基于python电商销售数据可视化大屏全屏系统设计与实现+开题报告

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论文（设计）题目

Python电商数据可视化系统设计与实现

指导教师姓名（职称）

开题日期

选题依据：1.研究背景与意义；2.国内外研究（应用与发展）现状。

1：研究背景与意义

研究背景：

随着互联网技术的快速发展，电子商务（电商）已成为全球商业领域的一个重要组成部分。电商平台积累了大量的用户数据，包括用户行为、购买偏好、消费习惯等。这些数据对于电商平台、商家和研究者都具有很高的价值，因为它们可以揭示消费者的需求和行为模式，为决策提供支持。 

然而，原始的数据往往难以直接理解和应用，需要借助数据可视化技术将其转化为直观的图形、图像或动画形式。数据可视化能够将大量、复杂的数据以直观、易理解的方式展现出来，帮助分析人员快速、准确地发现数据中的规律和趋势。

研究意义：

商业决策支持：通过电商数据可视化系统，商家可以实时了解销售情况、用户行为、市场趋势等关键信息，为商品定价、库存管理、营销策略制定提供数据支持。

用户体验优化：通过分析用户的浏览和购买行为，可以发现用户体验的瓶颈和问题，进而针对性地进行网站或应用的设计优化，提高用户满意度和忠诚度。

市场研究：电商数据可视化系统可以揭示消费者需求和市场趋势，为市场研究人员提供宝贵的研究工具，帮助他们深入了解市场现状和未来发展方向。

学术研究：对于学术研究领域，电商数据可视化系统可以提供一个丰富的研究对象，为数据管理、数据挖掘、人工智能等领域的研究提供实际应用和验证平台。

总体来说，Python电商数据可视化系统的研究背景是基于电子商务的快速发展和大数据时代的到来，其研究意义在于通过数据可视化技术，挖掘电商数据的潜在价值，为商业决策、用户体验优化、市场研究和学术研究等领域提供支持和创新。

2：国内外研究现状

Python电商数据可视化系统的国内外研究现状非常活跃和丰富。以下是对该领域研究现状的简要概述：

在国内，电商行业的快速发展推动了Python电商数据可视化系统的研究与应用。许多高校、研究机构和企业纷纷投入资源，致力于开发高效、智能的电商数据可视化系统。目前，国内的研究焦点主要集中在以下几个方面：

数据采集与预处理：研究如何从电商平台获取大量、多样化的数据，并对这些数据进行清洗、整合和预处理，为后续的可视化分析提供可靠的数据基础。

可视化算法与技术：研究各种先进的可视化算法和技术，如基于Python的可视化库（如Matplotlib、Seaborn等）、交互式可视化工具等，以提升数据可视化的效果和用户体验。

数据分析与挖掘：通过利用机器学习、深度学习等技术，对电商数据进行深入分析和挖掘，发现其中的关联、趋势和模式，为电商平台的运营和决策提供支持。

国外研究现状：

与国内相比，国外的Python电商数据可视化系统研究也具有很高的活跃度。国外的研究者在电商数据可视化方面进行了广泛而深入的探索，取得了一系列重要成果。其研究焦点主要包括：

大规模数据处理：针对电商平台产生的大规模数据，研究如何高效地进行数据处理和分析，以满足实时性要求。

可视化交互与用户体验：研究如何提高数据可视化的交互性和用户体验，使分析人员能够更便捷地进行数据探索和洞察。

多维度数据分析：通过对电商数据进行多维度的分析，如时间序列分析、地域分布分析、用户群体分析等，揭示数据中的复杂关系和规律。

总的来说，国内外在Python电商数据可视化系统方面的研究都取得了显著进展，但仍面临许多挑战和问题，如数据处理效率、可视化效果的提升、智能分析算法的研发等。未来，随着技术的不断创新和电商行业的持续发展，Python电商数据可视化系统的研究和应用前景将更加广阔。

3：研究思路与方法

3.1研究思路

通过图书馆借阅开发相关书籍或者网络上寻找相关课题视频，查询网络以及向导师寻求帮助等方法解决技术上的问题。

具体步骤为：

(1)对系统进行需求分析，明确管理员功能，前端开发功能，开发框架模式等；

(2)对系统进行概要设计，搭建开发换进，建立系统的架构图、功能模块图等；

(3)对系统管理后台，设计出所有功能模块；

(4)对用户前端，设计出所有功能模块；

(5)进行软件编码，实现系统各项功能；

(6)对系统进行各种测试；

(7)提交系统，撰写论文。

选定了项目开发模式、后台的开发框架，搭建好开发环境和安装好对应的开发工具；接下来就设计数据库，开发后台和接口，开发完整的项目后台和前端，完成最终的作品、测试、使用。

3.2研究方法

为了更好完善系统使用了以下研究方法：

（1）文献阅读法

通过各个文献查找网站、学校图书馆以及百度百科查询和借鉴课题相关的论文资料，然后将适合的资料保存到本地，开发的时候使用。

（2）比较法：通过对国内外有关课题系统的功能、相关技术、内容等方面进行比较分析，从而提出系统所存在的问题，并提出相应的解决措施

（3）模拟法

模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。我们通过将本地电脑模拟为服务器进行本地操作，达到开发的最终效果。

3.3可行性

1.技术可行性

以Windows7或10为操作系统，基于python3.8版本，采用PyCharm软件为开发工具，运用mysql进行数据库存储；后台管理系统硬件环境是PC机，用户使用任何能上网的电脑设置，使用浏览器即可访问新闻管理系统。

2.经济可行性

一方面，只要有能上网的电脑，系统的管理员在任何地方任何时候都可以管理，工作效率进一步提高从而节省人力、物力，只要会打字即可，不需要很高的学历；另一方面，系统的制作成本低，在现有的PC机上即可使用PyCharm开发者工具进行开发。

3.操作可行性

从管理来说，只要有一台普通的电脑就可以进行网站信息的设置、录入、修改，操作非常方便而且可行度很高。

 4.数据来源可行性

来源淘宝数据，淘宝已经很普及了，使用也很广，有代表性

4：系统初步设计方案

4.1主要设计技术

开发环境：python3.8+

开发语言：Python

开发框架：Django框架

数据采集：selenium + Xpath

可视化模块：Echarts

开发工具：Pycharm

数据库：mysql8

数据库管理工具：navicat

其他开发语言：html + css +javascript

4.2研究内容

我们这里以我们打算实现的系统内容，分析如下，数据来源淘宝

大屏全屏可视化展示：

1. 前4名商品销售数据
2. 全国各个省份销售数据（柱形图）
3. 全国各个省份店铺分布（折线图）
4. 销售排名前5城市销售数据
5. 电商销售基本数据：采集分析的数据总条数多少，数据来源省份多少个，数据来源城市多少个，商品销售均价，总销售商品数量多少个，总销售额多少万
6. 全国销售前5省份分析（饼状图）
7. 最新销售数据，滚动显示最新10个商品信息

后台内容：

1. 管理员登录、密码修改、退出系统
2. 展示所有电商数据，可以链接到原始地址
3. 省份数据列表
4. 城市数据列表
5. 店铺数据列表

5：进度安排

2023.09.10—2023.10.15  查看大量的文献，收集课题有关资料，确定论文选题；

2023.10.16—2023.10.30  在老师的指导下，填写毕业论文任务书；

2023.10.31—2023.11.15  大量收集论文资料，理清论文思路，对论文思路进行完善。

2023.11.16—2023.12.22  完成开题报告答辩；

2023.12.23—2023.12.27  根据指导老师提出的建议再进行修改，完善系统功能设计

2023.12.28—2024.04.10  在查阅大量文献之后，运用多种研究方案，完成系统开发并基本完成论文初稿。

2024.04.01—2024.04.15  将初稿完善交由导师审阅，提出修改建议。

2024.04.16—2024.05.14  在导师指导下，对论文进行反复修改形成终稿，装订成册上交学院，同时为毕业论文答辩做准备工作

2024.05.15  进行毕业论文答辩

6：论文（设计）写作提纲

摘要      

第1章 绪论 

       1.1 项目研究背景和意义

       1.2 论文研究目的

       1.3 系统主要功能

第2章 系统相关技术 

       2.1 开发概要

       2.2 开发技术

              2.2.1 Python介绍

              2.2.2 Django框架

       2.3 MYSQL 数据库

       2.4 其他网页技术

              2.5.1 什么是HTML

              2.5.2 什么是 CSS

              2.5.3 JavaScript    

       2.6 本章小结

第3章 系统分析 

       3.1 系统概要

       3.2 数据库和图形

              3.2.1 数据ER原型图  

              3.1.2 实体图 

              3.1.3 数据库表    

       3.3 前端需求分析

       3.4 后台需求分析

       3.5 本章小结

第4章 系统设计与实现     

       4.1 前端实现

       4.2 后台实现

       4.3 本章小结

第5章 总结与展望     

       5.1 总结

       5.2 展望

参考文献      

致谢      

7：参考文献

[1]麻清应，马权. Web前端框架开发技术[M].重庆大学电子音像出版社，2020. 08.

[2]李云.基于网站制作的Web前端开发技术与优化[J].电子技术与软件工程,2021(22): 50-52.

[3]黑马程序员.HTMLHSS+JavaScript网页制作案例教程(第2版)[M].北京:人民邮电出版社，2021.

[4]王千林.基于B/S架构固定资产管理系统设计与实现[J].电脑知识与技术.2020(07)

[5]代飞，艾迪. Web前端开发项目案例教程[M],北京理工大学出版社，2020. 08.

[6]郑智方. MySQL的重要性以及步入云的应用实例[J].计算机产品与流通，2020(01):151.

[7]陈漫红.数据库原理与应用教程SQL Server 2012[M],北京理工大学出版社，2021. 01.

[8]李曼. MySQL数据库系统中文乱码问题及解决方案[J].电子技术与软件程,2021(12):176-177.

[9]王征，李晓波 著. Python从入门到精通[M], 中国铁道出版社，2020-01-01

[10]胡阳. Django企业开发实战[M], 人民邮电出版社，2021. 06.

[11]李宁，python从菜鸟到高手[M]. 北京：清华大学出版社，2018. 219~315

[12]关东升，看漫画学python[M]. 北京：电子工业出版社，2020. 36~78

[13]王英英，MySQ 8 快速入门[M]. 北京：清华大学出版社，2020. 200~256

[14]慕课教育研发中心，HTML+CSS3+JavaScript从入门到项目实践[M]. 北京：清华大学出版社，2019. 11~40

[15]黄永祥，精通Django 3 web开发[M]. 北京：清华大学出版社，2020. 50~148

[16]胡阳，Django 企业开发实战[M]. 北京：人民邮电出版社，2019. 108~210

指导教师意见：

意见从以下几个方面展开：

1. 选题的研究价值。2、选题依据与写作提纲是否符合要求。

3、对研究思路、方法的评价。4、是否同意开题。（指导意见打印，签名指导教师务必手写）

指导教师签名：

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