可白嫖源码--77909 基于大数据技术的超市数据分析系统的设计与实现（案例分析）-附源码

 摘  要

随着大数据技术的迅速发展，超市行业面临着海量数据的挑战与机遇,设计基于大数据技术的超市数据分析系统可以通过高效的数据处理和分析手段，帮助超市管理者从庞杂的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定、优化库存管理和提升顾客满意度。

系统采用Python语言结合Hadoop框架和MySQL数据库，设计并实现完整的Web应用此外，引入机器学习中的随机森林回归算法，进一步增强了系统的预测能力，使得超市可以更精准地预测销售量和顾客需求。

该系统涵盖网站公告发布、新闻资讯更新、超市数据集成以及深度数据分析等功能。网站公告和新闻资讯模块确保了超市能够及时向顾客传达最新消息和促销活动，增强顾客粘性。超市数据部分则集中展示了商品销售情况、库存状态及顾客购买记录等重要信息，为管理者提供了清晰的视图。而数据分析功能利用先进的算法对收集的数据进行处理，揭示潜在模式和趋势。特别是随机森林回归算法的应用，提高了对市场需求的预测精度，使得超市在竞争激烈的市场环境中占据优势。

关键词：基于大数据技术的超市数据分析系统；Python语言；随机森林回归算法；超市数据

Abstract

With the rapid development of big data technology, the supermarket industry is facing the challenges and opportunities of massive data. Designing a supermarket data analysis system based on big data technology can help supermarket managers extract valuable information from the complex data through efficient data processing and analysis methods to support decision-making, optimize inventory management, and improve customer satisfaction.

The system uses Python language combined with Hadoop framework and MySQL database to design and implement a complete web application. In addition, the random forest regression algorithm in machine learning is introduced to further enhance the system's predictive ability, enabling supermarkets to more accurately predict sales volume and customer demand.

The system covers functions such as website announcement publishing, news and information updates, supermarket data integration, and in-depth data analysis. The website announcement and news information module ensures that the supermarket can timely convey the latest news and promotional activities to customers, enhancing customer stickiness. The supermarket data section focuses on displaying important information such as product sales, inventory status, and customer purchase records, providing managers with a clear view. The data analysis function utilizes advanced algorithms to process the collected data, revealing potential patterns and trends. Especially the application of random forest regression algorithm has improved the accuracy of predicting market demand, giving supermarkets an advantage in the fiercely competitive market environment.

Keywords：Supermarket data analysis system based on big data technology; Python language; Random Forest Regression Algorithm; Supermarket data

目  录

摘  要 I

Abstract II

1. 引言 1

1.1 选题的目的以及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 论文结构与章节安排 2

2. 开发工具及相关技术介绍 3

2.1 MySQL数据库简介 3

2.2 Hadoop简介 3

2.3 Django框架 3

2.4 Python语言 4

2.5 随机森林算法的运用 4

3.基于大数据技术的超市数据分析系统需求分析 5

3.1 可行性分析 5

3.2 功能性需求分析 5

3.3 用例分析 6

3.3 非功能性需求 7

4. 电影数据采集与系统设计 8

4.1 系统架构设计 8

4.2 系统总体流程设计 9

4.3 系统总体功能设计 9

4.4 数据库设计 10

5. 基于大数据技术的超市数据分析系统设计实现 21

5.1 系统首页 21

5.2 系统功能展示 21

6. 系统测试和验证 26

6.1 测试目的 26

6.2 系统功能测试 26

6.3 系统功能测试结果与评价 28

7. 结语 29

参 考 文 献 30

致 谢 词 32

1. 引言

1.1 选题的目的以及意义

在当今数字化时代，超市作为零售行业的重要组成部分，面临着前所未有的机遇与挑战。消费者行为的多样化和市场环境的快速变化要求超市必须更加精准地把握市场需求。传统的数据分析方法难以应对海量数据带来的复杂性和多样性，如何从这些庞大的数据集中提取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。因此基于大数据技术的超市数据分析系统应运而生。

系统利用先进的数据处理工具和技术，帮助超市实现对数据的有效管理和深度挖掘。该系统不仅能够提升超市运营效率，还能增强顾客体验，促进销售额增长[1]。例如，通过对历史销售数据进行分析，超市可以预测未来的销售趋势，提前调整库存，减少过剩或缺货的情况发生。同时，结合顾客购买行为的分析，超市还可以设计更具针对性的促销活动，提高顾客满意度和忠诚度。此外，机器学习算法的应用进一步提升了数据分析系统的功能和准确性[2]。随机森林回归算法作为一种强大的预测模型，特别适用于处理具有大量特征的数据集。它通过构建多个决策树并综合其结果来做出预测，不仅能有效避免过拟合问题，还提高了预测精度。在超市数据分析中，随机森林回归算法可用于预测商品销售量、顾客流量等关键指标，帮助超市管理者更好地规划资源分配和市场营销策略。这种基于数据驱动的决策方式，使超市能够在激烈的市场竞争中占据有利位置，同时也为顾客提供了更加个性化和优质的服务体验[3]。

1.2 国内外研究现状

在国内，随着大数据技术的普及和零售行业的数字化转型，超市数据分析系统的研究和发展呈现出快速上升的趋势。国内的研究主要集中在如何利用大数据提升零售业的运营效率和服务质量，尤其是在销售预测、顾客行为分析等方面。例如，盒马鲜生通过其智能供应链管理系统，实现了对商品需求的精准预测和库存的动态管理，极大地提升了运营效率并降低了成本[4]。然而，这类系统也存在一些局限性，如数据安全性和隐私保护问题，以及对于中小规模超市来说，系统的高成本和技术复杂度可能成为实施障碍。

国外在超市数据分析系统方面同样取得了显著进展，特别是在机器学习算法的应用上。美国的一些大型连锁超市，如沃尔玛，已经部署了先进的数据分析平台来优化库存管理和个性化营销。这些系统能够处理来自全球各地的数据，并运用复杂的算法模型进行深度分析，为决策提供支持[5]。尽管如此，国外的系统也面临挑战，比如不同地区间的文化差异可能导致某些算法模型在特定市场中表现不佳，同时，系统的维护和升级需要持续的技术投入，这对资源有限的企业构成了压力。

总体而言，无论是国内还是国外，超市数据分析系统的发展都趋向于更加智能化和精细化。国内的系统更注重实际应用场景中的操作便捷性和成本效益，而国外则侧重于技术创新和全球化应用。两者都在努力克服各自面临的挑战，包括数据安全、隐私保护以及跨文化适应性等问题。未来的发展方向将更多地依赖于跨学科合作与国际间的技术交流，以促进该领域的进一步成熟与发展。

1.3 论文结构与章节安排

1. 本文共分为七章，章节内容安排如下：
2. 第一章：引言，主要介绍基于大数据技术的超市数据分析系统领域研究的目的和意义，概述研究的现状。
3. 第二章：关键技术，主要探讨和说明实现基于大数据技术的超市数据分析系统的关键技术。
4. 第三章：系统分析，主要从基于大数据技术的超市数据分析系统的可行性、功能、性能等方面进行分析，为后续系统设计提供理论支持。
5. 第四章：系统设计，主要对基于大数据技术的超市数据分析系统功能模块、数据库进行功能设计。
6. 第五章：系统实现，主要介绍了基于大数据技术的超市数据分析系统功能、系统界面的实现。
7. 第六章：系统测试，主要对基于大数据技术的超市数据分析系统进行测试，验证功能完整性、稳定性和安全性，评估系统在实际运行中的性能表现。
8. 第七章：结语。

2. 开发工具及相关技术介绍

2.1 MySQL数据库简介

MySQL是一款非常流行的关系型数据库管理系统，它的出现一直都是佼佼者，它不仅功能非常强大，而且使用起来非常方便，并且MySQL的跨平台能力也很好，软件开发人员非常喜欢它的这些强大的优点。不同于其他关系型数据库，对于数据库的管理它有着自己的一套方案，通过对用户设定相应的权限和角色来达到对数据库的管理。由此可见，MySQL是一个能够适用于吞吐量高，可靠性高，效率高的一款数据库管理软件[6]。

优点一：MySQL中对于不同身份的用户都设定其不同的权限来完成不同的业务逻辑，这使得MySQL在安全和完整性远远超出了其他关系型数据库。

优点二：对于那些动画、图形和声音的数据类型MySQL也可以支持，这说明多数据类型MySQL也是可以支持的。

优点三：MySQL还可以做到多个平台的开发，软件开发的多种编程语言都可以实现对MySQL数据库的操作。

2.2 Hadoop简介

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户无需知道分布式底层的详细信息就能编制出分布式程序。充分发挥集群的力量，实现高速运算与存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS具有高容错性，并被设计来部署到廉价（low-cost）硬件；并为应用提供数据的高吞吐量（high throughput）访问，适用于具有超大数据集（large data set）应用。HDFS放松了对（relax）POSIX（streaming access）文件系统以流动方式获取数据的规定。Hadoop这个框架的核心设计是:HDFS与MapReduce相结合。HDFS存储了大量的数据，而MapReduce则负责处理这些海量数据的计算工作[7]。

2.3 Django框架

Django是一个基于Python的Web框架，适合快速开发和清晰设计。Django采用MVC模式，将业务逻辑、数据处理、用户界面分离，提升开发效率和代码复用性。Django提供丰富的组件和模块，主要有ORM（对象关系映射）、表单处理、用户认证、模板引擎、会话管理等，简化常见Web开发任务。Django内置安全功能，防止SQL注入、XSS攻击、跨站请求伪造，保证Web应用的安全性。Django自带管理界面，使数据管理和维护便捷，适合快速构建原型和大型项目开发。其社区活跃，文档详实，拥有丰富的第三方库和插件，广泛应用于内容管理系统、电商平台、社交网站等领域。Django注重代码重用、模块化设计和开发效率，开发者能轻松构建功能完善、扩展性强的Web应用。

2.4 Python语言

Python是一种高级编程语言，因简洁、易学而广受欢迎。Python采用解释型运行，跨平台支持Windows、macOS和Linux等操作系统，适合快速开发和测试。Python具备面向对象、过程化、函数式编程等多种范式，语法直观，使用缩进组织代码块，提升了代码可读性与维护性。Python内置丰富的标准库，涵盖文件处理、网络通信、数据库连接等功能，并拥有庞大的第三方库生态，广泛应用于数据分析、Web开发、人工智能、科学计算、自动化测试等领域。Python支持动态类型、垃圾回收、模块化结构，易于集成其他语言编写的模块，在数据科学和机器学习领域尤为流行。Python社区活跃，更新频繁，提供丰富的学习资源与工具支持，满足从初学者到专业开发者的广泛需求。

2.5 随机森林算法的运用

随机森林算法是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并将它们的结果进行汇总来提高预测的准确性和控制过拟合。在超市数据分析系统中，随机森林算法被广泛用于销售预测、顾客行为分析等关键领域，为超市管理者提供了强大的决策支持工具。通过对不同特征的重要性进行评估，该算法可以识别出对销售影响最大的因素，帮助超市优化库存管理，减少过剩或缺货的情况发生。此外，随机森林算法还能处理非线性关系和交互效应，使得其预测模型更加贴近实际情况[8]。

对于顾客行为分析，随机森林算法可用于挖掘顾客购买模式中的隐藏规律。例如，通过分析顾客的购买历史、浏览记录，算法可以帮助超市了解哪些产品最常被一起购买，或者哪些因素会影响顾客的购买决定。这些洞察可以指导超市设计更有针对性的营销策略，如个性化推荐和定制化促销活动，从而提升顾客满意度和忠诚度。

3.基于大数据技术的超市数据分析系统需求分析

3.1 可行性分析

3.1.1 技术可行性分析

当前，大数据处理技术Hadoop已十分成熟，能够高效处理海量数据。MySQL数据库作为后端数据存储，以其高性能和稳定性为系统提供了可靠的数据支持。综上所述，从技术角度来看，该系统的开发具备高度可行性。

3.1.2 经济可行性分析

在经济方面，该系统的设计与实现具有较高的可行性。首先，Python作为一种开源的编程语言，其使用成本相对较低，无需支付昂贵的许可费用。其次，系统的开发过程中，可以利用现有的免费或开源的工具和库，进一步降低开发成本。此外，系统的运行和维护成本也相对较低，可以在普通的计算机上运行，无需高性能的服务器和昂贵的硬件设备。

3.1.3 操作可行性分析

系统具备强大的管理后台功能，能够简化系统管理员操作，提高系统管理效率。用户操作界面设计简洁直观，采用前后端分离的设计，用户在不同设备上能够流畅操作。系统的各项功能经过模块化设计，能够根据用户需求进行灵活的功能扩展和定制，保证系统在长时间运行中的高效性和稳定性。

3.2 功能性需求分析

1. 用户管理：基于大数据技术的超市数据分析系统的用户管理作为系统中最基本的功能需求，包含用户注册登录、用户信息修改等功能，每个用户通过注册登录一个账户来获取使用权限以及超市数据浏览权限。 
2. 资讯管理：主要用于发布和管理网站公告与新闻资讯，帮助超市及时向顾客传递最新消息。管理员可以通过此模块轻松添加、编辑或删除公告和资讯内容，通过提供搜索和分类功能，用户可以快速找到感兴趣的资讯，提高了信息的可访问性。
3. 数据信息管理：数据信息模块集成了系统中所有的基础数据管理功能，包括产品ID、类别、销售额、数量、折扣、利润等。这个模块允许管理员录入新数据、更新现有数据以及删除不再需要的数据，确保数据库的实时更新和准确性。为了方便用户查找特定信息，模块还提供了强大的查询工具，支持多条件筛选。
4. 超市数据模块：主要用于收集和展示超市运营相关的各类数据，该模块帮助用户清晰地看到各项指标的变化趋势。
5. 数据分析模块：数据分析模块是整个系统的核心，运用随机森林回归对超市数据进行深度挖掘和预测分析。它可以识别出影响销售的关键因素，并基于历史数据预测未来的销售趋势。

3.3 用例分析

（1）前台功能用例图如下图3-1所示。

图3-1 前台功能用例图

（1）后台功能用例图如下图3-2所示。

图3-2 后台功能用例图

3.3 非功能性需求

非功能性需求是指系统在使用过程中的可靠性以及稳定性、数据完整性与准确性、用户体验等方面的要求。本系统的非功能性需求包括以下几个方面：

（1）系统的安全性和稳定性:基于大数据技术的超市数据分析系统在管理权限上有着严格的控制，即想登录此平台进行操作，则必须要有操作权限，没有权限的用户是不可能登录平台查看任何的信息和数据，从而确保了系统的安全性。

（2）数据的完整性和准确性：第一个是各项记录信息的完整性，信息记录的内容可以为空；第二个是各项信息数据之间相互联系的准确性；第三个是数据在不同记录信息的一致性

（3）用户操作系统简单方便：在系统开发中按照“简单易用”的原则，能够使用户对系统的使用一目了然，保证用户使用，又能保证维护人员方便维护。

4. 电影数据采集与系统设计

4.1 系统架构设计

系统总体架构图展示了基于大数据技术的超市数据分析系统的分层结构。用户界面层采用Bootstrap和Layui框架，提供响应式设计和现代化的界面元素，增强用户体验。JavaScript用于实现动态交互，提升界面的灵活性和响应能力。应用程序层基于Django框架，承担HTTP请求处理和业务逻辑调用。Django作为功能强大的Web框架，支持快速开发和部署。Session用于管理用户状态，保证数据安全和用户体验的一致性。该层通过HTTP协议与用户界面层通信，返回所需数据和结果。业务逻辑层使用Python编写，负责数据处理、分析和业务规则实现。通过pymysql库与数据库层交互，执行SQL查询，获取和更新数据。该层保证数据的有效性与准确性，处理用户请求的具体业务逻辑。数据存储层采用MySQL数据库，负责存储系统中的所有数据。MySQL提供高效的数据存储和管理能力，支持大规模数据的访问和查询。数据存储层与业务逻辑层紧密结合，保证数据的持久性和完整性。用户界面层、应用程序层、业务逻辑层和数据存储层相辅相成，形成完整的基于大数据技术的超市数据分析系统。系统架构图如下所示。整个系统架构如图4-1所示。

图4-1  系统架构图

4.2 系统总体流程设计

图4-2系统总体流程图

4.3 系统总体功能设计

功能模块设计是系统开发过程中的重要阶段，它旨在将系统划分为不同的模块，每个模块负责完成特定的功能或任务。基于大数据技术的超市数据分析系统由多个功能模块组成，每个模块下又包含具体的功能操作。系统功能结构图如下图4-3所示。

图 4-3系统功能结构图

4.4 数据库设计

在进行数据库设计时，概念设计帮助明确系统的整体结构和需求。在这一阶段，需要确定实体、属性以及它们之间的关系，为后续的数据库表设计奠定基础。接下来，将深入探讨数据库表设计的具体细节，实现更高效的数据存储和管理。

4.4.1 概念设计

概念设计是数据库设计的第一步，其主要目标是对系统的数据需求进行全面的理解和抽象。在这一阶段，通过建立实体-关系模型（ER模型）来识别系统中的关键实体、属性及其相互关系。概念设计的输出是一个清晰的ER图，作为后续数据库表设计的基础。以下将展示全局E-R图。

全局E-R图如下图4-4所示。

图4.4全局E-R图

4.4.2 数据库表设计

这一阶段的重点是将概念模型转换为实际的数据库结构，包括表的创建、字段的定义及数据类型的选择。以下是系统的数据库表设计展示。

表 4-1-access_token（登陆访问时长）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	token_id	int		是	是	临时访问牌ID
2	token	varchar	64	否	否	临时访问牌
3	info	text	65535	否	否	信息
4	maxage	int		是	否	最大寿命：默认2小时
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间
7	user_id	int		是	否	用户编号

表 4-2-article（文章）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	article_id	mediumint		是	是	文章id
2	title	varchar	125	是	是	标题
3	type	varchar	64	是	否	文章分类
4	hits	int		是	否	点击数
5	praise_len	int		是	否	点赞数
6	create_time	timestamp		是	否	创建时间
7	update_time	timestamp		是	否	更新时间
8	source	varchar	255	否	否	来源
9	url	varchar	255	否	否	来源地址
10	tag	varchar	255	否	否	标签
11	content	longtext	4294967295	否	否	正文
12	img	varchar	255	否	否	封面图
13	description	text	65535	否	否	文章描述

表 4-3-article_type（文章分类）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	type_id	smallint		是	是	分类ID
2	display	smallint		是	否	显示顺序
3	name	varchar	16	是	否	分类名称
4	father_id	smallint		是	否	上级分类ID
5	description	varchar	255	否	否	描述
6	icon	text	65535	否	否	分类图标
7	url	varchar	255	否	否	外链地址
8	create_time	timestamp		是	否	创建时间
9	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-4-auth（用户权限管理）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	auth_id	int		是	是	授权ID
2	user_group	varchar	64	否	否	用户组
3	mod_name	varchar	64	否	否	模块名
4	table_name	varchar	64	否	否	表名
5	page_title	varchar	255	否	否	页面标题
6	path	varchar	255	否	否	路由路径
7	parent	varchar	64	否	否	父级菜单
8	parent_sort	int		是	否	父级菜单排序
9	position	varchar	32	否	否	位置
10	mode	varchar	32	是	否	跳转方式
11	add	tinyint		是	否	是否可增加
12	del	tinyint		是	否	是否可删除
13	set	tinyint		是	否	是否可修改
14	get	tinyint		是	否	是否可查看
15	field_add	text	65535	否	否	添加字段
16	field_set	text	65535	否	否	修改字段
17	field_get	text	65535	否	否	查询字段
18	table_nav_name	varchar	500	否	否	跨表导航名称
19	table_nav	varchar	500	否	否	跨表导航
20	option	text	65535	否	否	配置
21	create_time	timestamp		是	否	创建时间
22	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-5-code_token（验证码）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	code_token_id	int		是	是	验证码ID
2	token	varchar	255	否	否	令牌
3	code	varchar	255	否	否	验证码
4	expire_time	timestamp		是	否	失效时间
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-6-collect（收藏）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	collect_id	int		是	是	收藏ID
2	user_id	int		是	是	收藏人ID
3	source_table	varchar	255	否	否	来源表
4	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
5	source_id	int		是	否	来源ID
6	title	varchar	255	否	否	标题
7	img	varchar	255	否	否	封面
8	create_time	timestamp		是	否	创建时间
9	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-7-comment（评论）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	comment_id	int		是	是	评论ID
2	user_id	int		是	是	评论人ID
3	reply_to_id	int		是	否	回复评论ID
4	content	longtext	4294967295	否	否	内容
5	nickname	varchar	255	否	否	昵称
6	avatar	varchar	255	否	否	头像地址
7	create_time	timestamp		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间
9	source_table	varchar	255	否	否	来源表
10	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
11	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-8-data_analysis（数据分析）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	data_analysis_id	int		是	是	数据分析ID
2	data_name	varchar	64	否	否	数据名称
3	cover_image	varchar	255	否	否	封面图片
4	analysis_type	varchar	64	否	否	分析类型
5	analysis_time	datetime		否	否	分析时间
6	analysis_content	longtext	4294967295	否	否	分析内容
7	hits	int		是	否	点击数
8	praise_len	int		是	否	点赞数
9	collect_len	int		是	否	收藏数
10	comment_len	int		是	否	评论数
11	create_time	datetime		是	否	创建时间
12	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-9-data_information（数据信息）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	data_information_id	int		是	是	数据信息ID
2	order_id	varchar	64	否	否	订单 ID
3	order_date	varchar	64	否	否	订单日期
4	shipment_date	varchar	64	否	否	发货日期
5	mailing_method	varchar	64	否	否	邮寄方式
6	customer_id	varchar	64	否	否	客户 ID
7	customer_name	varchar	64	否	否	客户名称
8	segmentation	varchar	64	否	否	细分
9	city	varchar	64	否	否	城市
10	provinceautonomous_region	varchar	64	否	否	省/自治区
11	national	varchar	64	否	否	国家
12	region	varchar	64	否	否	地区
13	product_id	text	65535	否	否	产品 ID
14	category	varchar	64	否	否	类别
15	subcategory	varchar	64	否	否	子类别
16	product_name	text	65535	否	否	产品名称
17	sales	double		否	否	销售额
18	quantity	double		否	否	数量
19	discount	double		否	否	折扣
20	profit	double		否	否	利润
21	supermarket_data_limit_times	int		是	否	发布数据限制次数
22	create_time	datetime		是	否	创建时间
23	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-10-hits（用户点击）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	hits_id	int		是	是	点赞ID
2	user_id	int		是	否	点赞人
3	create_time	timestamp		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-11-notice（公告）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	notice_id	mediumint		是	是	公告ID
2	title	varchar	125	是	否	标题
3	content	longtext	4294967295	否	否	正文
4	create_time	timestamp		是	否	创建时间
5	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-12-ordinary_user（普通用户）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	ordinary_user_id	int		是	是	普通用户ID
2	user_name	varchar	64	否	否	用户姓名
3	user_phone_number	varchar	16	否	否	用户电话
4	user_gender	varchar	64	否	否	用户性别
5	examine_state	varchar	16	是	否	审核状态
6	user_id	int		是	否	用户ID
7	create_time	datetime		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-13-praise（点赞）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	praise_id	int		是	是	点赞ID
2	user_id	int		是	是	点赞人
3	create_time	timestamp		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID
8	status	tinyint		是	否	点赞状态:1为点赞，0已取消

表 4-14-schedule（日程管理）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	schedule_id	smallint		是	是	日程ID
2	content	varchar	255	否	否	日程内容
3	scheduled_time	datetime		否	否	计划时间
4	user_id	int		是	否	用户ID
5	create_time	datetime		否	否	创建时间
6	update_time	datetime		否	否	更新时间

表 4-15-score（评分）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	score_id	int		是	是	评分ID
2	user_id	int		是	否	评分人
3	nickname	varchar	64	否	否	昵称
4	score_num	double		是	否	评分
5	create_time	timestamp		是	否	创建时间
6	update_time	timestamp		是	否	更新时间
7	source_table	varchar	255	否	否	来源表
8	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
9	source_id	int		是	否	来源ID

表 4-16-slides（轮播图）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	slides_id	int		是	是	轮播图ID
2	title	varchar	64	否	否	标题
3	content	varchar	255	否	否	内容
4	url	varchar	255	否	否	链接
5	img	varchar	255	否	否	轮播图
6	hits	int		是	否	点击量
7	create_time	timestamp		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-17-supermarket_data（超市数据）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	supermarket_data_id	int		是	是	超市数据ID
2	order_id	varchar	64	否	否	订单 ID
3	cover_image	varchar	255	否	否	封面图片
4	order_date	varchar	64	否	否	订单日期
5	shipment_date	varchar	64	否	否	发货日期
6	mailing_method	varchar	64	否	否	邮寄方式
7	customer_id	varchar	64	否	否	客户 ID
8	customer_name	varchar	64	否	否	客户名称
9	segmentation	varchar	64	否	否	细分
10	city	varchar	64	否	否	城市
11	provinceautonomous_region	varchar	64	否	否	省/自治区
12	region	varchar	64	否	否	地区
13	category	varchar	64	否	否	类别
14	subcategory	varchar	64	否	否	子类别
15	sales	double		否	否	销售额
16	quantity	double		否	否	数量
17	discount	double		否	否	折扣
18	profit	double		否	否	利润
19	product_id	text	65535	否	否	产品 ID
20	product_name	text	65535	否	否	产品名称
21	hits	int		是	否	点击数
22	praise_len	int		是	否	点赞数
23	collect_len	int		是	否	收藏数
24	comment_len	int		是	否	评论数
25	recommend	int		是	否	智能推荐
26	create_time	datetime		是	否	创建时间
27	update_time	timestamp		是	否	更新时间
28	source_table	varchar	255	否	否	来源表
29	source_id	int		否	否	来源ID
30	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-18-upload（文件上传）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	upload_id	int		是	是	上传ID
2	name	varchar	64	否	否	文件名
3	path	varchar	255	否	否	访问路径
4	file	varchar	255	否	否	文件路径
5	display	varchar	255	否	否	显示顺序
6	father_id	int		否	否	父级ID
7	dir	varchar	255	否	否	文件夹
8	type	varchar	32	否	否	文件类型

表 4-19-user（用户账户）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	user_id	int		是	是	用户ID
2	state	smallint		是	否	账户状态：(1可用|2异常|3已冻结|4已注销)
3	user_group	varchar	32	否	否	所在用户组
4	login_time	timestamp		是	否	上次登录时间
5	phone	varchar	11	否	否	手机号码
6	phone_state	smallint		是	否	手机认证：(0未认证|1审核中|2已认证)
7	username	varchar	16	是	否	用户名
8	nickname	varchar	16	否	否	昵称
9	password	varchar	64	是	否	密码
10	email	varchar	64	否	否	邮箱
11	email_state	smallint		是	否	邮箱认证：(0未认证|1审核中|2已认证)
12	avatar	varchar	255	否	否	头像地址
13	open_id	varchar	255	否	否	针对获取用户信息字段
14	create_time	timestamp		是	否	创建时间

表 4-20-user_group（用户组）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	group_id	mediumint		是	是	用户组ID
2	display	smallint		是	否	显示顺序
3	name	varchar	16	是	否	名称
4	description	varchar	255	否	否	描述
5	source_table	varchar	255	否	否	来源表
6	source_field	varchar	255	否	否	来源字段
7	source_id	int		是	否	来源ID
8	register	smallint		否	否	注册位置
9	create_time	timestamp		是	否	创建时间
10	update_time	timestamp		是	否	更新时间

5. 基于大数据技术的超市数据分析系统设计实现

5.1 系统首页

点击系统可以首先进入首页界面，可查该网站的具体功能详情，包括新闻资讯、网站公告、超市数据等功能导航栏详情，界面右方还有注册与登录按钮。系统首页如图5.1所示。

图5.1 系统首页展示

5.2 系统功能展示

基于大数据技术的超市数据分析系统通过结合Hadoop（作为后端框架）和Vue.js（作为前端框架）来完成。首先，在Hadoop后端，可以创建API端点来提供结果数据。通过Hadoop REST framework，可以轻松地构建API，并在Vue.js前端中调用这些API来获取数据。在Vue.js前端，可以使用Vue Router来导航到不同的页面，并通过调用后端API来获取数据。整体设计思路是通过Hadoop提供数据接口，Vue.js负责前端页面展示，为用户提供直观、友好的使用体验。

5.2.1用户登录界面

用户点击界面种的登录按钮输入账户名+密码+验证码进行登录操作。用户登录界面如图5.2所示。

图5.2  用户登录展示

5.2.2新闻资讯界面

用户可以通过新闻资讯界面查看系统发布的最新资讯内容，可以进行点赞、收藏、评论操作。新闻资讯界面如图5.3所示。

图5.3  新闻资讯展示

5.2.3超市数据浏览

用户点击超市数据界面后，可以浏览系统中发布的所有订单详细信息，包括订单ID、订单日期和发货日期等基本信息，方便追踪每一个交易的具体时间线。此外，界面还展示了每笔订单的邮寄方式，让用户了解货物的配送情况。客户ID和具体城市的显示有助于识别购买者的信息及其所在位置。超市数据浏览界面如图5.4所示。

图5.4  超市数据展示

5.2.4 数据分析

用户点击数据分析功能，能具体查看分析结果，也可以通过关键字眼进行对应数据的搜索查看。数据分析展示界面如图5.5所示。

图5.5  数据分析展示

5.2.5 用户管理界面

用户管理界面是管理员对系统中普通用户账号进行管理和操作的关键界面。在这个界面上，管理员可以执行一系列操作，包括添加新用户、删除现有用户、编辑用户信息以及查看用户详细信息等。用户管理界面如图5.6所示。

图5.6  用户管理界面展示

5.2.6资讯管理界面

资讯管理界面是管理员用来发布和更新系统最新资讯内容的板块，管理员可以对资讯内容以及资讯分类进行管理。资讯管理界面如图5.7所示。

图5.7  资讯管理界面展示

5.2.7数据信息界面

管理员可以通过系统提供的爬取工具对超市相关的数据源进行信息抓取，这些数据被抓取后，将自动整合到系统的数据库中，为后续的分析提供丰富的资源。在数据分析操作方面，管理员可以运用内置的随机森林回归，来处理和分析这些数据。数据信息界面如图5.8所示。

图5.8  数据信息界面展示

6. 系统测试和验证

6.1 测试目的

系统测试是用于检查软件的质量、性能、可靠性等是否符合用户需求。一套严谨的、规范的、完善的测试过程将大大提高软件的质量、可信度、可靠性，降低软件的出错率，降低用户风险系数。通过在计算机上对系统进行测试试验并从中发现此系统中存在的问题和错误然后加以修改，使之更加符合用户需求。

1.测试的目的是通过测试来发现程序在执行过程中的错误的过程。

2.好的测试方案是可以检验出还未被发现的错误的方案。

3.好的测试是发现了到目前为止还未被发现的错误的测试。

4.该系统能够完成用户注册登录、超市数据管理、数据分析等功能，做到所开发的系统操作简单，尽量使系统操作不受用户对电脑知识水平的限制。

6.2 系统功能测试

下表是系统登录功能测试用例，检测了用户名和密码的不同的输入情况，观察系统的响应情况。得出该功能达到了设计目标。

表6-1 系统登录功能测试用例

功能描述	用于系统登录
测试目的	检测登录时的合法性检查
测试数据以及操作	预期结果	实际结果
输入的用户名和密码带有非法字符	提示用户名或者密码错误	与预期结果一致
输入的用户名或者密码为空	提示用户名或者密码错误	与预期结果一致
输入的用户名和密码不存在	提示用户名或者密码错误	与预期结果一致
输入正确的用户名和密码	登录成功	与预期结果一致

下表是注册功能测试用例，检测了各种数据的输入情况，观察系统的响应情况。得出该功能达到了设计目标。

表6-2 注册功能测试用例

功能描述	用于用户注册
测试目的	检测用户注册时的合法性检查
测试数据以及操作	预期结果	实际结果
输入的手机号不合法	提示请输入正确的手机号码	与预期结果一致
输入的字段为空	提示必填项不能为空	与预期结果一致
输入的密码少于6位	提示密码必须为6-12位	与预期结果一致
输入的密码大于12位	提示密码必须为6-12位	与预期结果一致

下表是资讯管理展示功能的测试用例，检测了对资讯展示的增加，删除，修改，查询操作是否成功运行。观察系统的响应情况，得出该功能也达到了设计目标，系统运行正确。

前置条件；管理员登录系统。

表6-3 资讯管理的测试用例

功能描述	用于新闻资讯管理
测试目的	检测新闻资讯管理时的各种操作的运行情况
测试数据以及操作	预期结果	实际结果
点击添加新闻资讯，必填项合法输入，点击保存	提示添加成功	与预期结果一致
点击添加新闻资讯，必填项输入不合法，点击保存	提示必填项不能为空	与预期结果一致
点击修改新闻资讯，必填项修改为空，点击保存	提示必填项不能为空	与预期结果一致
点击修改新闻资讯，必填项输入不合法，点击保存	提示必填项不能为空	与预期结果一致
点击删除新闻资讯，选择新闻资讯删除	提示删除成功	与预期结果一致
点击搜索新闻资讯，输入存在的新闻资讯名	查找出新闻资讯	与预期结果一致
点击搜索新闻资讯，输入不存在的新闻资讯名	不显示新闻资讯	与预期结果一致

6.3 系统功能测试结果与评价

基于大数据技术的超市数据分析系统进行系统功能测试后，得出以下结果与评价。

系统功能测试表明系统能够稳定地运行，产生可靠的测试结果，能够重复执行测试用例，没有出现系统崩溃或不稳定的情况。

系统能够快速响应用户的查询请求，生成数据报告和推荐结果的速度较快，用户体验良好。

基于大数据技术的超市数据分析系统经过系统功能测试后表现良好，符合预期的功能需求和设计规范，具有较高的稳定性。

7. 结语

通过开发基于大数据技术的超市数据分析系统，我深刻体会到软件开发的完整流程。首先，在确定开发目标后，我进行了详细的需求分析，明确了系统所需的各项功能。接下来，我设计了系统的功能框架和数据库结构，包括实体和数据表的设计。随后，我实现了各个功能模块的详细界面，并进行了、主要功能测试。尽管在这个过程中遇到了各种挑战，但通过反复分析和深入思考，借助相关文献和解决方案，我成功地解决了这些问题，最终使基于大数据技术的超市数据分析系统顺利运行。

虽然该系统在功能上基本满足了用户的需求，但仍有许多需要改进的地方。在接下来的开发阶段，我计划进行以下改进：

用户界面设计：目前的操作页面虽然满足了简易操作的要求，但在多样化设计方面还有提升空间。我将考虑引入更多丰富的设计元素，使界面更加美观和用户友好。

安全性能优化：针对系统安全性能的增强，需要进一步优化系统的整体防护能力。具体而言，将要对程序退出的安全性进行加强，确保在退出过程中不存在数据泄露或系统不稳定的风险。同时，对系统的并发处理能力进行升级，以确保在高并发场景下系统能够保持稳定的运行状态。这些改进措施将共同提升系统的安全性能，确保在各种使用场景下，系统都能为用户提供安全、可靠的服务。

性能优化：在性能优化方面，将着重于对程序的数据结构和代码逻辑进行精细化调整。同时，致力于降低服务器资源的占用率，以实现资源的高效利用和成本的有效控制。这些优化措施将共同提升系统的整体性能，为用户提供更加流畅、高效的服务体验。

通过这些改进，我希望能够进一步提升基于大数据技术的超市数据分析系统的用户体验和性能，使其更加贴合实际需求。

参 考 文 献

[1]靳祥,王锋,魏巍. 结合随机抽样和改进Relief-F的高效特征选择算法 [J/OL]. 小型微型计算机系统, 1-11[2025-03-12]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/21.1106.TP.20250311.1600.006.html.

[2]王玉梅. 大数据技术背景下会计数据分析应用探索 [J]. 中国经贸导刊, 2025, (04): 148-150.

[3]董鑫宇,陈琪,杨志宇,等. 基于贝叶斯网络的随机森林优化填补算法 [J]. 海军军医大学学报, 2025, 46 (02): 253-257. DOI:10.16781/j.CN31-2187/R.20230333.

[4]王伯平,王邦平. 基于多模态财务大数据的智能分析预测模型 [J/OL]. 无线电通信技术, 1-11[2025-03-12]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/13.1099.TN.20250217.1555.004.html.

[5]郭慧. 基于Python的关键路径算法实现 [J]. 山西电子技术, 2025, (01): 76-79.

[6]石也牧. 例谈Python在概率论中的应用 [J]. 科学技术创新, 2025, (02): 117-121.

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[8]Lei L . A Probe Into the Mixed Teaching Reform of Python Language Programming [J]. Journal of Electronic Research and Application, 2024, 8 (6): 66-71.

[9]叶千豪. 基于数据强关联的FP-Growth算法研究与超市应用[D]. 哈尔滨商业大学, 2024. DOI:10.27787/d.cnki.ghrbs.2024.000119.

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[11]朱敏. 基于大数据的连锁超市营运管理模式创新研究 [J]. 活力, 2024, 42 (09): 175-177.

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[13]崔祥. 基于Java超市可视化管理系统设计 [J]. 网络安全技术与应用, 2023, (02): 45-46.

[14]陈曦. 基于Django的自助超市数据分析及可视化系统的开发与实现[D]. 首都经济贸易大学, 2020. DOI:10.27338/d.cnki.gsjmu.2020.000427.

[15]刘亚云. 连锁超市数据分析系统的开发与实现[D]. 首都经济贸易大学, 2019. DOI:10.27338/d.cnki.gsjmu.2019.001071.

致 谢 词

几年的求学生涯，在老师，朋友的全力支持下，我走得辛苦却也收获颇丰。在此论文即将付梓之际，我思绪万千，心情久久不能平静。从这篇论文写作开始到结束，一共耗时一个多月，在这一个多月中非常感谢我的指导老师给与我的指导和帮助，在我遇到问题时总是耐心的帮我理清解题思路，也通过这篇论文的撰写，让我对大学期间学习的专业知识进行了一次实践运用，同时也让我对于自己的知识储备有一个清醒的认知。由于本理论水平比较有限，论文中的有些观点以及对企业实力的归纳和阐述难免有疏漏和不足的地方，欢迎老师和专家们指正。

父母是我人生中的第一任老师，他们教我爱惜自己、教我为人处世、教我成长至今。他们用自己的人生来铺垫我成长的道路。大学时光里，岁月在他们的脸庞留下了一道又一道痕迹。他们的辛劳付出让我安静、无虑的走完我的求学之路。感谢他们的默默付出，让我手中的刻刀稳稳雕刻出我想要的模样！

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