大数据背景下外卖饮品数据分析系统设计与实现

一、设计主要内容

本设计主要针对外卖饮品数据进行了数据挖掘和分析。我国外卖市场经过数十年的发展，外卖产业规模不断增加。外卖产业规模能够持续增长依托于当前头部外卖平台强大的大数据技术，依靠大数据分析和强大的运筹优化和机器学习，外卖平台得以完成从线上点单到线下配送的各个环节。外卖平台是一个精细化数据平台，每个数据都是构成综合质量的一个环节，同时每个数据也会反馈出目前的一个问题所在，针对式调整，提升质量不再那么难。

该项目是外卖饮品数据分析系统的设计与实现。最终实现用户通过登录进入该系统，完成饮品数据分析可视化的查看。

采用HTML、CSS、JS技术实现对前端的设计，前端可以实现登录的功能。后台管理系统主要基于Python的Web应用框架来实现，后台管理系统分为商品管理模块和用户管理模块。商品管理模块实现的是商品信息的管理，将商品信息数据存入数据库中。商品的数据来源，是先基于Python的网络爬虫技术将外卖APP平台上的饮品相关数据进行挖掘和采集，然后在Python环境下导入相应的数据预处理工具包对所获取的数据进行数据预处理所获得的数据。最终将保存的数据存入MySQL数据库。用户管理模块实现的是用户信息的管理，将用户信息数据存入数据库中。最后将前后端进行连接。

本设计最终实现，用户通过登录界面登录进入系统，可以查看外卖饮品的信息，看到最终数据分析的结果。

(2) 研究的目标

制作出一个可以通过界面登录查看外卖饮品名称、外卖饮品评分、外卖饮品评论、外卖饮品地址、外卖饮品价格等数据进行可视化的系统。

(3) 拟采用的技术方案及措施

采用HTML、CSS、JS技术实现对前端的设计，前端可以实现登录的功能。

后台管理系统主要基于Python的Web应用框架来实现，后台管理系统分为商品管理模块和用户管理模块。商品管理模块实现的是商品信息的管理。商品的数据来源，是先基于Python的网络爬虫技术将外卖APP平台上的饮品相关数据进行挖掘和采集，然后在Python环境下导入相应的数据预处理工具包对所获取的数据进行数据预处理所获得的数据。最终将保存的数据存入MySQL数据库。用户管理模块实现的是用户信息的管理，将用户信息数据存入数据库中。

将设计好的前端和后台连接，实现用户登录进入系统。

二、完成的主要任务及要求

1. 掌握文献检索、资料查询的基本方法以及获取新知识的能力；

2. 熟悉网络爬虫技术，对所需数据进行挖掘和存储；

3. 掌握在Python环境下进行数据预处理技术及数据可视化技术；

4. 自行搭建系统框架，实现系统的设计与实现；

5. 在设计过程中，对各个部分进行详细分析；

6. 撰写毕业设计说明书及毕业设计简介；

7. 设计文档撰写。

三、完成任务的时间节点

第七学期第5周-8周：查阅参考文献，与指导老师沟通，初步确定选题。

第七学期第9周-10周：确定选题，指导教师下达任务书。

第七学期第15周-16周：阅读大量参考文献，形成自己设计方案，完成开题答辩。

第八学期第1-2周：完成外卖饮品数据采集的研究。

第八学期第3-4周：完成总体框架设计及各功能模块设计。

第八学期第5-6周：细化研究子模块，调试代码，测试数据。

第八学期第7-9周：完成毕业设计文档撰写工作，并对文档进行查重，完成毕业设计定稿。

第八学期第10周：将毕业设计提交指导教师评审，评阅人评审。

第八学期第11周：进行毕业答辩并公布成绩。

四、必读参考文献

[1]杨雁莹.数据挖掘技术的应用[J].电子技术与软件工程,2021,9:191-192.

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[3]徐鹏涛.基于Vue的前端开发框架的设计与实现[D].济南:山东大学,2020.

[4]丁洁.Python脚本语言的Web开发应用探究[J].数字通信世界,2021,10.

[5]邱红丽.基于Django 框架的web 项目开发研究[J].数字科技创新,2021,27:97-98.

[6]赵新苗.基于Django的干果超市信息管理系统[J].微型电脑应用,2020,1:26-29.

[7]蹇常林.ORM在Django操作数据库中的应用[J].技术与市场,2020,1:56-57.

[8]林中华.基于uve.js的资产管理界面设计[J].计算机与网络,2021,5.

[9]余斌.基于Django的用户信息管理系统[J].电脑知识与技术,2021,17(05).

[10]赵永生.面向高校毕业生的求职推荐系统研究[D].江苏科技大学,2020.

[11]李春青,李海生.Web数据库技术及其发展趋势[J].软件导刊, 2012,11(2):155-156.

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[15]ZHANG Y T.Application of Vue- Element-Admin in the Online Training System for Radio and Television Employees[J].Video Engineering,2020,44(12).

[16]李彦.基于Python的网络爬虫技术的研究[J].电子世界,2021,3:39-40.

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专业带头人签名：                         年     月    日

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