要
隨著信息技術的飛速發展，大數據已經成為企業決策的重要依據。通過對電腦銷售數據的深入挖掘和分析，企業可以更加精準地把握市場動態，了解消費者需求，優化產品設計和營銷策略。同時，銷售預測能夠為企業提前規劃生產、庫存和物流，降低運營成本，提高市場競爭力。此外，大數據分析還能幫助企業發現潛在的市場機會和威脅，為企業的長遠發展提供有力支持。因此，基于大數據的電腦銷售數據分析與預測不僅有助于提升企業的經濟效益，還能推動整個行業的創新與發展。
該系統的開發采用了Python技術，收集并整理電腦銷售數據，并選用輕量級的關系型MySQL數據庫進行數據存儲，運用K-means算法，對銷售趨勢、消費者行為及產品特點進行深入分析。在系統開發過程中，進行了詳細的需求分析、功能設計和數據庫設計。該系統主要包括用戶管理、電腦數據管理、系統管理、可視化分析預測管理等功能。基于大數據的電腦銷售數據分析與預測系統還有助于推動企業可以制定更精準的營銷策略。通過引入先進的推薦算法和數據分析技術，系統能夠為用戶提供更加智能化、個性化的服務，滿足用戶日益增長的多元化需求。
關鍵詞：Python；電腦銷售；K-means算法；營銷策略；
Abstract
With the rapid development of information technology, big data has become an important basis for enterprise decision-making. Through in-depth mining and analysis of computer sales data, enterprises can more accurately grasp market trends, understand consumer needs, optimize product design and marketing strategies. Meanwhile, sales forecasting can help enterprises plan production, inventory, and logistics in advance, reduce operating costs, and improve market competitiveness. In addition, big data analysis can help companies identify potential market opportunities and threats, providing strong support for their long-term development. Therefore, computer sales data analysis and prediction based on big data not only helps to improve the economic benefits of enterprises, but also promotes innovation and development of the entire industry.
The development of this system adopts Python technology to collect and organize computer sales data, and uses a lightweight relational MySQL database for data storage. K-means algorithm is used to conduct in-depth analysis of sales trends, consumer behavior, and product characteristics. During the system development process, detailed requirements analysis, functional design, and database design were carried out. The system mainly includes functions such as user management, computer data management, system management, visual analysis and prediction management. A computer sales data analysis and prediction system based on big data can also help drive enterprises to develop more accurate marketing strategies. By introducing advanced recommendation algorithms and data analysis techniques, the system can provide users with more intelligent and personalized services, meeting their increasingly diverse needs.
Keywords: Python; Computer sales; K-means algorithm; Marketing strategy;
目 錄
摘 要 I
Abstract II
第一章 緒論 1
1.1 選題背景 1
1.2 選題意義 1
1.3 國內外研究現狀 2
1.4 研究內容 3
第二章 相關技術介紹 4
2.1 Python語言 4
2.2 Hadoop平臺 4
2.3 Mysql數據庫 5
2.4 K-means算法 6
第三章 系統分析 7
3.1可行性分析 7
3.1.1操作可行性 7
3.1.2經濟可行性 7
3.1.3技術可行性 7
3.2 需求分析 7
3.2.1非功能性需求 7
3.2.2功能需求 8
3.3 系統用例 9
3.3.1 會員功能需求 9
3.3.2 管理員功能需求 9
第四章 系統設計 11
4.1系統總體設計 11
4.1.1系統架構設計 11
4.1.2系統功能設計 12
4.2系統詳細設計 13
4.2.1 電腦銷售數據采集模塊設計 13
4.2.2 電腦銷售數據清洗模塊設計 14
4.2.3 電腦銷售數據分析模塊設計 14
4.2.4 電腦銷售不同維度可視化模塊設計 15
4.2.5 電腦銷售預測 16
4.3 數據庫設計 16
4.3.1邏輯結構設計 16
4.3.2物理結構設計 17
第五章 系統實現 22
5.1 運行環境 22
5.2 后臺管理功能實現 23
5.2.1管理員登錄 23
5.2.2管理主界面 23
5.2.3電腦數據爬取 24
5.2.3可視化顯示和預測實現 26
5.2.4用戶管理 27
5.3 前臺用戶功能實現 27
5.3.1會員注冊 27
5.3.2會員登錄 28
5.3.3電腦銷售查看 29
第六章 系統測試 31
6.1 測試目的 31
6.2 功能測試 31
6.3 測試總結 32
總結 33
參考文獻 34
謝 辭 35
隨著大數據技術的快速發展，電腦銷售行業對數據分析和預測的需求日益增強。該系統將涵蓋用戶管理、電腦爬取、電腦管理、評論管理、系統方法、可視化管理、價格預測以及城市統計等功能模塊，以滿足行業對精準數據分析和未來趨勢預測的需求。
客戶期望系統能夠提供簡潔明了的用戶注冊和登錄功能，確保賬戶安全。需要系統能夠自動從各大電商平臺、官方網站等渠道爬取電腦產品的相關信息，包括產品型號、配置、價格、銷量等，并確保數據的準確性和實時性。此外，客戶還希望系統能夠對爬取到的數據進行整理、分類和存儲，方便后續的數據分析和處理。系統能夠自動收集和分析消費者對電腦產品的評論數據，提取關鍵信息，如消費者對產品的滿意度、使用體驗、問題反饋等。通過這些信息，客戶可以更好地了解消費者需求和市場動態，從而優化產品設計和改進服務。采用先進的算法和技術對電腦銷售數據進行深度分析，提供準確的銷售趨勢預測和決策支持。同時，客戶希望系統能夠提供直觀的數據可視化界面，將分析結果以圖表、報表等形式展示，幫助他們快速理解數據背后的含義和規律。能夠基于歷史銷售數據和市場趨勢，對電腦產品的未來價格進行預測。這有助于客戶制定合理的定價策略，避免價格過高或過低導致的銷售風險。通過價格預測功能，客戶可以更好地把握市場變化，提高銷售效率和盈利能力。
024 年 8 月 27 日，根據中國政府購買服務信息平臺公示，深圳市穗彩科技開發有限公司以總報價 1545000 元中標電腦彩票熱線銷售系統軟件運維服務項目。采購人是廣西福利彩票發行中心。服務范圍同采購需求，供應商需對廣西福利彩票電腦票熱線銷售系統正常運行及相關業務開展提供 7×24 小時軟件技術支持服務，技術服務期限期為 1 年或技術服務的電腦福利彩票銷售系統停運當日為止。
本文源自金融界
024年8月27日，根據中國政府購買服務信息平臺公示，深圳市穗彩科技開發有限公司中標廣西福利彩票發行中心的電腦彩票熱線銷售系統軟件運維服務項目，中標金額為154.5萬元。服務內容包括對廣西福利彩票電腦票熱線銷售系統正常運行及相關業務正常開展提供7×24小時軟件技術支持服務，確保系統持續安全穩定運行和數據完整準確等，服務時間為技術服務期限期1年或技術服務的電腦福利彩票銷售系統停運當日為止。
本文源自金融界