简介
本系统设计了一个基于Python的海鲜销售数据可视化和查询推荐系统。通过整合真实销售数据，结合数据可视化和机器学习技术，为用户提供了直观的数据解读和个性化的购买推荐。同时，该系统还提供了完整的源码和部署文档，方便用户进行部署和定制，为海鲜销售行业提供了高效、智能的数据分析和推荐解决方案。通过丰富的交互功能和个性化的推荐算法，该系统旨在提升用户体验和销售效率。
系统发布和操作演示教程
---第1节 浙江海鲜数据可视化系统-发布演示【免费，点击链接播放】
---第2节 浙江海鲜数据可视化系统-功能演示【免费，点击链接播放】
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Python海鲜销售数据可视化和查询推荐系统
开发运行环境：
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 开发语言：Python 3.x
- 开发工具：PyCharm / VS Code
- 数据处理库：Pandas
- 数据可视化库：Matplotlib, Seaborn
- 机器学习库：Scikit-learn
- Web框架：Flask
- 数据库：SQLite / MySQL
功能概述：
用户功能：
- 登录与注册：
- 用户可以使用邮箱或用户名进行注册。
- 注册时需要设置密码，并通过邮件验证确保账号安全。
- 用户可以使用注册信息登录系统，查看个人数据和购买历史。
- 数据可视化：
- 系统提供多种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。
- 用户可以根据时间范围、海鲜种类等条件筛选数据，并查看相应的图表。
- 图表可以交互，用户可以放大、缩小、拖动等。
- 销售查询：
- 用户可以根据时间范围、海鲜种类、价格范围等条件查询销售数据。
- 查询结果以表格形式展示，并提供导出功能。
- 推荐系统：
- 系统根据用户的购买历史和浏览记录，为用户推荐相似的海鲜产品。
- 推荐算法基于协同过滤、内容推荐等技术。
- 用户可以查看推荐列表，并选择购买。
管理员功能：
- 用户管理：
- 管理员可以查看和编辑所有用户的信息，包括用户名、邮箱、密码、购买历史等。
- 管理员可以重置用户密码、禁用用户账号等。
- 数据导入：
- 管理员可以导入新的销售数据，更新数据库。
- 数据导入支持CSV、Excel等格式。
- 系统设置：
- 管理员可以设置推荐算法的参数，如相似度阈值、推荐列表长度等。
- 管理员还可以设置系统的其他参数，如默认时区、货币单位等。
技术亮点：
- 数据驱动：
- 系统基于真实销售数据进行分析和推荐，确保准确性和实用性。
- 使用Pandas库处理数据，提供高效的数据处理和转换功能。
- 可视化交互：
- 采用Matplotlib和Seaborn库进行图表绘制，提供美观、直观的图表展示。
- 支持图表交互，提供丰富的用户交互体验。
- 个性化推荐：
- 结合Scikit-learn库实现推荐算法，为用户提供个性化的购买推荐。
- 考虑用户的购买历史和浏览记录，提高推荐的准确性。
测试与部署：
- 单元测试：对系统的各个模块进行单元测试，确保每个模块的功能正常。
- 集成测试：测试系统各个模块之间的集成和协作，确保整体功能的稳定性。
- 用户测试：邀请真实用户进行系统测试，收集反馈并进行改进。
- 部署：提供完整的部署文档和源码，方便用户进行部署和二次开发。可以部署在本地服务器或云服务上。
部分截图
