计算机专业毕设选题推荐-基于大数据的货运物流数据可视化分析【python/大数据/深度学习/机器学习定制】

💖🔥作者主页：毕设木哥
精彩专栏推荐订阅：在 下方专栏👇🏻👇🏻👇🏻👇🏻

实战项目

文章目录

一、货运物流数据可视化分析-项目介绍

近年来，随着电子商务和物流行业的快速发展，货运物流数据呈现出爆炸式增长。传统的物流数据管理和分析方法已无法高效处理如此庞大的数据量，导致数据冗余、信息滞后等问题。这些问题不仅限制了物流企业的运营效率，也在一定程度上影响了整体的决策过程。因此，如何利用大数据技术对海量货运物流数据进行高效处理和分析，成为了一个亟待解决的关键问题。为了应对这一挑战，拟设计一套基于Python大数据技术的货运物流数据可视化分析系统。

本课题通过使用Scrapy爬虫技术获取货运物流相关数据，并结合Spark和Hadoop对数据进行清洗、处理与分析，解决了传统方法在大数据处理上的不足。系统采用Django框架进行Web网站开发，实现了对货运物流数据的在线大屏可视化展示。管理员可以通过该系统进行数据管理和监控，用户则能够便捷地查看货运物流数据的分析结果，帮助相关人员对物流趋势进行预测并制定有效的决策。

本课题的研究具有重要的应用价值和现实意义。通过引入大数据处理技术与可视化分析方法，能够显著提高货运物流数据的处理效率与精确度，改善物流行业的数据管理水平。此外，该系统为物流企业提供了一种便捷、直观的分析工具，有助于优化资源配置，提升运营效率，进而推动整个行业的智能化发展。

二、货运物流数据可视化分析-视频展示

计算机专业毕设选题推荐-基于大数据的货运物流数据可视化分析【python/大数据/深度学习/机器学习定制】

三、货运物流数据可视化分析-开发环境

• 开发语言：Python
• 数据库：MySQL
• 系统架构：B/S
• 后端：Django
• 前端：vue
• 工具：PyCharm

四、货运物流数据可视化分析-项目展示

页面展示：

五、货运物流数据可视化分析-代码展示

import glob
import os

import plotly.express as px
import streamlit as st

import utils.csvUtils as dataUtil
from utils.csvUtils import warehouse_data

warehouse_data = warehouse_data[['物理仓名称', '仓库所在省']].drop_duplicates()

def upload_filer():
    return st.file_uploader("选择要添加的文件", type=['csv', 'xlsx', 'xls'])# 可自定义支持的文件类型

def add_file(path, uploaded_file):
    if uploaded_file is not None:
        file_content = uploaded_file.getvalue()
        target_path = os.path.join(path, uploaded_file.name)
        try:
            with open(target_path, "wb") as f:
                f.write(file_content)
        except Exception as e:
            st.error(f"添加文件发生错误:{e}")
        st.success(f"文件 {uploaded_file.name} 已成功保存到根目录.")
        st.cache_data.clear()

def delete_file(path, file_names):
    # 删除文件功能
    selected_file_name = st.selectbox("选择要删除的文件", file_names)# 修改此处，直接使用文件名
    selected_file_path = os.path.join(path, selected_file_name)
    confirm_delete = st.button("确认删除", help=f"确认要删除文件: {selected_file_name}")if confirm_delete:
        try:
            os.remove(selected_file_path)
            file_names.remove(selected_file_name)# 修改此处，使用 remove 方法删除指定文件名
        except Exception as e:
            st.error(f"删除文件时发生错误: {str(e)}")
        st.success(f"文件 {selected_file_name} 已成功删除.")

def show_file(directory, path):
    # 获取目录下所有文件名
    st.subheader(f'{directory}')
    with st.container(height=100):
        file_names =[os.path.basename(f)forfin glob.glob(os.path.join(path, '**'), recursive=True)if
                      os.path.isfile(f)]forfile_namein(file_names):
            st.write(file_name)return file_names

def code_verify():
    with st.form('验证身份'):
        password = st.text_input(label='身份验证', placeholder='请输入密码', type='password')
        password_button = st.form_submit_button('验证')if password_button:
        if password !='lhw...0098':
            st.error('密码错误，无法访问')return False
        else:
            st.success('密码正确')return True

# @st.fragment
def inventory_data_manager():
    st.write(f'* #####  库存数据配置:red[(慎用)]\n')
    path ='./utils/数据目录/库存数据'
    file_names = show_file('库存数据', path)
    add_file(path, upload_filer())
    try:
        delete_file(path, file_names)
    except Exception as e:
        st.error(f"删除文件发生错误")
        st.stop()

@st.fragment
def model_result_analyze(result_data):
    st.subheader('最优补货路径分析')
    with st.container(height=970):
        st.write('#### 局部筛选器')
        commodity_cols, base_cols, warehouse_cols = st.columns(3)
        with commodity_cols:
            commodity_names = st.multiselect(label="选择型号",
                placeholder="未选择则默认全选",
                options=result_data['商品型号'].unique().tolist(),
                key=1)
        with base_cols:
            base_names = st.multiselect(label="选择发货基地",
                placeholder="未选择则默认全选",
                options=result_data['发货物理仓名称'].unique().tolist(),
                key=2)
        with warehouse_cols:
            warehouse_names = st.multiselect(label="选择收货仓库",
                placeholder="未选择则默认全选",
                options=result_data['收货物理仓名称'].unique().tolist(),
                key=3)if len(commodity_names)>0:
            result_data = result_data[result_data['商品型号'].isin(commodity_names)]if len(base_names)>0:
            result_data = result_data[result_data['发货物理仓名称'].isin(base_names)]if len(warehouse_names)>0:
            result_data = result_data[result_data['收货物理仓名称'].isin(warehouse_names)]
        st.divider()
        st.write('#### 图表控制器')# result_data新增数据列
        result_data = dataUtil.result_data_handler(result_data)

        index_row, column_row = st.columns(2)
        with index_row:
            index_value = st.selectbox(label='横轴',
                options=['收货物理仓名称', '发货物理仓名称', '商品型号'],
                index=0,
            )
        with column_row:
            column_value = st.selectbox(label='值',
                options=['发货物理仓名称', '跨基地补货标识'],
                index=0,
            )

        trans_cross_data = dataUtil.calc_trans_pivot(result_data, index_value, column_value, '补货方量')
        trans_fig = px.bar(trans_cross_data, x=index_value, y='补货方量', color=column_value, text_auto=True)
        trans_fig.update_xaxes(tickangle=-45)
        st.plotly_chart(trans_fig, use_container_width=True)if st.button('其他操作'):
            dataUtil.download_df_as_excel(result_data, '补货结果')

六、货运物流数据可视化分析-项目文档展示

七、货运物流数据可视化分析-总结

本课题的研究结果表明，通过结合Python大数据技术，可以有效解决货运物流数据处理与分析中的效率问题。传统的物流数据管理方法在面对大规模数据时存在计算缓慢、数据冗余等不足，而本系统通过Scrapy爬虫获取数据、利用Spark和Hadoop对数据进行并行处理与分析，能够在短时间内对大量物流数据进行高效的清洗和处理，显著提高了数据处理效率。系统的开发思路注重实际应用需求，以Django框架开发Web网站，提供直观、便捷的可视化分析界面，管理员和用户可以通过该系统实时查看、分析货运物流数据，解决了物流行业中数据处理滞后、数据利用率低等问题，为行业决策提供了科学依据。

本课题不仅实现了数据的快速处理与展示，还为物流行业大数据分析工具的开发提供了新的思路。在设计过程中，注重数据采集、处理与可视化的全链条开发，充分考虑了系统的易用性与可扩展性。这一研究为物流企业的数据智能化提供了基础技术支持，增强了物流管理的科学性与合理性。然而，在研究过程中也发现了一些遗留问题。首先，系统的深度分析功能尚有提升空间，尤其是在针对复杂物流网络的多维数据分析方面。其次，随着数据量的进一步增长，系统的存储和计算能力还需要进一步优化，以适应更加复杂的场景。未来的研究可以尝试引入更多优化算法和深度学习技术，进一步提升数据处理与预测的精准度。此外，如何更好地应对实时数据的处理需求、提升系统的交互性与智能化，也是值得进一步探讨的方向。通过持续的优化与创新，本系统将有望成为物流行业大数据分析的重要工具，助力行业的智能化转型。

大家点赞、收藏、关注、有问题都可留言交流👇🏻👇🏻👇🏻