Entwurf und Implementierung eines großformatigen Vollbildsystems zur visuellen Analyse von Verkaufsdaten für Sportartikel mithilfe von Python

 Blogger-Einführung : Lehrer Huang Juhua, Autor der Bücher „Getting Started with Vue.js and Mall Development“ und „WeChat Mini Program Mall Development“, CSDN-Blog-Experte, online Bildungsexperte, CSDN Diamond Lecturer; konzentriert sich auf die Ausbildung von Abschlussprojekten und die Beratung von College-Studenten.
Alle Projekte sind mit grundlegenden Wissensvideokursen vom Einstieg bis zur Beherrschung ausgestattet, kostenlos
Die Projekte sind mit entsprechenden Entwicklungsdokumenten, Vorschlagsberichten, Aufgabenbüchern ausgestattet, PPT und Papiere. Vorlagen usw.

Das Projekt verfügt über aufgezeichnete Demonstrationsvideos zur Freigabe und zum funktionalen Betrieb. Die Benutzeroberfläche und die Funktionen des Projekts können angepasst werden. Installation und Betrieb sind inbegriffen! ! !
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Hintergrund und Bedeutung

Der Entwurf und die Implementierung eines großformatigen Vollbildsystems zur visuellen Analyse von Sportartikel-Verkaufsdaten auf Basis von Python hat folgenden Forschungshintergrund und Bedeutung:

Forschungshintergrund:

1. Rasantes Wachstum des Sportartikelmarktes: Mit der Verbesserung des Gesundheitsbewusstseins und der rasanten Entwicklung der Sportbranche zeigt der Sportartikelmarkt einen rasanten Wachstumstrend. Dieses Wachstum hat jedoch auch zu einem verschärften Marktwettbewerb geführt, der von Sportartikelverkäufern ein genaueres Verständnis der Marktdynamik und der Verbraucheranforderungen erfordert.
2. Datengesteuerter Entscheidungsbedarf: Im Verkaufsprozess von Sportartikeln fallen große Mengen an Verkaufsdaten an, darunter Umsätze, Verkaufsvolumen, Kundenverhalten usw. Diese Daten enthalten umfangreiche Marktinformationen und Verbraucherverhaltensmuster, die als Leitfaden für die Formulierung und Optimierung von Verkaufsstrategien verwendet werden können.
3. Anwendung von Python im Bereich der Datenanalyse: Python hat als leistungsstarke Programmiersprache ein breites Anwendungsspektrum im Bereich der Datenanalyse. Seine umfangreiche Datenverarbeitungs- und Visualisierungsbibliothek bietet starke Unterstützung für die visuelle Analyse von Sportartikel-Verkaufsdaten.

Bedeutung:

1. Verbessern Sie die Genauigkeit von Verkaufsstrategien: Durch die visuelle Analyse von Sportartikel-Verkaufsdaten können Sie ein tieferes Verständnis der Kaufpräferenzen, Verhaltensgewohnheiten und Markttrends der Verbraucher gewinnen und so genauere Verkaufsstrategien formulieren sowie den Umsatz und die Kundenzufriedenheit verbessern.
2. Optimieren Sie die Bestandsverwaltung: Durch die visuelle Analyse der Verkaufsdaten können Sie die Verkaufssituation verschiedener Arten von Sportartikeln in Echtzeit erfassen, zukünftige Verkaufstrends vorhersagen und angemessene Bestandspläne formulieren, um Lagerrückstände und Verschwendung zu vermeiden.
3. Verbessern Sie die Wettbewerbsfähigkeit des Marktes: Das auf Python basierende visuelle Analysesystem mit großem Bildschirm kann Verkaufsdaten für Sportartikel und Marktdynamiken in Echtzeit anzeigen und Entscheidungsträgern dabei helfen, schnell zu reagieren, Verkaufsstrategien anzupassen, Marktchancen zu nutzen und die Wettbewerbsfähigkeit des Marktes zu verbessern.
4. Förderung der digitalen Transformation der Sportbranche: Dieses System kann als wichtiger Bestandteil der digitalen Transformation der Sportbranche eingesetzt werden, die digitale und intelligente Entwicklung der Sportbranche fördern und die Betriebseffizienz und Innovationsfähigkeit der gesamten Branche verbessern .
5. Förderung der akademischen Forschung und Zusammenarbeit: Die von diesem System generierten Datensätze können Forschungsmaterialien für akademische Forscher bereitstellen, Forschung und Entwicklung in verwandten Bereichen fördern und gleichzeitig die Zusammenarbeit und den Austausch zwischen Wissenschaft und Industrie fördern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Entwurf und die Implementierung eines auf Python basierenden Großbild-Vollbildsystems zur visuellen Analyse von Sportartikel-Verkaufsdaten einen wichtigen Forschungshintergrund und eine wichtige Bedeutung haben. Es kann nicht nur die Genauigkeit von Verkaufsstrategien verbessern und die Bestandsverwaltung optimieren, sondern auch Außerdem soll die Wettbewerbsfähigkeit des Marktes gestärkt und die digitale Transformation der Sportbranche sowie die Förderung akademischer Forschung und Zusammenarbeit gefördert werden.

Darstellungen

Kerncode

    #总的数据条数
    cursor_zongshuju = connection.cursor()
    sql_zongshuju = "select count(1) from taobao"
    cursor_zongshuju.execute(sql_zongshuju)
    zongshuju = cursor_zongshuju.fetchone()[0]
    print("总的数据= %s 条" % zongshuju)  #

    #省份数：shengfenshu
    cursor_shengfenshu = connection.cursor()
    sql_shengfenshu = "select count(1) from taobao_sheng"
    cursor_shengfenshu.execute(sql_shengfenshu)
    shengfenshu = cursor_shengfenshu.fetchone()[0]
    print("省份数目= %s 条" % shengfenshu)  #

    #城市数：chengshishu
    cursor_chengshishu = connection.cursor()
    sql_chengshishu = "select count(1) from taobao_chengshi"
    cursor_chengshishu.execute(sql_chengshishu)
    chengshishu = cursor_chengshishu.fetchone()[0]
    print("城市数目= %s 条" % chengshishu)  #