随着互联网的普及和电子商务的快速发展网上篮球鞋店铺的数量和规模不断扩大消费者对于商品的选择也日益多样化。为了更好地满足消费者的需求提高销售额本文设计并实现了一款基于Python的篮球鞋销售数据分析与可视化系统。系统是一款基于B/S架构的web应用其它技术还包括pythonhadoopsparkvueechartspandas等。用户首先可以通过scrapy爬虫爬取京东的篮球鞋类商品信息包括店铺信息商品名价格评论评分等。根据这些爬取的数据生成总销量统计数据、总商品数统计数据和商品类别统计等可视化数据。点击一个商品的时候会根据协调过滤算法实现推荐商品信息另外根据学习决策树机器学习推测出该商品的15天销量预测。总的来说该系统的实现不仅提高了销售数据的处理效率而且为店铺提供了更加精准的销售预测和推荐服务。未来该系统还可以进一步优化算法提高预测和推荐的准确率为线上销售带来更多的商业机会。根据以上的功能需求情况整体的功能模块包括有前台vue项目模块后台django后台项目模块和爬虫模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面数据可视化展示页面爬虫模块主要用来爬取京东商城网的相关数据信息的通过使用hadoop进行数据的存储django后台用来提供前台所用的json数据以及给出销量预测的相关信息。其中商品销量预测模块的实现是基于机器学习功能之后的应用阶段。考虑到有的时候数据爬取的数据不完整或者需要修改或者添加数据所以设置后台的数据管理功能管理员可以根据需要增加或者修改爬取到的数据信息然后再进行数据的保存操作。
随着互联网的普及和电子商务的快速发展网上篮球鞋店铺的数量和规模不断扩大消费者对于商品的选择也日益多样化。为了更好地满足消费者的需求提高销售额本文设计并实现了一款基于Python的篮球鞋销售数据分析与可视化系统。系统是一款基于B/S架构的web应用其它技术还包括pythonhadoopsparkvueechartspandas等。用户首先可以通过scrapy爬虫爬取京东的篮球鞋类商品信息包括店铺信息商品名价格评论评分等。根据这些爬取的数据生成总销量统计数据、总商品数统计数据和商品类别统计等可视化数据。点击一个商品的时候会根据协调过滤算法实现推荐商品信息另外根据学习决策树机器学习推测出该商品的15天销量预测。总的来说该系统的实现不仅提高了销售数据的处理效率而且为店铺提供了更加精准的销售预测和推荐服务。未来该系统还可以进一步优化算法提高预测和推荐的准确率为线上销售带来更多的商业机会。根据以上的功能需求情况整体的功能模块包括有前台vue项目模块后台django后台项目模块和爬虫模块。前台vue的页面主要页面包括注册与登录页面数据可视化展示页面爬虫模块主要用来爬取京东商城网的相关数据信息的通过使用hadoop进行数据的存储django后台用来提供前台所用的json数据以及给出销量预测的相关信息。其中商品销量预测模块的实现是基于机器学习功能之后的应用阶段。考虑到有的时候数据爬取的数据不完整或者需要修改或者添加数据所以设置后台的数据管理功能管理员可以根据需要增加或者修改爬取到的数据信息然后再进行数据的保存操作。
