摘 要
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为企业决策的重要依据。通过对电脑销售数据的深入挖掘和分析，企业可以更加精准地把握市场动态，了解消费者需求，优化产品设计和营销策略。同时，销售预测能够为企业提前规划生产、库存和物流，降低运营成本，提高市场竞争力。此外，大数据分析还能帮助企业发现潜在的市场机会和威胁，为企业的长远发展提供有力支持。因此，基于大数据的电脑销售数据分析与预测不仅有助于提升企业的经济效益，还能推动整个行业的创新与发展。
该系统的开发采用了Python技术，收集并整理电脑销售数据，并选用轻量级的关系型MySQL数据库进行数据存储，运用K-means算法，对销售趋势、消费者行为及产品特点进行深入分析。在系统开发过程中，进行了详细的需求分析、功能设计和数据库设计。该系统主要包括用户管理、电脑数据管理、系统管理、可视化分析预测管理等功能。基于大数据的电脑销售数据分析与预测系统还有助于推动企业可以制定更精准的营销策略。通过引入先进的推荐算法和数据分析技术，系统能够为用户提供更加智能化、个性化的服务，满足用户日益增长的多元化需求。
关键词：Python；电脑销售；K-means算法；营销策略；
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 录
摘 要 I
Abstract II
第一章 绪论 1
1.1 选题背景 1
1.2 选题意义 1
1.3 国内外研究现状 2
1.4 研究内容 3
第二章 相关技术介绍 4
2.1 Python语言 4
2.2 Hadoop平台 4
2.3 Mysql数据库 5
2.4 K-means算法 6
第三章 系统分析 7
3.1可行性分析 7
3.1.1操作可行性 7
3.1.2经济可行性 7
3.1.3技术可行性 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 系统用例 9
3.3.1 会员功能需求 9
3.3.2 管理员功能需求 9
第四章 系统设计 11
4.1系统总体设计 11
4.1.1系统架构设计 11
4.1.2系统功能设计 12
4.2系统详细设计 13
4.2.1 电脑销售数据采集模块设计 13
4.2.2 电脑销售数据清洗模块设计 14
4.2.3 电脑销售数据分析模块设计 14
4.2.4 电脑销售不同维度可视化模块设计 15
4.2.5 电脑销售预测 16
4.3 数据库设计 16
4.3.1逻辑结构设计 16
4.3.2物理结构设计 17
第五章 系统实现 22
5.1 运行环境 22
5.2 后台管理功能实现 23
5.2.1管理员登录 23
5.2.2管理主界面 23
5.2.3电脑数据爬取 24
5.2.3可视化显示和预测实现 26
5.2.4用户管理 27
5.3 前台用户功能实现 27
5.3.1会员注册 27
5.3.2会员登录 28
5.3.3电脑销售查看 29
第六章 系统测试 31
6.1 测试目的 31
6.2 功能测试 31
6.3 测试总结 32
总结 33
参考文献 34
谢 辞 35
随着大数据技术的快速发展，电脑销售行业对数据分析和预测的需求日益增强。该系统将涵盖用户管理、电脑爬取、电脑管理、评论管理、系统方法、可视化管理、价格预测以及城市统计等功能模块，以满足行业对精准数据分析和未来趋势预测的需求。
客户期望系统能够提供简洁明了的用户注册和登录功能，确保账户安全。需要系统能够自动从各大电商平台、官方网站等渠道爬取电脑产品的相关信息，包括产品型号、配置、价格、销量等，并确保数据的准确性和实时性。此外，客户还希望系统能够对爬取到的数据进行整理、分类和存储，方便后续的数据分析和处理。系统能够自动收集和分析消费者对电脑产品的评论数据，提取关键信息，如消费者对产品的满意度、使用体验、问题反馈等。通过这些信息，客户可以更好地了解消费者需求和市场动态，从而优化产品设计和改进服务。采用先进的算法和技术对电脑销售数据进行深度分析，提供准确的销售趋势预测和决策支持。同时，客户希望系统能够提供直观的数据可视化界面，将分析结果以图表、报表等形式展示，帮助他们快速理解数据背后的含义和规律。能够基于历史销售数据和市场趋势，对电脑产品的未来价格进行预测。这有助于客户制定合理的定价策略，避免价格过高或过低导致的销售风险。通过价格预测功能，客户可以更好地把握市场变化，提高销售效率和盈利能力。
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