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1、项目介绍
技术栈：
Python语言、django框架、MySQL数据库、协同过滤推荐算法、Echarts可视化、HTML
随着大数据技术的发展，越来越多的企业开始将其应用于业务决策和市场分析中。在鞋类行业中，得物平台是一个非常重要的销售渠道，其拥有庞大的用户群体和海量的销售数据。因此，利用得物平台的鞋类销售数据进行可视化分析，可以为鞋类行业的商家提供更为全面、精准的市场数据和趋势分析，帮助他们更好地了解市场需求和消费者行为，制定更为科学合理的市场策略和产品规划，提高企业的竞争力和市场份额。为消费者提供方便快捷的数据，能更快更好的找到自己心仪的商品。
本文以得物购物平台的鞋类类产品为例，采用产品的评论、销量、价格及适用人群等数据，使用基于JavaScript的开源可视化图标库Echarts来实现对后端数据渲染成可视化大屏和基于用户评分的协同过滤算法推荐，为客户提供精准的销售信息资源分析数据大屏和用户推荐模块。
关键词：商品；数据分析；可视化大屏；Echarts
2、项目界面
（1）商品首页
（2）可视化大屏分析
（3）春季大屏分析（此处省略-夏秋冬大屏分析图）
（4）推荐—协同过滤推荐算法
（5）商品评分—详情页
（6）后台数据管理
3、项目说明
项目概述
目的：利用得物平台的鞋类销售数据，通过数据分析和可视化手段，为鞋类商家提供市场趋势和消费者行为洞察，帮助其制定科学的市场策略和产品规划，同时为消费者提供精准的商品推荐，提升购物体验。
技术栈：采用Python语言结合Django框架进行后端开发，使用MySQL数据库存储数据，利用协同过滤推荐算法实现个性化推荐，借助Echarts可视化库将数据以直观的图表形式展示在前端页面，前端页面采用HTML构建。
系统功能模块
商品首页：展示得物平台鞋类商品的基本信息，如商品图片、名称、价格等，为用户提供一个浏览商品的入口。
可视化大屏分析：通过Echarts生成各种图表，如柱状图、折线图、饼图等，对鞋类商品的销量、价格、评论数量、适用人群等数据进行可视化分析，直观地呈现市场趋势和消费者偏好。例如，通过柱状图展示不同品牌或款式鞋类的销量对比，通过折线图呈现价格随时间的变化趋势等。
季节性大屏分析：针对不同季节（如春季、夏季、秋季、冬季）分别进行大屏分析，展示各季节热门鞋类款式、销量、价格等数据，帮助商家了解季节性需求变化，为季节性商品规划提供依据。
协同过滤推荐算法模块：基于用户对商品的评分数据，运用协同过滤算法为用户推荐可能感兴趣的鞋类产品。该算法通过分析用户之间的相似度或商品之间的相似度，挖掘用户的潜在兴趣，实现个性化推荐，提高用户发现心仪商品的概率。
商品评分及详情页：用户可以对购买的鞋类产品进行评分和评论，系统展示商品的评分统计和详细评论内容。这不仅为其他用户提供参考，也为商家了解产品优缺点、改进产品提供依据。
后台数据管理：提供后台管理功能，方便管理员对商品数据、用户数据、评分数据等进行管理和维护，如添加新商品信息、更新商品库存、处理用户反馈等。
系统特点
数据驱动：依托得物平台海量的鞋类销售数据，为商家和消费者提供基于数据的决策支持。
可视化展示：通过Echarts将复杂的数据以直观易懂的图表形式呈现，降低数据解读难度，提高数据的可读性和可用性。
个性化推荐：利用协同过滤算法为用户提供精准的商品推荐，提升用户体验和购物效率。
季节性分析：关注季节性因素对鞋类销售的影响，为商家的季节性营销策略提供数据支持。
适用场景
鞋类商家：通过系统提供的市场分析和趋势洞察，制定产品开发、库存管理和营销推广策略，提升市场竞争力。
消费者：借助可视化大屏了解市场动态，根据推荐算法快速找到符合自己需求和喜好的鞋类产品，提高购物满意度。
4、核心代码
class CF:
def __init__(self, movies, ratings, k=5, n=10):
self.movies = movies
self.ratings = ratings
self.k = k
self.n = n
self.userDict = {}
self.ItemUser = {}
self.neighbors = []
self.recommandList = []
self.cost = 0.0
# def recommendByUser(self, userId):
# self.formatRate()
# self.n = len(self.userDict[userId])
# self.getNearestNeighbor(userId)
# self.getrecommandList(userId)
# self.getPrecision(userId)
def recommendByUser(self, userId):
self.formatRate()
# 检查用户是否是新用户，即没有评分记录
if userId not in self.userDict:
# 如果是新用户，我们可以选择跳过推荐或者返回一个默认的推荐列表
print(f"No ratings found for user {userId}. Skipping recommendations.")
return # 或者返回一个默认的推荐列表
self.n = len(self.userDict[userId])
self.getNearestNeighbor(userId)
self.getrecommandList(userId)
self.getPrecision(userId)
def getrecommandList(self, userId):
self.recommandList = []
recommandDict = {}
for neighbor in self.neighbors:
movies = self.userDict[neighbor[1]]
for movie in movies:
if (movie[0] in recommandDict):
recommandDict[movie[0]] += neighbor[0]
else:
recommandDict[movie[0]] = neighbor[0]
# 建立推荐列表
for key in recommandDict:
self.recommandList.append([recommandDict[key], key])
self.recommandList.sort(reverse=True)
self.recommandList = self.recommandList[:self.n]
# 将ratings转换为userDict和ItemUser
def formatRate(self):
self.userDict = {}
self.ItemUser = {}
for i in self.ratings:
# 评分最高为5 除以5 进行数据归一化
temp = (i[1], float(i[2]) / 5)
# 计算userDict {'1':[(1,5),(2,5)...],'2':[...]...}
if (i[0] in self.userDict):
self.userDict[i[0]].append(temp)
else:
self.userDict[i[0]] = [temp]
# 计算ItemUser {'1',[1,2,3..],...}
if (i[1] in self.ItemUser):
self.ItemUser[i[1]].append(i[0])
else:
self.ItemUser[i[1]] = [i[0]]
# 找到某用户的相邻用户
def getNearestNeighbor(self, userId):
neighbors = []
self.neighbors = []
# 获取userId评分的图书都有那些用户也评过分
for i in self.userDict[userId]:
for j in self.ItemUser[i[0]]:
if (j != userId and j not in neighbors):
neighbors.append(j)
# 计算这些用户与userId的相似度并排序
for i in neighbors:
dist = self.getCost(userId, i)
self.neighbors.append([dist, i])
# 排序默认是升序，reverse=True表示降序
self.neighbors.sort(reverse=True)
self.neighbors = self.neighbors[:self.k]
# 格式化userDict数据
def formatuserDict(self, userId, l):
user = {}
for i in self.userDict[userId]:
user[i[0]] = [i[1], 0]
for j in self.userDict[l]:
if (j[0] not in user):
user[j[0]] = [0, j[1]]
else:
user[j[0]][1] = j[1]
return user
# 计算余弦距离
def getCost(self, userId, l):
user = self.formatuserDict(userId, l)
x = 0.0
y = 0.0
z = 0.0
for k, v in user.items():
x += float(v[0]) * float(v[0])
y += float(v[1]) * float(v[1])
z += float(v[0]) * float(v[1])
if (z == 0.0):
return 0
return z / sqrt(x * y)
# 推荐的准确率
# def getPrecision(self, userId):
# user = [i[0] for i in self.userDict[userId]]
# print("self.recommandList",self.recommandList)
# recommand = [i[1] for i in self.recommandList]
# print(recommand)
# count = 0.0
# if (len(user) >= len(recommand)):
# for i in recommand:
# if (i in user):
# count += 1.0
# self.cost = count / len(recommand)
# else:
# for i in user:
# if (i in recommand):
# count += 1.0
# self.cost = count / len(user)
# 推荐的准确率
def getPrecision(self, userId):
user = [i[0] for i in self.userDict[userId]]
print("self.recommandList", self.recommandList)
recommand = [i[1] for i in self.recommandList]
print(recommand)
count = 0.0
if len(recommand) == 0: # 检查recommand列表是否为空
self.cost = 0 # 如果为空，准确率设置为0
elif (len(user) >= len(recommand)):
for i in recommand:
if (i in user):
count += 1.0
self.cost = count / len(recommand)
else:
for i in user:
if (i in recommand):
count += 1.0
self.cost = count / len(user)
# 显示推荐列表
def showTable(self):
if not self.recommandList: # 检查推荐列表是否为空
print("No recommendations available.")
return []
neighbors_id = [i[1] for i in self.neighbors]
table = Texttable()
table.set_deco(Texttable.HEADER)
table.set_cols_dtype(["t", "t", "t", "t"])
table.set_cols_align(["l", "l", "l", "l"])
rows = []
for item in self.recommandList:
fromID = []
for i in self.movies:
if i[0] == item[1]:
movie = i
break
for i in self.ItemUser[item[1]]:
if i in neighbors_id:
fromID.append(i)
movie.append(fromID)
rows.append(movie)
print(rows)
return rows
5、源码获取方式
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