大数据的自助餐厅菜品供应优化与分析预测系统 数据分析可视化大屏系统

大数据的自助餐厅菜品供应优化与分析预测系统 数据分析可视化大屏系统

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更新时间:13小时前

所属分类:springboot_vue

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前端框架:Vue.js

数据库:mysql

开发环境:eclipse/idea都可以

 

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自助餐厅菜品供应优化与分析系统是基于Web服务模式,采用面向对象的程序设计方法,实现一个具有通用功能的模型结构。使用该系统的条件仅是需要具备连上互联网的能力,并能够通过移动设备登录系统。系统用户分管理员和用户。管理员可操作系统首页、管理用户、分析及预测数据、访问个人中心;用户能浏览系统首页、分析数据,使用个人中心功能。

随着人们生活水平的提高和生活节奏的加快,自助餐厅以其丰富多样的菜品选择和自由的用餐方式受到广大消费者的喜爱。然而,在竞争激烈的餐饮市场中,如何实现高效的菜品供应管理成为自助餐厅亟待解决的问题。大数据和信息技术的蓬勃发展,为解决这一问题提供了新的途径和方法,借助先进技术优化菜品供应已成为提升自助餐厅运营水平的关键。
本自助餐厅菜品供应优化与分析系统基于B/S开发模式构建。采用springboot框架,充分发挥其快速开发、易于部署和高扩展性的优势,保障系统后端的稳定运行。利用Hadoop技术对餐厅产生的海量数据,如销售记录、库存信息、顾客评价等进行高效存储和处理。以Java语言作为主要开发语言,实现系统的各项功能。系统赋予管理员全面的管理权限,不仅能对用户进行管理,如注册审核、权限分配等,还能对分析数据进行深度挖掘,包括菜品的受欢迎程度、销售趋势等。同时,系统可依据历史数据和算法模型对未来菜品需求进行精准预测。
该系统的应用对自助餐厅的发展意义重大。它有助于餐厅合理规划菜品供应,减少食材浪费,降低运营成本。通过深入了解顾客需求和偏好,餐厅可以优化菜品组合,提升服务质量,增强顾客的满意度和忠诚度,从而在激烈的市场竞争中脱颖而出,实现可持续发展。
关键词:自助餐厅菜品供应优化与分析系统;Hadoop;SpringBoot 
目录
第1章 绪论    1
1.1选题背景    1
1.2国内外研究现状    1
1.3论文主要内容    2
第2章开发工具及技术    2
2.1 SpringBoot框架    3
2.2 Java语言简介    3
2.3 MySQL数据库    4
2.4 Hadoop介绍    4
2.5 Echarts介绍    4
第3章 需求分析    5
3.1 可行性分析    5
3.1.1技术可行性分析    6
3.1.2经济可行性分析    6
3.1.3法律可行性分析    7
3.2需求分析    8
3.2.1 用户需求分析    8
3.2.2 管理员需求分析    9
第4章系统设计    10
4.1概要设计    11
4.2详细设计    12
4.3数据库设计    13
4.3.1数据库实体    13
4.3.2数据库表设计    14
第5章系统实现    15
5.1管理员功能模块实现    23
5.2用户功能模块实现    23
5.3看板展示    23
第6章系统测试    30
6.1系统测试概述    30
6.2用户端功能测试    32
6.2.1注册登录测试    32
6.3管理员端功能测试    35
6.3.1登录测试    35
6.3.2个人信息管理测试    36
结束语    38
参考文献    39
致谢    41

 

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