Python+Django框架淘宝童装服装销售数据可视化大屏系统网站作品截图和开题报告参考

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开题报告

基于Django框架

Python淘宝童装销售数据

可视化大屏系统

毕设毕业设计

开题报告

X X X X 大学/学校/学院

毕业论文(设计)开题报告书

学生姓名

所属

学院

学号

专业班级

论文(设计)题目

Python淘宝童装销售数据可视化大屏系统设计与实现

指导教师姓名(职称)

黄菊华

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

以下是对Python淘宝童装销售数据可视化系统的研究背景和意义的详细分析:

研究背景

童装市场的快速发展:

随着家庭收入水平的提升和消费观念的转变,童装市场近年来呈现出快速增长的态势。淘宝作为国内最大的电商平台之一,拥有庞大的童装销售数据和消费者群体,为童装商家提供了广阔的市场空间。

数据驱动决策的重要性:

在童装市场竞争日益激烈的情况下,商家需要更加精准地了解市场需求、消费者偏好以及竞争对手的动态。通过可视化分析童装销售数据,商家可以更加直观地了解销售情况和趋势,从而做出更加明智的决策。

技术进步带来的机遇:

Python作为一种高效、易用的编程语言,在数据分析和可视化领域具有广泛的应用。同时,随着大数据、云计算等技术的不断发展,商家可以更加便捷地获取和处理童装销售数据。这些技术的进步为构建童装销售数据可视化系统提供了有力支持。

研究意义

提升销售效率:

通过可视化分析童装销售数据,商家可以更加直观地了解各类产品的销售情况、市场需求以及消费者偏好。这有助于商家及时调整商品结构、优化价格策略,从而提高销售效率和市场竞争力。

优化消费者体验:

数据可视化系统可以为消费者提供更加直观、全面的购物信息。消费者可以通过可视化图表了解童装的价格走势、销售热度等信息,从而做出更加明智和满意的购买决策。同时,系统还可以根据消费者的购买历史和浏览行为,推荐更符合其需求的童装产品,提升购物体验和满意度。

推动童装行业的创新发展:

研究Python淘宝童装销售数据可视化系统,有助于推动童装行业的创新发展。通过深入分析童装销售数据,商家可以发现市场趋势和消费者需求的变化,从而开发出更加符合市场需求的新产品。同时,商家还可以利用可视化系统对营销策略进行优化,提高营销效率和用户满意度。

促进数据分析和可视化技术的发展:

该领域的研究还可以促进数据分析和可视化技术的发展。通过不断探索和实践,研究者可以开发出更加高效、准确的数据分析和可视化方法,为其他领域的数据可视化提供借鉴和参考。

综上所述,研究Python淘宝童装销售数据可视化系统具有重要的现实意义和广阔的应用前景。它不仅可以帮助商家提升销售效率、优化消费者体验,还可以推动童装行业的创新发展和促进数据分析和可视化技术的发展。

2:国内外研究现状

关于Python淘宝童装销售数据可视化系统的国内外研究现状,可以从以下几个方面进行阐述:

国内研究现状

数据可视化技术的发展:

在国内,数据可视化技术已经取得了长足的进步。随着大数据技术的普及和应用,越来越多的企业和研究机构开始关注数据可视化技术,并尝试将其应用于各个领域。在电商领域,特别是童装销售数据可视化方面,国内已经有一些学者和科研机构进行了积极的探索和研究。

Python与数据可视化的结合:

Python作为一种高效、易用的编程语言,在数据分析和可视化领域具有广泛的应用。国内的研究者和开发者已经熟练掌握了Python在数据处理和可视化方面的应用,并开发出了一系列基于Python的数据可视化工具和库,如Matplotlib、Seaborn等。这些工具和库为构建童装销售数据可视化系统提供了有力的支持。

童装销售数据可视化系统的实践:

在国内,一些童装电商企业已经开始尝试应用销售数据可视化技术。他们通过收集和分析淘宝平台上的童装销售数据,利用Python和相关的可视化工具构建了数据可视化系统。这些系统能够直观地展示童装销售情况、市场趋势和消费者偏好等信息,为商家提供了有价值的决策支持。

学术研究:

除了企业实践外,国内的一些学者也对童装销售数据可视化进行了深入研究。他们结合中国电商市场的特点,提出了一系列具有创新性和实用性的数据可视化方法和技术。这些研究成果不仅为电商平台的数据可视化应用提供了理论支持,还为推动电商行业的创新发展做出了积极贡献。

国外研究现状

数据可视化技术的领先地位:

在国外,数据可视化技术已经处于领先地位。许多知名的电商平台和科研机构已经率先进行了数据可视化技术的应用和探索。他们不仅拥有强大的数据处理和分析能力,还能将复杂的数据以直观的可视化方式呈现出来,帮助商家更好地把握市场趋势和消费者需求。

电商平台销售数据可视化的实践:

在国外,一些电商平台如亚马逊、eBay等已经成功地将销售数据可视化技术应用于实践。他们通过构建数据可视化平台,为商家提供了丰富的数据分析工具和可视化展示功能。这些平台能够帮助商家更好地了解市场需求、消费者行为以及竞争对手的动态,从而制定更加精准的营销策略。

童装销售数据可视化的研究:

尽管国外针对淘宝童装销售数据可视化的研究相对较少,但他们在其他电商平台的销售数据可视化方面已经取得了显著的成果。这些研究为童装销售数据可视化的进一步探索提供了有益的参考和借鉴。同时,国外的一些学者也在积极研究如何将数据可视化技术应用于童装销售数据的分析和预测中,以揭示市场趋势和消费者偏好的变化。

技术融合与创新:

在国外,数据可视化技术正与其他先进技术如人工智能、机器学习等进行深度融合和创新。这种融合和创新为童装销售数据可视化系统的构建提供了更多的可能性和机遇。例如,通过利用机器学习算法对销售数据进行预测和分析,可以为商家提供更加精准的决策支持;通过结合人工智能技术构建智能推荐系统,可以为消费者提供更加个性化的购物体验。

综上所述,国内外在Python淘宝童装销售数据可视化系统的研究方面已经取得了一定的进展和成果。然而,随着电商行业的不断发展和市场需求的不断变化,该领域的研究仍然需要不断深入和完善。

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

2024.09.10—2024.10.15  查看大量的文献,收集课题有关资料,确定论文选题;

2024.10.16—2024.10.30  在老师的指导下,填写毕业论文任务书;

2024.10.31—2024.11.15  大量收集论文资料,理清论文思路,对论文思路进行完善。

2024.11.16—2024.12.22  完成开题报告答辩;

2024.12.23—2024.12.27  根据指导老师提出的建议再进行修改,完善系统功能设计

2024.12.28—2025.04.10  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。

2025.04.01—2025.04.15  将初稿完善交由导师审阅,提出修改建议。

2025.04.16—2025.05.14  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

2025.05.15  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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