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1、项目介绍

Spark商品销售数据可视化分析+机器学习预测算法+讲解视频+论文

技术栈：
大数据技术、Spark、Hadoop、Hive、python语言、Django后端框架、vue前端框架、
selenium爬虫技术、淘宝数据、Echarts可视化、DataV、机器学习线性回归预测模型、销量预测

2、项目界面

（1）商品销售数据分析大屏

（2）机器学习线性回归预测模型销量预测

（3）spark大数据分析

3、项目说明

随着大数据技术的迅猛发展，许多行业亟需提升商品销售预测的准确性与效率。传统的商品销售分析多依赖人工统计与经验判断，存在数据处理速度慢、预测精度低的问题。现有系统难以快速从大量商品数据中提取有效信息，且缺乏智能化预测能力，难以适应快速变化的市场需求。
本系统旨在通过大数据技术实现商品销售数据的智能化采集、分析与预测。前端使用Vue框架进行数据展示与交互，后端采用Django框架进行业务处理与数据管理。数据存储采用Hive数据库，支持大规模数据的高效存储与查询。系统功能包括商品数据采集、商品数据分析与销售预测，利用Selenium爬虫技术从淘宝获取实时商品数据，通过Spark与Hadoop进行数据处理与分析，结合机器学习中的线性回归模型进行销售预测，并通过Echarts与DataV实现数据可视化。

关键词：商品数据分析，Python，销售预测，Django

本文基于现代化大数据分析与机器学习技术，设计并实现了一个商品销售分析预测系统。论文先从研究背景与目的入手，分析国内外在商品销售分析领域的研究现状，为本系统开发提供理论依据。在技术选型上，论文详细介绍了Python语言、Django框架、ECharts、Vue框架以及线性回归模型的特点与应用方式。然后通过需求分析明确系统的功能与非功能需求，并从技术、操作、社会与经济多个角度进行可行性分析，为系统开发的合理性提供充分论证。在系统设计与实现部分，论文对系统的总体架构、功能模块以及实现步骤进行详细说明，涵盖了数据爬取、清洗、存储、分析与可视化等全流程技术实现。商品销售数据采集模块实现了从电商平台获取数据并存储至数据库，商品销售数据分析模块通过多维度数据分析提供了直观的数据洞察，商品销售数据预测模块利用线性回归模型对未来销量进行科学预测，为用户提供决策支持。
论文的后续部分通过详细测试验证了系统的功能和性能稳定性，保证系统满足需求设计与预期目标。测试用例覆盖了用户模块、数据采集模块、数据分析模块和数据预测模块，测试结果表明系统在功能、准确性和交互性方面表现优异。论文的最后总结了研究工作的主要成果，指出系统在电商领域的应用价值，并对未来可能的优化方向提出建议。本研究完成了从理论到实践的完整技术实现，对商品销售的智能化管理与数据驱动决策提供了技术支持，也为相关领域的研究和开发提供了参考价值。

4、核心代码

# coding:utf8

#spark导包
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.functions import count
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id
from pyspark.sql.types import StructType,StructField,IntegerType,StringType,FloatType
from pyspark.sql.functions import col,sum,when
from pyspark.sql.functions import desc,asc

if __name__ == '__main__':
    #构建
    spark = SparkSession.builder.appName("sparkSQL").master("local[*]"). \
        config("spark.sql.shuffle.partitions", 2). \
        config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse"). \
        config("hive.metastore.uris", "thrift://node1:9083"). \
        enableHiveSupport(). \
        getOrCreate()

    sc = spark.sparkContext

    #读取Hive表
    commoditydata = spark.read.table('commoditydata')
    # commoditydata.show()

    #需求一 地址
    #以address字段为组，统计
    result1 = commoditydata.groupby("address").count()

    #将结果转化为DF对象
    df = result1.toPandas()
    # print(df)

    #sql
    result1.write.mode("overwrite").\
        format("jdbc").\
        option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\
        option("dbtable","addresssort").\
        option("user","root").\
        option("password","root").\
        option("encoding","utf-8").\
        save()
    #写入HIVE
    result1.write.mode("overwrite").saveAsTable("addresssort","parquet")
    # spark.sql("select * from addresssort").show()

    #需求二:各类型销量占比
    #以type为组
    result2 = commoditydata.groupBy("type").sum("buy_len").withColumnRenamed("sum(buy_len)","total_bue_len")

    #
    df = result2.toPandas()
    # print(df)

    #sql
    result2.write.mode("overwrite").\
        format("jdbc").\
        option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\
        option("dbtable","typesort").\
        option("user","root").\
        option("password","root").\
        option("encoding","utf-8").\
        save()
    #HIVE
    result2.write.mode("overwrite").saveAsTable("typesort","parquet")
    # spark.sql("select * from typesort").show()

    #需求三:统计每个省市日销100+的店铺 TOP10
    #province
    #按“address"，”name“为组
    result3 = commoditydata.groupBy("address","name").\
        agg({"buy_len":"sum"}).withColumnRenamed("sum(buy_len)","total_buy_len").\
        filter("total_buy_len > 100").\
        drop_duplicates(subset=["name"]).\
        groupby("address").count()
    result3 = result3.orderBy(col("count").desc()).limit(10)
    df = result3.toPandas()
    # print(df)
    #sql
    result3.write.mode("overwrite").\
        format("jdbc").\
        option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\
        option("dbtable","provincesort").\
        option("user","root").\
        option("password","root").\
        option("encoding","utf-8").\
        save()
    #HIVE
    result3.write.mode("overwrite").saveAsTable("provincesort","parquet")
    # spark.sql("select * from provincesort").show()

    #需求四:统计每种类型buy_len的总和以及buy_len与price的总和
    result4 = commoditydata.groupBy("type").agg(
        F.sum("buy_len").alias("total_buy_len"),
        F.sum(F.col("buy_len") * F.col("price")).alias("sum_buy_len_price")
    )
    result4 = result4.withColumn("ration",F.col("sum_buy_len_price")/F.col("total_buy_len"))
    df = result4.toPandas()
    # print(df)
    #sql
    result4.write.mode("overwrite").\
        format("jdbc").\
        option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\
        option("dbtable","salerate").\
        option("user","root").\
        option("password","root").\
        option("encoding","utf-8").\
        save()
    #HIVE
    result4.write.mode("overwrite").saveAsTable("salerate","parquet")
    # spark.sql("select * from salerate").show()

    #需求五:店铺/商品销售额统计
    resultDouble = commoditydata.withColumn("volume",when(col("buy_len") * col("price") < 100,"小于100")
                                            .when(col("buy_len") * col("price") < 200,"小于200")
                                            .when(col("buy_len") * col("price") < 500,"小于500")
                                            .when(col("buy_len") * col("price") < 1000,"小于1000")
                                            .when(col("buy_len") * col("price") < 5000,"小于5000")
                                            .when(col("buy_len") * col("price") < 10000,"小于10000")
                                            .otherwise("大于10000"))
    result5 = resultDouble.drop_duplicates(["title"])
    result5 = result5.groupby("volume").agg(count("title").alias("title_count"))

    result6 = resultDouble.drop_duplicates(["name"])
    result6 = result6.groupby("volume").agg(count("name").alias("name_count"))

    # result5.show()
    # result6.show()
    result_cobine = result5.join(result6,"volume")
    # result_cobine.show()

    #sql
    result_cobine.write.mode("overwrite").\
        format("jdbc").\
        option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\
        option("dbtable","storeproduct").\
        option("user","root").\
        option("password","root").\
        option("encoding","utf-8").\
        save()
    #HIVE
    result_cobine.write.mode("overwrite").saveAsTable("storeproduct","parquet")
    # spark.sql("select * from storeproduct").show()

    #需求6:商品销量top10

    #productTop
    resultList = commoditydata.orderBy("buy_len",ascending=False).limit(10)
    # resultList.show()

    #sql
    resultList.write.mode("overwrite").\
        format("jdbc").\
        option("url","jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&charset=utf8").\
        option("dbtable","productTop10").\
        option("user","root").\
        option("password","root").\
        option("encoding","utf-8").\
        save()
    #HIVE
    resultList.write.mode("overwrite").saveAsTable("productTop10","parquet")
    spark.sql("select * from productTop10").show()

5、项目获取

biyesheji0005  或  bysjbysj  （绿色聊天软件）

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