【Python原创毕设|课设】基于Flask的商品营收数据/销售数据管理与可视化系统-文末附下载方式以及往届优秀论文，原创项目其他均为抄袭_企业销售管理系统python和flask

一、项目简介

超市营收数据可视化系统是基于大屏幕设计的一种新颖、强烈视觉冲击力的信息展示系统。随着数字化时代的到来，超市作为零售业的核心，积累了大量的销售数据，这些数据蕴含了丰富的经营信息和潜在的商业价值。然而，仅仅依赖传统的数据报表或图表往往难以充分挖掘这些信息，因此开发这样一套具有强烈视觉效果和数据分析功能的系统势在必行。

系统的意义在于通过精心设计的可视化界面，将海量、多维度的超市营收数据以直观的方式呈现给管理者和决策者。这样的设计能够提高数据理解的效率，使他们能更快速地发现业务中的关键信息、趋势和潜在机会，从而做出更明智、更及时的战略决策。

这套系统具备多项关键功能。首先，它能够实时采集、整理和展示超市的营收数据，包括销售量、销售额、销售额占比等关键指标。其次，系统提供多样化的图表和图形展示方式，用户可以根据具体需求选择最适合的数据可视化形式。此外，系统还具有商品数据管理功能，能对超市商品销售数据进行深入分析，包括热销商品、不同商品类别的销售情况等，为商品管理和采购决策提供有力支持。

技术上，该系统应用了先进的可视化技术和数据分析算法，以确保数据呈现的清晰、精准和易理解。同时，采用大屏幕为核心展示方式，保证了用户在观看数据时的舒适度和便利性。系统还能够通过智能化的方式，根据用户偏好和行为提供个性化的数据展示，进一步提升用户体验。

总的来说，这套基于大屏的超市营收数据可视化系统将为超市经营者带来前所未有的数据洞察力和经营优势，助力超市业务的持续改进和成功发展。

二、开发环境

三、项目技术

Python： 作为开发语言，用于编写后端逻辑和数据处理。

Flask： Python的Web框架，用于搭建后端数据接口和处理HTTP请求。

PyMySQL： 用于Python与MySQL数据库的交互，实现数据的存储和读取。

Echarts： JavaScript的数据可视化库，将数据转化为图表形式展示给用户。

LAYUI： 轻量级前端UI框架，用于构建用户友好的交互界面。

JavaScript： 用于实现前端交互和处理用户输入。

HTML和CSS： 用于构建前端界面和样式设计。

scikit-learn、pandas和numpy： Python的数据处理和机器学习库，用于数据预测和分析。

AJAX： 用于实现前后端数据交互，异步请求后端数据接口。

MySQL： 数据库管理系统，用于持久化数据。

四、功能结构

4.1 系统功能结构图

系统总共分为四大模块，分别为可视化模块、用户模块、商品数据管理模块、公告模块，系统功能结构图如图。

4.2 系统详细报告目录

4.3 可视化模块

可视化模块是系统的核心，负责将超市营收数据以多样化的图表、图形、热力图等形式展示在大屏幕上。通过这些可视化效果，用户能够直观、清晰地理解超市的销售趋势、热门商品、地域分布等关键数据，为业务决策提供视觉支持。

4.4 用户模块

用户模块管理系统的用户信息、权限和个性化设置。用户可以通过该模块进行登录、注册，系统会根据用户的角色和权限展示相应的数据和功能，以确保用户得到最符合自身需求的信息呈现。

4.5 公告管理模块

公告管理模块允许管理员发布、编辑和删除公告信息。这些公告可能包括超市的重要通知等。该模块确保所有相关人员能够及时了解超市的重要信息和活动。

4.6 商品数据管理模块

商品数据管理模块负责处理超市的商品信息，包括商品类别、价格、库存、热销商品等。管理员可以通过该模块管理商品信息，从而更好地了解商品销售情况，为商品采购、定价等决策提供依据。

4.7 商品订单数据管理模块

商品订单数据管理模块涉及订单的处理和分析，包括订单生成、订单状态追踪、订单统计等功能。这个模块允许系统管理员和相关工作人员实时监控订单情况，以便及时调整运营策略，确保订单处理的高效和顾客满意度。

五、运行截图

可视化主页

登录页面

注册页面

后台管理首页面

用户模块页面

公告管理模块

商品类别管理

商品名称管理

商品订单管理

六、功能实现

可视化核心代码

# 获取销售销量商品分类信息
def get_category_sales_volume():
    sqlManager = SQLManager()
    sql = 'SELECT COUNT(sales_volume) as `value` , category as name FROM `order` GROUP BY category'
    res = sqlManager.get_list(sql)
    return res


# 获取商品分类信息
def get_category_goods_name():
    sqlManager = SQLManager()
    sql = 'SELECT COUNT(goods_name) as `value` , category as name FROM (SELECT goods_name, category FROM `order` GROUP BY category,goods_name) as t GROUP BY category;'
    res = sqlManager.get_list(sql)
    return res


# 获取销量商品分类统计
def get_category_sum_sales():
    sqlManager = SQLManager()
    sql = 'SELECT category,SUM(sales_volume) as `value`,"销售种类数量统计" as name  FROM `order` GROUP BY category;'
    res = sqlManager.get_list(sql)
    return res


# 获取销售额商品分类统计
def get_category_selling():
    sqlManager = SQLManager()
    sql = 'SELECT category,SUM(sales_volume*selling_price) as `value`,"销售额数量统计" as name  FROM `order` GROUP BY category;'
    res = sqlManager.get_list(sql)
    return res


# 获取时间销售额商品统计
def get_times_selling():
    times = getAgeDay(30)
    data = []
    sqlManager = SQLManager()
    sql = "SELECT SUM(sales_volume*selling_price) as `value`  FROM `order` where date_format(order_time,'%%Y-%%m-%%d')=%s;"
    for t in times:
        res = sqlManager.get_one(sql, t)
        if not res or not res['value']:
            res['value'] = 0
        data.append({"number": t, "value": float(res['value']), "name": "近30日销售额"})
    return data
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数据库核心代码

    # 查询多条数据
    def get_list(self, sql, args=None):
        self.cursor.execute(sql, args)
        result = self.cursor.fetchall()
        return result
    # 查询单条数据
    def get_one(self, sql, args=None):
        self.cursor.execute(sql, args)
        result = self.cursor.fetchone()
        return result

    # 执行单条SQL语句
    def moddify(self, sql, args=None):
        self.cursor.execute(sql, args)
        self.conn.commit()

    # 执行返回ID的插入SQL
    def instert(self, sql, args=None):
        self.cursor.execute(sql, args)
        id = self.conn.insert_id()
        self.conn.commit()
        return id
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订单处理核心代码

import jieba
from machine_learning import predict as pt
from service.slog_service import insert_slog
# 简单统计模块
# 分页数据
def select_order_list(page, limit, where):
    page, limit, where = get_page_start(int(page), int(limit), where)
    params_sql = get_search_params(where)
    data_sql = "SELECT * FROM `order` WHERE 1=1 " + params_sql + " ORDER BY id DESC LIMIT %s,%s"
    count_sql = "SELECT COUNT(id) as i FROM `order` WHERE 1=1 " + params_sql
    sqlManager = SQLManager()
    data = sqlManager.get_list(data_sql, (page, limit))  # 获取分页数据
    count = sqlManager.get_one(count_sql)['i']  # 获取数据总数
    order = get_class_list(data, Order)
    page_result = PageData(count, order)
    return page_result


# 插入数据
def insert_order(data):
    sqlManager = SQLManager()

    time_stamp = time.time()
    sql = "INSERT INTO `order` (order_no, goods_name, category, selling_price, original_price, sales_volume) VALUES (%s,%s,%s,%s,%s,%s)"
    sqlManager.instert(sql, ("SMS"+str(int(time_stamp)),
   data['goods_name'], data['category'], data['selling_price'], data['original_price'],
    data['sales_volume']))
    sqlManager.close()
    return Result(True, "添加成功")
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七、数据库结构

表名：category

表名：goods

表名：notice

表名：order

八、源码获取

源码、安装教程文档、项目简介文档以及其它相关文档已经上传到是云猿实战官网，可以通过下面官网进行获取项目！