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💖🔥作者主页：计算机毕设木哥🔥 💖
一、项目介绍
基于Spark的餐饮外卖平台数据分析系统是一套面向餐饮外卖行业的大数据分析解决方案，通过Hadoop分布式存储和Spark大数据处理技术对餐饮外卖平台的海量数据进行深度挖掘与分析。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django框架构建后端服务架构，前端使用Vue框架实现交互界面，通过Echarts可视化组件展示分析结果。该系统能够对餐饮外卖平台的商家经营状况、菜品销售情况、消费者行为模式、市场竞争态势以及平台运营效果进行全方位分析，涵盖商家分布地域分析、热门菜品排行分析、消费时间分布分析、价格竞争激烈度分析、平台商家增长趋势分析以及用户满意度综合评价等六大核心分析维度。通过对餐饮外卖数据的多维度分析处理，系统能够为平台运营方提供科学的决策支持，帮助商家优化经营策略，提升整体服务质量和用户体验。
选题背景
随着移动互联网技术的快速发展和消费习惯的转变，餐饮外卖行业已成为现代服务业的重要组成部分。各大外卖平台在激烈的市场竞争中积累了大量的用户订单数据、商家信息数据、菜品销售数据等多维度业务数据。这些数据蕴含着丰富的商业价值和市场洞察，但传统的数据处理方式已无法满足海量数据的分析需求。外卖平台面临着如何从庞大的数据资源中提取有价值信息的挑战，需要运用大数据技术来实现对业务数据的深度挖掘和智能分析。与此同时，餐饮外卖市场的快速发展也带来了商家经营决策难题、消费者需求多样化、平台运营优化等诸多问题，这些问题的解决都需要依托数据分析的支撑。在这样的行业背景下，构建一套基于大数据技术的餐饮外卖平台数据分析系统，对于推动行业数字化转型和提升整体运营效率具有重要的现实意义。
选题意义
本课题的研究意义主要体现在理论探索和实际应用两个层面。从理论角度来看，本系统将Spark大数据处理技术与餐饮外卖领域的业务场景相结合，探索了大数据技术在垂直行业应用中的技术实现路径，为相关领域的研究提供了一定的参考价值。从实际应用价值来说，该系统能够帮助外卖平台运营方更好地理解用户消费行为特征，识别热门菜品类型和消费时间规律，为精准营销和资源配置提供数据支撑。对于入驻商家而言，系统提供的商家竞争分析和菜品销售分析功能，可以帮助他们了解市场竞争环境，优化菜品定价策略，提高经营效益。对于消费者来说，通过对商家服务质量和菜品性价比的分析，间接促进了整个行业服务水平的提升。虽然本系统作为毕业设计项目，在功能完整性和数据规模方面还存在一定局限性，但其所采用的技术架构和分析思路，为今后开发更加完善的商业化数据分析平台奠定了基础，对于推动餐饮外卖行业的数据化运营具有积极意义。
二、视频展示
计算机毕设大数据方向：基于Spark+Hadoop的餐饮外卖平台数据分析系统【源码+文档+调试】
三、开发环境
- 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
- 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts
- 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda
- 可视化 工具 Echarts
四、系统展示
登录模块：
管理模块展示：
五、代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, regexp_extract, split, desc, asc, count, sum as spark_sum, avg, max as spark_max, min as spark_min, round as spark_round
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
import pandas as pd
import os
spark = SparkSession.builder.appName("餐饮外卖数据分析").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()
def analyze_merchant_distribution():
data_path = os.path.abspath("meishiinfo.csv")
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)
df = df.withColumn("城市", regexp_extract(col("shopname"), r"\(([^)]+)\)", 1))
df = df.filter(col("城市") != "")
city_stats = df.groupBy("城市").agg(
count("shopname").alias("商家数量"),
spark_round(avg(col("score").cast("double")), 2).alias("平均评分"),
spark_round(avg(col("monthsales").cast("int")), 2).alias("平均月销量"),
spark_round(avg(col("jiage").cast("double")), 2).alias("平均价格")
).orderBy(desc("商家数量"))
city_market_share = city_stats.withColumn("市场份额",
spark_round((col("商家数量") / city_stats.agg(spark_sum("商家数量")).collect()[0][0] * 100), 2))
result_df = city_market_share.select("城市", "商家数量", "市场份额", "平均评分", "平均月销量", "平均价格")
result_pandas = result_df.toPandas()
output_path = "merchant_distribution_analysis.csv"
result_pandas.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
return result_df
def analyze_popular_dishes():
data_path = os.path.abspath("meishiinfo.csv")
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)
df = df.withColumn("月销量", col("monthsales").cast("int"))
df = df.withColumn("价格", col("jiage").cast("double"))
df = df.withColumn("评分", col("score").cast("double"))
df = df.filter((col("月销量") > 0) & (col("价格") > 0))
dish_category = df.withColumn("菜品类型",
when(col("msname").contains("米饭") | col("msname").contains("面条") | col("msname").contains("粥"), "主食类")
.when(col("msname").contains("奶茶") | col("msname").contains("果汁") | col("msname").contains("咖啡"), "饮品类")
.when(col("msname").contains("蛋糕") | col("msname").contains("甜点") | col("msname").contains("冰淇淋"), "甜品类")
.when(col("msname").contains("汉堡") | col("msname").contains("薯条") | col("msname").contains("披萨"), "西式快餐")
.otherwise("中式菜品"))
popular_analysis = dish_category.groupBy("菜品类型").agg(
count("msname").alias("菜品总数"),
spark_round(spark_sum("月销量"), 2).alias("总销量"),
spark_round(avg("月销量"), 2).alias("平均月销量"),
spark_round(avg("价格"), 2).alias("平均价格"),
spark_round(avg("评分"), 2).alias("平均评分")
).orderBy(desc("总销量"))
popular_analysis = popular_analysis.withColumn("销量占比",
spark_round((col("总销量") / popular_analysis.agg(spark_sum("总销量")).collect()[0][0] * 100), 2))
popular_analysis = popular_analysis.withColumn("性价比指数",
spark_round((col("平均月销量") * col("平均评分") / col("平均价格")), 2))
result_df = popular_analysis.select("菜品类型", "菜品总数", "总销量", "销量占比", "平均月销量", "平均价格", "平均评分", "性价比指数")
result_pandas = result_df.toPandas()
output_path = "popular_dishes_analysis.csv"
result_pandas.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
return result_df
def analyze_user_satisfaction_clustering():
data_path = os.path.abspath("meishiinfo.csv")
df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)
df = df.withColumn("评分", col("score").cast("double"))
df = df.withColumn("价格", col("jiage").cast("double"))
df = df.withColumn("月销量", col("monthsales").cast("int"))
df = df.withColumn("起送价", col("qsprice").cast("double"))
df = df.withColumn("配送费", col("psprice").cast("double"))
df = df.filter((col("评分") > 0) & (col("价格") > 0) & (col("月销量") > 0))
feature_cols = ["评分", "价格", "月销量", "起送价", "配送费"]
assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
df_features = assembler.transform(df)
kmeans = KMeans(k=4, seed=42, featuresCol="features", predictionCol="用户体验类型")
model = kmeans.fit(df_features)
df_clustered = model.transform(df_features)
df_clustered = df_clustered.withColumn("体验类型描述",
when(col("用户体验类型") == 0, "高性价比型")
.when(col("用户体验类型") == 1, "优质服务型")
.when(col("用户体验类型") == 2, "经济实惠型")
.otherwise("标准服务型"))
cluster_analysis = df_clustered.groupBy("体验类型描述").agg(
count("shopname").alias("商家数量"),
spark_round(avg("评分"), 2).alias("平均评分"),
spark_round(avg("价格"), 2).alias("平均价格"),
spark_round(avg("月销量"), 2).alias("平均月销量"),
spark_round(avg("起送价"), 2).alias("平均起送价"),
spark_round(avg("配送费"), 2).alias("平均配送费")
).orderBy(desc("商家数量"))
cluster_analysis = cluster_analysis.withColumn("用户偏好度",
spark_round((col("平均评分") * col("平均月销量") / (col("平均价格") + col("平均配送费"))), 2))
result_df = cluster_analysis.select("体验类型描述", "商家数量", "平均评分", "平均价格", "平均月销量", "平均起送价", "平均配送费", "用户偏好度")
result_pandas = result_df.toPandas()
output_path = "user_satisfaction_clustering_analysis.csv"
result_pandas.to_csv(output_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
return result_df
六、项目文档展示
七、项目总结
基于Spark的餐饮外卖平台数据分析系统作为一个完整的大数据应用项目，体现了现代数据科学技术在垂直行业中的实际应用价值。该系统通过整合Hadoop分布式存储、Spark大数据处理、Python后端开发以及Vue前端展示等技术栈，构建了一套面向餐饮外卖行业的数据分析解决方案。系统涵盖了从数据采集、预处理、分析挖掘到可视化展示的完整流程，实现了商家经营分析、菜品销售分析、消费行为分析、市场竞争分析、平台运营分析和用户体验分析等六大核心功能模块。通过对餐饮外卖平台海量业务数据的深度挖掘，系统能够为平台运营方提供商家分布地域洞察、热门菜品趋势预测、用户消费行为画像等有价值的分析结果，帮助业务决策者制定更加科学的运营策略。虽然作为毕业设计项目，该系统在数据规模和功能复杂度方面还有提升空间，但其所采用的技术架构设计思路和业务分析逻辑为今后的商业化应用奠定了坚实基础，对于推动餐饮外卖行业数字化转型具有一定的参考意义。
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