taste_score": round(row['avg_taste'], 2),
"avg_environment_score": round(row['avg_environment'], 2),
"avg_service_score": round(row['avg_service'], 2),
"avg_consumption": round(row['avg_price'], 1),
"avg_comment_count": round(row['avg_comments'], 1),
"restaurant_count": row['cluster_size']
}
# 计算聚类质量指标
quality_index = (cluster_data['avg_taste_score'] + cluster_data['avg_environment_score'] +
cluster_data['avg_service_score']) / 3
cluster_data['quality_index'] = round(quality_index, 2)
# 生成聚类特征描述
if quality_index >= 4.5 and cluster_data['avg_consumption'] >= 150:
cluster_data['feature_description'] = "高品质高消费定位"
elif quality_index >= 4.0 and cluster_data['avg_consumption'] <= 80:
cluster_data['feature_description'] = "高性价比优选"
elif cluster_data['avg_taste_score'] > 4.3:
cluster_data['feature_description'] = "口味特色突出"
else:
cluster_data['feature_description'] = "均衡发展类型"
cluster_results.append(cluster_data)
return sorted(cluster_results, key=lambda x: x['quality_index'], reverse=True)
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