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大众点评美食数据分析与可视化系统-简介
本系统构建于Hadoop生态之上，利用Spark作为核心计算引擎，旨在高效处理和分析海量的美食数据。系统后端采用Python语言及Django框架进行开发，负责业务逻辑处理与API接口提供。数据处理方面，系统首先通过Spark SQL对存储于HDFS的大众点评原始数据进行清洗、转换和预处理，利用Pandas与NumPy库进行复杂的数据整理与计算。核心功能模块包括餐厅地理分布与区域特征分析，系统能够从地址字段中智能提取区域信息，结合Spark的分布式计算能力，快速统计各区域的餐厅密度、消费水平及评分情况，并通过热力图、柱状图等形式进行可视化呈现。在消费者偏好分析层面，系统对主营菜系与评论数据进行关联分析，挖掘不同菜系的受欢迎程度，并构建性价比指标识别高价值餐厅。同时，系统还建立了餐厅质量评价体系，通过K-means聚类算法对高评分餐厅进行特征画像，并分析各评分维度间的相关性，为理解餐厅经营状况提供了多角度的数据洞察。前端界面则基于Vue框架，结合ElementUI组件库与Echarts图表库，实现了动态、交互式的数据可视化效果，为用户提供了直观且友好的分析结果展示平台。
大众点评美食数据分析与可视化系统-技术
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
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
随着互联网餐饮平台的兴起，大众点评这类应用积累了海量的用户行为数据，涵盖了餐厅信息、用户评论、消费水平等多个维度。这些数据背后隐藏着丰富的商业价值和消费趋势，但同时也带来了信息过载的问题。对于普通消费者而言，如何在成千上万的餐厅中快速找到符合自己口味和预算的选项，成了一个不小的挑战。对于餐饮从业者或投资者来说，想要了解某个区域的餐饮市场竞争格局、消费者偏好以及潜在的商业机会，单纯依靠经验判断已远远不够。因此，开发一个能够有效整合并分析这些海量餐饮数据的系统，将杂乱的信息转化为直观的洞察，具有非常现实的迫切性。本课题正是在这样的背景下提出的，希望通过大数据技术手段，为餐饮市场的参与者提供一个数据驱动的决策参考工具。
选题意义
本课题的意义主要体现在以下几个方面。从技术实践角度看，它为计算机专业的学生提供了一个综合运用大数据技术的完整项目案例。通过本系统的开发，能够深入理解和实践Hadoop分布式存储、Spark内存计算、数据可视化等核心技术，将课堂上学到的理论知识与实际项目相结合，有效提升工程实践能力和问题解决能力。从应用价值层面看，系统分析结果对消费者和商家都具有一定的参考价值。消费者可以通过系统直观地了解各区域的餐饮特色和消费水平，辅助自己做出更明智的消费决策。商家则可以利用系统提供的区域竞争分析、菜系受欢迎度等信息，为自己的店铺选址、菜单调整和经营策略提供数据支持。当然，作为一个毕业设计项目，其分析深度和模型精度还有很大的提升空间，但它作为一个基础的数据分析框架，展示了大数据在垂直领域应用的潜力，为后续更深入的研究奠定了良好的基础。
大众点评美食数据分析与可视化系统-视频展示
基于Spark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
frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,split,count,avg,sumas_sum,when,regexp_extractfrompyspark.sql.typesimportFloatType spark=SparkSession.builder.appName("DianpingAnalysis").getOrCreate()# 核心功能1: 区域餐厅密度分析defanalyze_regional_density(df):# 使用正则表达式从地址中提取区级信息，如“朝阳区”df_region=df.withColumn("region",regexp_extract(col("address"),"(.*?区|.*?县)",1))# 按区域分组并统计餐厅数量density_df=df_region.groupBy("region").agg(count("shop_id").alias("restaurant_count"))# 按餐厅数量降序排列，找出最密集的区域result_df=density_df.orderBy(col("restaurant_count").desc())returnresult_df# 核心功能2: 高性价比餐厅特征分析defanalyze_cost_effectiveness(df):# 定义一个简单的性价比指标：(口味+环境+服务)评分 / 人均消费# 需要处理人均消费为0或空值的情况，避免除零错误df=df.filter((col("avg_price")>0)&(col("detail_rating").isNotNull()))# 假设detail_rating是一个结构体类型，包含taste, environment, service# 这里简化处理，假设可以直接获取总分或平均分df_with_ratio=df.withColumn("cost_effectiveness",(col("detail_rating.taste")+col("detail_rating.environment")+col("detail_rating.service"))/col("avg_price"))# 筛选出性价比高的餐厅，例如指标大于某个阈值high_value_df=df_with_ratio.filter(col("cost_effectiveness")>0.5)# 选择关键信息并按性价比指标降序排列result_df=high_value_df.select("shop_name","main_cuisine","avg_price","cost_effectiveness").orderBy(col("cost_effectiveness").desc())returnresult_df# 核心功能3: 菜系受欢迎度分析defanalyze_cuisine_popularity(df):# 过滤掉菜系信息为空的记录df_cuisine=df.filter(col("main_cuisine").isNotNull())# 按主营菜系分组，计算总评论数和平均评论数popularity_df=df_cuisine.groupBy("main_cuisine").agg(_sum("review_count").alias("total_reviews"),avg("review_count").alias("avg_reviews_per_shop"))# 按总评论数降序排列，总评论数越高通常代表越受欢迎result_df=popularity_df.orderBy(col("total_reviews").desc())returnresult_df大众点评美食数据分析与可视化系统-结语
本项目基本完成了基于Spark的美食数据分析与可视化系统的设计，实现了从数据采集、处理到展示的完整流程。但系统仍存在可优化之处，如数据源可进一步扩充，分析模型可以更加复杂。未来可以引入实时数据流处理，让分析结果更具时效性，为用户提供更精准的洞察。
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