系统概述与背景
- 图书零售行业数据分析需求背景
- 大屏数据可视化在零售监测中的应用价值
- Django 与 Echarts 的技术选型理由
系统架构设计
- 整体架构分层（前端、后端、数据库）
- 技术栈组成：Django + Echarts + Python 数据处理库（Pandas/Numpy）
- 大屏交互设计：响应式布局与动态数据更新机制
核心功能模块
- 数据采集模块
- 爬虫或 API 对接获取图书销售数据
- 数据清洗与存储（MySQL/PostgreSQL）
- 数据分析模块
- 基于 Python 的销售趋势分析（时序预测）
- 热销图书分类统计与关联规则挖掘
- 可视化大屏模块
- Echarts 图表类型选择（折线图、柱状图、饼图、地图等）
- 动态数据绑定与 Ajax 异步更新实现
关键技术实现
- Django 后端开发
- RESTful API 设计（DRF 框架）
- 用户权限管理与 JWT 认证
- 前端与大屏实现
- Echarts 配置项详解（option 参数优化）
- 大屏适配方案（rem/vw 单位与媒体查询）
- 数据处理逻辑
- 使用 Pandas 进行销售数据聚合
时间序列预测算法（ARIMA 或 Prophet）示例代码：
# ARIMA 模型示例
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(data, order=(1,1,1))
results = model.fit()
系统部署与性能优化
- Nginx + uWSGI 部署 Django 项目
- 数据库索引优化与查询性能调优
- 大屏数据缓存策略（Redis）
测试与效果展示
- 功能测试用例设计（单元测试与接口测试）
- 大屏可视化效果截图与动态演示
- 实际业务场景下的数据分析案例
总结与扩展方向
- 系统在图书零售监测中的实际效益
- 未来扩展（如接入实时数据流、增加多维度分析）
开发技术路线
开发语言：Python 框架：Django 数据库：MySQL 前端开发框架：Vue.js 数据库工具：Navicat for MySQL 可视化库：Echarts
