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【皖西学院本科毕业论文】电商平台退货行为的大数据分析与预测系统设计与实现

注:仅展示部分文档内容和系统截图,需要完整的视频、代码、文章和安装调试环境请私信up主。


学生的技术与实现

摘要:针对电商平台退货成本高的问题,本研究设计并实现了一套退货行为大数据分析与预测系统。 系统采用Vue.js和Spring Boot前后端分离架构,MySQL存储数据。涵盖用户、商家、管理员三大角色,实现注册登录、协同过滤推荐、商品浏览、购物车、订单处理、退货申请等功能。基于用户行为、商品属性、交易特征等多维数据,采用随机森林算法构建退货预测模型,评估订单退货风险。 利用ECharts可视化退货趋势、原因分布及金额区间,辅助平台决策。该系统为降低退货率、优化电商运营提供了有效技术方案。

关键词:电商平台;退货预测;协同过滤;Spring Boot;Vue.js;ECharts

1 绪 论

1.1电商平台退货行为的研究背景及意义

随着电子商务行业的持续繁荣,2025年全国实物商品网上零售额稳步增长,对社会消费品零售总额增长贡献显著,但是高退货率已经成为行业性的结构性问题,女装类目退货率最高能达到65%到80%,给平台运营、商家盈利、用户体验等都带来了诸多问题。

1.2 退货行为大数据分析与预测系统的研究内容

本次研究针对电商平台退货行为的大数据分析与预测,设计并实现了一套兼顾实用性与安全性的系统,全面覆盖平台运营、用户消费、商家管理全流程需求。系统采用前后端分离架构,前端用Vue.js技术开发而成,打造成了一个动态交互的界面和响应式的布局,有效提高了各个终端用户的使用体验;

2 系统开发相关技术介绍

2.1 Java、MySQL等关键技术

2.1.1 基于Java的电商系统开发技术

Java是当今信息技术领域的中坚力量,以其独特的特点,已经深入到人们的生产和生活的各个方面。Java是一门面向对象的程序设计语言,其本质是把所有事物抽象成一个物体,把数据和方法联系起来,既提高了程序的组织结构,又增强了种类的安全性,可以防止执行时出错[1]。Java为企业提供了大量的服务,比如事务,安全控制,持久等,这使得我们能够更容易地编写代码,从而快速地进入市场[2]。从总体上看,Java以其良好的跨平台性,出色的开发框架和工具,以及广泛的应用范围,在IT产业中占有重要的位置[3]。

2.1.2 面向退货数据管理的MySQL数据库技术

MySQL是数据存储方面的一类优秀产品,在网站、企业、手机等各个领域都有使用,具有很好的性能。还有MySQL严格遵循SQL规范,进行各种添加、删除、修改和查找都是十分直观和简便的,没有繁琐的作业程序[4]。有效的索引能使MySQL快速地找到自己想要的资料;

2.1.3 基于Spring Boot 的后端服务架构设计

在传统的研发流程中,每个新的功能或者更新,都会让我们付出很大的努力,不但要对所有的相关性进行一一的配置,而且还会花费很长的一段时间来进行集成和测试。这样整个循环就变得非常漫长,并且很可能出现错误[7]。

2.1.4 面向数据分析系统的B/S结构模式

B/S体系结构是当今软件开发和信息化的主要体系结构,它对整个系统的发展产生了巨大的冲击,使人们可以通过单一的浏览器对大量的应用进行远程存取[10]。该体系结构的本质是将程序的逻辑运算和数据储存集中到服务器端,而客户机关注的是接口的展现和交互逻辑的精简,以达到跨区域、无缝隙的接入,大大提高了软件的实用性和泛用性。

2.1.5 基于VUE框架的前端数据可视化技术

Vue是一种新兴的前端技术,它是一种以数据为中心、以构件为基础的架构。该方法能够在改变数据的情况下对视图进行实时更新,避免了手工处理DOM,保证了网页的实时性[13]。

2.2 IDEA开发环境

在Java程序设计中,IDEA绝对是最好的选择。它的智能化特性无所不在,大大提高了Java工作过程的生产率。它最大的特色,就是它可以让程序员在短时间内,对自己的代码进行自动构建。

3 电商退货行为分析与预测系统需求分析

3.1 退货行为与预测系统需求分析

在运用Spring Boot构建电商平台退货行为的大数据分析与预测系统的时候,首先要对用户的使用需求进行精准的了解。需求分析是一个完整的过程,如果不能满足用户的要求,那就毫无价值。与此同时,在进行系统的设计与研发前,还需要对其所需的功能进行明确,若此系统的设计与用户的要求不符,那么此系统将会丧失极大的价值,还会为后续的代码工作和后续的维修带来许多困难。

3.2 系统性能分析

系统性能是检验系统运行速度、稳定性和快速性的重要指标。其中涉及到了整个系统的组态、网路架构、自身的各项指标,也涉及到了部分的硬件设施。其中一个环节出现问题或不足,将对整个体系产生巨大的影响。

4 电商退货行为预测系统设计

4.1 系统功能结构设计图

功能全面的电商平台退货行为的大数据分析与预测系统,少不了细致描绘的函数架构图表所提供的设计协助。在软件系统的整体设计和发展中,功能结构图是一个必不可少的组成部分。

4.2 数据库设计

数据库管理系统是以良好规划方式为基础,通过细致的分割、有序的安排与资讯表格的架构来加强资料的管理。这样,资料的处理就会更简单、更可靠,而且可以快速、高效地进行资料处理。然后验证数据库架构,再与信息库管理系统相配合,就能建立起一个功能强大、数据一致性的系统平台,能够准确地满足不同的需求,使得信息的检索与管理更加简便快速。

1、管理员实体包括管理员编号

2、用户实体包括序号、用户账号、密码、用户姓名、性别、年龄、联系电话、个人照片等。

3、公告实体包括标题、图片、内容等。公告实体属性图

5 电商退货行为分析与预测系统实现

5.1 系统前端退货数据展示与交互

当用户进入网站后,首先是首页界面。在这个页面上用户可以找到电商平台退货行为的大数据分析与预测系统的导航栏和轮播图等元素。系统的导航条分类清晰,便于用户快速定位心仪板块。

在商品信息页面的输入框中,用户可以输入商品信息名称和类型等进行精准查询。用户输入完成并提交,系统会很快跳转至对应的商品信息页面。在这里用户能够查看详细信息,为用户决策提供有力支持。

5.2 后台模块退货分析与预测处理的实现

当用户登录后台页面时,必须首先按照自己的使用权限与需要,谨慎地选取合适的角色才能登录。选择角色之后用户需要输入与该角色对应的用户名和密码。

6 退货预测系统测试

6.1 软件测试原则

从项目启动的那一刻起就开始对系统进行全面的测试,针对软件本身的复杂、动态特性,对其进行跟踪,并对存在的问题进行实时检测,以保证对各个环节的设计难点进行准确的检测。

6.2 软件测试过程、退货预测功能验证

无论何时只要有一个新的需求产生,测试者和开发者就会讨论要测试的目的,并列出要达到的功能点列表。

验证测试就是按照详细的软件需求说明,对软件进行全面评估,以判断其是否符合预定的软要求,从而确保软件可以正确地工作,并且具备较好的性能和准确性。为了更好地指导各个测试的顺利进行,还根据不同的功能,给出了具体的测试规格,并且根据这些规格,还编写了一些用来进行测试的用例。

参考文献

  1. 吴艺佳,李向江.基于Java语言的蔬菜销售系统设计[J].科技创新与生产力,2025,46(02):130-133.
  2. 王慧.宁夏特色农产品销售系统设计与实现[J].软件,2023,44(03):150-153.
  3. 陈宇佳.基于WEB服务器的土特产销售系统设计[J].电子制作,2023,31(08):60-64.
  4. 王静宇.承德地区大豆销售系统的设计与实现[D].河北北方学院,2023.
  5. 刘彩萍.探讨基于微信小程序的网上购物系统的设计与实现[J].数字技术与应用,2023,41(08):182-184.
  6. 胡宁玉,郝耀军,张静.生鲜产品线上销售系统的设计与实现[J].信息与电脑(理论版),2023,35(17):116-119.

注:仅展示部分文档内容和系统截图,需要完整的视频、代码、文章和安装调试环境请私信up主。

http://www.jsqmd.com/news/1182582/

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