news 2026/2/22 20:55:24

基于线性回归的唯品会女装销售数据的分析与预测系统中期检查报告

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张小明

前端开发工程师

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基于线性回归的唯品会女装销售数据的分析与预测系统中期检查报告

河北东方学院

本科毕业论文(设计)中期检查报告

基于线性回归的唯品会女装销售数据的分析与预测

人工智能学院

数据科学与大数据技术

大数据技术21-2

学生姓名

学 号

215150302046

指导教师

闫建薇(副教授)

完成时间

2024年12月28日

一、工作任务的进展情况

(一)已完成的任务

1.用户管理模块

已实现用户的注册和登录功能,系统能够区分并管理不同角色(普通用户、管理员)的权限,确保各角色只能访问其权限范围内的功能和数据。完成了用户角色的分配和权限设置,确保系统的安全性和数据的保密性。

2.数据查看模块

已实现女装销售数据的查看和搜索功能,用户可以根据时间、款式、品牌等不同维度对数据进行查询和筛选。优化了数据查询界面,提高了用户查询数据的便捷性和效率。

3.数据处理模块

使用Pandas对女装销售数据进行了数据清洗、预处理和特征提取,有效处理了异常值和缺失值,显著提升了数据质量。建立了数据处理的标准化流程,确保数据处理的准确性和一致性。

二、工作中遇到的问题及改进措施

1.当前线性回归模型的预测精度未达到预期,存在较大的误差

计划引入更多与女装销售相关的特征变量,以丰富模型的信息量;同时,考虑使用交叉验证等方法减少过拟合,提高模型的泛化能力和预测精度。

2.数据可视化时图表展示不够直观

计划优化Echarts图表的配置,如调整图表的颜色搭配、增加图表的交互功能(如鼠标悬停显示详细数据、点击图表区域进行缩放等),使数据展示更加直观易懂。

三、下一步工作计划

(一)未完成的工作

1.预测模块

计划使用线性回归算法对女装销售数据进行深入建模与预测,考虑引入更多的特征变量和优化算法参数,以提高预测的准确性。根据预测结果,提供针对性的销售策略建议,帮助电商运营人员更好地制定和调整销售计划。

2.可视化分析模块

计划使用Echarts实现更丰富的销售数据可视化分析,包括销售趋势图、销售区域分布图、款式热度图等,为电商运营人员提供全方位、多角度的数据支持。优化图表的交互性和可定制性,满足用户不同的数据展示需求。

3.后台管理模块

完善管理员对后台数据的增删改查功能,确保数据的准确性和完整性。提供数据导出功能,支持电商运营人员将后台数据导出为Excel或CSV格式,方便进行进一步的分析和处理。加强后台管理的安全性,确保只有授权的管理员才能访问和操作后台数据。

学生签名: 日期:2024年1月5日

指导教师意见:

指导教师签名:

2024年1月6日

系/教研室意见:

负责人签名:

2024年1月8日

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