摘要
本文旨在探讨基于Django框架的家具销售平台设计，该平台集成了决策树算法与随机森林模型，以实现销售数据的智能分析与预测。随着电子商务的快速发展，家具销售行业面临着日益激烈的市场竞争和消费者需求的多样化。为了提升销售效率与用户体验，本文提出了一种创新的解决方案，将先进的机器学习算法应用于家具销售数据的挖掘与分析中。在平台设计中，我们首先利用Django框架构建了高效、可扩展的Web应用架构，实现了用户管理、商品展示、订单处理等功能模块。随后，我们引入了决策树算法，通过对家具销售数据进行分类与特征选择，揭示了影响销售的关键因素。在此基础上，我们进一步采用随机森林模型，利用多棵决策树的集成学习优势，提高了销售预测的准确性和稳定性。实验结果表明，该平台能够准确预测家具销量，为库存管理、销售策略调整提供了有力支持。同时，平台还实现了智能化推荐功能，根据用户历史购买行为和偏好，提供个性化的商品推荐，有效提升了用户满意度和购买转化率。本文的创新点在于将决策树算法与随机森林模型应用于家具销售平台的设计中，实现了销售数据的智能分析与预测。这不仅为家具电商行业提供了新的技术手段，也为其他领域的销售数据分析提供了可借鉴的思路和方法。未来，我们将继续优化算法性能，拓展平台功能，以期在更广泛的场景中实现商业价值与社会效益的双重提升。
关键词：决策树算法与随机森林模型；django框架；Mysql数据库；家具销售平台
Abstract
This article aims to explore the design of a furniture sales platform based on the Django framework, which integrates decision tree algorithm and random forest model to achieve intelligent analysis and prediction of sales data. With the rapid development of e-commerce, the furniture sales industry is facing increasingly fierce market competition and diversified consumer demands. In order to improve sales efficiency and user experience, this article proposes an innovative solution that applies advanced machine learning algorithms to the mining and analysis of furniture sales data. In the platform design, we first used the Django framework to build an efficient and scalable web application architecture, implementing functional modules such as user management, product display, and order processing. Subsequently, we introduced the decision tree algorithm to classify and select features from furniture sales data, revealing the key factors that affect sales. On this basis, we further adopted a random forest model and utilized the ensemble learning advantage of multiple decision trees to improve the accuracy and stability of sales forecasting. The experimental results show that the platform can accurately predict furniture sales, providing strong support for inventory management and sales strategy adjustment. At the same time, the platform has also implemented intelligent recommendation functions, providing personalized product recommendations based on users' historical purchasing behavior and preferences, effectively improving user satisfaction and purchase conversion rates. The innovation of this article lies in the application of decision tree algorithm and random forest model in the design of furniture sales platform, achieving intelligent analysis and prediction of sales data. This not only provides new technological means for the furniture e-commerce industry, but also provides reference ideas and methods for sales data analysis in other fields. In the future, we will continue to optimize algorithm performance and expand platform functionality in order to achieve a dual enhancement of commercial value and social benefits in a wider range of scenarios.
Keywords: decision tree algorithm and random forest model; Django framework; MySQL database; Furniture sales platform
目录
1绪论
随着互联网技术的迅猛发展和电子商务的普及，传统的家具销售模式受到了巨大的冲击。传统的家具销售方式主要依赖于实体店铺，消费者在购买过程中往往面临地域限制、产品选择有限、价格不透明等问题。而网上家具购物商城的兴起，为消费者提供了一个更加便捷、高效的购物平台。家具作为居家生活的重要组成部分，其市场需求一直保持稳定增长，因此，开发一个基于Django框架，并结合决策树算法与随机森林模型的家具销售平台显得尤为重要。Django是一个高级的Python Web框架，它遵循MVC（或MTV）设计模式，能够帮助开发者快速开发安全、可维护的网站。同时，Django框架提供了丰富的模板和视图功能，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而无需过多关注底层的技术细节。此外，随着大数据技术的不断发展和应用，电商平台积累了大量的销售数据，这些数据中蕴含着丰富的市场信息和消费者行为规律。通过深入挖掘和分析这些数据，预测未来的销售趋势，对于电商企业来说具有重要的商业价值。决策树是一种基于树状结构的模型，具有可解释性和直观性的特点，能够挖掘数据中的潜在规律进行分类和预测。而随机森林则是一种基于决策树的集成学习方法，它通过构建多个决策树并进行综合预测，能够显著提高模型的准确性。这两种算法在销量预测、用户行为分析等领域有着广泛的应用。
提升消费者购物体验：网上家具购物商城系统使消费者能够随时随地通过互联网访问商城，浏览和购买家具产品，极大地提升了购物的便捷性。同时，通过个性化的商品推荐系统，可以根据用户的历史浏览记录、购买记录以及其他相关信息，为用户个性化地推荐商品，提高用户的购买转化率和购买满意度。
丰富产品选择：在线商城可以展示更多款式和品牌的家具产品，为消费者提供更广泛的选择范围，满足不同消费者的个性化需求。
价格透明、比价方便：网上商城的家具产品价格公开透明，消费者可以方便地进行比价和选择性价比最高的产品。
优化销售策略：通过决策树算法和随机森林模型对销售数据进行深入分析，商家可以更好地了解市场需求、优化产品设计和制定营销策略。例如，商家可以根据销售数据中的热门商品类别，增加该类别的库存量，同时对于滞销的商品进行促销或清仓处理，以实现库存的高效运转。
降低运营成本：相比实体店铺，网上商城可以节省租金、人员等运营成本，同时通过高效的库存管理和物流配送体系，减少库存积压和浪费。
在国内，基于Django框架并结合决策树算法与随机森林模型的家具销售平台设计正处于快速发展阶段。随着电子商务的蓬勃兴起，家具销售行业逐渐从线下转向线上，对于数据分析和智能预测的需求日益增加。Django作为国内广泛使用的Python Web框架，为家具销售平台的快速开发提供了有力支持。其MVC（或MTV）设计模式使得开发者能够高效组织代码，快速迭代产品功能。决策树算法和随机森林模型在数据分析领域具有显著优势，特别是在处理复杂、高维数据时表现出色。在国内，这些算法已被广泛应用于家具销售数据的分析和预测中，帮助企业挖掘潜在市场趋势，制定精准营销策略。为了更直观地呈现数据分析结果，国内研究者开始探索将可视化技术融入家具销售平台中。通过图表、仪表盘等形式，实时展示销售数据、库存情况以及市场趋势，为企业决策层提供有力支持。基于用户行为数据和购买历史，国内家具销售平台正逐步实现智能化商品推荐。通过决策树和随机森林模型对用户进行细分和画像，提供个性化的购物体验，提高用户满意度和忠诚度。然而，国内在该领域的研究仍存在一些挑战，如数据质量不高、算法模型优化不足、用户隐私保护等问题。未来，随着技术的不断进步和数据治理体系的完善，这些问题有望得到解决。
在国外，基于Django框架并结合决策树算法与随机森林模型的家具销售平台设计同样受到广泛关注。与国内相比，国外在该领域的研究起步较早，技术积累更为深厚。除了Django框架外，国外研究者还积极探索其他高性能、可扩展的Web框架，如Flask、Django REST framework等，以满足不同规模和复杂度的家具销售平台需求。国外在决策树算法和随机森林模型的应用上更为深入，不仅关注模型的准确性和鲁棒性，还注重算法的可解释性和泛化能力。通过结合其他机器学习算法和技术，如深度学习、强化学习等，进一步提升数据分析与预测的效果。国外的家具销售平台在可视化展示方面更加注重用户体验和交互性。通过采用先进的可视化技术和工具，如D3.js、Tableau等，实现动态、交互式的数据展示和分析，帮助用户更好地理解数据背后的故事和趋势。国外家具销售平台不仅提供智能化商品推荐服务，还致力于构建完整的生态系统，包括智能家居、物流配送、售后服务等各个环节。通过整合上下游资源，为用户提供一站式购物体验，增强用户粘性和品牌忠诚度。
综上所述，国内外在Django决策树算法与随机森林模型的家具销售平台设计方面均取得了显著进展。然而，面对不断变化的市场需求和用户行为，持续的技术创新和优化仍是未来发展的关键。
论文一共分为6个章节，具体内容如下：
第1章节是论文的研究背景、研究现状和研究内容；
第2章节是开发决策树算法与随机森林模型的家具销售使用的技术，开发环境；
第3章节是决策树算法与随机森林模型的家具销售的系统分析，其中有系统的可行性分析，系统的功能需求分析，系统的性能需求分析；
第4章节是详细跨境儿童家具交易系统的设计，数据库实体以及数据库表等相关数据；
第5章节是决策树算法与随机森林模型的家具销售的各项功能实现的讲述；
第6章节是对决策树算法与随机森林模型的家具销售的测试相关报告展示。
2相关技术
Django是高水准的Python编程语言驱动的一个开源模型．视图，控制器风格的Web应用程序框架，它起源于开源社区。使用这种架构，程序员可以方便、快捷地创建高品质、易维护、数据库驱动的应用程序。这也正是OpenStack的Horizon组件采用这种架构进行设计的主要原因。另外，在Dj ango框架中，还包含许多功能强大的第三方插件，使得Django具有较强的可扩展性。Django 项目源自一个在线新闻 Web 站点，于 2005 年以开源的形式被释放出来。
1.用manage .py runserver 启动Django服务器时就载入了在同一目录下的settings .py。该文件包含了项目中的配置信息，如前面讲的URLConf等，其中最重要的配置就是ROOT_URLCONF，它告诉Django哪个Python模块应该用作本站的URLConf，默认的是urls .py
2.当访问url的时候，Django会根据ROOT_URLCONF的设置来装载URLConf。
3.然后按顺序逐个匹配URLConf里的URLpatterns。如果找到则会调用相关联的视图函数，并把HttpRequest对象作为第一个参数(通常是request)
4.最后该view函数负责返回一个HttpResponse对象。
图2-1Django工作机制
架构组成
客户端：主流浏览器（Chrome/Edge等）
服务端：Web服务器+数据库集群（MySQL/Oracle等）
通信机制：通过RESTful API实现双向数据交互；服务端集中化部署业务逻辑与数据存储。
技术优势：跨平台兼容性（OS无关性）；客户端模式降低运维成本；天然适配云计算部署架构。
该架构通过分层设计（表现层/业务层/数据层）成为现代Web应用的主流范式，与操作系统深度集成的浏览器生态进一步强化其市场渗透率。
图2-2 B/S模式工作原理图
系统的构建离不开与之匹配的数据库支持，数据库以其特定的组织结构，承担着存储与管理数据信息的核心职责。数据库作为数据持久化层的核心组件，其技术发展历经存储媒介革新（磁带→关系型→NoSQL）与处理范式升级（OLTP→OLAP→HTAP）。在本院信息平台建设中，选用MySQL关系型数据库的关键考量包括：
性能特性：基于B+树索引的查询优化、ACID事务保障
开源生态：GPL协议下的可定制化开发
架构适配：支持Linux/Windows双平台部署，兼容微服务架构
系统采用实体关系模型（ER Model）构建十余个数据表，通过主外键约束实现诊疗业务流（挂号→诊断→处方）的全链路数据治理。数据库作为应用系统的结构化数据中枢，其与业务逻辑层的解耦设计（DAO模式）确保了系统扩展性与维护性。
3系统分析
决策树算法与随机森林模型的家具销售的目标是实现儿童家具的网上查询、销售和购买。下面用技术可性性、操作可性性和经济可性三各方面的分析来验证决策树算法与随机森林模型的家具销售系统是否确实可性。
Django是一个高级的Python Web框架，它遵循MVC（或MTV）设计模式，能够帮助开发者快速开发安全、可维护的网站。Django框架提供了丰富的模板和视图功能，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而无需过多关注底层的技术细节。随机森林是通过集成多个决策树来进行预测的算法，它引入了随机性，提高了模型的准确性和鲁棒性。决策树则是一种基于树状结构的模型，具有可解释性和直观性的特点。这两种算法在销量预测领域有着广泛的应用，能够挖掘数据中的潜在规律，进行准确的预测。后端使用Django框架，前端使用Vue、HTML5、CSS3、JavaScript等技术，这些技术都是目前Web开发的主流技术，有丰富的文档和社区支持，技术成熟度高。从技术角度来看，该系统实现的技术难度适中，现有技术完全能够支持系统的开发和运行。
该系统采用直观的用户界面和友好的交互设计，使得用户可以轻松地进行数据导入、模型训练和预测结果查看等操作。同时，系统还提供了详细的使用说明和在线帮助文档，方便用户快速上手。该系统注重用户体验，通过优化数据处理流程、提高预测准确性和响应速度等方式，提升用户的满意度和使用体验。此外，系统还支持数据导出、自定义查询等功能，使得用户可以更加灵活地利用数据进行决策分析。因此，从操作角度来看，该系统具有较高的操作可行性。
系统开发需要投入一定的人力、物力和财力，包括开发人员工资、硬件设备购置、软件许可费用等。然而，由于Django框架和前后端技术的成熟度较高，开发效率会相对较高，从而降低了开发成本。系统运行需要维护服务器、数据库等基础设施，以及进行定期的系统更新和维护。这些成本可以通过合理的资源规划和优化来降低。该系统可以帮助电商企业更好地了解市场需求，优化库存管理，制定更加精准的销售策略，从而提高竞争力，降低运营成本，增加销售额。这些预期的收益将远远超过系统的开发和运行成本。因此，从经济角度来看，该系统具有较高的经济可行性。
随着电子商务的快速发展，电商平台积累了大量的销售数据。这些数据中蕴含着丰富的市场信息和消费者行为规律，对于电商企业来说，深入挖掘和分析这些数据具有重要的商业价值。因此，该系统具有广泛的市场需求。该系统的潜在用户群体包括各类电商平台、电商企业以及数据分析师等。这些用户群体对于销量预测和数据分析的需求非常强烈，因此该系统的市场潜力巨大。从市场角度来看，该系统具有较高的市场可行性。
系统登录流程图，如图所示：
图2-1登录流程图
添加信息流程图，如下图所示：
图2-2添加信息流程图
删除信息流程图，如下图所示：
图2-3删除信息流程图
django决策树算法与随机森林模型的家具销售平台功能方面，注册用户模块功能包括注册登录、首页、市场资讯、网站公告、家具中心、个人信息；管理员模块功能包括后台首页、系统用户、系统管理、个人信息管理、家具中心管理、家具订单管理、客户分类管理、营销活动管理、定价策略管理、家具库存管理、家具出库管理、家具入库管理、网站公告管理、资源管理。具体如下：
注册用户模块：
（1）注册登录：允许注册用户注册新账号或使用已有账号进行登录，确保身份认证和安全访问系统。
（2）网站公告：注册用户可以查看django决策树算法与随机森林模型的家具销售平台发布的重要公告信息，供注册用户浏览和熟悉网站相关事项。
（3）市场资讯：django决策树算法与随机森林模型的家具销售平台呈现市场资讯列表，注册用户在浏览市场资讯时可以评论、收藏、点赞。
（4）家具中心：通过使用决策树随机森林算法推荐家具信息，用户可以查看家具中心，可以进行点击、评论、收藏和点赞，也可以加入购物车、立即购买家具。
（5）个人信息：普通用户填写个人性别、年龄、年收入、从事职业、购买原因、喜欢风格等信息提交个人信息，供系统提供个性化推荐。
（6）个人中心：用户可以查看家具订单、评论管理和收藏等信息。
管理员模块：
（1）后台首页：管理员具备管理个人信息的权限，涵盖编辑个人资料、更换个人头像以及修改账户密码等多项操作，查看商品销售金额、数量统计图。
（2）系统用户：管理员可以管理自己的信息，也可以对注册用户的信息进行管理。
（3）家具中心管理：管理员拥有查看和删除家具中心列表的权限，同时，也能够添加新的家具信息，通过使用决策树随机森林算法推荐家具信息，统计、预测和分析，对用户推荐更可能感兴趣的内容。
（4）个人信息管理：管理员拥有查看和删除个人信息列表的权限，同时，也能够添加新的个人信息，并对客户进行分类。
（5）家具订单管理：管理员拥有查看和删除家具订单列表的权限，查看用户的支付状态。
（6）客户分类管理：管理员拥有查看和删除客户分类列表的权限，对客户进行定制活动，实现个性化推荐。
（7）营销活动管理：管理员拥有查看和删除营销活动列表的权限，同时，通过填写成本价格、同行价格、目标利润、价格竞争力等信息，添加新的营销活动。
（8）家具库存管理：管理员拥有查看和删除家具库存列表的权限，同时，通过填写商品库存、库存备注、库存数量等信息，添加新的家具库存。
（9）家具入库管理：管理员拥有查看和删除家具入库列表的权限，更新入库状态。
（10）家具出库管理：管理员拥有查看和删除家具入库列表的权限，更新出库状态。
（11）系统管理：管理员拥有编辑、更新系统轮播图的权限和功能。
（12）网站公告管理：管理员负责系统公告的全面管理，包括查看、编辑及删除公告内容。
（13）资源管理：管理员拥有查看、编辑市场资讯列表的权限，同时也可以添加新的资讯分类。
非功能性分析聚焦于评估系统的非功能性指标与质量属性，通过多维考量运行效能、容错能力、安全机制、服务持续性及架构弹性等核心要素，确保技术架构既满足终端用户体验需求，亦符合工程化部署规范。具体如下：
表3-1django决策树算法与随机森林模型的家具销售平台非功能需求表
系统用例分析的核心价值在于深度解构系统业务单元间的交互诉求与行为路径，通过精准捕获和结构化映射多维度用户情境，构建用户全生命周期操作模型。该方法体系有效构建用户操作链路与交互触点的认知框架，为技术实现提供行为驱动的设计依据，最终实现服务体验的精准提升。注册用户角色用例如图2-4。
图2-4注册用户角色用例图
管理员角色用例如图2-5所示。
图2-5django决策树算法与随机森林模型的家具销售平台管理员角色用例图
3.5本章小结
系统分析阶段构建了复合型研究矩阵，涵盖可行性验证、功能蓝图构建与用户图例建模等方法论体系，通过技术经济性评估、需求结构化解析与场景图谱化推演的三维视角，完成系统价值流的全景透视。该分析范式在技术实施路线图中形成动态决策坐标系，驱动需求精准映射与价值闭环实现，最终构建起支撑数字化服务生态的认知框架，实现技术方案与商业价值的有机共振。
4系统设计
系统顶层设计阶段实施技术战略定位，构建架构逻辑层、数据服务层与交互呈现层的三维复合式设计框架。采用服务导向型弹性分层架构作为技术基座，数据建模基于范式驱动的实体关系映射机制，实现用户画像、内容资产等核心要素的语义化聚合。人机交互层遵循认知工效学准则，通过操作路径优化与视觉认知流设计构建沉浸式体验矩阵。最终形成具备容错韧性、安全闭环与智能响应的数字基座，实现业务需求与技术实现的精准映射，如图4-1为决策树算法与随机森林模型的家具销售系统工作原理图：
图4-1决策树算法与随机森林模型的家具销售系统工作原理图
系统采用三层架构设计，包括表现层（前端）、逻辑层（后端）和数据层（数据库）。前端使用Vue.js框架构建，负责用户界面展示和与后端交互，提供家具中心发布、查询和更新等功能。后端使用Python语言和django框架开发，负责处理业务逻辑、API请求以及与数据库的交互。数据层使用MySQL数据库存储用户信息、家具中心、评价反馈、公告等数据，确保数据的完整性和一致性。此架构设计具备高可扩展性、易维护性，并能有效应对高并发访问。注册用户模块包含着网站公告、市场资讯、家具中心、个人信息、个人中心等；管理员模块包含后台首页、家具中心管理、家具订单管理、客户分类管理、家具库存管理、营销活动管理、家具入库管理、家具出库管理、网站公告管理、资源管理等模块。如图4-2为决策树算法与随机森林模型的家具销售结构图：
图4-2决策树算法与随机森林模型的家具销售结构图
决策树算法与随机森林模型的家具销售采用的是先进的Browser/Server结构，是一种开发结构不复杂，信息具有很强的共享性，而且维护方法也简单的结构。如图4-3为决策树算法与随机森林模型的家具销售系统的网络拓扑图：
图4-3决策树算法与随机森林模型的家具销售系统的网络拓扑图
数据架构工程作为系统开发的战略枢纽，其核心价值在于构建数据多维治理体系。基于业务价值流分析，我们实施范式驱动的建模框架，通过实体关系拓扑与数据契约规范的双重验证机制，解构业务实体本体、语义化属性域及约束边界条件，最终形成具备容错性数据生态与动态优化能力的存储拓扑优化方案，实现事务完整性保障与查询优化引擎的有机协同。
数据本体建模阶段致力于构建领域实体拓扑范式，通过多维关系建模框架（实体关联图谱/属性约束网络）实施结构化定义机制。基于领域驱动设计原则，我们采用语义化建模流程完成业务对象的本体解构与领域边界界定，并建立跨实体间的动态语义关联矩阵。以下是基于实体关联图谱的可视化领域建模映射方案，下图是决策树算法与随机森林模型的家具销售的E-R图：
数据范式转化工程在概念建模基础上实施范式驱动的存储拓扑定义，通过实体关系范式映射机制（ER2SQL）实现属性域约束条件与数据契约规范的协同配置。采用事务完整性验证框架构建表空间关联图谱，形成包括主键约束网络、外键依赖链及范式合规性矩阵在内的多维约束体系，最终实现数据服务层与业务规则的无损衔接，各个数据表的设计如下：
furniture_center（家具中心）
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | furniture_center_id | int | 是 | 是 | 家具中心ID | |
| 2 | furniture_pictures | varchar | 255 | 否 | 否 | 家具图片 |
| 3 | furniture_number | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具编号 |
| 4 | furniture_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具名称 |
| 5 | furniture_type | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具类型 |
| 6 | furniture_material | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具材质 |
| 7 | furniture_size | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具尺寸 |
| 8 | furniture_style | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具风格 |
| 9 | inventory_quantity | double | 否 | 否 | 库存数量 | |
| 10 | furniture_prices | double | 否 | 否 | 家具价格 | |
| 11 | furniture_details | longtext | 4294967295 | 否 | 否 | 家具详情 |
| 12 | hits | int | 是 | 否 | 点击数 | |
| 13 | praise_len | int | 是 | 否 | 点赞数 | |
| 14 | collect_len | int | 是 | 否 | 收藏数 | |
| 15 | comment_len | int | 是 | 否 | 评论数 | |
| 16 | recommend | int | 是 | 否 | 智能推荐 | |
| 17 | furniture_orders_limit_times | int | 是 | 否 | 订购限制次数 | |
| 18 | create_time | datetime | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 19 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 |
furniture_inventory（家具库存）
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | furniture_inventory_id | int | 是 | 是 | 家具库存ID | |
| 2 | product_images | varchar | 255 | 否 | 否 | 商品图片 |
| 3 | product_code | varchar | 64 | 是 | 是 | 商品编号 |
| 4 | product_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 商品名称 |
| 5 | product_brand | varchar | 64 | 否 | 否 | 商品品牌 |
| 6 | product_specifications | varchar | 64 | 否 | 否 | 商品规格 |
| 7 | product_inventory | double | 否 | 否 | 商品库存 | |
| 8 | shelf_number | varchar | 64 | 否 | 否 | 货架编号 |
| 9 | inventory_remarks | text | 65535 | 否 | 否 | 库存备注 |
| 10 | furniture_storage_limit_times | int | 是 | 否 | 入库限制次数 | |
| 11 | furniture_outbound_limit_times | int | 是 | 否 | 出库限制次数 | |
| 12 | create_time | datetime | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 13 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 |
furniture_orders（家具订单）
| 编号 | 字段名 | 类型 | 长度 | 是否非空 | 是否主键 | 注释 |
| 1 | furniture_orders_id | int | 是 | 是 | 家具订单ID | |
| 2 | furniture_pictures | varchar | 255 | 否 | 否 | 家具图片 |
| 3 | furniture_number | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具编号 |
| 4 | furniture_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具名称 |
| 5 | furniture_type | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具类型 |
| 6 | furniture_material | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具材质 |
| 7 | furniture_size | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具尺寸 |
| 8 | furniture_style | varchar | 64 | 否 | 否 | 家具风格 |
| 9 | furniture_prices | double | 否 | 否 | 家具价格 | |
| 10 | purchase_quantity | double | 否 | 否 | 购买数量 | |
| 11 | purchase_amount | double | 否 | 否 | 购买金额 | |
| 12 | purchase_users | int | 否 | 否 | 购买用户 | |
| 13 | user_name | varchar | 64 | 否 | 否 | 用户姓名 |
| 14 | user_phone_number | varchar | 64 | 否 | 否 | 用户电话 |
| 15 | user_address | varchar | 64 | 否 | 否 | 用户地址 |
| 16 | order_number | varchar | 64 | 否 | 否 | 订单编号 |
| 17 | purchase_remarks | text | 65535 | 否 | 否 | 购买备注 |
| 18 | pay_state | varchar | 16 | 是 | 否 | 支付状态 |
| 19 | pay_type | varchar | 16 | 否 | 否 | 支付类型: 微信、支付宝、网银 |
| 20 | create_time | datetime | 是 | 否 | 创建时间 | |
| 21 | update_time | timestamp | 是 | 否 | 更新时间 | |
| 22 | source_table | varchar | 255 | 否 | 否 | 来源表 |
| 23 | source_id | int | 否 | 否 | 来源ID | |
| 24 | source_user_id | int | 否 | 否 | 来源用户 |
4.5本章小结
在系统开发的整个生命周期中，数据库设计扮演着举足轻重的角色，其重要性不言而喻。这一环节要求我们深入细致地识别系统中的各类实体，精心构建它们之间的复杂关系，并据此设计出合理的表结构。同时，我们还需要审慎地选择主键与索引，以确保数据的存储与管理既准确又一致。为了进一步提升系统的安全性与性能，我们在数据库设计中巧妙地融入了规范化与反规范化的技术。通过规范化，我们消除了数据冗余，提高了数据的完整性与一致性；而反规范化则在必要时被引入，以优化查询性能，减少系统响应时间。
5系统实现
在系统开发的整个流程中，关键模块的设计与实现无疑占据着核心地位。这一环节要求我们深入分析系统的功能需求，精准把握用户期望，进而精心设计和实现各个关键模块，以确保系统功能的全面覆盖与稳定运行。在设计过程中，我们不仅要关注单个模块的内部逻辑与功能实现，更要充分考虑模块之间的交互与数据流动，确保系统整体的协调与高效。为此，我们需要合理选择先进的技术和框架，以支撑模块的设计与实现，并注重模块之间的接口设计与数据交换协议，以实现无缝对接与高效协同。同时，为了确保关键模块的高效运行与用户满意度，我们还需要进行全面的测试与优化工作。通过单元测试、集成测试与系统测试等多层次测试手段，我们能够及时发现并修复潜在的问题与缺陷，确保系统的稳定性与可靠性。此外，我们还需要对关键模块进行性能调优，以提升其运行效率与响应速度，从而满足用户对系统性能的高要求。
5.1注册用户功能模块
5.1.1首页界面
注册用户在首页能够轻松获取最新的网站公告、市场资讯、家具中心、个人信息等关键信息，及时把握网站的活动与最新动态。同时，首页还展示了热门及推荐的市场资讯内容，为注册用户提供了便捷的浏览体验。界面展示如下图5-1所示。
图5-1首页界面图
5.1.24.1.2注册界面
参赛者能够通过注册流程设立个人账号，从而正式加入系统用户群体。注册时，用户需提交诸如用户名、密码及电子邮箱等必要个人信息，并经历合法性校验环节。系统会对用户提交的信息执行严格的核验与保存操作，并为每位用户分配一个独一无二的身份识别码。界面展示如下图5-2所示。
图5-2用户注册界面图
注册代码如下：
5.1.3用户登录界面
注册用户凭借个人账号及密码能够登录系统。在登录流程中，用户必须准确输入用户名与密码以完成身份验证。系统会仔细比对用户输入的信息，并基于验证结果来决定是否授权用户访问。一旦成功登录，注册用户即可进入个人主页界面，浏览个人信息详情、查阅接收到的消息等丰富内容。界面如下图5-3所示。
图5-3用户登录界面图
登录代码如下：
5.1.4市场资讯界面
市场资讯：展示平台市场资讯热门列表，用户可以对资讯进行点赞、收藏和评论。界面如下图5-4所示。
图5-4市场资讯界面图
5.1.5家具中心界面
家具中心：通过使用决策树随机森林算法推荐家具信息，用户可以查看家具中心，可以进行点击、评论、收藏和点赞，也可以加入购物车、立即购买家具。界面如图5-5所示。
图5-5家具中心界面图
5.1.6个人信息界面
个人信息：普通用户填写个人性别、年龄、年收入、从事职业、购买原因、喜欢风格等信息提交个人信息，供系统提供个性化推荐。界面如图5-6所示。
图5-6个人信息界面图
5.2管理员功能模块
5.2.1后台首页界面
后台首页：管理员具备管理个人信息的权限，涵盖编辑个人资料、更换个人头像以及修改账户密码等多项操作，查看家具订单统计图。界面如图5-7所示。
图5-7后台首页界面图
5.2.2系统用户管理界面
管理员负责系统用户的全面管理和监控职责。他们可以查阅并修改用户资料，涵盖用户名、密码及权限设置等，同时拥有增加新用户、移除现有用户或暂停用户访问权限的能力。界面如图5-8所示。
图5-8系统用户界面图
5.2.3家具中心管理界面
家具中心管理：管理员拥有查看和删除家具中心列表的权限，同时，也能够添加新的家具信息，通过使用决策树随机森林算法推荐家具信息，统计、预测和分析，对用户推荐更可能感兴趣的内容。界面如图5-9所示。
图5-9家具中心管理界面图
5.2.4个人信息管理界面
个人信息管理：管理员拥有查看和删除个人信息列表的权限，同时，也能够添加新的个人信息，并对客户进行分类。界面如图5-10所示。
图5-10个人信息管理界面图
5.2.5家具订单界面
家具订单管理：管理员拥有查看和删除家具订单列表的权限，查看用户的支付状态。界面如图5-11所示。
图5-11家具订单界面图
5.2.6营销活动管理界面
营销活动管理：管理员拥有查看和删除营销活动列表的权限，同时，通过填写成本价格、同行价格、目标利润、价格竞争力等信息，添加新的营销活动。界面如图5-12所示。
图5-12营销活动管理界面图
6系统测试
6.1系统测试的目的
测试环节在保障系统达成预定功能、性能标准及稳定性方面扮演着至关重要的角色。经过严谨而系统的测试流程，我们能够精确地探测并定位系统中潜藏的各类问题与缺陷，进而迅速采取修复与优化措施。这一过程不仅限于发现与解决问题，更在于对系统的可靠性、安全性以及用户体验进行全面而深入的评估，从而确保最终产品具备卓越的品质与良好的市场信誉。测试工作不仅是对系统是否满足用户需求和预期的一次验证，更是对系统是否符合行业规范、技术标准的一次严格考量。通过测试，我们能够确保系统在复杂多变的使用环境中依然能够保持稳定、高效的表现，为用户提供流畅、安全、便捷的使用体验。
6.2系统测试用例
系统测试包括：用户登录功能测试、家具中心功能测试、密码修改功能测试，如表6-1、6-2、6-3所示：
表6-2家具中心展示功能测试用例：
| 序号 | 测试目的 | 步骤 | 测试结果 |
| 1 | 验证系统首页是否能正确显示家具中心列表 | 打开家具中心首页 | 成功加载并显示最新的家具中心列表 |
| 2 | 验证资讯详情页是否能正确显示家具中心内容和评论 | 点击家具中心列表中的某一种家具中心 | 成功加载并显示家具中心的内容和相关评论 |
| 3 | 验证家具中心列表是否能根据分类进行过滤显示 | 选择某一分类，查看家具中心列表 | 成功加载并显示该分类下的家具中心列表 |
| 4 | 验证家具中心搜索功能是否正常 | 在搜索框中输入关键字，点击搜索按钮 | 成功加载并显示符合关键字的家具中心列表 |
| 5 | 验证家具中心排序功能是否正常（按发布时间、点击率等排序） | 选择不同的排序方式，查看家具中心列表 | 成功加载并按指定的排序方式显示家具中心列表 |
表6-3密码修改功能测试用例：
6.3系统测试结果
经过对系统用户登录、家具中心展示及密码修改三大核心功能的全面测试，系统展现出了优异的综合性能。具体而言，用户登录流程顺畅无阻，能够顺利接入系统；市场资讯展示功能完备，不仅准确呈现了推荐列表、家具详情及评论内容，还灵活支持了分类筛选、关键字检索及排序操作，极大提升了用户体验。此外，密码修改功能亦经严格验证，用户能够便捷地访问密码修改页面并顺利完成密码更新。综上所述，系统各项功能均运行正常，充分满足了预设目标，顺利通过了系统测试阶段的各项考验。
7总结
本文探讨了基于Django框架的家具销售平台设计，该平台融合了决策树算法与随机森林模型，旨在提升家具销售的预测精度与用户体验。通过深入研究与实践，我们得出以下重要结论：首先，Django框架凭借其高效、灵活且可扩展的特性，为家具销售平台的快速开发与迭代提供了坚实基础。其内置的ORM、模板引擎及丰富的第三方库极大地简化了开发流程，确保了平台的稳定性和易用性。此外，Django的安全机制有效保障了用户数据的安全与隐私，增强了用户的信任度。在算法应用方面，决策树算法以其直观易懂、易于实现的特点，在家具销售数据的初步分类与特征选择上发挥了关键作用。通过递归地分割数据集，决策树能够准确捕捉用户购买行为中的关键特征，为精准营销提供有力支持。然而，单一决策树易受噪声数据影响，导致过拟合问题。为解决这一问题，我们引入了随机森林模型。作为决策树的集成学习方法，随机森林通过构建多个决策树并综合其预测结果，显著提高了预测的稳定性和准确性。实验结果显示，随机森林模型在家具销量预测上的表现优于单一决策树，有效降低了预测误差，为库存管理、销售策略调整提供了科学依据。此外，平台还实现了智能化推荐功能，基于用户历史购买行为和偏好，利用决策树与随机森林模型进行个性化商品推荐，显著提升了用户满意度和购买转化率。综上所述，基于Django框架、结合决策树算法与随机森林模型的家具销售平台设计，不仅提高了家具销售的预测精度，还优化了用户体验，为家具电商行业的智能化转型提供了有益探索。未来，我们将继续优化算法性能，拓展平台功能，以期在更广泛的场景中实现商业价值与社会效益的双重提升。同时，我们也期待更多研究者加入这一领域，共同推动家具电商行业的智能化发展。
参考文献
[1]卢伯宪,韦观泳,莫雅晶.药品销售管理信息系统设计与实现[J].福建电脑,2024,40(11):77-82.DOI:10.16707/j.cnki.fjpc.2024.11.013.
[2]谢振华.智慧农业销售平台Web架构设计与优化部署[J].电脑与信息技术,2024,32(05):84-86.DOI:10.19414/j.cnki.1005-1228.2024.05.020.
[3]庄伟达,王荣海,苏秋玲,等.基于微服务架构的临期食品盲盒销售平台的设计与实现[J].企业科技与发展,2024,(07):77-81.DOI:10.20137/j.cnki.45-1359/t.2024.07.009.
[4]曹关昕,张红麟.贵州省地方特色农产品网络销售平台设计与实现——以毕节市威宁县为例[J].数字农业与智能农机,2024,(03):110-114.
[5]张菁,石天恩,李秋,等.基于大数据分析的农产品销售预测系统设计与实现[J].辽宁师范大学学报(自然科学版),2024,47(01):50-58.
[6]陈彬.基于SpringBoot技术的海产品销售平台设计与开发[J].信息与电脑(理论版),2024,36(05):77-80.
[7]徐妍,王证群,高展鹏,等.销售管理系统研究与设计[J].科技创新与应用,2024,14(07):134-137.DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.07.030.
[8]陈宇佳.基于WEB服务器的土特产销售系统设计[J].电子制作,2023,31(08):60-64.DOI:10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2023.08.027.
[9]万玲娜.基于Web的社区销售平台设计与实现[J].现代计算机,2022,28(22):103-108.
[10]张雁涔.基于Python的蔬菜销售系统设计[J].无线互联科技,2022,19(11):52-54.
[11]邓林.基于Java的农产品销售系统的研究与设计[J].电脑知识与技术,2022,18(12):43-45.DOI:10.14004/j.cnki.ckt.2022.0625.
[12]马静.线上商品销售管理数据库系统的设计与实现[J].科技创新与生产力,2022,(03):86-88.
[13]袁婧.基于随机森林算法的银行风险控制模型研究[J].软件,2022,43(01):178-180.
[14]李楠.钢铁产品销售车辆信息管理平台的设计[J].电子技术与软件工程,2021,(15):187-189.DOI:10.20109/j.cnki.etse.2021.15.073.
[15]吴永豪.基于大数据平台的无人智慧超市管理系统设计[J].电子技术与软件工程,2021,(12):189-191.DOI:10.20109/j.cnki.etse.2021.12.079.
[16]彭俊,张肖建,徐超,等.基于多特征集成决策树算法的门诊需求预测[J].北京生物医学工程,2021,40(01):68-73.
[17]何晓庆.浅析农产品+互联网销售平台服务设计——以五华县为例[J].南方农机,2020,51(07):76+81.
[18]季刊,杨勇,孙玥祺,等.基于Android的绿色有机销售平台设计与应用[J].电脑编程技巧与维护,2020,(03):63-64+96.DOI:10.16184/j.cnki.comprg.2020.03.023.
[19]付昕,饶日楠,胡萍,等.基于app的水果线上线下销售平台设计与实践[J].科技视界,2020,(01):171-173.DOI:10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2020.01.66.
[20]Liu X ,Han Y ,Zhuang Y .Design and Development of Online Mobile Phone Sales System Based On Java[J].IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,2019,569(3):
致谢
转眼间，我的大学生活就要结束了，毕业设计也基本完成了。但此刻我的心情是五味杂陈的，因为我可以得到更高一级的学历认可了，又成长了许多，可要对相处了四年的友好的老师及相亲相爱的同学说再见了。从一开始踏入大学校门，见到第一为师姐和老师起，他们的热情让我在陌生的环境中得到了家的温暖，到现在的四年后，经历了大学生活的摸爬滚打，将顺利完成最后的论文和取得毕业证书，我需要感谢在我困难的时候为我伸出援手的家人、老师、朋友们。没有你们，我也不会有今天的成绩。
毕业设计的整个过程中少不了指导老师的帮助，我要感谢她对我的关心，不厌其烦的指出我的毕业设计系统及论文中的不足，为修改我的系统及论文错过了中午休息时间和晚上的下班时间。同时还有大学期间的所以带课老师和同学们，他们在我的大学生活给于了很大的帮助，在我遇到困难的时候真心的陪着我，开导我。谢谢你们！
我还要感谢我最亲近的家人们，是你们在我大学期间给于我最大的支持，无论是经济上，还是生活上都是处处为我考虑，生怕我有一点的不适应。我亲爱的家人，谢谢你们！你们辛苦了。
最后祝学校的领导老师及同学们事业顺利，身体健康！也希望学校更加的辉煌。
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