商城系统必须知道的【订单、优惠金额、退货、实际营收】解释

文章详细阐述了销售订单的各项数据,包括应收金额、优惠金额的计算方式以及不同支付渠道(现金、支付宝、微信)的收款情况。同时,介绍了退货订单的数据,如退货金额和退款方式。最后,总结了实际营收的计算方法,考虑了优惠和退货的影响。


【销售订单数据】:应收金额,优惠金额、订单数量、现金收款、支付宝收款、微信收款

应收金额:应收金额=销售订单的数量*销售订单的单价(即门店的售价),应收金额概念只与支付成功的销售订单相关。

优惠金额:优惠金额=销售订单的抹零+销售订单的积分抵扣金额+销售订单的商品折扣+会员价优惠,其概念只与支付成功的销售订单相关。

订单数量:为一定时间期间内所有状态的销售订单数量总和,其概念只与销售订单相关。

现金收款:所有销售订单中,支付方式为现金支付的金额总和

微信收款:所有销售订单中,支付方式为微信支付的金额总和

支付宝收款:所有销售订单中,支付方式为支付宝支付的金额总和

【优惠金额数据】:优惠金额、抹零优惠、折扣优惠、减免优惠、会员优惠

优惠金额:概念同上

抹零优惠:所有销售订单中的抹零优惠的总和

折扣优惠:所有销售订单中的折扣优惠的总和

减免优惠:所有销售订单中减免优惠的总和

会员优惠:所有销售订单中会员优惠的总和

【退货订单数据】:退货金额、退货订单数、现金退款、支付宝退款、微信退款

退货金额:退货金额=退货订单中的数量*单价-退货订单的优惠,退货金额即为实退金额,其概念只与退款成功的退货订单相关。

退货订单数:为一定时间期间内所有状态的退货订单数量总和,其概念只与退货订单相关。

现金退款:所有退货订单中,退款方式为现金的金额总和

微信退款:所有退货订单中,退款方式为微信的金额总和

支付宝退款:所有退货订单中,退款方式为支付宝的金额总和

【实际营收数据】:实际营收、现金实收、支付宝实收、微信实收

实际营收:实际营收=营收金额-优惠金额-退货金额

现金实收:现金实收=现金收款-现金退款

微信实收:微信实收=微信收款-微信退款

支付宝实收:支付宝实收=支付宝收款-支付宝退款

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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