摘 要
随着互联网和微信小程序的发展，直播带货成为电商热门趋势，但直播带货数据的有效分析和利用成为关键问题。本研究旨在设计并实现一个基于微信小程序的直播带货商品数据分析系统。首先，通过可行性分析、性能分析和功能需求分析，明确系统的开发方向。接着，采用前后端分离架构，结合 MySQL 数据库、Python 语言、Django 框架等技术进行系统设计与实现。最后，对系统进行功能测试，结果表明系统功能运行稳定，能有效实现直播带货数据的分析、可视化以及相关业务管理，为提升直播效果、优化商品推荐策略提供有力支持。
关键词：微信小程序；直播带货；数据分析；机器学习；前后端分离
Abstract
With the development of the Internet and WeChat Mini Programs, live - streaming e - commerce has become a popular trend in the e - commerce field. However, the effective analysis and utilization of live - streaming e - commerce data have become key issues. This research aims to design and implement a commodity data analysis system for live - streaming e - commerce based on WeChat Mini Programs. Firstly, through feasibility analysis, performance analysis, and functional requirements analysis, the development direction of the system is clarified. Then, a front - end and back - end separated architecture is adopted, and technologies such as MySQL database, Python language, and Django framework are combined for system design and implementation. Finally, the functional testing of the system is carried out. The results show that the system runs stably, can effectively achieve the analysis and visualization of live - streaming e - commerce data, as well as related business management, providing strong support for enhancing the live - streaming effect and optimizing the commodity recommendation strategy.
Keywords：WeChat Mini Program; Live - streaming E - commerce; Data Analysis; Machine Learning; Front - end and Back - end Separation
1 绪论
1.1研究背景
随着互联网技术的快速发展，直播带货已成为电商领域的一大热门趋势。微信小程序作为微信生态内的重要一环，凭借其便捷性和用户粘性，为直播带货提供了广阔的平台。2024年11月13日，腾讯发布的2024年第三季度财报显示，微信及WeChat的合并月活跃账户数增至13.82亿。小程序交易生态活跃，季度内交易额突破两万亿元；据微信公开课披露的数据，2023年视频号直播带货GMV（商品交易总额）规模相比2022年增长了2倍，订单数量增长超244%。然而，直播带货过程中产生的海量商品数据如何有效分析、利用，成为提升直播效果、优化商品推荐策略的关键。本课题旨在利用现代信息技术，特别是大数据技术，设计并实现一个基于微信小程序的直播带货商品数据分析系统，以实现对直播数据的深度挖掘和有效利用。
1.2研究目的和意义
通过该毕业设计课题训练和规范的毕业设计说明书撰写，掌握数据科学与大数据技术的基本知识和基本技能，能够运用机器学习，在需求分析基础上，设计基于微信小程序的直播带货商品数据分析系统、实现直播带货商品数据分析及可视化。通过对直播带货商品的数据采集、处理、可视化和数据分析，全面了解直播带货效果，优化直播策略和商品选择，提升用户体验和销售效果。实现基于微信小程序的直播带货商品数据分析系统的需求分析、总体设计、详细设计、系统实现和测试，并能够撰写规范的毕业设计说明书。
1.3国内外研究文献综述
1.3.1基于微信小程序的直播带货的现状分析
电子商务在国内当前的市场环境下迅速发展,其中主要依赖于国内的大数据处理技术。而正是在大数据处理技术的支持下,电商运营的地位更为稳固,发展也更为多元化。国内对于直播带货的现状也有比较全面的分析。如董彦喆梳理了国内学者从多维度对直播电商的阐述和解释，对国内外有关直播电商的文献进行回顾，从实证角度归纳出直播电商情景下的影响因素和反应机制[1]。魏玉平等探究了直播带货营销手段对消费者购买意愿的影响机制[2]。王靓靓基于大数据,分析了直播电商带货模式[3]。陈宏君等提出了构建基于大数据的农产品直播带货决策支持系统、利用大数据优化选品策略和直播内容策划、实现精准推送和个性化服务以提高转化率、强化供应链管理以降低运营成本等提升路径[4]。而微信小程序作为微信生态内的一个重要组成部分，凭借其无需下载安装、即用即走的便捷性，以及微信庞大的用户基础，迅速成为直播带货的新兴平台。随着消费者对线上购物体验要求的不断提高，微信小程序直播带货以其独特的社交属性和私域流量优势，逐渐受到品牌和商家的青睐。相较于原生应用，小程序的开发成本更低，具有广泛的应用的前景。如张晓燕系统分析微信\"小程序\"的开发,并对其未来发展前景以及将要面临的问题进行了探析[5]。刘玉佳基于微信\"小程序\"开发的系统架构、关键技术和市场前景进行研究，为当前微信\"小程序\"开发的理论与实践研究提供参考[6]。关于微信小程序在商品展示系统方面的应用也较为广泛。如南方航空把销售卖场搬上云端,在微信小程序发起了一场\"暑期游专场\"网络直播带货,南航也成为全球首家在微信小程序进行直播销售的航空公司[7]。闫烁应用微信小程序技术，开发出一款便于买家卖家使用的商品展示系统，实现了商品信息的展示、分类、搜索等功能，并提供了用户管理、商品管理、订单管理等后台管理功能[8]。晁琼等对构建基于微信小程序的“指上农庄”农产品交易平台，帮助农民推广农产品，发展特色农业[9]。
1.3.2基于机器学习的数据挖掘
数据挖掘是一种复杂而强大的数据处理和分析方法，包含了数据收集、数据预处理、数据分析、模型建立、模型评估等步骤。通过数据挖掘，可以从大量的数据中提取有价值的信息和知识，为决策提供科学依据。对于数据的获取，国内外也有许多相关的研究，如孙隽韬针对商品评论信息的获取与分析,使用基于Python的爬虫与分词技术，并且设计了一套评论内容分析流程[10]。通过对京东商城关于显卡的部分商品的评论获取与分析实验，实验结果得出该方法具有可行性及识别准确性。胡晓青等使用Python语言开发爬虫程序，获得电商平台的销售数据加以分析[11]。对于模型的建立，机器学习为模型建立提供了丰富的算法和技术支持。这些算法和技术可以根据不同的任务需求进行选择和调整，以构建出最合适的模型。如王坦等基于S-R理论构建购物行为影响因素模型，然后依据影响因素模型建立logistic回归模型、支持向量机模型、随机森林模型以及结合以上3种算法的融合模型，并应用以上模型进行实证分析，最后使用预测效果最好的模型对各因素进行特征偏好和相关性分析，为直播电商行业发展提出针对性建议[12]。李翠萍基于决策树、支持向量机和XGBoost三种机器学习算法，从客户画像特征、行为特征、情感特征和价值特征四个方面选取指标构建模型并评价，以对比不同模型在同一个数据集上的预测结果[13]。Ishrat Jahan等通过开发一个综合客户分析平台,结合客户细分、推荐和流失预测技术来对抗客户流失，基于准确率和F1值，CatBoost在数据集中表现最好，并应用递归特征消除对客户细分的特征进行排序以构建聚类[14]。P.Vijayaragavan等使用自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)方法从产品评价中自动提取和识别主观数据。这些统计数字最终可能会揭示消费者基础的有利、中性或消极态度的信息[15]。多层感知器（Multi-Layer Perceptron）,以下简称为MLP，该结构可以根据具体任务的需要进行调整。对于经过处理的数据集，可以使用MLP对数据集进行训练以及建模，并通过不断调整参数来取得良好的效果。例如，可以选择不同数量的隐藏层、神经元和激活函数，以适应不同的问题。这种灵活性使得MLP能够广泛应用于不同的领域和场景。目前国内外有许多将其应用于对于商品数据的处理。如赵娟禾利用构造的电商商品特征集群数据对多层混合深度神经网络模型的预测效果进行验证，对电商商品短期需求量进行预测[16]。江涛使用PCA降低维度,最后使用MLP深度学习方法，进行评论的正负评价分类,在实验过程中尝试调整各项参数值进行多次训练,以训练出更有效的深度学习模型[17]。S.John Livingston基于神经网络对亚马逊产品评论情感进行分析[18]。
通过对国内外相关文献的查阅，可以了解到基于微信小程序的直播带货商品数据分析系统的设计与实现具有广阔的前景和巨大的市场潜力。但目前部分系统可能仅提供基础的数据统计和可视化功能，而缺乏更深入的数据挖掘和机器学习算法支持。这限制了系统对复杂用户行为和市场趋势的预测能力。本研究将对于处理过的数据集，投入数据挖掘和机器学习算法，通过直播带货的销售数据进行预测，如使用线性回归算法，通过拟合历史销量数据的线性趋势来预测未来的销量变化趋势。从而达到全面了解直播带货效果、优化直播策略和商品选择、提升用户体验和销售效果的目的。
1.4本章小结
随着互联网与微信小程序的蓬勃发展，直播带货成为电商热门，但数据有效分析利用问题凸显。本研究旨在设计并实现相关数据分析系统，通过掌握数据科学技术，实现数据处理与可视化，优化直播及商品策略。国内外研究显示，微信小程序直播带货前景良好，数据挖掘成果丰富，但现有系统存在不足。本研究将运用算法预测销售数据，填补部分系统功能空白。
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