业务和功能介绍
在广州市中等职业学校“大数据应用与服务”竞赛中，项目目标是开发一个大数据分析平台，提供实时的数据分析服务，帮助客户从海量数据中提取有价值的信息，并快速做出数据驱动的决策。平台集成了数据采集、清洗、处理、分析和可视化等多项功能，基于Python后端技术，结合大数据处理和机器学习算法，旨在为客户提供精准、高效的分析结果。
我的职责：负责数据处理模块的开发，使用Python进行数据清洗、预处理及分析算法的设计与实现。主要使用Python的requests库进行豆瓣目标网址的数据爬取，获取所需的数据。利用pandas和numpy进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性、完整性和一致性。使用pymysql与MySQL数据库对接，设计并优化数据存储方案，确保系统的高效读写性能。运用snownlp库进行数据中的中文文本分析，提取情感分析结果并提供数据价值。参与数据可视化模块的开发，使用Matplotlib和Plotly等库展示数据分析结果、趋势与分布，提升平台的交互性与用户体验。与团队成员协作，进行系统功能模块的集成与测试，确保平台稳定性、性能及扩展性。编写单元测试和集成测试，确保系统在高并发条件下的可靠运行，并对潜在问题进行预防和修复。
项目成果：在竞赛中取得98分，并荣获竞赛一等奖。通过运用requests进行数据爬取，结合pandas、numpy和pymysql等工具进行数据清洗与存储，成功展示了数据处理和存储的高效性。平台的高效数据处理与可视化功能得到了高度评价，最终在激烈的竞争中脱颖而出，极大提升了客户的数据分析能力与决策效率。
我的职责：负责数据处理模块的开发，使用Python进行数据清洗、预处理及分析算法的设计与实现。主要使用Python的requests库进行豆瓣目标网址的数据爬取，获取所需的数据。利用pandas和numpy进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性、完整性和一致性。使用pymysql与MySQL数据库对接，设计并优化数据存储方案，确保系统的高效读写性能。运用snownlp库进行数据中的中文文本分析，提取情感分析结果并提供数据价值。参与数据可视化模块的开发，使用Matplotlib和Plotly等库展示数据分析结果、趋势与分布，提升平台的交互性与用户体验。与团队成员协作，进行系统功能模块的集成与测试，确保平台稳定性、性能及扩展性。编写单元测试和集成测试，确保系统在高并发条件下的可靠运行，并对潜在问题进行预防和修复。
项目成果：在竞赛中取得98分，并荣获竞赛一等奖。通过运用requests进行数据爬取，结合pandas、numpy和pymysql等工具进行数据清洗与存储，成功展示了数据处理和存储的高效性。平台的高效数据处理与可视化功能得到了高度评价，最终在激烈的竞争中脱颖而出，极大提升了客户的数据分析能力与决策效率。
项目实现
在项目中，我负责以下核心工作：
使用requests库完成目标的数据抓取，成功提取了关键数据。
通过pandas并numpy进行数据清理与修复，保证了数据的准确性与缺陷。
利用pymysql与MySQL数据库对接，设计并优化了数据存储方案，确保了数据的高效存储与读取。
运用snownlp进行中文文本分析，提取情感分析结果，增强数据的可解释性。
在数据可视化方面，利用Matplotlib和Plotly等工具展示分析结果，提升了数据展示的交互性和操控性。
最终，我在竞赛中获得了 98 分，并获得一等奖。通过本项目，我不仅增强了团队的技术能力，还提高了团队协作和问题解决的能力。客户反馈平台在数据处理效率、分析准确性和决策支持方面表现出色，显着提升了客户的数据分析能力，为决策提供了更精准的数据支持。
使用requests库完成目标的数据抓取，成功提取了关键数据。
通过pandas并numpy进行数据清理与修复，保证了数据的准确性与缺陷。
利用pymysql与MySQL数据库对接，设计并优化了数据存储方案，确保了数据的高效存储与读取。
运用snownlp进行中文文本分析，提取情感分析结果，增强数据的可解释性。
在数据可视化方面，利用Matplotlib和Plotly等工具展示分析结果，提升了数据展示的交互性和操控性。
最终，我在竞赛中获得了 98 分，并获得一等奖。通过本项目，我不仅增强了团队的技术能力，还提高了团队协作和问题解决的能力。客户反馈平台在数据处理效率、分析准确性和决策支持方面表现出色，显着提升了客户的数据分析能力，为决策提供了更精准的数据支持。
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1. 立项背景和目标
立项背景 ：本项目是基于SpringBoot+Vue+Uni-app开发的开源商城系统，旨在为企业提供一个功能完善的电商平台解决方案。项目采用前后端分离架构，支持多终端（Web管理端、移动端、小程序）访问。
项目目标 ：
构建一个企业级电商系统，支持商品管理、订单处理、用户管理等核心业务
实现新零售模式，支持线上线下融合
提供分销推广功能，帮助企业拓展销售渠道
建立完整的数据统计分析体系，为企业决策提供支持
2. 软件功能与核心功能模块
核心功能模块 ：
商品管理模块 （ `商品相关实体类` ）：
商品分类管理、商品信息维护、商品规格参数管理
商品图片管理、库存管理、价格策略
订单管理模块 （ `订单相关实体类` ）：
订单创建、支付处理、发货管理、退款处理
订单状态跟踪、物流信息同步
用户管理模块 （ `用户相关实体类` ）：
用户注册登录、会员等级管理、用户标签
用户积分、优惠券管理、PLUS会员功能
营销模块 （ `营销活动实体类` ）
秒杀活动、砍价活动、拼团活动
优惠券发放、积分商城、分销推广
财务管理模块 （ `财务相关实体类` ）：
资金流水、提现管理、发票管理
财务报表、对账功能
系统管理模块 ：
权限管理、系统配置、日志管理
数据字典、定时任务、系统监控
3. 业务流程与功能路径
主要业务流程 ：
用户购物路径 ：
1.用户注册/登录 → 浏览商品 → 加入购物车 → 提交订单
2.选择支付方式 → 完成支付 → 商家发货 → 确认收货 → 评价商品
商家运营路径 ：
1. 商品发布 → 库存管理 → 订单处理 → 发货管理 → 售后服务
2. 营销活动创建 → 优惠券发放 → 数据统计分析 → 经营决策
分销推广路径 ：
1.用户申请成为分销商 → 分享商品链接 → 好友通过链接购买
2.获得分销佣金 → 佣金提现 → 推广效果统计
特色功能流程 ：
维修工单系统 （ `维修工单接口文档` ）：
用户报修 → 工程师接单 → 维修处理 → 用户评价
发票管理 （ `发票模块文档` ）：
发票申请 → 开票处理 → 发票邮寄 → 发票查询
设备对比系统 ：
设备信息录入 → 参数对比 → 对比报告生成 → 推荐结果
市医疗大数据平台
本项目旨在构建一个覆盖全市30家医疗机构(包括7家中心医院、18家乡镇卫生院及5家民营医院)的区域性卫生数据中台。核心工作是对多源的医疗及公共卫生数据进行统一的实时采集、清洗、整合与治理，并基于此开发标准化统计报表，为区域卫生管理、决策支持提供数据。
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