【计算机毕设选题】基于Hadoop+Spark上海餐饮数据分析系统源码 毕业设计 选题推荐 毕设选题 数据分析 机器学习 数据挖掘

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上海餐饮数据分析与可视化系统-简介

本系统“基于Hadoop+Spark的上海餐饮数据分析与可视化系统”旨在构建一个完整的大数据处理与应用平台。系统技术核心采用Hadoop生态进行海量餐饮数据的分布式存储，并利用Spark计算引擎进行高效的数据清洗、转换与分析处理。后端开发选用Python语言及其主流Web框架Django，负责业务逻辑实现与API接口开发，方便前端调用。前端界面则基于Vue.js框架，结合ElementUI组件库与Echarts可视化图表库，为用户呈现直观、动态且可交互的数据分析结果。系统功能设计全面，涵盖了上海餐饮市场的宏观格局分析、店铺质量与口碑的多维度评估、消费者行为与价格偏好洞察、基于地理位置的空间分布特征探索，以及运用K-Means算法对餐厅进行客群画像与市场细分。整个系统将原始的餐饮数据，通过大数据技术栈的层层加工，最终转化为具有商业参考价值的可视化报告和决策支持信息。

上海餐饮数据分析与可视化系统-技术

开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 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

上海餐饮数据分析与可视化系统-背景

选题背景 上海作为国际化大都市，其餐饮行业呈现出高度繁荣与激烈竞争并存的态势。数以万计的餐厅遍布城市各个角落，从街头小吃到高端料理，品类繁多，消费者的选择空间极大。对于经营者而言，如何在饱和的市场中精准定位、优化经营策略成为一大难题；对于消费者来说，如何从海量信息中快速筛选出符合口味与预算的餐厅也并非易事。与此同时，各大点评平台积累了海量的用户评价、评分、消费数据，这些数据背后隐藏着市场的真实动态和消费者的潜在偏好。然而，这些数据往往是零散且非结构化的，难以直接利用。因此，开发一个能够系统性地收集、处理并分析这些数据的系统，对于理解上海餐饮市场的全貌具有重要的现实需求。

选题意义 本课题的意义首先体现在技术应用层面，它为计算机专业的学生提供了一个综合运用Hadoop、Spark、Django等前沿技术的实践机会，完整地走了一遍从数据存储、计算处理到Web应用开发的全流程，能有效提升工程实践与问题解决能力。其次，从实际应用价值来看，本系统能够将复杂的数据转化为直观的图表和结论，为餐饮从业者提供选址参考、竞品分析和经营优化的数据支持，也能为消费者提供更科学的就餐决策依据。虽然作为一个毕业设计，其分析深度和模型精度有限，但它构建了一个可扩展的分析框架，为后续更深入的商业智能研究奠定了基础，具有一定的示范作用和实用价值。

上海餐饮数据分析与可视化系统-视频展示

基于Hadoop+Spark的上海餐饮数据分析与可视化系统

上海餐饮数据分析与可视化系统-图片展示

上海餐饮数据分析与可视化系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("RestaurantAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://…/shanghai_restaurants.csv", header=True, inferSchema=True)
# 功能1: 各行政区餐饮店铺数量与占比分析
district_count = df.filter(F.col("行政区").isNotNull()).groupBy("行政区").agg(F.count("*").alias("店铺数量"))
total_count = district_count.agg(F.sum("店铺数量").alias("总数")).collect()[0]["总数"]
district_analysis = district_count.withColumn("占比", F.format_number(F.col("店铺数量") / total_count * 100, 2)).orderBy(F.desc("店铺数量"))
district_analysis.write.csv("hdfs://…/output/district_analysis", mode="overwrite", header=True)
# 功能2: 各行政区高口碑餐厅加权排名Top10
weighted_df = df.withColumn("点评数_log", F.log1p(F.col("点评数")))
weighted_df = weighted_df.withColumn("综合得分", (F.col("口味") + F.col("环境") + F.col("服务")) / 3 * F.col("点评数_log"))
window_spec = F.Window.partitionBy("行政区").orderBy(F.desc("综合得分"))
top10_restaurants = weighted_df.withColumn("rank", F.rank().over(window_spec)).filter(F.col("rank") <= 10)
top10_restaurants.select("行政区", "店名", "综合得分", "口味", "环境", "服务").write.csv("hdfs://…/output/top10_restaurants", mode="overwrite", header=True)
# 功能3: 基于K-Means算法的餐厅综合画像聚类
feature_cols = ["口味", "环境", "服务", "人均消费", "点评数"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
data_for_clustering = assembler.transform(df.na.drop(subset=feature_cols))
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=5, seed=42)
model = kmeans.fit(data_for_clustering)
clustered_data = model.transform(data_for_clustering)
clustered_data.select("店名", "行政区", "类别", *feature_cols, "cluster").write.csv("hdfs://…/output/clustered_restaurants", mode="overwrite", header=True)

上海餐饮数据分析与可视化系统-结语

至此，基于Hadoop+Spark的上海餐饮数据分析与可视化系统已基本完成。系统实现了从数据采集、处理到前端展示的完整链路，虽然仍有优化空间，但希望能为正在做毕设的同学提供一个清晰的大数据项目思路，感谢大家的观看。

如果这个视频对你的毕设选题和开发有帮助，别忘了给我一个一键三连支持一下！大家正在做什么方向的毕设呢？或者对大数据分析有什么疑问，都欢迎在评论区留言交流，我们一起进步！

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