毕业设计：基于python商家订单数据分析可视化管理系统 美食订单 商家用户日志数据分析 Flask框架（源码）✅_后台管理系统 可视化数据界面 python+flask+mysql

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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Flask框架、bootstrap框架、Echarts可视化、财务管理、仪表盘、统计管理、菜品分类管理
Flask商家订单数据可视化管理系统

2、项目界面

（1）订单数据概况

（2）数据管理

（3）美食商品信息

（4）会员列表

（5）财务管理

（6）数据统计

（7）个人信息

（8）登录界面

3、项目说明

Flask商家订单数据可视化管理系统是一个基于Python语言的Web应用，它结合了Flask框架的轻量级和灵活性，以及Bootstrap框架的响应式设计和美观的用户界面，旨在为商家提供一个全面且直观的管理平台。该系统特别强调了订单数据的可视化分析，通过Echarts等可视化工具，使得商家能够快速地掌握业务动态，从而做出更加精准的决策。

1. 订单数据概况
   系统首页提供了订单数据的概览功能，包括订单数量、销售额、退换货率等关键指标。这些数据以图表的形式展示，使得商家能够直观地了解业务状况。

2. 数据管理
   数据管理模块允许商家对订单数据进行详细的查看和管理。商家可以根据不同的条件筛选订单，查看订单的详细信息，包括下单时间、商品信息、收货地址等。此外，商家还可以对订单进行编辑、删除等操作。

3. 美食商品信息
   美食商品信息模块是商家管理商品的平台。商家可以在这里添加、编辑、删除商品信息，包括商品名称、价格、库存、描述等。同时，系统还支持商品的分类管理，使得商品信息更加有序。

4. 会员列表
   会员列表模块展示了所有注册会员的信息，包括用户名、联系方式、购买记录等。商家可以通过这个模块了解会员的购买习惯，进行会员营销和关怀。

5. 财务管理
   财务管理模块是系统的核心功能之一，它提供了收入、支出、利润等财务数据的详细报表。商家可以通过这些报表了解店铺的财务状况，进行财务分析和预测。

6. 数据统计
   数据统计模块通过图表和表格的形式，展示了店铺的各项业务数据，如销售额统计、订单量统计、会员增长统计等。这些统计数据为商家提供了丰富的决策支持。

7. 个人信息
   个人信息模块允许商家查看和编辑自己的个人信息，包括用户名、密码、联系方式等。同时，商家还可以在这里设置系统权限和角色，确保系统的安全性。

8. 登录界面
   登录界面是用户进入系统的入口。系统采用了安全的登录验证机制，确保只有合法的商家才能访问系统。登录界面设计简洁明了，用户可以通过输入用户名和密码进行登录。

总之，Flask商家订单数据可视化管理系统是一个功能强大、易于使用的Web应用。它结合了Flask框架和Bootstrap框架的优势，为商家提供了一个全面、直观的管理平台。通过该系统，商家可以轻松地管理订单数据、商品信息、会员列表等关键业务数据，并通过可视化的方式了解业务状况，从而做出更加精准的决策。

4、核心代码

from flask import Blueprint,jsonify
from models.stat.StatDailySite import StatDailySite

route_chart = Blueprint('chart_page', __name__)

@route_chart.route("/dashboard",methods=["POST"])
def dashboard():
    last_date = StatDailySite.query.order_by(StatDailySite.id.desc()).first().date
    list = StatDailySite.query.filter(StatDailySite.date <= last_date).order_by(StatDailySite.id.desc()).limit(30).all()
    list.reverse()
    resp = {'code': 200, 'msg': '请求成功！', 'data': {}}
    data = {
        "categories": [],
        "series": {
            "orderSum": [],
            "memberSum": []
         }
    }
    if list:
        for item in list:
            data['categories'].append(str(item.date))
            data['series']['memberSum'].append(item.total_member_count)
            data['series']['orderSum'].append(item.total_order_count)

    resp['data'] = data
    return jsonify(resp)

@route_chart.route("/finance",methods=["POST"])
def finance():
    last_date = StatDailySite.query.order_by(StatDailySite.id.desc()).first().date
    list = StatDailySite.query.filter(StatDailySite.date <= last_date).order_by(StatDailySite.id.desc()).limit(30).all()
    list.reverse()

    resp = {'code': 200, 'msg': '请求成功!', 'data': {}}
    data = {
        "categories": [],
        "series": {
            "finance": []
        }
    }

    if list:
        for item in list:
            data['categories'].append(str(item.date))
            data['series']['finance'].append(float(item.total_pay_money))

    resp['data'] = data
    return jsonify(resp)

@route_chart.route("/share",methods=["POST"])
def share():
    last_date = StatDailySite.query.order_by(StatDailySite.id.desc()).first().date
    list = StatDailySite.query.filter(StatDailySite.date <= last_date).order_by(StatDailySite.id.desc()).limit(30).all()
    list.reverse()

    resp = {'code': 200, 'msg': '请求成功!', 'data': {}}
    data = {
        "categories": [],
        "series": {
            "share": []
        }
    }

    if list:
        for item in list:
            data['categories'].append(str(item.date))
            data['series']['share'].append(float(item.total_shared_count))

    resp['data'] = data
    return jsonify(resp)



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