基于Hadoop的化妆品销售推荐与数据可视化分析系统（毕业设计项目源码+文档）-平芜编程栈

课题摘要

基于 Hadoop 的化妆品销售数据可视化分析系统，直击化妆品行业 “销售数据碎片化、消费需求难捕捉、运营决策缺乏科学支撑” 的核心痛点，依托 Hadoop 分布式架构（HDFS+Spark+Hive）的海量多源数据处理能力，融合机器学习算法，构建 “全渠道数据整合 + 多维度智能分析 + 可视化决策赋能” 的一体化数据驱动体系。传统模式下，化妆品品牌、经销商的销售数据分散在电商平台、线下门店、专柜系统等多个渠道，数据格式不一、难以整合；运营仅能依赖单一销量指标判断市场反馈，无法精准挖掘消费者肤质偏好、购买场景、复购规律等深层价值；尤其在产品迭代、渠道优化、精准营销场景中，因数据整合不足导致产品同质化、库存积压、营销低效。该系统以 Hadoop 生态为核心，整合化妆品全链路销售数据（线上线下销量、客单价、复购率、渠道转化效果）、产品属性数据（品类、功效、肤质适配、价格带、成分表）、用户画像数据（年龄、地域、肤质类型、消费能力、购买偏好）、外部关联数据（美妆舆情趋势、季节变化、促销活动效果、竞品动态），通过数据清洗、关联分析、聚类建模、趋势预测挖掘核心价值；构建销售趋势预测、消费偏好匹配、库存优化、营销效果评估等模型；搭配 ECharts+GIS 可视化组件，前端适配 PC 运营大屏 + 移动端管理端。核心功能覆盖：品牌端查看全渠道销售热力图、产品功效热销排行、不同肤质用户消费分布、区域市场渗透分析、新品上市销售追踪；经销商端获取库存周转优化建议、热销品类补货提醒、渠道销售效率对比、促销活动效果归因；运营端洞察用户购买路径转化、复购用户特征分析、流失客户召回效果评估、美妆趋势热点挖掘；门店端查看周边客群肤质偏好、时段销售高峰分布、关联产品组合推荐。系统还支持化妆品成分热度分析、季节 / 节日消费趋势预测、跨渠道数据打通联动、异常销售波动预警，既帮助化妆品品牌精准把握市场需求、优化产品布局与营销策略，又助力经销商降低库存风险、提升销售效率，同时为门店提供精细化运营支撑，推动化妆品行业从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型。

博主介绍

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具体实现截图

技术栈

Python语言

Python 是一种面向对象的高级编程语言，以优雅简洁的语法和强大的可读性著称，其设计哲学强调 “代码即可读性”，允许开发者用简洁的代码实现复杂逻辑。作为动态类型语言，Python 无需显式声明变量类型，运行时自动推断，极大提升开发效率，尤其适合快速原型开发和脚本编写。
Python 具备跨平台特性，代码可在 Windows、Linux、macOS 等系统无缝运行，且拥有庞大的标准库和第三方生态。例如，科学计算领域的 NumPy、Pandas，Web 开发框架 Django、Flask，数据可视化工具 Matplotlib、Seaborn，以及机器学习库 TensorFlow、PyTorch 等，覆盖从基础脚本到复杂 AI 系统的全场景开发。其 “胶水语言” 特性可轻松整合 C/C++ 代码，满足高性能计算需求。
在应用层面，Python 广泛用于 Web 开发、数据分析、人工智能、自动化运维等领域。其语法简单易懂，入门门槛低，既适合编程初学者掌握基础逻辑，也能支撑大型企业级项目。凭借活跃的社区和持续更新的生态，Python 已成为技术栈中不可或缺的通用型语言，持续影响着软件开发和技术创新的方向。

前端框架Vue

Vue.js 是一款渐进式 JavaScript 前端框架，强调易用性和灵活性，开发者既能将其嵌入现有项目逐步升级，也能配合配套工具构建大型单页应用。它采用组件化开发模式，允许将页面拆分为独立可复用的组件，每个组件拥有自己的 HTML、CSS 和 JavaScript 代码，便于团队协作与代码维护。
响应式数据绑定是 Vue.js 的核心亮点，通过指令和计算属性，数据与 DOM 实现双向联动，数据变化能自动更新视图，用户交互也可实时反馈到数据层。此外，Vue.js 提供虚拟 DOM 技术，通过对比新旧虚拟 DOM 树，仅更新实际变化的部分，极大提升渲染性能。
在实际应用中，Vue.js 常用于开发 Web 应用、移动端 Hybrid App，搭配 Vue Router 和 Vuex 还能快速搭建功能完备的单页应用，凭借轻量高效、上手容易的特点，深受前端开发者喜爱。

MySQL数据库

MySQL 是开源的关系型数据库管理系统，凭借高性能、可靠性和易用性，成为 Web 应用后端数据存储的主流选择。它采用结构化查询语言（SQL）进行数据操作，支持事务处理、多用户并发访问，并提供完整的数据索引和备份恢复机制。
作为关系型数据库，MySQL 以表结构存储数据，通过定义字段类型、约束条件建立数据模型，支持外键关联实现表间关系。其查询优化器能自动分析 SQL 语句，生成高效执行计划，结合索引机制大幅提升数据检索效率。同时，MySQL 提供多种存储引擎（如 InnoDB、MyISAM），可根据业务需求选择合适的存储方案。
在实际应用中，MySQL 广泛部署于电商、社交平台、内容管理系统等场景，大型项目常采用主从复制、读写分离架构提升可用性，搭配 Redis 等缓存技术构建高性能数据访问层。其开源特性和丰富的社区资源，使其成为开发者首选的数据库解决方案之一。

文档截图

核心代码

#coding:utf-8__author__="ila"importbase64,copy,logging,os,time,xlrdfromdjango.httpimportJsonResponsefromdjango.appsimportappsfromdjango.db.models.aggregatesimportCount,Sumfrom.modelsimportyonghufromutil.codesimport*fromutil.authimportAuthfromutil.commonimportCommonimportutil.messageasmesfromdjango.dbimportconnectionimportrandomfromdjango.core.mailimportsend_mailfromalipayimportAliPayConfig,AliPayfromdjango.confimportsettingsfromdjango.shortcutsimportredirectdefyonghu_register(request):ifrequest.methodin["POST","GET"]:msg={'code':normal_code,"msg":mes.normal_code}req_dict=request.session.get("req_dict")error=yonghu.createbyreq(yonghu,yonghu,req_dict)iferror!=None:msg['code']=crud_error_code msg['msg']="用户已存在,请勿重复注册!"returnJsonResponse(msg)defyonghu_login(request):ifrequest.methodin["POST","GET"]:msg={'code':normal_code,"msg":mes.normal_code}req_dict=request.session.get("req_dict")datas=yonghu.getbyparams(yonghu,yonghu,req_dict)ifnotdatas:msg['code']=password_error_code msg['msg']=mes.password_error_codereturnJsonResponse(msg)try:__sfsh__=yonghu.__sfsh__except:__sfsh__=Noneif__sfsh__=='是':ifdatas[0].get('sfsh')=='否':msg['code']=other_code msg['msg']="账号已锁定，请联系管理员审核!"returnJsonResponse(msg)req_dict['id']=datas[0].get('id')returnAuth.authenticate(Auth,yonghu,req_dict)defyonghu_logout(request):ifrequest.methodin["POST","GET"]:msg={"msg":"登出成功","code":0}returnJsonResponse(msg)defyonghu_resetPass(request):''' '''ifrequest.methodin["POST","GET"]:msg={"code":normal_code,"msg":mes.normal_code}req_dict=request.session.get("req_dict")columns=yonghu.getallcolumn(yonghu,yonghu)try:__loginUserColumn__=yonghu.__loginUserColumn__except:__loginUserColumn__=Noneusername=req_dict.get(list(req_dict.keys())[0])if__loginUserColumn__:username_str=__loginUserColumn__else:username_str=usernameif'mima'incolumns:password_str='mima'else:password_str='password'init_pwd='123456'recordsParam={}recordsParam[username_str]=req_dict.get("username")records=yonghu.getbyparams(yonghu,yonghu,recordsParam)iflen(records)<1:msg['code']=400msg['msg']='用户不存在'returnJsonResponse(msg)eval('''yonghu.objects.filter({}='{}').update({}='{}')'''.format(username_str,username,password_str,init_pwd))returnJsonResponse(msg)defyonghu_session(request):''' '''ifrequest.methodin["POST","GET"]:msg={"code":normal_code,"msg":mes.normal_code,"data":{}}req_dict={"id":request.session.get('params').get("id")}msg['data']=yonghu.getbyparams(yonghu,yonghu,req_dict)[0]returnJsonResponse(msg)defyonghu_default(request):ifrequest.methodin["POST","GET"]:msg={"code":normal_code,"msg":mes.normal_code,"data":{}}req_dict=request.session.get("req_dict")req_dict.update({"isdefault":"是"})data=yonghu.getbyparams(yonghu,yonghu,req_dict)iflen(data)>0:msg['data']=data[0]else:msg['data']={}returnJsonResponse(msg)defyonghu_page(request):''' '''ifrequest.methodin["POST","GET"]:msg={"code":normal_code,"msg":mes.normal_code,"data":{"currPage":1,"totalPage":1,"total":1,"pageSize":10,"list":[]}}req_dict=request.session.get("req_dict")#获取全部列名columns=yonghu.getallcolumn(yonghu,yonghu)#当前登录用户所在表tablename=request.session.get("tablename")#authColumn=list(__authTables__.keys())[0]#authTable=__authTables__.get(authColumn)# if authTable==tablename:#params = request.session.get("params")#req_dict[authColumn]=params.get(authColumn)'''__authSeparate__此属性为真，params添加userid，后台只查询个人数据'''try:__authSeparate__=yonghu.__authSeparate__except:__authSeparate__=Noneif__authSeparate__=="是":tablename=request.session.get("tablename")iftablename!="users"and'userid'incolumns:try:req_dict['userid']=request.session.get("params").get("id")except:pass#当项目属性hasMessage为”是”，生成系统自动生成留言板的表messages，同时该表的表属性hasMessage也被设置为”是”,字段包括userid（用户id），username(用户名)，content（留言内容），reply（回复）#接口page需要区分权限，普通用户查看自己的留言和回复记录，管理员查看所有的留言和回复记录try:__hasMessage__=yonghu.__hasMessage__except:__hasMessage__=Noneif__hasMessage__=="是":tablename=request.session.get("tablename")iftablename!="users":req_dict["userid"]=request.session.get("params").get("id")#当列属性authTable有值(某个用户表)[该列的列名必须和该用户表的登陆字段名一致]，则对应的表有个隐藏属性authTable为”是”，那么该用户查看该表信息时，只能查看自己的try:__authTables__=yonghu.__authTables__except:__authTables__=Noneif__authTables__!=Noneand__authTables__!={}and__foreEndListAuth__=="是":try:delreq_dict['userid']except:passforauthColumn,authTablein__authTables__.items():ifauthTable==tablename:params=request.session.get("params")req_dict[authColumn]=params.get(authColumn)breakifyonghu.__tablename__[:7]=="discuss":try:delreq_dict['userid']except:passmsg['data']['list'],msg['data']['currPage'],msg['data']['totalPage'],msg['data']['total'],\ msg['data']['pageSize']=yonghu.page(yonghu,yonghu,req_dict)returnJsonResponse(msg)defyonghu_save(request):'''