【计算机毕设选题】基于Hadoop的大众点评美食数据分析系统，Python+Spark大数据处理 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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大众点评美食数据分析与可视化系统-简介

本系统是基于Hadoop大数据技术栈构建的大众点评美食数据分析与可视化平台，旨在处理海量的餐饮信息。系统后端采用Python语言及Django框架进行业务逻辑开发，核心数据处理依托于Hadoop的HDFS进行分布式存储，并利用Spark计算引擎进行高效的数据清洗、转换与分析。我们运用Spark SQL对结构化数据进行查询，结合Pandas与NumPy库进行复杂的数据运算与特征工程。前端界面则由Vue框架结合ElementUI组件库构建，通过Echarts将分析结果以丰富的图表形式进行动态可视化展示。系统功能全面，覆盖了餐厅地理分布与区域特征分析，能够直观展示各区域的餐厅密度、消费水平及评分情况；深入进行餐厅特征与消费者偏好分析，挖掘菜系受欢迎度与高性价比餐厅；构建餐厅质量评价体系，通过多维度评分相关性分析与聚类算法评估餐厅质量；最后开展餐饮市场趋势与商业价值分析，为餐饮业的选址、经营与投资提供数据驱动的决策支持。

大众点评美食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

大众点评美食数据分析与可视化系统-背景

选题背景 随着互联网经济的蓬勃发展，线上餐饮平台已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，像大众点评这类平台积累了海量的用户评论、餐厅信息、消费数据等。这些数据背后隐藏着消费者的真实偏好、餐饮市场的竞争格局以及城市商业的活力图景。对于普通消费者而言，面对纷繁复杂的餐厅信息，如何快速做出满意的选择成为一个难题；对于餐饮经营者和投资者来说，如何从海量数据中洞察市场先机、优化经营策略、降低投资风险，是他们在激烈竞争中脱颖而出的关键。因此，如何有效利用这些数据资产，将其转化为有价值的商业洞察，成为了一个具有现实意义的课题，这也为本系统的开发提供了实际的需求背景。

选题意义 本课题的意义在于，它尝试运用大数据技术为餐饮行业的数据分析提供一个切实可行的解决方案。从消费者的角度看，系统能够将零散的评论和评分信息整合成直观的排行榜、区域美食地图等，极大地简化了信息筛选过程，帮助用户更高效地找到心仪的餐厅，提升了消费体验。从餐饮经营者或潜在投资者的角度看，系统提供的区域竞争强度分析、菜系受欢迎度趋势、高性价比餐厅特征等分析结果，可以为他们的店铺选址、菜单调整、价格定位等商业决策提供一些客观的数据参考，具有一定的辅助价值。总的来说，这个项目不仅是一次对大数据技术综合应用的实践，也希望能为连接数据与实际应用场景提供一个有价值的案例。

大众点评美食数据分析与可视化系统-视频展示

基于Hadoop的大众点评美食数据分析与可视化系统 毕业设计

大众点评美食数据分析与可视化系统-图片展示

大众点评美食数据分析与可视化系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, split, explode, when, isnan, isnull
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DianpingAnalysis").getOrCreate()

# 核心功能1：区域餐厅密度分析
def get_region_density(df):
# 假设df已加载，包含'region'字段
region_count_df = df.groupBy("region").agg(count("shop_id").alias("restaurant_count"))
# 转换为Python字典以便返回
result = region_count_df.orderBy(col("restaurant_count").desc()).collect()
return [{"region": row["region"], "count": row["restaurant_count"]} for row in result]

# 核心功能2：高性价比餐厅特征分析
def get_cost_effective_restaurants(df):
# 计算性价比指标：评分/人均消费，处理空值和0值
df_with_ratio = df.withColumn("cost_effective_ratio",
when((col("avg_price") > 0) & (col("detail_rating") > 0),
col("detail_rating") / col("avg_price")).otherwise(None))
# 过滤掉无效数据并排序
effective_df = df_with_ratio.filter(col("cost_effective_ratio").isNotNull()).orderBy(col("cost_effective_ratio").desc())
# 获取前20个高性价比餐厅
result = effective_df.select("shop_name", "main_cuisine", "avg_price", "detail_rating", "cost_effective_ratio").limit(20).collect()
return [{"name": row["shop_name"], "cuisine": row["main_cuisine"], "price": row["avg_price"], "rating": row["detail_rating"]} for row in result]

# 核心功能3：热门推荐菜品分析
def get_popular_dishes(df):
# 假设df包含'recommended_dishes'字段，菜品用分号隔开
# 将菜品字符串分割成数组，然后展开成多行
exploded_dishes_df = df.withColumn("dish", explode(split(col("recommended_dishes"), ";")))
# 过滤掉空的菜品名
cleaned_dishes_df = exploded_dishes_df.filter((col("dish") != "") & col("dish").isNotNull())
# 按菜品名分组计数
dish_count_df = cleaned_dishes_df.groupBy("dish").agg(count("*").alias("popularity"))
# 按热度排序并获取前30
result = dish_count_df.orderBy(col("popularity").desc()).limit(30).collect()
return [{"dish": row["dish"], "popularity": row["popularity"]} for row in result]

大众点评美食数据分析与可视化系统-结语

本项目成功实现了基于Hadoop的大众点评美食数据分析与可视化，验证了大数据技术在餐饮领域的应用价值。系统完成了从数据采集、处理到分析展示的全流程，虽然仍有优化空间，但已能提供有效的洞察。未来可引入更复杂的算法模型，或融合多源数据，进一步提升分析的深度与广度，使其更具实用意义。

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