注意：该项目只展示部分功能

1.开发环境

发语言：python
采用技术：Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

随着饮品市场的蓬勃发展，各类饮品品牌层出不穷，市场竞争日益激烈。从街头巷尾的奶茶店到高端咖啡连锁，饮品行业已成为人们日常消费的重要组成部分。然而，对于饮品品牌而言，了解市场动态、把握消费者需求、优化门店布局等都是至关重要的。传统的市场调研方法往往耗时费力且数据不够精准，难以满足快速变化的市场需求。在这种背景下，利用大数据技术对饮品门店数据进行分析，能够为品牌提供更科学、更高效的决策支持。通过构建一个基于大数据与Spark的饮品门店数据可视化分析系统，可以整合海量的市场数据，实现对品牌市场竞争力、品类市场格局、价格区间与市场定位等多维度的深度分析，为饮品行业的从业者和研究者提供有力的工具。

本课题的意义在于为饮品行业提供一个高效、精准的数据分析工具。通过大数据技术，系统能够快速处理和分析大量的饮品门店数据，帮助品牌更好地理解市场趋势和消费者行为。这对于饮品品牌制定市场策略、优化产品定位、提升竞争力具有重要的实际意义。同时，基于大数据与Spark的饮品门店数据可视化分析系统也为计算机专业的学生提供了一个实践大数据技术的平台，有助于提升学生在数据分析、可视化和系统开发等方面的能力。系统生成的可视化报告能够直观地展示市场数据，便于决策者快速把握市场动态，从而做出更明智的决策。虽然这只是一个毕业设计项目，但它在实际应用中具有一定的参考价值，为未来进一步的研究和开发奠定了基础。

基于大数据与Spark的饮品门店数据可视化分析系统是一个专为计算机专业学生设计的毕业设计项目，旨在通过大数据技术和 Python 框架，对全国饮品门店的数据进行深度挖掘和可视化展示。本系统涵盖了品牌市场竞争力分析、饮品品类市场格局分析、价格区间与市场定位分析以及品牌发展潜力与聚类分析等多个维度。通过对品牌门店数量、平均价格、品类分布、价格带等多个关键指标的统计与分析，结合大数据处理框架如 Spark 和 Hadoop，以及可视化工具 Echarts，系统能够直观地呈现全国饮品市场的宏观态势和微观细节。无论是分析品牌在全国范围内的市场表现，还是探究不同品类饮品的市场占有率，亦或是通过聚类分析发现品牌的发展模式，本系统都能为用户提供全面且深入的数据支持，是计算机专业学生完成毕业设计、提升实战能力的加分利器。

3 系统展示

3.1 大屏页面

大屏上.png

大屏下.png

3.2 分析页面

关联分析.png

规模分析.png

竞争力分析.png

竞争力分析2.png

市场分析.png

3.3 基础页面

数据管理.png

5 部分功能代码

# 初始化 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("NationalDrinkStoreDataVisualization").getOrCreate()

# 假设数据已经加载到 DataFrame 中，字段包括：name, store_count, avg_price, type
df = spark.read.csv("path/to/drink_store_data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 核心功能 1：全国饮品品牌门店数量Top 10排行
top_10_store_count_df = df.select("name", "store_count").orderBy(col("store_count").desc()).limit(10)
top_10_store_count_df.show()

# 核心功能 2：饮品品牌命名云图分析
def chinese_word_segmentation(text):
    return list(jieba.cut(text))
chinese_word_segmentation_udf = udf(chinese_word_segmentation, ArrayType(StringType()))
df_with_words = df.withColumn("words", chinese_word_segmentation_udf(col("name")))
words_df = df_with_words.select(explode(col("words")).alias("word"))
word_counts_df = words_df.groupBy("word").count().orderBy(col("count").desc())
word_counts_df.show()

# 核心功能 3：基于价格和规模的品牌K-Means聚类
assembler = VectorAssembler(inputCols=["avg_price", "store_count"], outputCol="features")
assembled_data = assembler.transform(df)
kmeans = KMeans(k=4, seed=1)
model = kmeans.fit(assembled_data)
predictions = model.transform(assembled_data)
predictions.select("name", "avg_price", "store_count", "prediction").show()

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希望和大家多多交流

大数据实战项目-基于大数据与Spark的饮品门店数据可视化分析系统的设计与实现-python饮料数据分析可视化系统