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大数据毕业设计选题推荐-超市进货推荐系统-Hive-Hadoop-Spark

🕗 发布于 2024-09-26 07:18 大数据  hadoop  课程设计  毕业设计  hive  

✨作者主页：IT研究室✨
个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
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文章目录

一、前言

随着我国零售业的持续发展，超市成为了日常消费的主要场所之一。根据中国连锁经营协会发布的《2022年中国连锁百强报告》，2022年我国超市行业市场规模已超过4.5万亿元，市场竞争日趋激烈。面对日益复杂的市场环境和日益多样化的消费者需求，超市的运营与管理正变得更加依赖数据驱动的决策。如何通过精准进货、优化库存管理、合理安排促销策略，成为了超市保持竞争力的关键。在信息化快速发展的今天，传统的采购和库存管理模式已难以满足精细化管理的需求。根据相关数据显示，约有65%的零售企业因库存积压或滞销商品带来经济损失，同时，超市在促销商品的筛选与定价过程中，面临着大量冗杂的数据分析工作，效率低下，难以快速响应市场变化。因此，如何利用数据分析和可视化技术提升超市的运营效率，已经成为行业内亟待解决的问题。

在此背景下，数据驱动的超市进货推荐系统应运而生。通过该系统，可以结合超市的历史销售数据、商品价格波动、促销效果等多方面数据，帮助超市管理者更为高效地进行进货决策，避免盲目采购和库存积压。同时，系统可以实时监控市场动态，提供全面的数据可视化展示，例如商品的售价统计、优惠统计以及通过词云技术展示的热门促销商品趋势。这不仅能够有效提升超市的进货效率，还能够优化促销策略，使得商品的促销效果最大化。因此，本课题的提出，旨在为超市行业提供一套高效、智能的数据分析与决策支持系统，通过先进的数据分析技术助力超市的运营优化。

本课题在实际应用和技术发展方面均具有重要意义。从超市运营的角度来看，系统的开发能够有效提升进货决策的科学性和合理性。通过对商品历史销量、市场趋势、商品价格和促销效果的多维度数据分析，系统可以为管理者提供精准的进货建议，避免库存积压或商品短缺现象。同时，系统能够为超市的促销策略提供数据支持，通过对促销商品的分析，帮助管理者发现哪些商品具有更高的促销价值，从而进行有针对性的促销活动。通过数据可视化大屏展示的方式，管理者可以更直观地了解市场动态，及时调整运营策略。可以为超市的商品推荐提供更为精准的支持，推动智能零售的发展。此外，本课题具有广泛的扩展性，未来可将系统应用到更大范围的零售行业，进一步提升数据驱动的决策效率。因此，超市进货推荐系统的开发不仅具有实际的商业价值，还在推动行业智能化管理和技术进步方面具有重要意义。

二、开发环境

  • 开发语言：Java
  • 数据库：MySQL
  • 系统架构：B/S
  • 后端：SpringBoot
  • 前端：Vue

三、系统界面展示

  • 超市进货推荐系统界面展示：
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

四、代码参考

  • 项目实战代码参考：
@RestController
@RequestMapping("/product")
public class ProductController {

    @Autowired
    private ProductService productService;

    /**
     * 获取所有商品列表
     */
    @GetMapping("/list")
    public R listAllProducts() {
        List<Product> products = productService.list();
        return R.ok().data("products", products);
    }

    /**
     * 根据分类获取商品列表
     */
    @GetMapping("/category/{categoryId}")
    public R getProductsByCategory(@PathVariable Long categoryId) {
        QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq("category_id", categoryId);
        List<Product> products = productService.list(queryWrapper);
        return R.ok().data("products", products);
    }

    /**
     * 根据商品ID获取商品详情
     */
    @GetMapping("/{productId}")
    public R getProductById(@PathVariable Long productId) {
        Product product = productService.getById(productId);
        if (product == null) {


@RestController
@RequestMapping("/visualization")
public class VisualizationController {

    @Autowired
    private ProductService productService;

    /**
     * 获取商品售价统计数据
     */
    @GetMapping("/price-stats")
    public R getPriceStatistics() {
        QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.select("category_id", "AVG(price) as avgPrice", "MAX(price) as maxPrice", "MIN(price) as minPrice")
                    .groupBy("category_id");
        List<Map<String, Object>> priceStats = productService.listMaps(queryWrapper);
        
        return R.ok().data("priceStats", priceStats);
    }

    /**
     * 获取超市优惠统计数据
     */
    @GetMapping("/discount-stats")
    public R getDiscountStatistics() {
        QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.select("category_id", "COUNT(*) as discountCount")
                    .gt("discount", 0) // 筛选出有折扣的商品
                    .groupBy("category_id");
        List<Map<String, Object>> discountStats = productService.listMaps(queryWrapper);

        return R.ok().data("discountStats", discountStats);
    }

    /**
     * 获取优惠词云数据
     */
    @GetMapping("/discount-word-cloud")
    public R getDiscountWordCloud() {
        QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.select("name", "description");
        List<Product> products = productService.list(queryWrapper);

        // 假设通过商品描述生成词云数据
        Map<String, Integer> wordCloudData = new HashMap<>();
        for (Product product : products) {
            String[] words = product.getDescription().split(" ");
            for (String word : words) {
                wordCloudData.put(word, wordCloudData.getOrDefault(word, 0) + 1);
            }
        }

        return R.ok().data("wordCloud", wordCloudData);
    }

    /**
     * 按分类筛选商品售价统计数据
     */
    @GetMapping("/price-stats/{categoryId}")
    public R getPriceStatsByCategory(@PathVariable Long categoryId) {
        QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq("category_id", categoryId)
                    .select("category_id", "AVG(price) as avgPrice", "MAX(price) as maxPrice", "MIN(price) as minPrice");
        Map<String, Object> priceStats = productService.getMap(queryWrapper);

        return R.ok().data("priceStatsByCategory", priceStats);
    }
}

五、论文参考

  • 计算机毕业设计选题推荐-超市进货推荐系统论文参考：
    在这里插入图片描述

六、系统视频

超市进货推荐系统项目视频：

大数据毕业设计选题推荐-超市进货推荐系统-Hive-Hadoop-Spark

结语

大数据毕业设计选题推荐-超市进货推荐系统-Hive-Hadoop-Spark
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原文地址：https://blog.csdn.net/2301_79456892/article/details/142519712

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