1、项目介绍

技术栈
系统后端基于 Python 语言实现数据处理与业务逻辑，采用 Django 框架构建整体架构。前端界面采用 Bootstrap 框架进行响应式布局，数据可视化部分运用 ECharts 工具生成各类交互式图表。数据存储方面选用 SQLite 数据库，支撑电商订单数据的读写与查询操作。

功能模块
· 主仪表板模块
· 数据大屏模块
· 销售趋势分析模块
· 产品分析模块
· 客户分析模块
· 产品列表模块
· 客户列表模块
· Django管理后台模块

项目介绍
本系统是基于 Python 与 Django 框架开发的电商数据分析可视化平台，专注于订单数据的深度挖掘与多维度呈现。系统以 SQLite 作为数据存储引擎，对电商订单数据进行处理与分析，并通过 ECharts 将分析结果以仪表板、数据大屏、趋势图表等形式直观展示。平台涵盖主仪表板、数据大屏、销售趋势分析、产品分析、客户分析及数据管理等多个功能模块，旨在帮助商家全面掌握销售动态、产品表现与客户特征。通过多维度的数据支撑，系统能够为运营决策提供有效参考，助力商家优化经营策略、提升管理效率。

2、项目界面

主仪表板
该页面为电商数据分析系统的主仪表板模块，展示系统概览信息与月度销售趋势双轴图表，可直观呈现系统功能模块说明及销售额、销售数量随时间的变化趋势，帮助用户快速掌握平台核心运营动态。

主仪表板
该页面为电商数据分析系统的主仪表板模块，包含产品类别销售分布环形图、客户地域分布柱状图及热销产品排行榜柱状图，可直观展示不同产品类别的销售占比、客户的地域分布情况以及热门产品的销售排名信息。

数据大屏
该页面为电商数据分析系统的数据大屏模块，展示总销售额、总订单数等核心数据卡片，同时包含月度销售趋势面积图、产品类别销售分布环形图、热销产品排行榜柱状图及高消费客户排行榜柱状图，可实时监控平台核心运营数据。

数据大屏
该页面为电商数据分析系统的数据大屏模块，包含产品名称词云图、客户城市分布环形图及按月份和产品类别的销售热力图，可直观展示热门产品关键词、客户地域分布以及不同月份与产品类别的销售热度情况。

销售趋势分析
该页面为电商数据分析系统的销售趋势分析模块，包含月度销售趋势双轴图表、月度销售额面积图及月度销售数量柱状图，可直观展示销售额与销售数量随月份的变化趋势，帮助用户把握平台销售波动规律。

产品分析
该页面为电商数据分析系统的产品分析模块，包含热销产品排行榜柱状图、产品类别销售分布环形图及产品类别收入对比柱状图，可直观展示热门产品销售情况、不同产品类别的销售占比及收入差异。

客户分析
该页面为电商数据分析系统的客户分析模块，包含客户地域分布柱状图、高消费客户排行榜柱状图及客户分布地图环形图，可直观展示客户的地域分布情况、高价值客户的消费排名以及各城市客户的占比信息。

产品列表
该页面为电商数据分析系统的产品列表模块，以表格形式展示产品的id、名称、类别及价格等信息，支持按产品名称或类别搜索、新增产品、编辑及删除产品操作，同时提供分页浏览功能，可实现对平台产品数据的高效管理与查询。

客户列表
该页面为电商数据分析系统的客户列表模块，以表格形式展示客户的id、姓名、邮箱及城市等信息，支持按客户姓名、邮箱或城市搜索、新增客户、编辑及删除客户操作，同时提供分页浏览功能，可实现对平台客户数据的高效管理与查询。

Django管理后台
该页面为电商数据分析系统的Django管理后台模块，提供产品信息修改表单，支持编辑产品名称、类别、价格等字段，同时具备保存、保存并继续编辑、保存并增加另一个及删除操作，可实现对平台产品数据的精细化管理与维护。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统后端基于 Python 语言实现核心数据处理与业务逻辑，采用 Django 框架构建整体架构，利用其内置的 MTV 模式与 ORM 机制提升开发效率与数据操作便捷性 。前端界面采用 Bootstrap 框架进行响应式布局，确保多端访问的适配性，数据可视化部分则运用 ECharts 工具生成各类交互式图表，直观呈现分析结果 。数据存储方面选用 SQLite 数据库，其轻量级与零配置的特性能够高效支撑电商订单数据的读写与查询操作，降低系统部署复杂度 。

二、功能模块详细介绍

· 主仪表板模块
该模块作为系统的总览窗口，分为上下两个区域。上半部分展示系统概览信息与月度销售趋势双轴图表，帮助用户快速掌握平台核心运营动态与销售额、销售数量随时间的变化规律。下半部分则通过产品类别销售分布环形图、客户地域分布柱状图及热销产品排行榜柱状图，直观呈现不同产品类别的销售占比、客户地域分布情况以及热门产品的销售排名。

· 数据大屏模块
该模块以全景式监控为核心，首屏展示总销售额、总订单数等核心数据卡片，配合月度销售趋势面积图、产品类别销售分布环形图、热销产品排行榜柱状图及高消费客户排行榜柱状图，实时监控平台核心运营数据。第二屏进一步深化分析，包含产品名称词云图、客户城市分布环形图以及按月份和产品类别绘制的销售热力图，全方位展示热门产品关键词、客户地域分布及销售热度变化。

· 销售趋势分析模块
该模块专注于销售波动规律的挖掘，通过月度销售趋势双轴图表、月度销售额面积图及月度销售数量柱状图三种形式，多角度展示销售额与销售数量随月份的变化趋势，帮助商家准确把握平台销售的淡旺季规律与周期性特征。

· 产品分析模块
该模块聚焦商品维度的深度剖析，包含热销产品排行榜柱状图、产品类别销售分布环形图及产品类别收入对比柱状图，可直观展示热门产品的销售情况、不同产品类别的销售占比结构以及各类别之间的收入差异，为选品与库存管理提供数据支撑。

· 客户分析模块
该模块从地域与价值两个维度分析消费者特征，包含客户地域分布柱状图、高消费客户排行榜柱状图及客户分布地图环形图，清晰展示客户的地域集中度、高价值客户的消费排名以及各城市客户的占比信息，助力商家识别核心客群与高价值用户 。

· 产品列表模块
该模块提供产品数据的管理功能，以表格形式展示产品的 ID、名称、类别及价格等信息，支持按产品名称或类别进行模糊搜索，同时具备新增产品、编辑及删除产品操作，并内置分页浏览功能，方便商家对平台产品数据进行高效维护与查询。

· 客户列表模块
该模块实现对客户信息的管理，以表格形式展示客户的 ID、姓名、邮箱及城市等信息，支持按客户姓名、邮箱或城市进行搜索，提供新增客户、编辑及删除客户操作，配合分页浏览功能，确保客户数据的便捷管理与快速检索。

· Django 管理后台模块
该模块依托 Django 框架内置的后台管理系统，提供精细化的数据维护界面。以产品信息修改为例，支持编辑产品名称、类别、价格等字段，同时具备保存、保存并继续编辑、保存并增加另一个及删除操作，满足管理员对平台数据的精细化管理与维护需求 。

三、项目总结

本系统是基于 Python 与 Django 框架开发的电商数据分析可视化平台，专注于订单数据的深度挖掘与多维度呈现。系统以 SQLite 作为数据存储引擎，对电商订单数据进行处理与分析，并通过 ECharts 将分析结果以仪表板、数据大屏、趋势图表等形式直观展示。平台涵盖主仪表板、数据大屏、销售趋势分析、产品分析、客户分析及数据管理等多个功能模块，旨在帮助商家全面掌握销售动态、产品表现与客户特征。通过多维度的数据支撑，系统能够为运营决策提供有效参考，助力商家优化经营策略、提升管理效率 。

4、核心代码

from django.shortcuts import render, get_object_or_404
from django.http import JsonResponse
from django.db.models import Sum, Count, Avg, Q
from .models import Product, Customer, Order, SalesRecord
from django.db.models.functions import TruncMonth
from django.contrib.auth.decorators import login_required
from django.utils import timezone
from datetime import timedelta
from django.core.paginator import Paginator
from django.views.decorators.http import require_http_methods
from django.contrib import messages
import json

@login_required
def dashboard(request):
    """
    主仪表板页面
    """
    return render(request, 'analytics/dashboard.html')

@login_required
def data_center(request):
    """
    数据中心页面
    """
    return render(request, 'analytics/data_center.html')

@login_required
def product_list(request):
    """
    产品列表页面 - 支持分页、搜索、CRUD操作
    """
    # 获取搜索参数
    search_query = request.GET.get('search', '')
    
    # 获取所有产品，如果有搜索则进行过滤
    if search_query:
        products = Product.objects.filter(
            Q(name__icontains=search_query) | 
            Q(category__icontains=search_query)
        )
    else:
        products = Product.objects.all()
    
    # 分页，每页15条数据
    paginator = Paginator(products, 15)
    page_number = request.GET.get('page')
    page_obj = paginator.get_page(page_number)
    
    return render(request, 'analytics/product_list.html', {
        'page_obj': page_obj,
        'search_query': search_query
    })

@login_required
def customer_list(request):
    """
    客户列表页面 - 支持分页、搜索、CRUD操作
    """
    # 获取搜索参数
    search_query = request.GET.get('search', '')
    
    # 获取所有客户，如果有搜索则进行过滤
    if search_query:
        customers = Customer.objects.filter(
            Q(name__icontains=search_query) | 
            Q(email__icontains=search_query) | 
            Q(city__icontains=search_query)
        )
    else:
        customers = Customer.objects.all()
    
    # 分页，每页15条数据
    paginator = Paginator(customers, 15)
    page_number = request.GET.get('page')
    page_obj = paginator.get_page(page_number)
    
    return render(request, 'analytics/customer_list.html', {
        'page_obj': page_obj,
        'search_query': search_query
    })

@login_required
def data_screen(request):
    """
    数据大屏页面
    """
    return render(request, 'analytics/data_screen.html')

@login_required
def sales_trend(request):
    """
    销售趋势分析页面
    """
    return render(request, 'analytics/sales_trend.html')

@login_required
def product_analysis(request):
    """
    产品分析页面
    """
    return render(request, 'analytics/product_analysis.html')

@login_required
def customer_analysis(request):
    """
    客户分析页面
    """
    return render(request, 'analytics/customer_analysis.html')