企业官网建设流程全解析

💖💖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！
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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 spark=SparkSession.builder.appName("SupplyChainAnalysis").master("local[*]").config("spark.sql.shuffle.partitions","4").getOrCreate()definventory_operation_analysis():df=spark.read.option("header",True).option("inferSchema",True).csv("hdfs://localhost:9000/supplychain/inventory.csv")df_clean=df.dropna(subset=["product_id","inventory_count","inventory_value","warehouse_id"])df_clean=df_clean.withColumn("turnover_rate",col("outbound_count")/(col("inventory_count")+1))result=df_clean.groupBy("warehouse_id").agg(_sum("inventory_value").alias("total_value"),avg("turnover_rate").alias("avg_turnover"),count("product_id").alias("product_num"))result=result.withColumn("stock_status",when(col("avg_turnover")<0.3,"积压").when(col("avg_turnover")>0.8,"紧缺").otherwise("正常"))result_pd=result.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_pd=result_pd.sort_values(by="total_value",ascending=False)result_pd.to_csv("/data/result/inventory_analysis.csv",index=False)returnresult_pd.to_dict(orient="records")deflogistics_cost_analysis():df=spark.read.option("header",True).option("inferSchema",True).csv("hdfs://localhost:9000/supplychain/logistics.csv")df_clean=df.dropna(subset=["order_id","transport_cost","transport_distance","carrier_id"])df_clean=df_clean.withColumn("unit_cost",col("transport_cost")/(col("transport_distance")+1))result=df_clean.groupBy("carrier_id").agg(_sum("transport_cost").alias("total_cost"),avg("unit_cost").alias("avg_unit_cost"),count("order_id").alias("order_num"))result=result.withColumn("cost_level",when(col("avg_unit_cost")>5,"偏高").when(col("avg_unit_cost")<2,"偏低").otherwise("适中"))result_pd=result.toPandas()result_pd["cost_rank"]=result_pd["total_cost"].rank(ascending=False)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_pd=result_pd.sort_values(by="total_cost",ascending=False)result_pd.to_csv("/data/result/logistics_analysis.csv",index=False)returnresult_pd.to_dict(orient="records")defrisk_delay_analysis():df=spark.read.option("header",True).option("inferSchema",True).csv("hdfs://localhost:9000/supplychain/risk.csv")df_clean=df.dropna(subset=["order_id","delay_days","risk_level","supplier_id"])df_clean=df_clean.withColumn("delay_flag",when(col("delay_days")>0,1).otherwise(0))result=df_clean.groupBy("supplier_id").agg(_sum("delay_flag").alias("delay_count"),avg("delay_days").alias("avg_delay"),count("order_id").alias("total_order"))result=result.withColumn("delay_rate",col("delay_count")/col("total_order"))result=result.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_pd=result.toPandas()result_pd["risk_score"]=result_pd["delay_rate"]*0.6+result_pd["avg_delay"]*0.4result_pd["risk_score"]=np.round(result_pd["risk_score"],4)result_pd=result_pd.sort_values(by="risk_score",ascending=False)result_pd.to_csv("/data/result/risk_analysis.csv",index=False)returnresult_pd.to_dict(orient="records")

基于大数据的供应链数据分析与可视化文档展示

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