基于Python的电商数据分析系统

据不完全统计，2020年止，已有注册超过 1 万家各式各样的电商企业。随着电商“新零售”下的电商新布局以及 5G 时代的加速来临，到 2020 年，全球包含 PC、平板电脑、智能手机等联网设备预计将超过 300 亿台。
实际上，随着物联网技术与可穿戴设备的飞速发展，终端设备会远远大于这个数量，随之而来各种数据密集型应用会产生巨量的数据。根据国际分析机构 IDC 的统计，全球不同设备产生的数据量，到 2020 年预计将会突破 40ZB。
如此海量、持续、细粒度、多样化的数据，让各个行业都看到了数据的巨大潜在价值。“新零售”尤其给电商互联网公司带来了重大的机遇，因为电商互联网公司在数据密集型应用上具有其他行业和企业无法比拟的资源优势，其拥有着最精准，最全面的用户数据，特别是这其中还包括了用户身份信息、网络状态、终端信息、业务识别、位置信息、社交关系和消费信用等极具商业价值的数据。
大数据的飞速发展使传统行业及企业数仓架构无法深度运用历史数据看到了曙光，传统数仓在面对如此海量数据所存在的瓶颈在于其架构方式采用业务系统中的结构化数据，用它来分析有关业务的方方面面，用它来分析有关业务的方方面面，对这些数据进行清理、建模、分布、治理和维护，以便执行历史分析，而很多企业中现行的数仓报表模式仍是人工作业模式，不仅提高了人工成本支出也大大降低了工作效率。
论文将利用Python语言做大数据分析，实现商品销售的从客户、时间、渠道、产品和地区等多维度的信息化分析平台。实现对商品销售数据的高层次信息化分析，系统最后将以各种各种图、表的形式生动地展现出数据的分析结果，以提供给企业的决策人员发现商品销售数据的趋势，从而有利于管理人员及时做出正确的销售经营决策。系统将实现的主要内容包括了设计与商品销售分析相关的分析模型，为企业的高层管理决策人员提供强有力的数据透视图，以便于企业更好地发展。
多维度数据的分析系统可以对销售数据进行多维的分析，有直方图、折线图、饼图和散点图等多种分析功能，并且可以按照年度、季度和月度等分层次的查询。
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