一、前言
随着我国零售业的持续发展，超市成为了日常消费的主要场所之一。根据中国连锁经营协会发布的《2022年中国连锁百强报告》，2022年我国超市行业市场规模已超过4.5万亿元，市场竞争日趋激烈。面对日益复杂的市场环境和日益多样化的消费者需求，超市的运营与管理正变得更加依赖数据驱动的决策。如何通过精准进货、优化库存管理、合理安排促销策略，成为了超市保持竞争力的关键。在信息化快速发展的今天，传统的采购和库存管理模式已难以满足精细化管理的需求。根据相关数据显示，约有65%的零售企业因库存积压或滞销商品带来经济损失，同时，超市在促销商品的筛选与定价过程中，面临着大量冗杂的数据分析工作，效率低下，难以快速响应市场变化。因此，如何利用数据分析和可视化技术提升超市的运营效率，已经成为行业内亟待解决的问题。
在此背景下，数据驱动的超市进货推荐系统应运而生。通过该系统，可以结合超市的历史销售数据、商品价格波动、促销效果等多方面数据，帮助超市管理者更为高效地进行进货决策，避免盲目采购和库存积压。同时，系统可以实时监控市场动态，提供全面的数据可视化展示，例如商品的售价统计、优惠统计以及通过词云技术展示的热门促销商品趋势。这不仅能够有效提升超市的进货效率，还能够优化促销策略，使得商品的促销效果最大化。因此，本课题的提出，旨在为超市行业提供一套高效、智能的数据分析与决策支持系统，通过先进的数据分析技术助力超市的运营优化。
本课题在实际应用和技术发展方面均具有重要意义。从超市运营的角度来看，系统的开发能够有效提升进货决策的科学性和合理性。通过对商品历史销量、市场趋势、商品价格和促销效果的多维度数据分析，系统可以为管理者提供精准的进货建议，避免库存积压或商品短缺现象。同时，系统能够为超市的促销策略提供数据支持，通过对促销商品的分析，帮助管理者发现哪些商品具有更高的促销价值，从而进行有针对性的促销活动。通过数据可视化大屏展示的方式，管理者可以更直观地了解市场动态，及时调整运营策略。可以为超市的商品推荐提供更为精准的支持，推动智能零售的发展。此外，本课题具有广泛的扩展性，未来可将系统应用到更大范围的零售行业，进一步提升数据驱动的决策效率。因此，超市进货推荐系统的开发不仅具有实际的商业价值，还在推动行业智能化管理和技术进步方面具有重要意义。
二、开发环境
- 开发语言：Java
- 数据库：MySQL
- 系统架构：B/S
- 后端：SpringBoot
- 前端：Vue
三、系统界面展示
- 超市进货推荐系统界面展示：
四、代码参考
- 项目实战代码参考：
@RestController
@RequestMapping("/product")
public class ProductController {
@Autowired
private ProductService productService;
/**
* 获取所有商品列表
*/
@GetMapping("/list")
public R listAllProducts() {
List<Product> products = productService.list();
return R.ok().data("products", products);
}
/**
* 根据分类获取商品列表
*/
@GetMapping("/category/{categoryId}")
public R getProductsByCategory(@PathVariable Long categoryId) {
QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.eq("category_id", categoryId);
List<Product> products = productService.list(queryWrapper);
return R.ok().data("products", products);
}
/**
* 根据商品ID获取商品详情
*/
@GetMapping("/{productId}")
public R getProductById(@PathVariable Long productId) {
Product product = productService.getById(productId);
if (product == null) {
@RestController
@RequestMapping("/visualization")
public class VisualizationController {
@Autowired
private ProductService productService;
/**
* 获取商品售价统计数据
*/
@GetMapping("/price-stats")
public R getPriceStatistics() {
QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.select("category_id", "AVG(price) as avgPrice", "MAX(price) as maxPrice", "MIN(price) as minPrice")
.groupBy("category_id");
List<Map<String, Object>> priceStats = productService.listMaps(queryWrapper);
return R.ok().data("priceStats", priceStats);
}
/**
* 获取超市优惠统计数据
*/
@GetMapping("/discount-stats")
public R getDiscountStatistics() {
QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.select("category_id", "COUNT(*) as discountCount")
.gt("discount", 0) // 筛选出有折扣的商品
.groupBy("category_id");
List<Map<String, Object>> discountStats = productService.listMaps(queryWrapper);
return R.ok().data("discountStats", discountStats);
}
/**
* 获取优惠词云数据
*/
@GetMapping("/discount-word-cloud")
public R getDiscountWordCloud() {
QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.select("name", "description");
List<Product> products = productService.list(queryWrapper);
// 假设通过商品描述生成词云数据
Map<String, Integer> wordCloudData = new HashMap<>();
for (Product product : products) {
String[] words = product.getDescription().split(" ");
for (String word : words) {
wordCloudData.put(word, wordCloudData.getOrDefault(word, 0) + 1);
}
}
return R.ok().data("wordCloud", wordCloudData);
}
/**
* 按分类筛选商品售价统计数据
*/
@GetMapping("/price-stats/{categoryId}")
public R getPriceStatsByCategory(@PathVariable Long categoryId) {
QueryWrapper<Product> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.eq("category_id", categoryId)
.select("category_id", "AVG(price) as avgPrice", "MAX(price) as maxPrice", "MIN(price) as minPrice");
Map<String, Object> priceStats = productService.getMap(queryWrapper);
return R.ok().data("priceStatsByCategory", priceStats);
}
}
五、论文参考
- 计算机毕业设计选题推荐-超市进货推荐系统论文参考：
六、系统视频
超市进货推荐系统项目视频：
大数据毕业设计选题推荐-超市进货推荐系统-Hive-Hadoop-Spark
结语
大数据毕业设计选题推荐-超市进货推荐系统-Hive-Hadoop-Spark
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