随着互联网的普及和电子商务的快速发展，网上篮球鞋店铺的数量和规模不断扩大，消费者对于商品的选择也日益多样化。为了更好地满足消费者的需求，提高销售额，本文设计并实现了一款基于Python的篮球鞋销售数据分析与可视化系统。系统是一款基于B/S架构的web应用，其它技术还包括python，hadoop，spark，vue，echarts，pandas等。用户首先可以通过scrapy爬虫爬取京东的篮球鞋类商品信息，包括店铺信息，商品名，价格，评论，评分等。根据这些爬取的数据生成总销量统计数据、总商品数统计数据和商品类别统计等可视化数据。点击一个商品的时候，会根据协调过滤算法实现推荐商品信息，另外根据学习决策树机器学习推测出该商品的15天销量预测。总的来说，该系统的实现不仅提高了销售数据的处理效率，而且为店铺提供了更加精准的销售预测和推荐服务。未来该系统还可以进一步优化算法，提高预测和推荐的准确率，为线上销售带来更多的商业机会。

用户进入本系统可查看系统主页信息，可视化主页面展示分为8块区域，顶部是系统的名称，下面划分为7个区域,，ABCDEFG区域分布是下单性别统计展示区域，商品总销量、总商品等数据展示区域，推荐商品展示区域，类别统计展示区域，年龄排行展示区域，商品列表展示区域和15天销量预测展示区域。主页中的图标数据主要是通过Echart框架的功能，只需要创建对应的实体类变可以获取对应的展示信息。

图5.4系统主界面图