基于Hadoop+Spark的商店购物趋势分析与可视化系统技术实现

🍊作者：计算机毕设匠心工作室

🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。

擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。

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这里写目录标题

• 基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-功能介绍
• 基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-选题背景意义
• 基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-技术选型
• 基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-视频展示
• 基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-图片展示
• 基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-代码展示
• 基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-结语

基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-功能介绍

基于Hadoop+Spark的商店购物趋势分析与可视化系统是一个集大数据处理、深度分析与可视化展示于一体的综合性数据分析平台。该系统充分利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)进行海量购物数据的存储管理，通过Spark引擎实现对商店交易数据的高效并行计算和实时分析处理。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django框架构建稳定的后端服务架构，前端运用Vue.js配合ElementUI组件库和Echarts图表库，打造直观友好的数据可视化界面。系统核心功能涵盖四大分析维度：用户画像维度分析深入挖掘顾客的性别、年龄、地理分布等基本特征；销售业绩维度分析全面评估商品品类表现、热销商品排行及季节性销售趋势；消费行为偏好维度分析揭示不同群体的购物偏好和促销敏感度；客户价值满意度维度分析通过评分分析和聚类算法实现精准的客户分群。系统整体实现了17个具体分析任务，每个分析结果都能生成独立的CSV数据文件并通过Echarts进行多样化的图表展示，为商家决策提供全方位的数据支撑。

基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-选题背景意义

选题背景

随着零售行业数字化转型的不断深入，商店购物数据呈现出爆发式增长态势，传统的数据分析方法已经难以满足海量数据处理的实际需求。现代商业环境中，顾客的购物行为变得越来越复杂多样，消费偏好呈现出明显的个性化和差异化特征，这就要求商家必须从大量的交易数据中挖掘出有价值的商业洞察。然而，许多中小型商店仍然停留在简单的销售统计阶段，缺乏对顾客购物趋势的深度分析能力，无法准确把握市场变化规律和消费者需求演变趋势。同时，现有的数据分析工具往往存在处理效率低下、分析维度单一、可视化效果不佳等问题，难以为商家提供及时准确的决策依据。在这样的背景下，构建一个基于大数据技术的商店购物趋势分析系统显得尤为重要和迫切。

选题意义

本课题的研究具有较为显著的理论价值和实践意义。从理论层面来看，该系统将大数据处理技术与商业数据分析相结合，为零售行业的数据挖掘提供了一种相对完整的技术解决方案，有助于推动大数据技术在传统零售领域的应用和发展。从实践角度而言，系统能够帮助商家更好地理解顾客购物行为，通过多维度的数据分析发现潜在的商业机会和经营优化空间。商家可以根据系统提供的用户画像分析结果制定更加精准的营销策略，通过销售趋势分析优化商品结构和库存管理，利用消费偏好分析提升客户满意度和忠诚度。此外，系统的可视化功能使得复杂的数据分析结果能够以直观的图表形式呈现，降低了数据解读的门槛，便于管理人员快速理解和应用分析结果。虽然这只是一个毕业设计项目，但它为实际的商业数据分析提供了一个可行的技术参考，对提升零售行业的数据分析能力具有一定的促进作用。

基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-技术选型

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）

开发语言：Python+Java（两个版本都支持）

后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）

前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery

详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy

数据库：MySQL

基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-视频展示

基于Hadoop+Spark的商店购物趋势分析与可视化系统技术实现

基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-图片展示

基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, sum as spark_sum, avg, desc, when, collect_list
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
import pandas as pd
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json

spark = SparkSession.builder.appName("ShoppingTrendsAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()

def user_profile_analysis(request):
    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/shopping_trends.csv")
    gender_stats = df.groupBy("Gender").agg(count("Customer ID").alias("customer_count"), spark_sum("Purchase Amount").alias("total_amount")).collect()
    age_groups = df.withColumn("age_group", when(col("Age") <= 25, "Youth").when(col("Age") <= 40, "Adult").when(col("Age") <= 60, "Middle").otherwise("Senior"))
    age_stats = age_groups.groupBy("age_group").agg(count("Customer ID").alias("customer_count"), spark_sum("Purchase Amount").alias("total_amount")).collect()
    location_stats = df.groupBy("Location").agg(count("Customer ID").alias("customer_count")).orderBy(desc("customer_count")).limit(10).collect()
    subscription_stats = df.groupBy("Subscription Status").agg(count("Customer ID").alias("customer_count"), spark_sum("Purchase Amount").alias("total_amount"), avg("Purchase Amount").alias("avg_amount")).collect()
    location_age = df.groupBy("Location").agg(avg("Age").alias("avg_age")).orderBy(desc("avg_age")).collect()
    result_data = {"gender_analysis": [{"gender": row["Gender"], "count": row["customer_count"], "total": row["total_amount"]} for row in gender_stats], "age_analysis": [{"age_group": row["age_group"], "count": row["customer_count"], "total": row["total_amount"]} for row in age_stats], "location_analysis": [{"location": row["Location"], "count": row["customer_count"]} for row in location_stats], "subscription_analysis": [{"status": row["Subscription Status"], "count": row["customer_count"], "total": row["total_amount"], "average": row["avg_amount"]} for row in subscription_stats], "location_age_analysis": [{"location": row["Location"], "avg_age": row["avg_age"]} for row in location_age]}
    pandas_df = pd.DataFrame(result_data["gender_analysis"])
    pandas_df.to_csv("user_profile_analysis.csv", index=False)
    return JsonResponse(result_data)

def sales_performance_analysis(request):
    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/shopping_trends.csv")
    category_sales = df.groupBy("Category").agg(spark_sum("Purchase Amount").alias("total_sales"), count("Customer ID").alias("sales_count")).orderBy(desc("total_sales")).collect()
    top_items = df.groupBy("Item Purchased").agg(spark_sum("Purchase Amount").alias("total_sales")).orderBy(desc("total_sales")).limit(10).collect()
    seasonal_sales = df.groupBy("Season").agg(spark_sum("Purchase Amount").alias("total_sales")).orderBy(desc("total_sales")).collect()
    location_sales = df.groupBy("Location").agg(spark_sum("Purchase Amount").alias("total_sales")).orderBy(desc("total_sales")).limit(15).collect()
    total_sales = df.agg(spark_sum("Purchase Amount").alias("grand_total")).collect()[0]["grand_total"]
    location_contribution = df.groupBy("Location").agg(spark_sum("Purchase Amount").alias("total_sales")).withColumn("contribution_rate", col("total_sales") / total_sales * 100).orderBy(desc("contribution_rate")).collect()
    monthly_trend = df.groupBy("Season").agg(spark_sum("Purchase Amount").alias("monthly_sales"), count("Customer ID").alias("order_count")).orderBy("Season").collect()
    result_data = {"category_performance": [{"category": row["Category"], "total_sales": row["total_sales"], "sales_count": row["sales_count"]} for row in category_sales], "top_items": [{"item": row["Item Purchased"], "total_sales": row["total_sales"]} for row in top_items], "seasonal_trends": [{"season": row["Season"], "total_sales": row["total_sales"]} for row in seasonal_sales], "location_contribution": [{"location": row["Location"], "total_sales": row["total_sales"], "contribution_rate": row["contribution_rate"]} for row in location_contribution], "monthly_analysis": [{"season": row["Season"], "sales": row["monthly_sales"], "orders": row["order_count"]} for row in monthly_trend]}
    pandas_df = pd.DataFrame(result_data["category_performance"])
    pandas_df.to_csv("sales_performance_analysis.csv", index=False)
    return JsonResponse(result_data)

def customer_clustering_analysis(request):
    df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("hdfs://localhost:9000/shopping_trends.csv")
    customer_features = df.groupBy("Customer ID").agg(avg("Age").alias("avg_age"), spark_sum("Purchase Amount").alias("total_spent"), count("Customer ID").alias("purchase_frequency")).collect()
    features_df = spark.createDataFrame(customer_features)
    assembler = VectorAssembler(inputCols=["avg_age", "total_spent", "purchase_frequency"], outputCol="features")
    feature_vector = assembler.transform(features_df)
    kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="cluster")
    model = kmeans.fit(feature_vector)
    clustered_data = model.transform(feature_vector)
    cluster_summary = clustered_data.groupBy("cluster").agg(count("Customer ID").alias("customer_count"), avg("avg_age").alias("avg_age"), avg("total_spent").alias("avg_spent"), avg("purchase_frequency").alias("avg_frequency")).collect()
    satisfaction_analysis = df.groupBy("Review Rating").agg(count("Customer ID").alias("rating_count")).orderBy("Review Rating").collect()
    category_satisfaction = df.groupBy("Category").agg(avg("Review Rating").alias("avg_rating")).orderBy(desc("avg_rating")).collect()
    high_value_customers = clustered_data.filter(col("total_spent") > 100).select("Customer ID", "total_spent", "cluster").orderBy(desc("total_spent")).limit(20).collect()
    result_data = {"cluster_summary": [{"cluster": row["cluster"], "count": row["customer_count"], "avg_age": row["avg_age"], "avg_spent": row["avg_spent"], "avg_frequency": row["avg_frequency"]} for row in cluster_summary], "satisfaction_distribution": [{"rating": row["Review Rating"], "count": row["rating_count"]} for row in satisfaction_analysis], "category_satisfaction": [{"category": row["Category"], "avg_rating": row["avg_rating"]} for row in category_satisfaction], "high_value_customers": [{"customer_id": row["Customer ID"], "total_spent": row["total_spent"], "cluster": row["cluster"]} for row in high_value_customers]}
    pandas_df = pd.DataFrame(result_data["cluster_summary"])
    pandas_df.to_csv("customer_clustering_analysis.csv", index=False)
    return JsonResponse(result_data)

基于大数据的商店购物趋势分析与可视化系统-结语

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