基于Spark的咖啡店大数据可视化分析系统研究

该文档是一篇关于"基于Spark的咖啡店数据分析系统"的本科毕业设计说明书，作者在2022年5月完成，旨在研究如何利用大数据技术改进咖啡店的销售数据分析过程。论文背景指出，当前许多企业面临销售数据处理的挑战，传统的Excel表格方法效率低下，无法满足大屏幕可视化的需求。Spark被选为关键的技术平台，因为其在处理大规模数据集上表现出色。 系统设计中，作者主要使用Python语言和Flask框架来构建后端逻辑，Plotly用于数据可视化渲染，结合jQuery和Plotly的HTML模板，提供用户友好的界面。登录后的用户可以查看销售地区、产品类型和销售类型的前五个可视化图表，如饼图、柱状图和折线图，这些图表帮助用户快速理解数据分布和趋势。管理员权限则包括用户管理、修改用户资料以及搜索功能，体现了系统的灵活性和实用性。 设计方法涉及使用Flask和Plotly的API接口获取数据，通过jQuery操作数据库（例如MySQL）获取增量ID，然后将数据转化为适合大屏幕显示的可视化效果。整个系统不仅提升了数据处理的效率，还提供了清晰、直观的数据呈现，特别适用于零售企业，简化了数据统计和管理工作。 通过这篇论文，作者展示了如何将大数据技术应用到咖啡店的实际场景中，以提升企业的决策支持能力，并强调了数据可视化在商业分析中的重要性。这是一项具有实际应用价值的创新工作，有助于推动零售行业的数字化转型。