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题目

：

基于线性回归的唯品会女装销售分析与预测

学院

：

人工智能学院

专业

：

数据科学与大数据技术

班级

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大数据技术21-2

学生姓名

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学 号

：

215150302046

指导教师

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闫建薇（副教授）

开题时间

：

2024年11月12日

一、本课题的研究背景及意义

本课题旨在基于线性回归方法对唯品会女装销售数据进行深入分析与预测。随着互联网电商的蓬勃发展，唯品会作为中国领先的折扣电商平台，其女装销售数据蕴含着丰富的市场信息和消费趋势。通过对这些数据进行科学分析，企业能够更精准地把握市场需求，优化库存管理，制定有效的营销策略，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。

本课题将线性回归模型应用于电商销售数据预测，不仅验证了该模型在电商领域的有效性，也为电商数据分析提供了新的理论支持和方法论借鉴。通过对唯品会女装销售数据的分析，企业可以实时掌握市场动态，预测未来销售趋势，为产品开发和市场营销提供数据支撑，从而提高运营效率和盈利能力。本课题的研究成果可直接应用于唯品会及其他电商平台的销售预测和库存管理，为电商行业的智能化、精准化运营提供技术支持和实践范例。

二、本课题的国内外研究现状

在电商行业，销售数据预测已成为企业制定战略决策不可或缺的重要依据。随着市场竞争的加剧和消费者需求的日益多样化，企业对于销售预测的准确性要求越来越高。线性回归模型，作为一种经典的统计分析方法，因其逻辑清晰、计算简便且易于理解，在销售预测领域得到了广泛应用。该模型通过分析历史销售数据与其他相关变量之间的线性关系，来预测未来的销售趋势。然而，随着大数据时代的到来，传统的线性回归模型在应对复杂多变的市场环境时，尤其是女装销售预测方面，逐渐显露出其局限性。（张菁，石天恩，李秋等，2024）指出，基于大数据分析的预测系统已成为企业提升竞争力的关键工具。然而，在女装销售预测方面，由于消费者需求多变、时尚潮流更迭迅速，传统的预测方法往往难以准确捕捉市场动态。

国外在电商销售预测领域的研究起步较早，模型和技术相对成熟。例如，（Zenone M, Schalkwyk VM, Hartwell G等，2024）研究了亚马逊平台上误导性“癌症治愈”书籍的销售情况，通过系统搜索和主题分析，揭示了电商平台上销售误导性产品的现象。虽然该研究并非直接针对销售预测，但其在数据处理和分析方法上的探索对销售预测研究具有一定的参考价值。

在国内，随着大数据和人工智能技术的快速发展，电商销售预测领域的研究也日益深入。（徐毅，姜长运，2023）基于动态面板系统GMM分析了商品市场分割、线下销售与电子商务发展的关系，为电商销售预测提供了宏观层面的理论支持。同时，越来越多的企业开始尝试利用机器学习、深度学习等先进技术进行销售预测，以提高预测的准确性和效率。

尽管技术和方法不断进步，电商销售预测仍面临诸多挑战。例如，女装销售受到季节、潮流、消费者偏好等多种因素的影响，这些因素难以用简单的线性关系来描述。因此，如何结合电商行业的特点和女装销售的特殊性，构建更加精准、高效的预测模型，是当前研究的重要方向。

三、本课题的方案设计

1.研究的基本内容

用户登录注册：实现用户的注册和登录功能。对用户的账户密码进行效验和安全性保护。

女装销售数据查看和搜索：用户可以在前端页面查看和搜索相关女装销售数据。支持按时间、款式、销售量等维度进行数据筛选。

数据可视化分析：使用Echarts.js实现对女装销售数据的可视化图表分析。包括销售趋势图、销售热力图等多种可视化方式。

女装销售预测：使用机器学习的线性回归算法对女装销售数据进行预测。预测未来的销售情况,为企业决策提供支持。

后台管理：管理员可以对女装销售数据和用户数据进行增删改查操作。

2.拟解决的关键问题

历史销售数据的分析：收集唯品会女装的历史销售数据，包括销售额、销售量、订单量等关键指标。通过数据可视化手段（如散点图、折线图等）展示销售数据的趋势和波动情况。

数据预处理与清洗：处理缺失值、异常值等，确保数据质量。对数据进行标准化或归一化处理，以提高模型训练的效率和准确性。

3.采用的具体研究方法

前端：使用HTML5、CSS4、JavaScript、Bootstrap3实现页面布局和交互。使用Echarts.js实现数据可视化分析。

后端：使用Django框架编写后端,连接MySQL或SQLite数据库进行数据存储。使用模版语言进行前后端数据交互。

数据采集：使用requests爬虫爬取唯品会女装销售数据。使用BeautifulSoup和CSS选择器对数据进行解析和清洗。

数据分析：使用Pandas进行数据处理和分析。使用线性回归算法实现女装销售预测。

权限管理：使用Django-Admin实现管理员对后台数据的增删改查操作。

4.实施的方案步骤

数据准备：完成数据的收集、预处理和特征提取工作。为模型构建提供基础数据。

模型构建与训练：基于线性回归模型,构建销售预测模型。进行模型训练,优化模型参数。

模型验证：采用交叉验证等方法对模型进行验证。评估模型的预测性能。

结果分析与优化：根据验证结果,分析模型的优缺点。提出优化建议,对模型进行调整,提高预测的准确性。

四、本课题的工作进展安排

1.实验、设计与调研阶段（2024年11月22日——2025年1月10日）

实验与数据采集（2024年11月22日——12月10日）

指导学生按照开题报告中制定的方案，开展唯品会女装销售数据的采集工作。使用requests爬虫技术，从唯品会网站爬取女装销售数据，并进行初步的数据清洗和整理。

设计与调研分析（2024年12月11日——12月26日）

设计数据分析模型，使用Pandas进行数据处理和分析。

开展市场调研，了解当前女装市场的趋势和消费者需求。对实验数据进行初步分析，形成分析报告。

中期报告准备与提交（2024年12月27日——2025年1月10日）

根据实验、设计和调研的结果，撰写中期报告。提交中期报告给指导教师审核，并根据指导意见进行修改和完善。

2.毕业论文（设计）初稿撰写阶段（2025年1月11日——2025年3月10日）

系统设计与实现（2025年1月11日——2月10日）

根据中期报告的分析结果，设计并实现基于线性回归的唯品会女装销售数据分析与预测系统。包括前端页面设计、后端数据库连接、数据采集与处理模块、数据分析与预测模块等。

系统测试与优化（2025年2月11日——2月28日）

对系统进行功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和准确性。根据测试结果，对系统进行优化和改进。

初稿撰写（2025年3月1日——3月10日）

整理实验数据、调研结果和系统设计与实现的过程，撰写毕业论文（设计）的初稿。

3.毕业论文（设计）修改与完善阶段（2025年3月11日——2025年4月20日）

初稿修改（2025年3月11日——3月31日）

根据指导教师的意见，对毕业论文（设计）的初稿进行修改和完善。

论文润色与定稿（2025年4月1日——4月20日）

对修改后的论文进行润色，提高论文的语言表达和逻辑性。完成毕业论文（设计）的定稿，准备提交给学校进行评审。

4.最终准备与提交阶段（2025年4月21日——2025年5月2日）

最终检查与调整（2025年4月21日——4月25日）

对毕业论文（设计）进行最终检查，确保论文的完整性和准确性。根据需要，对论文进行最后的调整和优化。

提交与准备答辩材料（2025年4月26日——5月2日）

将毕业论文（设计）提交给学校进行评审。准备答辩材料，包括答辩PPT、论文摘要等。

• 参考文献

[1]张菁,石天恩,李秋,等.基于大数据分析的农产品销售预测系统设计与实现[J].辽宁师范大学学报(自然科学版),2024,47(01):50-58.

[2]蔺小金.ERP系统在企业产品销售流程中的应用分析[J].全国流通经济,2023,(15):60-63.

[3]徐毅,姜长运.商品市场分割、线下销售与电子商务发展——基于动态面板系统GMM分析[J].宜春学院学报,2023,45(05):45-52.

[4]李娜.NT公司新能源汽车销售系统项目风险管理研究[D].北京:北京邮电大学,2023.

[5]樊东霞.福彩销售大数据平台设计与应用[J].科技创新与应用,2023,13(08):33-36.

[6]刘恒楷.香菇菌棒销量预测与销售管理系统研发[D].泰安:山东农业大学,2022.

[7]林昕,张艳丽,康彦,等.Hive数据库在电商销售大数据分析中的应用研究[J].电脑编程技巧与维护,2024,(10):99-101.

[8]Zenone M ,Schalkwyk V M ,Hartwell G , et al.Selling Misleading "Cancer Cure" Books on Amazon: Systematic Search on Amazon.com and Thematic Analysis.[J].Journal of medical Internet research,2024,36-75.

[9]Waste Heat Recovery System Market Top 10 Key Players Analysis, Sales and Revenue Status, Segmentation Analysis & Review[J].M2 Presswire,2024,34-43.

[10]Jing S ,Junjie W ,Fan Y , et al.Impact of soda tax on beverage price, sale, purchase, and consumption in the US: a systematic review and meta-analysis of natural experiments [J].Frontiers in Public Health,2023,23-44.

指导教师意见：

指导教师（签字）：

年 月 日

审核小组意见：

审核组长（签字）：

年 月 日