【有源码】基于python+spark的餐饮外卖平台综合分析系统-基于Hadoop生态的外卖平台数据治理与分析系统

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

随着移动互联网技术的快速发展和消费者生活方式的转变，餐饮外卖行业呈现爆发式增长态势，平台每日产生海量的交易数据、用户行为数据和商家运营数据。然而，传统的数据处理方式难以应对如此庞大的数据规模，无法充分挖掘数据背后的商业价值。本系统基于Python、Spark、Hadoop等大数据技术构建餐饮外卖平台数据分析系统，通过对菜品信息、商家经营、消费行为等多维度数据的深度分析，为平台运营决策、商家经营优化、用户体验提升提供科学的数据支撑，具有重要的商业价值和实践意义。

系统构建了六大核心分析模块：商家经营分析模块通过地域分布、品牌竞争力、评分等级、配送政策等维度全面评估商家经营状况；菜品销售分析模块基于热门菜品排行、价格区间分布、菜品类型偏好等指标深入洞察产品销售规律；消费行为分析模块从时间分布、消费金额、季节趋势、价格敏感度等角度刻画用户消费特征；市场竞争分析模块通过价格竞争、市场份额、品类竞争强度等指标评估市场竞争态势；平台运营分析模块监控商家增长趋势、菜品丰富度、服务质量变化等运营关键指标；用户体验分析模块运用聚类算法和关联规则挖掘技术，综合评价用户满意度并识别用户选择偏好模式。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于python+spark的餐饮外卖平台数据分析系统源码 ！！！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

    spark = SparkSession.builder \
        .appName("UserSatisfactionClustering") \
        .config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \
        .config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") \
        .getOrCreate()
    
    try:
        # 获取数据集绝对路径，避免相对路径错误
        current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
        data_path = os.path.join(current_dir, "data", "meishiinfo.csv")
        
        # 读取原始数据
        print("正在读取餐饮外卖数据...")
        df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=False)
        
        # 数据预处理：类型转换和异常值处理
        print("开始数据预处理...")
        processed_df = df.select(
            col("shopname"),
            # 评分转换为浮点型，异常值处理为0
            when(col("score").rlike("^[0-9]+(\\.[0-9]+)?$"), 
                 col("score").cast(FloatType())).otherwise(0.0).alias("score"),
            # 价格转换为浮点型，异常值处理为0
            when(col("jiage").rlike("^[0-9]+(\\.[0-9]+)?$"), 
                 col("jiage").cast(FloatType())).otherwise(0.0).alias("price"),
            # 月销量转换为整型，异常值处理为0
            when(col("monthsales").rlike("^[0-9]+$"), 
                 col("monthsales").cast(IntegerType())).otherwise(0).alias("monthly_sales")
        ).filter(
            # 过滤掉评分、价格、销量为0的异常数据
            (col("score") > 0) & (col("price") > 0) & (col("monthly_sales") > 0)
        )
        
        # 按商家聚合数据，计算平均指标
        print("按商家聚合数据，计算综合指标...")
        shop_metrics = processed_df.groupBy("shopname").agg(
            spark_round(avg("score"), 2).alias("avg_score"),           # 平均评分
            spark_round(avg("price"), 2).alias("avg_price"),           # 平均价格  
            spark_round(sum("monthly_sales"), 2).alias("total_sales"),  # 总销量
            count("*").alias("dish_count")                             # 菜品数量
        ).filter(
            # 过滤至少有3个菜品的商家，确保数据代表性
            col("dish_count") >= 3
        )
        
        # 计算衍生指标：销售效率和性价比指数
        enhanced_metrics = shop_metrics.withColumn(
            "sales_efficiency", 
            spark_round(col("total_sales") / col("dish_count"), 2)  # 平均每菜品销量
        ).withColumn(
            "value_index",
            spark_round((col("avg_score") * col("total_sales")) / col("avg_price"), 2)  # 性价比指数
        )
        
        # 特征工程：准备聚类特征向量
        print("准备聚类特征向量...")
        feature_cols = ["avg_score", "avg_price", "total_sales", "sales_efficiency", "value_index"]
        
        # 使用VectorAssembler组合特征
        assembler = VectorAssembler(
            inputCols=feature_cols,
            outputCol="features"
        )
        
        feature_df = assembler.transform(enhanced_metrics)
        
        # 特征标准化，消除不同量纲的影响
        print("进行特征标准化...")
        scaler = StandardScaler(
            inputCol="features",
            outputCol="scaled_features",
            withStd=True,
            withMean=True
        )
        
        scaler_model = scaler.fit(feature_df)
        scaled_df = scaler_model.transform(feature_df)
        
        # 确定最佳聚类数量：使用肘部法则
        print("确定最佳聚类数量...")
        silhouette_scores = []
        k_values = range(2, 8)  # 测试2-7个聚类
        
        for k in k_values:
            kmeans = KMeans(
                featuresCol="scaled_features",
                predictionCol="prediction", 
                k=k,
                seed=42,
                maxIter=100
            )
            
            model = kmeans.fit(scaled_df)
            predictions = model.transform(scaled_df)
            
            # 计算轮廓系数评估聚类质量
            evaluator = ClusteringEvaluator(
                featuresCol="scaled_features",
                predictionCol="prediction"
            )
            
            silhouette = evaluator.evaluate(predictions)
            silhouette_scores.append(silhouette)
            print(f"K={k}, 轮廓系数={silhouette:.4f}")
        
        # 选择轮廓系数最高的K值
        optimal_k = k_values[silhouette_scores.index(max(silhouette_scores))]
        print(f"选择最佳聚类数量: K={optimal_k}")
        
        # 执行K-means聚类
        print(f"执行K-means聚类分析，K={optimal_k}...")
        kmeans = KMeans(
            featuresCol="scaled_features",
            predictionCol="cluster_id",
            k=optimal_k,
            seed=42,
            maxIter=100,
            tol=1e-4
        )
        
        kmeans_model = kmeans.fit(scaled_df)
        clustered_df = kmeans_model.transform(scaled_df)
        
        # 分析聚类结果，为每个聚类添加业务解释
        print("分析聚类结果...")
        cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster_id").agg(
            count("*").alias("shop_count"),                                    # 商家数量
            spark_round(avg("avg_score"), 2).alias("cluster_avg_score"),       # 聚类平均评分
            spark_round(avg("avg_price"), 2).alias("cluster_avg_price"),       # 聚类平均价格
            spark_round(avg("total_sales"), 2).alias("cluster_total_sales"),   # 聚类平均总销量
            spark_round(avg("sales_efficiency"), 2).alias("cluster_efficiency"), # 聚类平均销售效率
            spark_round(avg("value_index"), 2).alias("cluster_value_index")    # 聚类平均性价比
        )
        
        # 基于聚类特征为每个聚类分配业务标签
        cluster_pandas = cluster_analysis.toPandas()
        
        # 定义聚类标签映射逻辑
        def assign_cluster_label(row):
            score = row['cluster_avg_score'] 
            price = row['cluster_avg_price']
            sales = row['cluster_total_sales']
            efficiency = row['cluster_efficiency']
            
            if score >= 4.5 and sales >= 1000 and efficiency >= 200:
                return "优质高销型商家"
            elif score >= 4.0 and price <= 15:
                return "高性价比商家"
            elif sales >= 2000:
                return "高销量商家"
            elif price >= 25 and score >= 4.0:
                return "高端品质商家"
            elif efficiency <= 50:
                return "待提升商家"
            else:
                return "普通商家"
        
        cluster_pandas['cluster_label'] = cluster_pandas.apply(assign_cluster_label, axis=1)
        
        # 生成最终分析报告
        print("生成用户满意度聚类分析报告...")
        final_result = clustered_df.select(
            "shopname", "avg_score", "avg_price", "total_sales", 
            "sales_efficiency", "value_index", "cluster_id"
        ).join(
            spark.createDataFrame(cluster_pandas[['cluster_id', 'cluster_label']]),
            on="cluster_id"
        )

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