一、项目开发背景意义
当前全球电子商务规模持续扩张，供应链体系日趋复杂，海量商品在多品类、跨区域流转中产生了庞大的结构化和非结构化数据。传统管理模式难以实时洞察库存积压、临期风险、资金占用及客户满意度等关键指标，导致企业面临库存成本攀升、产品滞销与缺货并存的运营困境。基于这一行业痛点，本系统聚焦电商供应链全链路数据价值挖掘，通过构建覆盖电子产品、服装、家用电器三大核心品类的智能分析平台，实现对百万级商品数据的动态监控与精准决策支持，助力企业优化库存结构、提升资金周转效率并增强市场响应能力。
二、项目开发技术
系统采用Python作为核心开发语言，基于Spark与Hadoop构建分布式大数据处理引擎，实现对亿级订单与库存数据的并行计算与离线分析。前端采用Vue框架搭建响应式交互界面，集成Echarts图表库渲染动态可视化大屏，支持多维数据联动与钻取。后端依托MySQL构建主数据仓库，存储产品主数据、库存流水及分析结果。数据挖掘层运用机器学习算法构建库存预测、产品聚类及风险评分模型，通过Scikit-learn与PySpark MLlib实现特征工程与模型训练，最终形成从数据采集、清洗、建模到可视化的完整技术闭环，确保系统在高并发场景下的实时性与准确性。
三、项目开发内容
本系统构建了集成销售数据分析、库存健康诊断、市场表现评估、产品组合优化及供应链成本管控的一体化平台，通过可视化大屏实现数据穿透式洞察。具体而言，系统实现了以下核心分析：销售数据分析模块提供产品ID、SKU、价格、评分等多维度查询，支持精准定位单品绩效；库存健康分析模块将库存划分为高库存、健康、低库存三大状态，实时计算各品类库存占比与周转效率；市场表现分析通过产品表现矩阵识别问题产品、明星产品等四类象限，其中问题产品达2053个需优先处置；产品组合分析聚焦临期风险Top20预警，对耳机、笔记本等快消电子产品进行重点跟踪；供应链成本分析量化库存资金占用，展示单品库存价值Top20并分析高价高库存等四重价值链定位；客户满意度分析关联价格区间与评分分布，揭示不同品类定价策略对口碑的影响；质保周期对比与体积分析为采购与仓储提供物理属性决策依据；高风险库存专题追踪过期超过一年及6-12个月商品，精确计算风险总额达8933859.29元；产品聚类画像实现智能分群，识别高库存高口碑等典型特征组合。
四、项目展示
五、项目相关代码
<script>
export default {
data() {
return {
performanceData: [
{name: '明星产品', value: [4.5, 120000, 1867], category: 0},
{name: '常规产品', value: [3.2, 85000, 4031], category: 1},
{name: '问题产品', value: [2.1, 110000, 2053], category: 2},
{name: '低库存高口碑', value: [4.3, 45000, 2681], category: 3}
],
inventoryData: {
structure: [
{value: 5008, name: '高库存', percentage: 50.08},
{value: 961, name: '低库存', percentage: 9.61},
{value: 4031, name: '健康', percentage: 40.31}
],
category: [
{category: '电子产品', high: 180000, healthy: 90000, low: 30000},
{category: '服装', high: 150000, healthy: 60000, low: 25000},
{category: '家用电器', high: 120000, healthy: 80000, low: 20000}
]
}
}
},
mounted() {
this.initPerformanceMatrix();
this.initInventoryHealth();
},
methods: {
initPerformanceMatrix() {
const chart = this.$echarts.init(this.$refs.performanceMatrix);
const option = {
backgroundColor: 'transparent',
grid: {left: '15%', right: '15%', bottom: '15%', top: '15%'},
xAxis: {
type: 'value',
name: '产品评分',
nameLocation: 'middle',
nameGap: 30,
min: 0,
max: 5,
splitLine: {
lineStyle: {type: 'dashed', color: 'rgba(255,255,255,0.1)'}
},
axisLine: {lineStyle: {color: 'rgba(255,255,255,0.5)'}},
axisLabel: {color: 'rgba(255,255,255,0.7)'}
},
yAxis: {
type: 'value',
name: '库存量（件）',
nameLocation: 'middle',
nameGap: 50,
min: 0,
max: 150000,
splitLine: {
lineStyle: {type: 'dashed', color: 'rgba(255,255,255,0.1)'}
},
axisLine: {lineStyle: {color: 'rgba(255,255,255,0.5)'}},
axisLabel: {color: 'rgba(255,255,255,0.7)'}
},
series: [{
type: 'scatter',
symbolSize: function (data) {
return Math.sqrt(data[2]) / 5;
},
itemStyle: {
color: function(params) {
const colors = ['#00FF9F', '#00BFFF', '#FF6B6B', '#FFD166'];
return colors[params.data.category];
},
opacity: 0.8
},
label: {
show: true,
formatter: function(param) {
return param.data.name + '\n' + param.data.value[2] + '个';
},
position: 'top',
color: 'rgba(255,255,255,0.9)',
fontSize: 12
},
data: this.performanceData.map(item => ({
name: item.name,
value: item.value,
category: item.category,
itemStyle: {color: ['#00FF9F', '#00BFFF', '#FF6B6B', '#FFD166'][item.category]}
}))
}],
六、最后
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