【有源码】基于python+spark的餐饮外卖平台综合分析系统-基于Hadoop生态的外卖平台数据治理与分析系统

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

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

随着移动互联网技术的快速发展和消费者生活方式的转变，餐饮外卖行业呈现爆发式增长态势，平台每日产生海量的交易数据、用户行为数据和商家运营数据。然而，传统的数据处理方式难以应对如此庞大的数据规模，无法充分挖掘数据背后的商业价值。本系统基于Python、Spark、Hadoop等大数据技术构建餐饮外卖平台数据分析系统，通过对菜品信息、商家经营、消费行为等多维度数据的深度分析，为平台运营决策、商家经营优化、用户体验提升提供科学的数据支撑，具有重要的商业价值和实践意义。

系统构建了六大核心分析模块：商家经营分析模块通过地域分布、品牌竞争力、评分等级、配送政策等维度全面评估商家经营状况；菜品销售分析模块基于热门菜品排行、价格区间分布、菜品类型偏好等指标深入洞察产品销售规律；消费行为分析模块从时间分布、消费金额、季节趋势、价格敏感度等角度刻画用户消费特征；市场竞争分析模块通过价格竞争、市场份额、品类竞争强度等指标评估市场竞争态势；平台运营分析模块监控商家增长趋势、菜品丰富度、服务质量变化等运营关键指标；用户体验分析模块运用聚类算法和关联规则挖掘技术，综合评价用户满意度并识别用户选择偏好模式。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于python+spark的餐饮外卖平台数据分析系统源码 ！！！请点击这里查看功能演示！！！

3.2 大屏页面

3.3 分析页面

3.4 基础页面

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5 部分功能代码

    spark = SparkSession.builder \.appName("UserSatisfactionClustering") \.config("spark.sql.adaptive.enabled", "true") \.config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true") \.getOrCreate()try:# 获取数据集绝对路径，避免相对路径错误current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))data_path = os.path.join(current_dir, "data", "meishiinfo.csv")# 读取原始数据print("正在读取餐饮外卖数据...")df = spark.read.csv(data_path, header=True, inferSchema=False)# 数据预处理：类型转换和异常值处理print("开始数据预处理...")processed_df = df.select(col("shopname"),# 评分转换为浮点型，异常值处理为0when(col("score").rlike("^[0-9]+(\\.[0-9]+)?$"), col("score").cast(FloatType())).otherwise(0.0).alias("score"),# 价格转换为浮点型，异常值处理为0when(col("jiage").rlike("^[0-9]+(\\.[0-9]+)?$"), col("jiage").cast(FloatType())).otherwise(0.0).alias("price"),# 月销量转换为整型，异常值处理为0when(col("monthsales").rlike("^[0-9]+$"), col("monthsales").cast(IntegerType())).otherwise(0).alias("monthly_sales")).filter(# 过滤掉评分、价格、销量为0的异常数据(col("score") > 0) & (col("price") > 0) & (col("monthly_sales") > 0))# 按商家聚合数据，计算平均指标print("按商家聚合数据，计算综合指标...")shop_metrics = processed_df.groupBy("shopname").agg(spark_round(avg("score"), 2).alias("avg_score"),           # 平均评分spark_round(avg("price"), 2).alias("avg_price"),           # 平均价格  spark_round(sum("monthly_sales"), 2).alias("total_sales"),  # 总销量count("*").alias("dish_count")                             # 菜品数量).filter(# 过滤至少有3个菜品的商家，确保数据代表性col("dish_count") >= 3)# 计算衍生指标：销售效率和性价比指数enhanced_metrics = shop_metrics.withColumn("sales_efficiency", spark_round(col("total_sales") / col("dish_count"), 2)  # 平均每菜品销量).withColumn("value_index",spark_round((col("avg_score") * col("total_sales")) / col("avg_price"), 2)  # 性价比指数)# 特征工程：准备聚类特征向量print("准备聚类特征向量...")feature_cols = ["avg_score", "avg_price", "total_sales", "sales_efficiency", "value_index"]# 使用VectorAssembler组合特征assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_cols,outputCol="features")feature_df = assembler.transform(enhanced_metrics)# 特征标准化，消除不同量纲的影响print("进行特征标准化...")scaler = StandardScaler(inputCol="features",outputCol="scaled_features",withStd=True,withMean=True)scaler_model = scaler.fit(feature_df)scaled_df = scaler_model.transform(feature_df)# 确定最佳聚类数量：使用肘部法则print("确定最佳聚类数量...")silhouette_scores = []k_values = range(2, 8)  # 测试2-7个聚类for k in k_values:kmeans = KMeans(featuresCol="scaled_features",predictionCol="prediction", k=k,seed=42,maxIter=100)model = kmeans.fit(scaled_df)predictions = model.transform(scaled_df)# 计算轮廓系数评估聚类质量evaluator = ClusteringEvaluator(featuresCol="scaled_features",predictionCol="prediction")silhouette = evaluator.evaluate(predictions)silhouette_scores.append(silhouette)print(f"K={k}, 轮廓系数={silhouette:.4f}")# 选择轮廓系数最高的K值optimal_k = k_values[silhouette_scores.index(max(silhouette_scores))]print(f"选择最佳聚类数量: K={optimal_k}")# 执行K-means聚类print(f"执行K-means聚类分析，K={optimal_k}...")kmeans = KMeans(featuresCol="scaled_features",predictionCol="cluster_id",k=optimal_k,seed=42,maxIter=100,tol=1e-4)kmeans_model = kmeans.fit(scaled_df)clustered_df = kmeans_model.transform(scaled_df)# 分析聚类结果，为每个聚类添加业务解释print("分析聚类结果...")cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster_id").agg(count("*").alias("shop_count"),                                    # 商家数量spark_round(avg("avg_score"), 2).alias("cluster_avg_score"),       # 聚类平均评分spark_round(avg("avg_price"), 2).alias("cluster_avg_price"),       # 聚类平均价格spark_round(avg("total_sales"), 2).alias("cluster_total_sales"),   # 聚类平均总销量spark_round(avg("sales_efficiency"), 2).alias("cluster_efficiency"), # 聚类平均销售效率spark_round(avg("value_index"), 2).alias("cluster_value_index")    # 聚类平均性价比)# 基于聚类特征为每个聚类分配业务标签cluster_pandas = cluster_analysis.toPandas()# 定义聚类标签映射逻辑def assign_cluster_label(row):score = row['cluster_avg_score'] price = row['cluster_avg_price']sales = row['cluster_total_sales']efficiency = row['cluster_efficiency']if score >= 4.5 and sales >= 1000 and efficiency >= 200:return "优质高销型商家"elif score >= 4.0 and price <= 15:return "高性价比商家"elif sales >= 2000:return "高销量商家"elif price >= 25 and score >= 4.0:return "高端品质商家"elif efficiency <= 50:return "待提升商家"else:return "普通商家"cluster_pandas['cluster_label'] = cluster_pandas.apply(assign_cluster_label, axis=1)# 生成最终分析报告print("生成用户满意度聚类分析报告...")final_result = clustered_df.select("shopname", "avg_score", "avg_price", "total_sales", "sales_efficiency", "value_index", "cluster_id").join(spark.createDataFrame(cluster_pandas[['cluster_id', 'cluster_label']]),on="cluster_id")

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