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1、项目介绍

技术栈

• Python语言、Django框架、Echarts可视化工具、SQLite数据库

功能模块

• 注册登录
• 商品订单分析
• 用户分析
• 后台数据管理

项目介绍
本电商订单数据分析可视化与用户行为分析系统，基于Python核心开发，结合Django框架搭建稳定架构，运用Echarts实现数据可视化，并通过SQLite数据库高效处理19万条电商订单数据集。系统包含注册登录、商品订单分析、用户分析及后台数据管理四大核心模块，能够为商家提供精准的数据支撑，助力优化运营策略、实现数据化运营，提升决策效率与业务管理水平。

2、项目界面

（1）购买用户年龄段区间柱状图分析（少年、青少年、青年、中年、老年）、用户购买价格区间统计占比分析
该页面为电商数据分析的用户分析模块，包含购买用户年龄段分析柱状图与用户购买价格区间统计占比环形图，可直观展示不同年龄段用户数量分布及各价格区间的用户购买占比情况。

（2）购买用户性别占比、最受欢迎的商品ID Top20柱状图、月度购买次数Top20用户柱状图
该页面为电商数据分析模块，包含购买用户性别占比环形图、最受欢迎的商品ID TOP20柱状图以及月度购买次数TOP20的用户柱状图，可直观展示用户性别分布、热门商品订单情况及高活跃度用户购买频次信息。

（3）
1、各城市订单数据柱状图分析
2、每日订单量趋势折线图分析
该页面为电商数据分析的商品订单分析模块，包含各城市订单数据柱状图、每日订单量趋势折线图以及每小时订单量趋势分析图，可直观展示不同城市的订单分布、订单量随日期的变化趋势以及订单量在一天内不同时段的分布情况。

（4）每小时订单量趋势折线图分析
该页面为电商数据分析的商品订单分析模块，包含各城市订单数据柱状图、每日订单量趋势折线图以及每小时订单量趋势折线图，可直观展示不同城市的订单分布、订单量随日期的变化趋势以及订单量在一天内不同时段的分布情况。

（5）首页
该页面为电商数据分析可视化系统的首页，展示今日订单量、今日销售额、客单价、支付转化率等核心运营数据卡片，同时呈现当前用户信息、系统功能介绍及技术栈说明，可让用户快速掌握平台核心运营概况与系统功能。

（6）注册登录
该页面为电商数据分析系统的登录注册模块，设有首页登录与注册切换选项，包含用户名和密码输入框、确认登录按钮，支持账号记忆与历史账号提示，完成登录/注册后可进入系统核心功能页面。

（7）后台数据管理
该页面为电商后台管理系统的订单列表模块，以表格形式展示订单相关信息，支持按购买人搜索、新增、删除、导入导出订单数据及分页浏览操作，可实现对平台订单的高效管理与查询。

（8）后台数据管理
该页面为电商后台管理系统的数据列表模块，以表格形式展示用户及订单相关的多维度数据信息，支持按购买人搜索、新增、删除、导入导出数据及分页浏览操作，可实现对平台业务数据的全面管理与查询。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
本系统采用 Python 作为核心开发语言，依托其丰富的数据处理库实现对19万条电商订单数据的高效清洗与统计分析。后端基于 Django 框架搭建，该框架提供了稳定的 MTV 架构和灵活的ORM映射，能够快速实现功能模块的集成与用户权限的管控。前端可视化层面运用 Echarts 工具，通过其丰富的图表类型将复杂的数据转化为直观的柱状图、折线图及环形图，便于用户快速洞察业务规律。数据存储方面选用 SQLite 数据库，其轻量级、零配置的特性能够满足百万级数据量的读写效率，同时降低了系统的部署与维护成本。

二、核心功能模块详细介绍
本系统围绕电商运营的核心诉求，划分为四大功能模块，为商家提供从宏观监控到微观分析的全链路数据支撑。

· 注册登录模块
该模块是系统的安全入口，提供统一的身份验证机制。用户可通过首页切换至登录或注册界面，输入用户名及密码完成身份核验。系统支持账号记忆功能，并对用户密码进行加密存储，确保访问安全与数据隐私保护。通过该模块的权限控制，不同角色用户可被分配相应的数据操作范围，为后续的业务管理奠定安全基础。

· 首页数据监控模块
作为系统的总览窗口，首页以卡片形式集中展示今日订单量、今日销售额、客单价及支付转化率等核心运营指标。这些实时更新的数据能够让管理者在第一时间掌握平台的健康状态。此外，页面还集成了当前用户信息、系统功能导读及技术栈说明，帮助新用户快速熟悉平台架构与核心功能，实现“一张屏”掌控全局。

· 商品订单分析模块
该模块聚焦于订单数据的时空分布规律，包含三个核心分析维度。首先，各城市订单数据柱状图清晰呈现不同地域的市场需求差异，助力商家优化区域仓储与物流策略。其次，每日订单量趋势折线图直观反映销售的淡旺季波动规律，为库存规划与促销活动排期提供数据依据。最后，每小时订单量趋势折线图精准定位用户下单的“黄金时段”，便于商家合理安排客服人力及精准投放促销广告，提升运营效率。

· 用户行为分析模块
此模块从多维度深度剖析消费者特征，包含五大可视化图表。购买用户年龄段区间柱状图将用户划分为少年至老年五个层级，帮助商家识别核心消费群体；用户购买价格区间统计占比环形图则反映了客群的消费能力层级，辅助产品定价策略。此外，购买用户性别占比图完善了基础用户画像；最受欢迎的商品ID Top20柱状图快速锁定爆款商品，指导库存倾斜；月度购买次数Top20用户柱状图则用于识别高活跃度用户，为高价值客户维护与精准营销提供支持。

· 后台数据管理模块
该模块是系统的数据操作中枢，采用表格形式展示订单及用户的多维度详细信息。管理人员不仅可以通过购买人姓名进行模糊查询，还支持对数据进行新增、删除、导入及导出操作。模块内置分页浏览功能，能够高效处理19万条数据的管理需求，确保前台分析结果与后台数据实时同步，为商家提供灵活的数据维护与二次分析能力。

三、项目总结
本电商订单数据分析可视化与用户行为分析系统，通过 Python、Django、Echarts 与 SQLite 的技术组合，成功构建了一个从数据存储、业务逻辑处理到前端展示的完整闭环。系统依托19万条真实数据集，不仅实现了注册登录、后台管理等基础功能，更核心的是通过商品订单与用户行为两大分析模块，将抽象的数据库字段转化为直观的地域分布、时段趋势、用户画像及商品热度图表。对于商家而言，该系统有效降低了数据分析的技术门槛，将繁杂的订单数据转化为可执行的运营策略，真正实现了数据辅助决策的价值，适用于中小型电商企业快速实现数据化运营转型的需求。

4、核心代码

def get_data(request):
    """
    获取列表信息 | 模糊查询
    :param request:
    :return:
    """
    keyword = request.GET.get('name')
    page = request.GET.get("page", '')
    limit = request.GET.get("limit", '')
    response_data = {}
    response_data['code'] = 0
    response_data['msg'] = ''
    data = []
    if keyword is None:
        results_obj = User.objects.all()
    else:
        results_obj = User.objects.filter(name__contains=keyword).all()
    paginator = Paginator(results_obj, limit)
    results = paginator.page(page)
    if results:
        for user in results:
            record = {
                "id": user.id,
                "name": user.name,
                "password": user.password,
                "phone": user.phone,
                "role": user.role,
                'create_time': user.create_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%m:%S'),
                "desc": user.description,
            }
            data.append(record)
        response_data['count'] = len(results_obj)
        response_data['data'] = data

    return JsonResponse(response_data)


@login_request
def data(request):
    """
    跳转页面
    """
    return render(request, 'data.html', locals())


def edit_data(request):
    """
    修改信息
    """
    response_data = {}
    user_id = request.POST.get('id')
    username = request.POST.get('username')
    phone = request.POST.get('phone')
    User.objects.filter(id=user_id).update(
        name=username,
        phone=phone)
    response_data['msg'] = 'success'
    return JsonResponse(response_data, status=201)


def del_data(request):
    """
    删除信息
    """
    user_id = request.POST.get('id')
    result = User.objects.filter(id=user_id).first()
    try:
        if not result:
            response_data = {'error': '删除失败！', 'message': '找不到id为%s' % user_id}
            return JsonResponse(response_data, status=403)
        result.delete()
        response_data = {'message': '删除成功！'}
        return JsonResponse(response_data, status=201)
    except Exception as e:
        response_data = {'message': '删除失败！'}
        return JsonResponse(response_data, status=403)


def save_file(file):
    """
    保存文件
    """
    if file is not None:
        file_dir = os.path.join(workdir, 'static', 'uploadImg')
        if not os.path.exists(file_dir):
            os.mkdir(file_dir)
        file_name = os.path.join(file_dir, file.name)
        with open(file_name, 'wb')as f:
            # chunks()每次读取数据默认 我64k
            for chunk in file.chunks():
                f.write(chunk)
            f.close()
        return file_name
    else:
        return None


def predict(request):
    """
    预测代码
    """
    image = request.FILES.get('image')
    file_name = save_file(image)
    file_path = os.path.join(workdir, 'static', 'uploadImg', image.name)
    try:
        result = main(file_path)
        Info.objects.create(name=image.name,
                            status="成功",
                            result=status,
                            owner=request.session.get('username', 'admin'),
                            )
        return JsonResponse({"result": status})
    except Exception as e:
        print(e)
        return JsonResponse({"error": 403})

5、源码获取方式