本系统具备丰富功能，为用户与管理员提供多样化服务。用户可查看美食信息，了解菜品详情与评价；浏览公告资讯，掌握平台动态；使用留言板发表意见；参与美食预测管理，对菜品需求进行预测；查看数据大屏，直观了解平台运营数据与美食热度。管理员则负责美食信息管理，包括数据爬取、生成与清洗；进行美食预测管理，分析菜品需求趋势；管理用户信息与权限；处理留言板内容，及时回复用户留言；维护系统正常运行，确保功能持续更新与优化。
本研究构建一套餐饮外卖平台数据分析与可视化系统，以提升餐饮外卖行业的运营效率与决策科学性。系统聚焦于对海量外卖订单数据的深度挖掘与分析，通过构建精准的用户画像与菜品热度模型。系统利用数据可视化技术，将复杂的数据转化为直观的图表，为商家提供实时的经营分析报告，助力其优化菜品结构、调整营销策略。系统还具备美食预测管理功能，通过对历史数据的分析预测未来菜品需求趋势，为商家的采购与库存管理提供参考。整体而言，该系统致力于为餐饮外卖行业的参与者提供全面、高效的数据支持，推动行业的智能化发展。
用户可查看美食信息，浏览菜品详情与评价；查看公告资讯，了解平台最新动态；使用留言板，发表意见与建议；参与美食预测管理，对菜品进行预测；查看数据大屏，直观了解平台运营数据与美食热度。
管理员可进行美食信息管理，包括爬取数据、生成数据、数据清洗，确保美食信息准确与完整；进行美食预测管理，对菜品需求趋势进行预测；管理用户，处理用户信息与权限；管理留言板，审核与回复用户留言；进行系统管理，维护系统正常运行与功能更新。
随着互联网技术的快速发展，餐饮外卖行业逐渐兴起。传统的餐饮外卖业务主要依靠人工接单、配送，效率较低，信息更新不及时，无法满足用户多样化需求。为解决这些问题，设计了一套餐饮外卖平台数据分析与可视化系统。前端采用Vue技术，后端使用Flask框架，爬虫部分借助Scrapy实现，数据库选用MySQL。系统功能包括：用户可查看美食信息、公告资讯、使用留言板，还能进行美食预测管理；管理员可进行美食信息管理，包括数据爬取、生成、清洗，美食预测管理，用户管理以及系统管理。
关键词：餐饮外卖平台数据分析与可视化；Flask；Scrapy；MySQL
目录
摘要 I
Abstract II
1 绪论 1
1.1 课题背景 1
1.2 课题目的及意义 1
1.3 课题研究现状 1
1.4 论文主要工作内容 3
2 系统关键技术 4
2.1 Scrapy 4
2.2 Flask框架 4
2.3 Vue技术 5
2.4 MySQL数据库 5
3 系统分析 6
3.1 可行性分析 6
3.1.1 技术可行性 6
3.1.2 操作可行性 6
3.1.3 经济可行性 6
3.1.4 法律可行性 6
3.2 系统性能分析 6
3.2.1 系统安全性 6
3.2.2 数据完整性 7
3.3 功能需求分析 7
3.3.1 用户功能 7
3.3.2 管理员功能 8
3.4 系统流程分析 9
3.4.1 用户管理流程 9
3.4.2 个人中心管理流程 9
3.4.3 添加信息流程 10
3.4.4 删除信息流程 11
4 系统设计 12
4.1 系统架构设计 12
4.2 系统总体功能设计 12
4.3 数据获取与处理 13
4.3.1 数据获取 13
4.3.2 数据清洗与预处理 14
4.3.3 数据存储 15
4.4 预测设计 15
4.5 数据库设计 16
4.5.1 数据库设计原则 16
4.5.2 数据库实体 16
4.5.3 数据库表设计 20
5 系统实现 26
5.1 可视化设计 26
5.1.1 价格统计图 26
5.1.2 评价数统计图 26
5.1.3 评分统计图 27
5.1.4 评论数统计图 27
5.1.5 菜系统计图 28
5.1.6 商圈统计图 28
5.1.7 美食预测图 29
5.2 用户功能实现 29
5.2.1 用户查看美食信息界面 29
5.2.2 用户查看公告咨询界面 30
5.2.3 用户留言板界面 30
5.2.4 美食预测管理界面 31
5.2.5 数据大屏界面 31
5.3 管理员功能实现 32
5.3.1 管理员美食信息管理界面 32
5.3.2 管理员美食预测管理界面 32
5.3.3 管理员用户管理界面 33
5.3.4 管理员留言板界面 33
5.3.5 系统管理界面 33
6 系统测试 35
6.1 测试目的 35
6.2 测试概述 35
6.3 单元测试 35
6.4 测试结论 36
7 总结 37
参考文献 38
致谢 40
