项目技术栈
开发语言选用 Python，后端框架采用 Django，数据库使用 MySQL 5.7 及以上版本。前端结合 Vue.js 实现交互，开发环境推荐 PyCharm 或 VS Code，配合 Navicat 进行数据库管理。
系统功能架构
本系统旨在通过数据分析提升外卖平台的运营效率。核心目标包括精准用户画像以辅助营销，以及基于机器学习的销售趋势预测，帮助商家优化决策。经测试，系统运行稳定，但在处理超大规模高维数据时仍有优化空间。未来可进一步聚焦数据安全与隐私保护。
数据分析和可视化模块
从多源采集原始数据后，利用 Pandas 库进行清洗，去除重复与错误记录，并按用户、商家、订单等主题整合。可视化方面支持自定义图表，如桑基图展示转化路径、热力图呈现订单密度，结果可导出为 PDF 或 PNG。
评分预测模块
特征工程阶段提取用户评价、菜品信息及订单详情，文本评价经 NLP 转为数值向量。模型训练尝试了线性回归、随机森林等多种算法，通过交叉验证筛选最优解，并利用梯度下降优化参数。输入新数据即可得预测评分，结合特征重要性分析解释结果，指导服务改进。
数据大屏展示
关键指标如实时订单量以大字体突出显示，超阈值自动变色提醒。通过实时接口定时更新数据，JavaScript 实现平滑过渡。柱状图、折线图等多维度图表具备联动功能，点击可查看明细，辅助业务决策。
系统界面展示
