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104-基于Flask的优衣库销售数据可视化分析系统

news 2025/8/11 8:32:58

基于Flask的优衣库销售数据可视化分析系统 - 完整技术实现与开发经验分享

📋 目录

项目概述
技术栈详解
系统架构设计
数据库设计
核心功能实现
数据可视化实现
前端界面设计
部署与运维
开发经验总结
项目亮点
未来优化方向

🎯 项目概述

项目背景

随着电商行业的快速发展，数据驱动的决策变得越来越重要。优衣库作为全球知名的快时尚品牌，需要一套完整的销售数据分析系统来支持业务决策。本项目旨在构建一个基于Flask的销售数据可视化分析平台，为优衣库提供多维度的数据洞察。

项目目标

构建完整的销售数据管理平台
实现多维度数据可视化分析
提供用户友好的交互界面
支持实时数据监控和报表生成
建立可扩展的系统架构

核心特性

🔐 用户权限管理：支持管理员和普通用户两种角色
📊 多维度数据分析：销售趋势、客户分析、区域分析等
🎨 丰富的数据可视化：图表展示、实时更新
💾 完整的数据管理：产品、销售、店铺、客户数据管理
⭐ 个性化功能：产品收藏、个人中心等

源码获取

💭 项目源码获取，码界筑梦坊，各大平台同名，联系方式详见文章底部卡片~

项目展示

🛠️ 技术栈详解

后端技术栈

# 核心框架
Flask 2.0.1                    # 轻量级Web框架
SQLAlchemy 1.4.23              # ORM数据库操作
MySQL 8.0                      # 关系型数据库# 数据处理
pandas                          # 数据分析处理
numpy                           # 数值计算
datetime                        # 时间处理# 安全认证
werkzeug.security              # 密码加密
flask_cors                     # 跨域处理

前端技术栈

<!-- UI框架 -->
Bootstrap 5.1.3               <!-- 响应式UI框架 -->
Font Awesome 5.15.4           <!-- 图标库 --><!-- 数据可视化 -->
Chart.js 3.7.0                <!-- 图表库 -->
ApexCharts                    <!-- 高级图表组件 --><!-- 交互增强 -->
jQuery                         <!-- JavaScript库 -->
AJAX                          <!-- 异步数据请求 -->

开发工具

IDE: PyCharm / VSCode
版本控制: Git
数据库管理: MySQL Workbench
API测试: Postman

🏗️ 系统架构设计

整体架构

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   前端展示层     │    │   业务逻辑层     │    │   数据存储层     │
│                 │    │                 │    │                 │
│  Bootstrap UI   │◄──►│   Flask Views   │◄──►│   MySQL DB      │
│  Chart.js       │    │   Blueprints    │    │   SQLAlchemy    │
│  AJAX/JSON      │    │   Controllers   │    │   ORM Models    │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘

目录结构

uniqlo/
├── app.py                    # 应用主入口
├── config.py                 # 配置文件
├── models.py                 # 数据模型定义
├── ext.py                   # 扩展初始化
├── decorators.py            # 装饰器定义
│
├── blueprints/              # 蓝图模块
│   ├── admin.py            # 管理员功能
│   ├── chart.py            # 图表功能
│   ├── index.py            # 首页功能
│   └── product.py          # 产品功能
│
├── routes/                  # 路由控制器
│   ├── analytics.py        # 数据分析
│   └── auth.py             # 认证相关
│
├── model/                   # 业务模型
│   ├── analytics.py        # 数据分析模型
│   ├── controller.py       # 数据控制器
│   └── visualization.py    # 可视化模型
│
├── templates/               # 模板文件
│   ├── base.html           # 基础模板
│   ├── index.html          # 首页
│   ├── product/            # 产品页面
│   ├── analytics/          # 分析页面
│   └── auth/               # 认证页面
│
├── static/                  # 静态资源
│   ├── css/                # 样式文件
│   ├── js/                 # JavaScript
│   ├── images/             # 图片资源
│   └── assets/             # 其他资源
│
└── util/                   # 工具函数└── visual.py           # 可视化工具

🗄️ 数据库设计

核心数据模型

1. 用户表 (User)

class User(db.Model):__tablename__ = "user"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)username = db.Column(db.String(255), nullable=False, unique=True)password = db.Column(db.String(255), nullable=False)email = db.Column(db.String(255), nullable=False, unique=True)phone = db.Column(db.String(20), nullable=False)address = db.Column(db.String(255), nullable=False)role = db.Column(db.String(20), nullable=False, default='user')status = db.Column(db.String(20), nullable=False, default='active')

2. 产品表 (UniqloProduct)

class UniqloProduct(db.Model):__tablename__ = "uniqlo_product"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)product_id = db.Column(db.String(50), unique=True, nullable=True)product_name = db.Column(db.String(255), nullable=False)price = db.Column(db.Float, nullable=True)category = db.Column(db.String(100), nullable=True)gender = db.Column(db.String(50), nullable=True)age_group = db.Column(db.String(50), nullable=True)color = db.Column(db.String(100), nullable=True)size = db.Column(db.Text, nullable=True)material = db.Column(db.String(255), nullable=True)description = db.Column(db.Text, nullable=True)rating = db.Column(db.Float, nullable=True)monthly_sales = db.Column(db.Integer, nullable=True)favorite_count = db.Column(db.Integer, nullable=True)

3. 销售表 (UniqloSales)

class UniqloSales(db.Model):__tablename__ = "uniqlo_sales"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)store_id = db.Column(db.String(50), nullable=True)city = db.Column(db.String(100), nullable=True)channel = db.Column(db.String(50), nullable=True)gender = db.Column(db.String(50), nullable=True)age_group = db.Column(db.String(50), nullable=True)product_category = db.Column(db.String(100), nullable=True)customer_count = db.Column(db.Integer, nullable=True)sales_amount = db.Column(db.Float, nullable=True)order_count = db.Column(db.Integer, nullable=True)product_count = db.Column(db.Integer, nullable=True)unit_price = db.Column(db.Float, nullable=True)profit = db.Column(db.Float, nullable=True)order_date = db.Column(db.Date, nullable=True)

4. 店铺表 (UniqloStore)

class UniqloStore(db.Model):__tablename__ = "uniqlo_store"id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)store_id = db.Column(db.String(50), unique=True, nullable=True)store_name = db.Column(db.String(255), nullable=True)city = db.Column(db.String(100), nullable=True)province = db.Column(db.String(100), nullable=True)address = db.Column(db.String(255), nullable=True)store_size = db.Column(db.Float, nullable=True)opening_date = db.Column(db.Date, nullable=True)store_type = db.Column(db.String(50), nullable=True)status = db.Column(db.String(20), nullable=False, default='active')

5. 收藏表 (ProductFavorite)

class ProductFavorite(db.Model):__tablename__ = 'product_favorite'id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True)user_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('user.id'), nullable=False)product_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('uniqlo_product.id'), nullable=False)created_at = db.Column(db.DateTime, default=datetime.now)# 关联关系product = db.relationship('UniqloProduct', backref='favorites')user = db.relationship('User', backref='favorites')

数据库关系图

🔧 核心功能实现

1. 用户认证系统

登录功能实现

@app.route('/login', methods=['GET', 'POST'])
def login():if request.method == 'POST':username = request.form.get('username')password = request.form.get('password')user = User.query.filter_by(username=username).first()if user and check_password_hash(user.password, password):session['username'] = usernamesession['role'] = user.rolereturn redirect(url_for('index.index'))else:flash('用户名或密码错误', 'error')return render_template('login.html')

权限控制装饰器

def admin_required(f):@wraps(f)def decorated_function(*args, **kwargs):if 'role' not in session or session['role'] != 'admin':flash('需要管理员权限', 'error')return redirect(url_for('login'))return f(*args, **kwargs)return decorated_function

2. 产品管理功能

产品列表查询

@bp.route('/list')
def product_list():# 获取分页参数page = request.args.get('page', 1, type=int)per_page = request.args.get('per_page', 8, type=int)category = request.args.get('category', '')search = request.args.get('search', '')# 构建查询query = UniqloProduct.queryif category:query = query.filter(UniqloProduct.category == category)if search:query = query.filter(UniqloProduct.product_name.like(f'%{search}%') |UniqloProduct.product_id.like(f'%{search}%'))# 执行分页查询pagination = query.order_by(UniqloProduct.id.desc()).paginate(page=page, per_page=per_page, error_out=False)return render_template('product_list.html', products=pagination.items,pagination=pagination)

产品收藏功能

@bp.route('/favorite_product/<int:product_id>', methods=['POST'])
def favorite_product(product_id):if 'username' not in session:return jsonify({'success': False, 'message': '请先登录'})username = session.get('username')user = User.query.filter_by(username=username).first()# 检查是否已收藏existing_favorite = ProductFavorite.query.filter_by(user_id=user.id, product_id=product_id).first()if existing_favorite:return jsonify({'success': False, 'message': '已收藏该产品'})# 创建收藏记录favorite = ProductFavorite(user_id=user.id, product_id=product_id)db.session.add(favorite)db.session.commit()return jsonify({'success': True, 'message': '收藏成功'})

3. 数据分析功能

销售数据分析

@bp.route('/api/sales-trend')
def api_sales_trend():"""销售趋势分析API"""try:# 按日期分组统计销售数据results = db.session.query(UniqloSales.order_date,func.sum(UniqloSales.sales_amount).label('total_sales'),func.count(UniqloSales.id).label('order_count')).filter(UniqloSales.sales_amount.isnot(None),UniqloSales.order_date.isnot(None)).group_by(UniqloSales.order_date).order_by(UniqloSales.order_date).all()dates = [result.order_date.strftime('%Y-%m-%d') for result in results]sales_data = [float(result.total_sales) for result in results]order_data = [result.order_count for result in results]return jsonify({'success': True,'labels': dates,'datasets': [{'label': '销售金额','data': sales_data,'borderColor': '#FF6384','backgroundColor': 'rgba(255, 99, 132, 0.1)'},{'label': '订单数量','data': order_data,'borderColor': '#36A2EB','backgroundColor': 'rgba(54, 162, 235, 0.1)'}]})except Exception as e:return jsonify({'success': False, 'message': f'获取数据失败: {str(e)}'})

📊 数据可视化实现

1. Chart.js 集成

图表配置

// 产品类别分布图
const categoryChart = new Chart(ctx, {type: 'doughnut',data: {labels: chartData.labels,datasets: [{data: chartData.data,backgroundColor: chartData.colors,borderWidth: 2,borderColor: '#fff'}]},options: {responsive: true,plugins: {legend: {position: 'bottom',labels: {padding: 20,usePointStyle: true}},title: {display: true,text: '产品类别分布',font: {size: 16,weight: 'bold'}}}}
});

AJAX数据加载

function loadChartData(chartType) {$.ajax({url: `/chart/api/${chartType}`,method: 'GET',success: function(response) {if (response.success) {updateChart(chartType, response);} else {showError(response.message);}},error: function(xhr, status, error) {showError('数据加载失败，请稍后重试');}});
}

2. 多维度分析图表

销售趋势分析

@bp.route('/api/sales-by-city')
def api_sales_by_city():"""城市销售分布API"""try:results = db.session.query(UniqloSales.city,func.sum(UniqloSales.sales_amount).label('total_sales'),func.count(UniqloSales.id).label('order_count')).filter(UniqloSales.sales_amount.isnot(None),UniqloSales.city.isnot(None)).group_by(UniqloSales.city).order_by(func.sum(UniqloSales.sales_amount).desc()).limit(10).all()cities = [result.city for result in results]sales_data = [float(result.total_sales) for result in results]return jsonify({'success': True,'labels': cities,'data': sales_data,'backgroundColor': ['#FF6384', '#36A2EB', '#FFCE56', '#4BC0C0','#9966FF', '#FF9F40', '#FF6384', '#C9CBCF','#FF6384', '#36A2EB']})except Exception as e:return jsonify({'success': False, 'message': f'获取数据失败: {str(e)}'})

客户分析图表

@bp.route('/api/age-group-analysis')
def api_age_group_analysis():"""年龄段分析API"""try:results = db.session.query(UniqloSales.age_group,func.sum(UniqloSales.sales_amount).label('total_sales'),func.count(UniqloSales.customer_count).label('customer_count')).filter(UniqloSales.age_group.isnot(None),UniqloSales.sales_amount.isnot(None)).group_by(UniqloSales.age_group).all()age_groups = [result.age_group for result in results]sales_data = [float(result.total_sales) for result in results]customer_data = [result.customer_count for result in results]return jsonify({'success': True,'labels': age_groups,'datasets': [{'label': '销售金额','data': sales_data,'backgroundColor': 'rgba(255, 99, 132, 0.8)'},{'label': '客户数量','data': customer_data,'backgroundColor': 'rgba(54, 162, 235, 0.8)'}]})except Exception as e:return jsonify({'success': False, 'message': f'获取数据失败: {str(e)}'})

3. 实时数据更新

WebSocket集成（预留）

// 实时数据更新功能（未来扩展）
const socket = io();socket.on('data_update', function(data) {updateDashboard(data);
});function updateDashboard(data) {// 更新销售统计$('#total-sales').text(data.total_sales);$('#total-orders').text(data.total_orders);// 更新图表updateCharts(data.charts);
}

🎨 前端界面设计

1. 响应式布局

Bootstrap 5 集成

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>优衣库销售数据分析系统</title><!-- Bootstrap CSS --><link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.1.3/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet"><!-- Font Awesome --><link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/css/all.min.css" rel="stylesheet"><!-- Custom CSS --><link href="{{ url_for('static', filename='css/style.css') }}" rel="stylesheet">
</head>
<body><!-- 导航栏 --><nav class="navbar navbar-expand-lg navbar-dark bg-primary"><div class="container-fluid"><a class="navbar-brand" href="{{ url_for('index.index') }}"><i class="fas fa-chart-line"></i> UNIQLO数据分析</a><!-- 导航菜单 --></div></nav><!-- 主要内容 --><main class="container-fluid mt-4">{% block main %}{% endblock %}</main><!-- Bootstrap JS --><script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.1.3/dist/js/bootstrap.bundle.min.js"></script><!-- Chart.js --><script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script><!-- Custom JS --><script src="{{ url_for('static', filename='js/app.js') }}"></script>
</body>
</html>

2. 数据展示组件

统计卡片组件

<!-- 快速统计 -->
<div class="quick-stats"><div class="row"><div class="col-lg-3 col-md-6"><div class="stat-item"><span class="stat-number">{{ user_count }}</span><div class="stat-label"><i class="fas fa-users"></i> 注册用户</div></div></div><div class="col-lg-3 col-md-6"><div class="stat-item"><span class="stat-number">{{ product_count }}</span><div class="stat-label"><i class="fas fa-box"></i> 产品总数</div></div></div><div class="col-lg-3 col-md-6"><div class="stat-item"><span class="stat-number">{{ sales_count }}</span><div class="stat-label"><i class="fas fa-shopping-cart"></i> 销售记录</div></div></div><div class="col-lg-3 col-md-6"><div class="stat-item"><span class="stat-number">{{ store_count }}</span><div class="stat-label"><i class="fas fa-store"></i> 店铺数量</div></div></div></div>
</div>

图表容器组件

<!-- 图表展示区域 -->
<div class="row"><div class="col-lg-6"><div class="card"><div class="card-header"><h5 class="card-title"><i class="fas fa-chart-pie"></i> 产品类别分布</h5></div><div class="card-body"><canvas id="categoryChart" width="400" height="200"></canvas></div></div></div><div class="col-lg-6"><div class="card"><div class="card-header"><h5 class="card-title"><i class="fas fa-chart-line"></i> 销售趋势</h5></div><div class="card-body"><canvas id="salesTrendChart" width="400" height="200"></canvas></div></div></div>
</div>

3. 交互功能实现

搜索和筛选

// 产品搜索功能
function searchProducts() {const searchTerm = $('#search-input').val();const category = $('#category-filter').val();$.ajax({url: '/product/list',method: 'GET',data: {search: searchTerm,category: category,page: 1},success: function(response) {$('#product-list').html(response);}});
}// 实时搜索
$('#search-input').on('input', debounce(searchProducts, 500));

分页功能

// 分页处理
function loadPage(page) {const currentUrl = new URL(window.location);currentUrl.searchParams.set('page', page);window.location.href = currentUrl.toString();
}// 分页按钮事件
$('.pagination .page-link').on('click', function(e) {e.preventDefault();const page = $(this).data('page');loadPage(page);
});

🚀 部署与运维

1. 环境配置

requirements.txt

Flask==2.0.1
SQLAlchemy==1.4.23
Flask-SQLAlchemy==2.5.1
Flask-CORS==3.0.10
Werkzeug==2.0.1
PyMySQL==1.0.2
cryptography==3.4.8
python-dotenv==0.19.0

配置文件 (config.py)

import os
from dotenv import load_dotenvload_dotenv()class Config:SECRET_KEY = os.environ.get('SECRET_KEY') or 'your-secret-key'SQLALCHEMY_DATABASE_URI = os.environ.get('DATABASE_URL') or \'mysql+pymysql://username:password@localhost/uniqlo_db'SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False# 邮件配置MAIL_SERVER = os.environ.get('MAIL_SERVER')MAIL_PORT = int(os.environ.get('MAIL_PORT') or 587)MAIL_USE_TLS = os.environ.get('MAIL_USE_TLS', 'true').lower() in ['true', 'on', '1']MAIL_USERNAME = os.environ.get('MAIL_USERNAME')MAIL_PASSWORD = os.environ.get('MAIL_PASSWORD')

2. 数据库初始化

数据库创建脚本

-- create_uniqlo_db.sql
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS uniqlo_db CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
USE uniqlo_db;-- 创建用户表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,username VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,password VARCHAR(255) NOT NULL,email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,phone VARCHAR(20) NOT NULL,address VARCHAR(255) NOT NULL,profile_picture VARCHAR(255),reset_token VARCHAR(255),status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'active',role VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'user'
);-- 创建产品表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS uniqlo_product (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,product_id VARCHAR(50) UNIQUE,product_name VARCHAR(255) NOT NULL,product_subtitle VARCHAR(255),product_image VARCHAR(255),product_images TEXT,price FLOAT,original_price FLOAT,category VARCHAR(100),gender VARCHAR(50),age_group VARCHAR(50),color VARCHAR(100),size TEXT,material VARCHAR(255),description TEXT,rating FLOAT,rating_count INT,monthly_sales INT,favorite_count INT,shop_name VARCHAR(255),shop_id VARCHAR(50),seller_name VARCHAR(255),shipping_from VARCHAR(255),attributes TEXT
);

3. 部署脚本

Docker部署（预留）

# Dockerfile
FROM python:3.8-slimWORKDIR /appCOPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txtCOPY . .EXPOSE 5000CMD ["python", "app.py"]

启动脚本

#!/bin/bash
# start.shecho "启动优衣库销售数据分析系统..."# 检查Python环境
if ! command -v python3 &> /dev/null; thenecho "错误: 未找到Python3"exit 1
fi# 检查虚拟环境
if [ ! -d "venv" ]; thenecho "创建虚拟环境..."python3 -m venv venv
fi# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate# 安装依赖
echo "安装依赖包..."
pip install -r requirements.txt# 初始化数据库
echo "初始化数据库..."
python init_db.py# 启动应用
echo "启动Flask应用..."
python app.py

💡 开发经验总结

1. 技术选型考虑

为什么选择Flask？

轻量级: Flask提供了核心功能，不会过度设计
灵活性: 可以根据项目需求选择合适的扩展
学习曲线: 对于Python开发者来说学习成本较低
社区支持: 有丰富的第三方库和文档

数据库选择考虑

MySQL: 成熟稳定，适合生产环境
SQLAlchemy: 提供ORM功能，简化数据库操作
数据迁移: 支持数据库版本管理

2. 架构设计经验

模块化设计

# 使用蓝图组织代码
from flask import Blueprint# 产品模块
product_bp = Blueprint('product', __name__, url_prefix='/product')# 图表模块
chart_bp = Blueprint('chart', __name__, url_prefix='/chart')# 管理员模块
admin_bp = Blueprint('admin', __name__, url_prefix='/admin')

数据模型设计

规范化: 遵循数据库设计范式
扩展性: 预留字段，支持未来功能扩展
性能: 合理使用索引，优化查询性能

3. 前端开发经验

响应式设计

/* 移动端适配 */
@media (max-width: 768px) {.welcome-section h1 {font-size: 2.2rem;}.stat-item {border-right: none;border-bottom: 1px solid var(--uniqlo-border);margin-bottom: 15px;padding: 15px;}
}

用户体验优化

加载动画: 提供视觉反馈
错误处理: 友好的错误提示
数据缓存: 减少重复请求

4. 性能优化经验

数据库优化

# 使用索引优化查询
class UniqloProduct(db.Model):__tablename__ = "uniqlo_product"# 添加索引__table_args__ = (db.Index('idx_product_category', 'category'),db.Index('idx_product_price', 'price'),{'extend_existing': True})

缓存策略

# 使用Redis缓存（预留）
import redisredis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)def get_cached_data(key):cached = redis_client.get(key)if cached:return json.loads(cached)return Nonedef set_cached_data(key, data, expire=3600):redis_client.setex(key, expire, json.dumps(data))

✨ 项目亮点

1. 技术亮点

完整的数据分析流程

数据采集: 支持多种数据源导入
数据清洗: 自动处理异常数据
数据分析: 多维度统计分析
数据可视化: 丰富的图表展示

用户友好的界面设计

响应式布局: 适配各种设备
直观的操作: 简单易用的交互
美观的界面: 现代化的UI设计

2. 功能亮点

多维度数据分析

销售分析: 趋势、分布、排行
客户分析: 增长、价值、行为
区域分析: 地理分布、门店业绩
产品分析: 类别、价格、热度

个性化功能

产品收藏: 用户个性化收藏
个人中心: 用户信息管理
权限控制: 角色权限管理

3. 扩展性设计

模块化架构

蓝图模式: 功能模块独立
插件化: 支持功能扩展
配置化: 灵活的系统配置

数据驱动

实时更新: 支持数据实时刷新
历史追踪: 数据变更记录
报表生成: 自动生成分析报表

🔮 未来优化方向

1. 技术升级

微服务架构

# docker-compose.yml (预留)
version: '3.8'
services:web:build: .ports:- "5000:5000"depends_on:- db- redisdb:image: mysql:8.0environment:MYSQL_ROOT_PASSWORD: passwordMYSQL_DATABASE: uniqlo_dbredis:image: redis:6-alpine

实时数据处理

# WebSocket实时数据推送（预留）
from flask_socketio import SocketIO, emitsocketio = SocketIO(app)@socketio.on('connect')
def handle_connect():print('Client connected')@socketio.on('request_data')
def handle_data_request(data):# 实时推送数据更新emit('data_update', get_latest_data())

2. 功能扩展

机器学习集成

# 销售预测模型（预留）
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pddef predict_sales(product_id, days_ahead=30):# 获取历史销售数据historical_data = get_sales_history(product_id)# 特征工程features = create_features(historical_data)# 训练模型model = LinearRegression()model.fit(features, historical_data['sales'])# 预测未来销售future_features = create_future_features(days_ahead)predictions = model.predict(future_features)return predictions

高级可视化

// 3D可视化（预留）
import * as THREE from 'three';function create3DChart(data) {const scene = new THREE.Scene();const camera = new THREE.PerspectiveCamera(75, window.innerWidth / window.innerHeight, 0.1, 1000);const renderer = new THREE.WebGLRenderer();// 创建3D柱状图data.forEach((item, index) => {const geometry = new THREE.BoxGeometry(1, item.value, 1);const material = new THREE.MeshBasicMaterial({color: item.color});const cube = new THREE.Mesh(geometry, material);cube.position.set(index * 2, item.value / 2, 0);scene.add(cube);});renderer.render(scene, camera);
}

3. 性能优化

缓存策略优化

# 多级缓存策略
class CacheManager:def __init__(self):self.memory_cache = {}self.redis_client = redis.Redis()def get_data(self, key):# 内存缓存if key in self.memory_cache:return self.memory_cache[key]# Redis缓存cached = self.redis_client.get(key)if cached:data = json.loads(cached)self.memory_cache[key] = datareturn data# 数据库查询data = self.query_database(key)self.set_cache(key, data)return data

数据库优化

-- 分区表优化
CREATE TABLE uniqlo_sales_partitioned (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,order_date DATE,sales_amount DECIMAL(10,2),-- 其他字段...
) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (PARTITION p2022 VALUES LESS THAN (2023),PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025)
);