全国饮品门店大数据分析系统揭秘

选题背景与意义

随着饮品行业的快速发展，全国范围内涌现出大量连锁品牌与独立门店，市场竞争日益激烈。基于大数据的饮品门店数据分析系统能够帮助行业从业者、投资者及研究者洞察市场分布、消费趋势和品牌竞争格局。该系统整合Hadoop、Spark等技术处理海量数据，结合数据可视化技术（如ECharts、Tableau）呈现分析结果，为决策提供数据支持。

技术栈与实现路径

数据处理层：

• 使用Hadoop HDFS存储全国饮品门店的原始数据（如门店位置、销量、评价等）。
• 通过Spark SQL或MapReduce进行数据清洗、聚合（如按城市统计门店数量）。

分析计算层：

• 利用Spark MLlib实现聚类分析（如热门商圈识别）或回归预测（如销量影响因素）。
• 结合GeoHash算法处理地理位置数据，支持地图可视化。

可视化层：

• 采用Python的Matplotlib、Seaborn或JavaScript的ECharts生成动态图表。
• 通过Flask/Django搭建Web端交互界面，或使用Tableau快速构建仪表盘。

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核心代码示例

1. Spark数据清洗（Scala示例）

// 从HDFS读取原始数据
val rawData = spark.read.option("header", "true").csv("hdfs://path/to/drink_stores.csv")

// 数据清洗：过滤无效记录并聚合
val cleanedData = rawData.filter(col("city").isNotNull)
  .groupBy("city", "brand")
  .agg(count("*").alias("store_count"), avg("rating").alias("avg_rating"))

// 结果写入Hive表
cleanedData