商品价格预测系统需求分析
python实现商品补货和定价预测
python实现商品补货和定价预测【知识】python实现商品补货和定价预测前言：在这个信息爆炸的时代，商业运营面临着日益复杂的挑战。
为了满足消费者的需求，商家需要及时进行商品补货，并合理定价来提高销售效益。
本文将介绍如何使用Python来实现商品补货和定价预测，让您的商业运营更加高效。
1. 商品补货预测商品补货预测是商家在保证库存与销售平衡的前提下，通过分析历史销售数据和市场趋势，预测未来一段时间内商品的需求量。
Python是一种功能强大的编程语言，可以通过其丰富的数据处理和分析库来实现商品补货预测。
在进行商品补货预测之前，首先需要收集、整理和清洗历史销售数据。
可以使用Python中的pandas库来进行数据处理，例如读取、筛选和填充缺失值等。
需要选择合适的预测模型来预测商品的需求量。
常用的预测模型包括移动平均、指数平滑和ARIMA等。
可以使用Python 中的statsmodels库来实现这些模型。
2. 定价预测定价预测是指通过分析市场竞争、商品成本以及消费者需求等因素，预测合理的商品定价。
Python可以通过机器学习和数据挖掘的方法，对商品定价进行预测和优化。
在进行定价预测之前，需要收集和整理相关的市场竞争和商品成本等数据。
可以使用Python中的网络爬虫技术来自动抓取相关数据，并使用pandas库进行数据处理。
可以使用机器学习算法，如线性回归、决策树和神经网络等，来训练模型并预测商品的合理定价。
3. 个人观点和理解商品补货和定价预测对于商业运营至关重要。
合理的补货能够满足消费者需求，提高销售额和顾客满意度；而合理的定价能够增加利润，提高竞争力。
Python作为一种高效、易用且免费的编程语言，为我们提供了丰富的工具来实现商品补货和定价预测。
在实际运用时，我们需要不断学习和积累经验，不断优化和改进预测模型和算法。
我们还需要关注市场和消费者的变化，及时调整预测模型和定价策略以适应不断变化的商业环境。
购物管理系统需求分析
购物管理系统需求分析一、引言购物管理系统是一种针对在线购物服务的信息管理系统，旨在提供便捷、高效的购物体验。
本文旨在对购物管理系统的需求进行详细分析，以确保系统能够满足用户的需求，并实现高效管理。
二、用户需求分析购物管理系统的主要用户分为商家和消费者两类，他们有不同的需求。
### 1. 商家需求 - 商品管理：商家需要能够方便地上架、下架商品，设置商品属性、价格等信息。
- 订单管理：查看订单状态、处理退换货等功能。
- 数据分析：查看销售报表、用户行为分析等数据。
- 促销活动：设置促销活动、优惠券等。
2. 消费者需求•商品浏览：浏览商品信息、筛选条件、搜索功能等。
•下单购买：便捷的下单流程、多种支付方式等。
•订单管理：查看订单状态、物流信息等。
•评价反馈：对商品进行评价、提出建议等。
三、系统功能需求1. 商品管理•商品发布：支持商家发布新商品，设置商品属性、价格。
•商品展示：展示商品信息、多种展示样式。
•商品分类：支持商品分类、子分类，方便用户浏览。
•商品搜索：支持关键词搜索、筛选条件搜索等。
2. 订单管理•订单查看：用户和商家可以查看订单详情、状态。
•订单处理：商家可以处理订单、发货等操作。
•退换货：支持用户提交退换货申请，商家处理流程。
3. 数据分析•销售报表：定期生成销售报表、库存报表等。
•用户行为分析：分析用户浏览、购买行为，为商家提供决策支持。
4. 促销活动•优惠券管理：商家可以设置优惠券、促销活动。
•拼团秒杀：支持拼团、秒杀活动，促进销售。
四、系统非功能需求1. 性能需求•高并发：系统需支持高并发访问，确保系统稳定性。
•响应速度：用户操作及时响应，页面加载速度快。
2. 安全需求•数据安全：用户信息、交易数据需要加密存储和传输。
•权限管理：用户、商家有不同的权限，确保数据安全。
3. 可靠性需求•备份恢复：系统数据需要进行定期备份，以防数据丢失。
•异常处理：系统应能够处理异常情况，确保系统正常运行。
网上购物系统需求分析说明书
需求分析1 引言随着信息技术的不断发展,我们现在已经进入了一个信息化时代,而信息时代的代表便是网络技术的日渐成熟，现在网络已经和我们的生活紧密的联系在一起了，通过网络,我们可以足不出户的做很多事情，休闲、娱乐、学习、交友等等。
随着信息化的进步的同时,今天,一种新的购物方式亦然出现，那就是网络在线购物.这种新型的商业运营模式不仅使人们不必在出门购物，节省了时间和精力，也给商家的发展创造了良好的机遇，它将传统的购物流程电子化、数字化,能为商家降低成本,扩大市场，增加价值。
什么是在线购物系统呢？顾名思义，就是能在网上实现商品销售和购买的系统。
在线购物系统旨在满足电子商务时代人们对于网上购买和销售的需求。
1。
1编写目的在完成了针对网上购物市场的前期调查，同时与多位用户进行了全面深入地探讨和分析的基础上，提出了这份软件需求规格说明书。
此需求规格说明书对《网上购物系统》软件做了全面细致的用户需求分析，明确所要开发的软件应具有的功能、性能与界面，使系统分析人员及软件开发人员能清楚地了解用户的需求，并在此基础上进一步提出概要设计说明书和完成后续设计与开发工作.本说明书的预期读者为客户、业务或需求分析人员、测试人员、用户文档编写者、项目管理人员。
本说明书定义了网上购物系统的详细需求,明确了网上购物系统的功能内容、功能边界、开发途径，是整个软件开发的依据，它对以后阶段的工作起指导作用。
本文也是项目完成后系统验收的依据。
1. 2项目背景商务网站设计的主要目的一般是通过网站的推广，实现企业的产品及服务的互联,并使客户随时了解公司及公司所提供的最新产品的资讯同时也为客户提供及时的在线服务及订单处理等功能。
而从长期的战略目标来看，商务网站不仅仅是产品和服务的推广，通过Internet，企业内部网和外部网，他还是将买家与卖家，厂家和合作伙伴进门联合的平台，因而消除了时间与空间带来的障碍。
在线购物系统致力于提供电脑及相关IT产品展示及订购为核心的网上购物服务.是商家产品与客户服务之间建立更加直接沟通及交流的平台。
价格预测的意义与基本要求
价格预测的意义与基本要求价格预测在商业和金融领域具有重要的意义。
通过对市场趋势和历史数据的分析，价格预测可以提供有关商品或资产价格未来走势的参考，帮助企业和投资者做出决策。
以下是价格预测的基本要求。
1. 数据收集和清洗：价格预测的第一步是收集相关的历史数据。
这些数据可能包括商品的销售记录、行业的供需情况、经济指标等。
同时，这些数据需要经过清洗和整理，以滤除异常值和数据误差，确保数据的准确性。
2. 特征选择和变换：在进行价格预测之前，需要选择适当的特征变量。
特征变量是用来解释价格变动的因素，比如商品的需求量、成本、市场竞争等。
选择合适的特征变量可以提高模型的准确性和可解释性。
3. 模型选择和建立：在选择模型时，需要考虑数据的特点和问题的类型。
常用的价格预测模型包括回归模型、时间序列模型、人工神经网络等。
根据问题的复杂性，可以选择简单的线性模型或更复杂的非线性模型。
4. 数据分析和模型评估：在建立模型之后，需要对数据进行分析和模型评估。
通过对模型的误差和拟合程度进行评估，可以判断模型的准确性和可靠性。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
5. 预测和决策应用：通过价格预测模型，可以得出未来价格的预测结果。
这些结果可以帮助企业和投资者制定合理的定价策略、供应链管理、股票交易等决策。
总之，价格预测在商业和金融领域具有重要的应用价值。
它可以帮助企业和投资者根据市场情况做出明智的决策，降低风险，提高收益。
然而，价格预测需要准确的历史数据、适当的模型选择和建立，以及有效的数据分析和模型评估。
只有在这些基本要求的基础上，价格预测才能发挥其应有的作用。
价格预测在商业和金融领域具有广泛的应用。
以下是价格预测的一些具体的应用场景：1. 商品定价：价格预测可以帮助企业确定合适的定价策略。
通过对历史数据的分析，可以预测产品销售价格与需求的关系，从而确定最优的定价策略。
合理的定价可以在一定程度上提高产品的竞争力，同时平衡成本和利润。
需求分析报告网上购物
需求分析报告网上购物需求分析报告：网上购物1. 引言随着互联网的普及和电子商务的发展，网上购物已经成为现代人生活中不可或缺的一部分。
通过网上购物，消费者可以方便快捷地获取各种商品和服务，提高了购物的便利性和效率。
本报告旨在分析网上购物的需求，并提出相应的解决方案。
2. 用户需求分析2.1. 便捷性用户希望通过网上购物可以节省时间和精力，不需要亲自前往实体店铺进行购物。
网上购物提供了24小时全年无休的服务，使用户可以随时购物，无论时间和地点。
2.2. 商品种类丰富用户期望在网上购物中能够找到丰富的商品种类，包括各种品牌和价格段的商品。
用户希望通过网上购物可以满足各种个性化需求。
2.3. 商品质量和真实性用户担心网上购物中的商品质量和真实性问题。
用户希望可以从可信的平台购买到正品商品，并且希望能够通过评价、评分等方式了解其他用户对商品的评价和经验，以便做出更好的选择。
2.4. 安全性和可信度用户担心在网上购物中个人信息泄露、支付安全等问题。
用户希望能够购物平台能够提供安全的支付渠道和保护用户个人信息的措施，增加用户对购物平台的信任感。
2.5. 售后服务用户期望在网上购物后能够享受到完善的售后服务。
如果商品有质量问题，用户希望可以得到快速的退货或换货服务。
用户也期望能够得到及时的客服支持，解决购物过程中的问题。
3. 解决方案分析3.1. 便捷性：通过提供手机APP和网站两种方式，用户可以通过电脑和手机随时随地进行购物。
同时，通过提供智能的推荐系统，根据用户的历史购买记录和个人喜好预测用户的购物需求，提供个性化的推荐商品。
3.2. 商品种类丰富：通过与不同品牌和商家的合作，网上购物平台可以提供用户丰富的商品种类，包括时尚服饰、家居用品、电子产品等各种品类。
3.3. 商品质量和真实性：购物平台可以加强与品牌和商家的合作，确保所售商品的质量和真实性。
同时，平台可以建立一套评价和评分系统，用户可以对购买的商品进行评价和打分，帮助其他用户做出更好的选择。
网上商城系统需求分析
前台模块：用例1 用户管理——概要级主执行者：注册用户范围：本网站层次：概用级步聚：1.1：用户信息管理1.2：VIP信息用例1.1用户信息管理――概要级执行者：注册用户范围：本网站层次：概要级步聚：1.1.1：注册会员1.1.2：会员登录1.1.3：查看个人用户信息1.1.4：修改用户信息用例1.1.1 注册会员――用户目标级主执行者：网站浏览者范围：本网站层次：用户目标项目相关人员和利益：游览者得一个账号——会员数据库里面增加会员记录。
前置条件：已经打开该网站，进入注册页面。
最小保证：用户信息正确，两次密码相同，没有重名。
成功保证：注册提交成功。
主成功场景：A：检查用户名是否已经存在B：查看两次密码是否相同用例1.2 VIP信息――概要级执行者：管里范围：本网站层次：概要级步聚：1.2.1查看具备VIP条件用例1.2.1查看具备VIP条件――用户目标级执行者：管里员范围：本网站层次：用户目标级项目相关人员和利益：会员——VIP来自会员幸运者，可以享受网站一些活动或购物的优惠。
前置条件：登陆成功。
最小保证：用户的消费满足优惠的条件。
主成功场景：A：用户的消费满足优惠的条件用例2 购物管理――概要级主执行者：注册用户范围：本网站层次：概用级步聚:2.1:浏览商品2.2搜索商品2.3暂存架管理2.4:购物车管理用例2.1浏览商品――概用级主执行者：浏览者范围：本网站层次：概用级步聚:2.1.1:查看商品列表2.1.2:查看商品详细信息2.1.3:查看商品评论2.1.4:发表评论2.1.5:放入暂存架2.1.6:放入购物车用例2.1.1 查看商品列表――用户目标级主执行者：网站浏览者范围：本网站层次：用户目标项目相关人员和利益：浏览者——商品商，可以浏览商品的信息。
前置条件：网页已经打开。
成功保证：浏览到商品。
主成功场景：A：商品列表用例2.1.2查看商品详细信息――用户目标级主执行者：网站浏览者范围：本网站层次：用户目标项目相关人员和利益：浏览者——商品商，可以浏览商品的信息。
购物系统软件需求分析报告,1200字
购物系统软件需求分析报告需求分析报告：购物系统软件一、引言购物系统软件的目标是为用户提供一个方便快捷的购物平台，使用户能够浏览商品、在线支付、查看订单等功能。
本报告将对购物系统软件的需求进行详细分析。
二、功能需求1. 用户注册用户可以通过手机号码、邮箱等方式注册和登录账号，以便使用购物系统的各项功能。
2. 商品浏览用户可以浏览系统中的商品，通过搜索、分类等方式找到自己需要的商品。
商品浏览页面需要展示商品的基本信息、价格、库存等。
3. 购物车功能用户可以将自己选中的商品添加到购物车中，以便统一结算。
购物车界面需要展示商品的基本信息、数量、价格等，并提供修改数量和删除商品的功能。
4. 在线支付用户可以选择在线支付方式付款，如支付宝、微信支付等。
支付功能需要保证安全、稳定，并在支付完成后更新订单状态。
5. 订单管理用户可以查看自己的订单，并进行一些操作，如取消订单、查看订单详情等。
订单管理界面需要展示订单的基本信息、商品信息、支付状态等。
6. 评价功能用户可以对购买过的商品进行评价，以便其他用户参考。
评价功能需要保证真实性，且评价内容需要展示在商品详情页面。
7. 会员功能购物系统可以提供会员功能，用户可以通过购物累积积分、享受折扣等。
会员功能需要与用户的账户信息关联，并提供相应的优惠活动。
三、性能需求1. 系统响应速度购物系统需要保证用户在浏览商品、结算等操作时的响应速度，不能出现卡顿或者加载过慢的情况。
2. 系统稳定性购物系统需要保证系统的稳定性，不能出现频繁崩溃或者无法正常运行的情况。
3. 数据安全购物系统需要保证用户的个人信息和支付信息的安全，采用加密技术和防火墙等方式防止数据泄露。
四、界面需求1. 用户友好购物系统的界面需要简洁明了，界面元素的排布需要合理，便于用户快速上手使用。
2. 响应式设计购物系统需要支持多种终端（手机、平板、电脑等）访问，并且在不同终端上能够自动适应布局和界面显示。
五、可维护性需求购物系统需要提供一定的可维护性，包括模块化设计、易于扩展和维护等。
采购管理第六章市场调研和需求分析
• 市场价格变化趋势预测
• 主要内容： 1、价格总水平预测 包括国内和国际市场两个方面
的价格预测。
2、单项商品价格变化预测 从以下四个方面考虑： 供求关系的变化，商品成本变化，商品生命周期 的发展和价格弹性的变化。
3、价格体系变化趋势和国家价格政策变化
采购管理第六章市场调研和需求分析
第三节 采购需求确定
3、综合分析整理资料阶段 分析和整理调查
获取的第一手资料，并使用适当的形式呈现出 来，如表格。
4、提出调查报告阶段 选取重要有价值的资
料以备查用。
采购管理第六章市场调研和需求分析
（二）供应市场分析
供应市场的信息的作用：
1、用于了解卖方成本模型； 2、谈判； 3、确保供应的持续性； 4、寻求资源的替代品； 5、改进采购流程； 6、降低成本或增加价值
采购管理第六章市场调研和需求分析
• 采购需求分析
• 传统的方法：部门各自确定采购物料的方法并 不是科学的采购，各部门容易从本位出发，只 考虑短期的需求，无形增加采购成本，并且这 种方法提供了腐败滋生的温床，层层上报的体 系使得采购需求的汇总较为费时和困难。
• 现在，采购人员使用合适的需求分析法对企业 的整个生产流程中所需要的物料进行分析，确 定物料的需求并使用经济的订货方法采购。
分类的采购策略表
采购管理第六章市场调研和需求分析
• 采购方式的选择:定量采购模型和定期采购模型的比 较
特征
Q
P
定量采购模型
定期采购模型
采购量
固定的（每次采购量相 变化的（每次采购量不
同）
同）
何时订购
在库存量降低到再订购 在盘点期到来时 点时
库存记录
每次出库都做记录
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商品价格预测系统需求分析报告
电子科技大学信息与软件工程学院
2014-12-02
版本历史
目录
1.项目概述 (4)
1.1项目背景 (4)
1.2项目系统名称 (4)
1.3项目系统目标 (4)
1.4本文档范围与使用对象 (5)
2.系统功能性需求 (6)
2.1用户功能需求列表 (6)
2.2系统角色分析 (6)
2.3业务流程分析 (8)
2.4系统功能需求建模 (8)
2.4.1商品价格数据收集 (8)
2.4.2商品价格档案管理 (9)
2.4.3后续服务 (12)
2.4.4大数据分析 (12)
2.5数据需求 (13)
3.系统非功能性需求 (14)
3.1软硬件环境需求 (14)
3.2产品质量需求 (14)
3.3用户界面需求 (14)
4.外部系统接口需求 (14)
附录 (16)
1.系统应当遵循的标准或规范 (16)
2.系统主要业务数据表样本 (16)
1.项目概述
1.1项目背景
随着互联网的普及，网络购物的优点更加突出，日益成为一种重要的购物形式。
中国互联网络信息中心（CNNIC）2012年1月发布的《第29次中国互联网络发展状况统计报告》显示：截至2011年12月底，中国网民规模达到5.13亿，全年新增网民5580万；互联网普及率较上年底提升4个百分点，达到38.3%。
中国手机网民规模达到3.56亿，同比增长17.5%，与前几年相比，中国的整体网民规模增长进入平台期。
2009年以来，以网络购物、网上支付、旅行预订为代表的商务类应用持续快速增长，并引领其他互联网应用发展，成为中国互联网发展的突出特点。
2011年这一态势依然延续，中国网络购物应用依然处于较快发展通道。
淘宝、京东、苏宁、易迅各B2C 平台开始进行“商业地产化”的平台运作，从而满足用户一站式的购物需求。
2012 年中国网络购物市场规模超过1.27 万亿元，仅2012 年天猫双十一当天支付宝交易额达191 亿元，人均购物额增长到5600 元。
电子商务的飞速发展，大大激发了人们对于网购的热情，人们在享受网上购物方便的同时，也希望能了解价格的走势，能够买到物美价廉的商品。
项目定位的网站是有一定规模的大中型购物网站，课题研究的目标就是基于互联网思维，通过信息化手段分析以往商品价格数据，预测商品价格，避免网购者上当受骗；通过信息化手段再造购物网站与顾客的关系，提高网店对客服的反应速度，及管控时效，赢得客户忠诚；通过大数据技术，为网站运营和投资提供有效建设方案，为客户个性化服务提供有利的支持。
1.2项目系统名称
项目名称：“商品价格预测系统”
1.3项目系统目标
本商品价格预测系统主要目标：能够通过互联网手段，实现购物网站上商品价格管控和网店管控信息化。
1）信息沟通更加便捷，协调管控职能将大大简单优化。
2）商品价格信息更加透明，避免网上店家随意调改价格，欺骗消费者。
3）网店购物的顾客可以参考预测信息，选则买还是不买商品，体验更加快乐的网购。
本“价格预测系统”建设目标如下：
1）能够通过互联网手段，借助网络爬虫工具搜集以往几年价格数据，利用Hadoop工具，有效分析以往数据，软件可以很容易预测未来一段时间商品价格走势，并通过浏览器插件，将数据信息反映给顾客；
2）信息沟通更加便捷，协调管控职能将大大简单优化，消费行为更能具有导向性，节省消费者的消费时间和消费交流；
3）结合以往价格数据，挖掘商品价格信息，能对客户的再次消费提供有效建议与方案；
4）这些数据可以保存于相关购物网站的数据库，亦可保存于中央数据库，管理公司通过对这些数据的云计算分析和大数据分析，了解每家网站所配套公共营业场所的市场特征。
为网站投资产品定位提供依据。
为购物网站投资者赢得更大的商业价值。
总之，酒店消费品的设置和附属消费设施的建立，将充分以客户的消费取向为基础，有针对性、有引导性的进行建设和开发。
1.4本文档范围与使用对象
本文描述“商品价格预测”项目中的“在购物网站消费”的用户需求和系统需求，给出该系统软件实现的功能需求、数据需求、接口需求、性能需求、以及其它非功能需求内容。
本文作为系统开发和项目管理的基本文件，提供给系统需求人员、系统设计人员、项目管理人员以及购物网站客户使用，作为项目人员对“商品价格预测管理系统”进行需求理解和需求规格定义的重要文件。
2.系统功能性需求
购物网站作为网上公共营业场所，往往是以经常购物客人居多，建立与消费客人之间联系互动，通过对网上商品价格数据的收集整理，据此来预测商品价格的走势，给客人更好的购物体验，是网店经营的基本方向。
2.1用户功能需求列表
表2-1 用户功能需求列表
2.2系统角色分析
网站商品价格预测系统涉及网络爬虫、数据存储系统、数据分析系统、数据走势呈现系统以及各部门员工等，他们的角色分类见图2-1所示。
图2-1 系统角色分类
网站每个角色都有其岗位职责，各自主要职责见表2-2所示。
表2-2 主要角色岗位职责分析
2.3业务流程分析
图2-2 价格预测业务流程
2.4系统功能需求建模
2.4.1商品价格数据搜集
网络爬虫软件搜集商品信息，其功能用例如下图2-8所示：
图2-3 网络爬虫搜集信息用例图
网络爬虫搜集信息各个用例描述分别见表2-3到2-6所示。
表2-3检测新商品用例
表2-4检测下架商品用例
2.4.2商品价格档案管理
商品价格档案管理提供数据的收集、汇总、分类等功能。
其功能用例如下图2-4所示：
图2-4 商品价格档案管理用例图
信息管理的各个用例描述分别见表2-7到2-14所示。
表2-7 登录用例
表2-8 忘记密码用例
表2-9 创建商品档案用例
表2-10 商品价格查询用例
表2-11 商品价格波动时间档案用例
2.4.3后续服务
后续服务包括顾客在购物结束的肯人反馈，后续宣传的主要服务。
其功能用例如下图2-5所示：
图2-5 后续服务用例图
后续服务的各个用例描述分别见表2-15到2-x所示。
表2-15 文字评价用例
2.4.4大数据分析
系统获得商品价格以后，会同商品价格波动时间数据，构成商品价格的完整信息，信息保存商品档案管理系统，通过对商品价格的信息分析，以便为网站上商品价格更好管理提供依据。
同时，通过对大数据分析，发现商品价格特
征及趋势，为顾客购物提供参考信息。
详细描述请参考“商品价格预测需求”
2.3.3节。
2.5数据需求
在商品价格预测系统中，涉及大量商品数据处理，它们可归类如下：
3.系统非功能性需求
3.1软硬件环境需求
数据库服务器、应用服务器、WEB服务器：高性能双核致强PC服务器
服务器操作系统：MICROSOFT WINDOWS 2008 SERVER服务包
数据库管理系统：SQL SERVER 2012
系统开发平台： Windows开发平台/ Windows 7 /Windows 8
系统结构: 基于B/S和C/S两种结构实现
3.2产品质量需求
表3-1 软件产品质量需求
3.3用户界面需求
1．应用系统版本升级时，在线帮助必须进行同步更新。
2．应用软件应采用全中文图形界面，界面风格统一。
应用软件必须支持多版本浏览器终端方式。
3．用户界面应能向操作员提供表格、直方图等多种数据表现形式。
4.外部系统接口需求
商品价格预测系统在购物网站中与多个外部系统需要进行应用协同和数据共
享，其系统接口环境如图4-1所示。
图4-1 商品价格预测系统外部接口
商品价格管理系统与各外部系统的接口需求分别见表4-1所示。
表4-1 商品价格管理系统接口需求
附录
1.系统应当遵循的标准或规范
1）GB/T 9385-2008是国家标准总局批准的《计算机软件需求说明规范》2.系统主要业务数据表样本。