javaweb基于hadoop生鲜超市贩卖营业数据分析体系

本体系(已开发完成)->制品实现截图

技术栈

开发语言：Java 框架支持：springboot/ssm/springcloud 微服务分布式
JDK版本：JDK1.8
数据库：mysql (版本不限)
数据库工具：Navicat
开发软件：eclipse/myeclipse/idea
Maven包：Maven3.3.9
欣赏器：谷歌欣赏器
可定制开发功能创新亮点之最短门路保举算法

最短门路保举算法:利用场景：最短门路保举利用场景包罗但不限于以下方面
交通出行：在城市中，人们需要从一个地方快速到达另一个地方。通过最短门路算法，可以规划出最快捷的行驶路径，淘汰旅行时间和油耗。
物流配送：物流公司需要高效地分配货品，确保货品能够以最低的本钱和最快的速度送达目标地。最短门路算法可以资助确定最佳的配送路径。
电力网络：在电力网络中，电线杆和变电站可以视为节点，电线可以视为边。最短门路算法有助于优化电线布局，淘汰电力损耗和本钱。
社交网络：在社交网络中，用户之间的关注关系可以视为边，用户本身可以视为节点。最短门路算法可以用于保举好友或关注对象，增强用户间的连接。
盘算机网络：在盘算机网络中，数据包需要在各个路由器之间传输。最短门路算法可以用于确定数据包的最优传输路径，提高网络服从。
应急相应：在紧急情况下，如火灾、地震等，救援队伍需要尽快到达事发地点。最短门路算法可以资助规划出最快的救援路径，提高救援服从。
游戏开发：在电子游戏中，脚色可能需要在舆图上移动到特定位置。最短门路算法可以用于盘算脚色的最佳移动路径，提升游戏体验。
机器人导航：在自动驾驶或机器人导航中，最短门路算法可以资助机器人规划出避开停滞物的最优路径，实现自主导航。
旅游规划：在旅游行业中，游客可能需要从一个景点前往另一个景点。最短门路算法可以提供最佳旅游门路建议，资助游客节流时间和费用。
可定制开发功能创新亮点之深度学习之LSTM算法

深度学习之LSTM算法:利用场景：举行时间序列的预测，重要举行未来数据的预测，比如预测未来多少天的天气情况等几点：
金融市场预测：LSTM可用于预测股票价格、汇率、交易量等金融指标的未来走势。通过分析历史交易数据，LSTM能够捕获市场趋势和颠簸，为投资者提供决议支持。
贩卖预测：在零售和电商领域，LSTM可以根据历史贩卖数据预测未来一段时间内的贩卖量、库存需求等，资助企业举行供应链管理和库存优化。
感情分析：通过分析文本数据中的感情倾向，LSTM可以对文本举行感情分类，判断其是正面、负面还是中性感情，这在社交媒体分析、品牌监测等领域具有重要应用价值
疾病预测：利用患者的历史医疗记录、生存习惯等数据，LSTM可以预测患者未来患某种疾病的风险。
可定制开发功能创新亮点之感情分析

感情分析 针对通用场景下带有主观形貌的中文文本，自动判断该文本的感情极性种别并给出相应的置信度，感情极性分为积极、悲观、中性
可定制开发功能创新亮点之机器学习之决议树算法

机器学习之决议树算法:利用场景：一般用于有分类性子的项目预测、医学诊断、金融领域、市场营销、人脸识别、数据分析与预测等，比如根据数据判断是不是某种动物，是不是优质客户。
决议树（Decision Tree）是机器学习领域中一种极具代表性的算法，重要用于解决分类和回归问题，通过递归分割数据构建树形布局用于分类或回归使命 决议树是一种树形布局，其中每个内部节点表现一个特征（或属性），每个分支表现一个特征取值的判断条件，而每个叶子节点表现一个种别（对于分类问题）大概一个数值（对于回归问题）。通过对特征的逐层划分，决议树可以对数据举行分类大概预测。
可定制开发功能创新亮点之协同过滤算法

协同过滤算法（Collaborative Filtering, CF）是一种广泛应用的保举算法，它通过分析和发掘用户的历史行为数据，发现用户之间的相似性大概物品之间的相似性，从而为用户保举他们可能感兴趣的物品。我们所利用的协同过滤算法是基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering, UserCF），它的原理是首先盘算用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为和评分来预测目标用户对未评分物品的兴趣程度。相似度盘算方法：包罗余弦相似度、皮尔逊相关系数、杰卡德相似系数等。
可定制开发功能创新亮点之机器学习之随机丛林回归算法

机器学习之随机丛林回归算法:随机丛林回归算法是一种强大且灵活的机器学习算法，通过集成多个决议树的预测结果来提高模型的性能。它在处置处罚大规模数据集、高维数据以及非线性关系时表现出色，是机器学习领域的重要工具之一。该算法通过构建多个决议树，并将它们的预测结果举行集成，从而提高了模型的预测精度和稳固性。也是一种基于线性回归算法的优化进阶算法。
可定制开发功能创新亮点之机器学习之线性回归算法

机器学习之线性回归算法利用场景：市场营销、教导评估、人力资源管理、贩卖预测、交通规划等，线性回归算法因其简朴性和有效性，在多个领域都有广泛应用，包罗但不限于：
房价预测：通过分析房屋的各种特征（如面积、位置、装修等）来预测房价。
贩卖预测：基于历史贩卖数据和市场趋势来预测未来的贩卖额。
贷款额度评估：根据借款人的名誉记录、收入情况等因素来评估贷款额度。
医疗健康：预测疾病风险、药物结果等。
金融市场：预测股票价格、汇率等。
员工培训时间与绩效关系：人力资源管理者可以利用线性回归模型分析员工培训时间与工作绩效之间的线性关系，以确定最有效的培训时长和方式。
工资与员工满意度关系：通过线性回归，可以研究工资程度对员工满意度的影响，资助企业制定更具吸引力的薪酬政策。
可定制开发功能创新亮点之朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法:朴素贝叶斯算法的利用场景多种多样，包罗但不限于以下几个领域：
文本分类：朴素贝叶斯算法在文本分类使命中表现出色，尤其是在新闻文章、感情分析等方面。通过对文本数据的特征提取和预处置处罚，该算法能够有效地将文本归类到不同的种别中。
垃圾邮件过滤：朴素贝叶斯算法是垃圾邮件过滤的经典应用之一。通过学习邮件中的词汇出现频率，该算法能够预测新邮件是否为垃圾邮件，从而资助用户筛选出不必要的邮件。
医疗诊断：在医疗领域，朴素贝叶斯算法被用于疾病的预测和医学影像分析。比方，根据患者的症状和检查结果，该算法可以预测患者可能患有的疾病，大概资助判断医学影像是否显示某种病变。
金融风险评估：金融机构可以利用朴素贝叶斯算法举行名誉评估和金融市场预测。通过分析客户的个人信息和名誉记录，该算法可以预测客户的名誉风险品级；同时，也可以根据宏观经济数据和公司财务数据等特征，尝试预测金融市场的走势。
总的来说，朴素贝叶斯算法以其简朴高效的特点，在多个领域显现出了出色的分类性能。然而，值得留意的是，尽管该算法在很多场景下表现精良，但其假设特征之间相互独立的前提在现实中往往不成立，因此在现实应用中需要根据具体使命对算法举行调整和优化。
可定制开发功能创新亮点之网络爬虫

网络爬虫:可以对对应网站爬取出对应的数据内容： 本研究将采用Hadoop技术对XXX数据举行爬取和存储，并利用可视化技术对数据举行深入分析和展示。首先爬取XXX网站的数据，用Hadoop的MapReduce框架举行并行数据处置处罚，实现大规模数据的快速获取和存储，其次对爬取的数据举行清洗、去重、格式转换等预处置处罚操作，提高数据质量，并将处置处罚后的数据存储在Hadoop分布式文件体系中。利用Hadoop的Hive数据仓库工具举行数据分析，包罗数据聚合、趋势预测等，以提取有价值的信息，利用如Python的Matplotlib、Seaborn等可视化工具，将数据分析结果以图表、仪表板等形式举行展示，以便用户更直观地了解xxx市场情况。
操作手册

1、在运行项目之前，需要电脑配备运行环境，安装运行工具，包罗MySQL 5.7/mysql8.0+、IDEA和Visual Studio Code。
在安装完成IDEA，导入后端代码文件，通过maven文件刷新下载依靠。导入项目后，检查application.yml的数据库连接配置精确，直接运行 springbootApplication.java文件。
2、对于前端用户端front文件部分的启动，请按照一下步调举行操作：前端运行：确保已安装Node，且版本在14.0以上。
利用npm install -g cnpm 来安装cnpm。实行cnpm install来安装依靠。在当地开发时，npm run server启动项目。通过访问http://localhost:8201/来访问用户端体系。
3、对于前端管理端admin文件部分的启动：确保已安装Node，并且版本号在12.0以上。
利用npm install-g cnpm 来安装cnpm。实行cnpm install来安装依靠。通过访问：
后台路径地址：localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html 来访问后台管理体系。
前台路径地址：localhost:8080/项目名称/front/dist/index.html （无前台不需要输入）
管理员账号：admin 管理员暗码：admin
4、按照上述步调逐个启动后端服务和前端项目。这将确保项目标顺遂运行，并能够通过相应的地址和端口访问后端服务和前端界面[18]
开发核心技术介绍

本体系采用MVVM模式，开发框架利用SpringBoot框架，开发工具利用IDEA ，Visual Studio Code，Web服务器利用Tomcat，数据库服务器利用MySQL，体系架构采用B/S架构。MVVM模式将使代码更加清晰和可维护。
利用开源的SpringBoot框架举行快速构建项目和自动配置，快速开发；利用前端主流框架Vue.js框架与ElementUI组件化开发的设计方式，降低前端开发难度、提高开发速度，为用户提供更加友好的界面和操作履历。利用框架不仅仅能简化开发，更能开发出稳固的体系，在开发时汲取前人框架的开发思想，编程风格，以及代码规范
Spring Boot提供了很多默认配置，简化了Spring应用的开发过程，IDEA和VS Code都是功能强大的集成开发环境，提供了丰富的插件和工具，利用VS Code可以更快速的举行网站开发。Tomcat是一个轻量级的Servlet容器，可以和Spring Boot联合搭配利用，摆设将会变得更加方便。MySQL是一种稳固、可靠、开源的关系型数据库管理体系，同时也是最常见的数据库管理体系。B/S架构使得应用可以在欣赏器上运行，不依靠特定的操作体系，提高了体系的可移植性和跨平台性。降低了体系维护的难度和本钱。
采用Java作为重要开发语言，联合Spring Boot框架和MySQL数据库技术，不仅确保了体系的高效运行和精良的用户体验，也保障了体系的可维护性和扩展性。
核心代码部分展示

1. /**
2. * 登录相关
3. */
4. @RequestMapping("users")
5. @RestController
6. public class UsersController{
7.         @Autowired
8.         private UsersService userService;
9.         @Autowired
10.         private TokenService tokenService;
11.         /**
12.      * 列表
13.      */
14.     @RequestMapping("/page")
15.     public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UsersEntity user){
16.         EntityWrapper<UsersEntity> ew = new EntityWrapper<UsersEntity>();
17.             PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));
18.         return R.ok().put("data", page);
19.     }
20.         /**
21.          * 登录
22.          */
23.         @IgnoreAuth
24.         @PostMapping(value = "/login")
25.         public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {
26.                 UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username));
27.                 if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
28.                         return R.error("账号或密码不正确");
29.                 }
30.                 String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());
31.                 return R.ok().put("token", token);
32.         }
33.         /**
34.          * 注册
35.          */
36.         @IgnoreAuth
37.         @PostMapping(value = "/register")
38.         public R register(@RequestBody UsersEntity user){
39. //            ValidatorUtils.validateEntity(user);
40.             if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
41.                     return R.error("用户已存在");
42.             }
43.         userService.insert(user);
44.         return R.ok();
45.     }
46.         /**
47.          * 退出
48.          */
49.         @GetMapping(value = "logout")
50.         public R logout(HttpServletRequest request) {
51.                 request.getSession().invalidate();
52.                 return R.ok("退出成功");
53.         }
54.         /**
55.      * 密码重置
56.      */
57.     @IgnoreAuth
58.         @RequestMapping(value = "/resetPass")
59.     public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){
60.             UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username));
61.             if(user==null) {
62.                     return R.error("账号不存在");
63.             }
64.             user.setPassword("123456");
65.         userService.update(user,null);
66.         return R.ok("密码已重置为：123456");
67.     }

复制代码

视频演示/源码获取

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