作者计算机毕业设计江挽个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目目录基于大数据的供应链数据分析与可视化介绍基于大数据的供应链数据分析与可视化演示视频基于大数据的供应链数据分析与可视化演示图片基于大数据的供应链数据分析与可视化代码展示基于大数据的供应链数据分析与可视化文档展示基于大数据的供应链数据分析与可视化介绍本系统名为《基于大数据的供应链数据分析与可视化》面向供应链业务场景中的多源数据整合与分析需求采用 Hadoop 与 Spark 作为大数据处理核心结合 HDFS 进行数据存储、Spark SQL 完成结构化查询与聚合计算并借助 Pandas 与 NumPy 对分析结果做进一步统计处理。系统后端支持 Python 与 Java 两个版本分别对应 Django 与 Spring Boot 框架前端采用 Vue、ElementUI、Echarts、HTML、CSS、JavaScript 与 jQuery 构建交互界面数据库使用 MySQL 存放业务数据与分析结果。系统功能涵盖系统首页、供应链数据、库存运营分析、物流成本分析、供应履约分析、风险延误分析、订单达成分析、绩效画像分析与风险洞察分析等模块能够从库存、物流、履约、订单、绩效与风险等多个维度对供应链运行状态进行展示与分析帮助使用者直观了解供应链各环节的关键指标变化情况为供应链数据的整理、统计与可视化呈现提供一套相对完整的技术实现方案。基于大数据的供应链数据分析与可视化演示视频演示视频基于大数据的供应链数据分析与可视化演示图片基于大数据的供应链数据分析与可视化代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,sumas_sum,avg,count,when,descimportpandasaspdimportnumpyasnp sparkSparkSession.builder.appName(SupplyChainAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()definventory_operation_analysis():dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs://localhost:9000/supplychain/inventory.csv)df_cleandf.dropna(subset[product_id,inventory_count,inventory_value,warehouse_id])df_cleandf_clean.withColumn(turnover_rate,col(outbound_count)/(col(inventory_count)1))resultdf_clean.groupBy(warehouse_id).agg(_sum(inventory_value).alias(total_value),avg(turnover_rate).alias(avg_turnover),count(product_id).alias(product_num))resultresult.withColumn(stock_status,when(col(avg_turnover)0.3,积压).when(col(avg_turnover)0.8,紧缺).otherwise(正常))result_pdresult.toPandas()result_pd[value_ratio]result_pd[total_value]/result_pd[total_value].sum()result_pd[value_ratio]np.round(result_pd[value_ratio],4)result_pdresult_pd.sort_values(bytotal_value,ascendingFalse)result_pd.to_csv(/data/result/inventory_analysis.csv,indexFalse)returnresult_pd.to_dict(orientrecords)deflogistics_cost_analysis():dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs://localhost:9000/supplychain/logistics.csv)df_cleandf.dropna(subset[order_id,transport_cost,transport_distance,carrier_id])df_cleandf_clean.withColumn(unit_cost,col(transport_cost)/(col(transport_distance)1))resultdf_clean.groupBy(carrier_id).agg(_sum(transport_cost).alias(total_cost),avg(unit_cost).alias(avg_unit_cost),count(order_id).alias(order_num))resultresult.withColumn(cost_level,when(col(avg_unit_cost)5,偏高).when(col(avg_unit_cost)2,偏低).otherwise(适中))result_pdresult.toPandas()result_pd[cost_rank]result_pd[total_cost].rank(ascendingFalse)result_pd[cost_ratio]result_pd[total_cost]/result_pd[total_cost].sum()result_pd[cost_ratio]np.round(result_pd[cost_ratio],4)result_pdresult_pd.sort_values(bytotal_cost,ascendingFalse)result_pd.to_csv(/data/result/logistics_analysis.csv,indexFalse)returnresult_pd.to_dict(orientrecords)defrisk_delay_analysis():dfspark.read.option(header,True).option(inferSchema,True).csv(hdfs://localhost:9000/supplychain/risk.csv)df_cleandf.dropna(subset[order_id,delay_days,risk_level,supplier_id])df_cleandf_clean.withColumn(delay_flag,when(col(delay_days)0,1).otherwise(0))resultdf_clean.groupBy(supplier_id).agg(_sum(delay_flag).alias(delay_count),avg(delay_days).alias(avg_delay),count(order_id).alias(total_order))resultresult.withColumn(delay_rate,col(delay_count)/col(total_order))resultresult.withColumn(risk_tag,when(col(delay_rate)0.3,高风险).when(col(delay_rate)0.1,中风险).otherwise(低风险))result_pdresult.toPandas()result_pd[risk_score]result_pd[delay_rate]*0.6result_pd[avg_delay]*0.4result_pd[risk_score]np.round(result_pd[risk_score],4)result_pdresult_pd.sort_values(byrisk_score,ascendingFalse)result_pd.to_csv(/data/result/risk_analysis.csv,indexFalse)returnresult_pd.to_dict(orientrecords)基于大数据的供应链数据分析与可视化文档展示作者计算机毕业设计江挽个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目