天气预测系统产品系统

企业日常运营产生海量数据（如用户行为、销售业绩、运营指标等），传统数据可视化工具存在操作门槛高、分析维度单一、智能化程度低的问题，非技术人员难以快速从数据中挖掘价值。在电商、金融、零售等行业，业务人员需通过数据驱动决策（如用户画像分析、销售趋势预测、库存优化等），亟需一款操作便捷、智能分析的可视化平台，以降低数据使用门槛，提升决策效率。

项目包含数据接入模块（支持数据库、API、本地文件等多源数据接入，通过 Python 实现数据清洗与预处理）、智能分析模块（集成 Python 数据分析库 Pandas、NumPy，支持聚类、预测等 AI 算法，自动生成分析结论）、可视化配置模块（前端拖拽式配置界面，支持柱状图、折线图、热力图等多类型图表，基于 ECharts 实现动态渲染）、用户交互模块（自定义报表模板、权限管理、数据订阅推送）。核心功能是将复杂数据通过智能分析转化为直观可视化图表，同时支持用户个性化配置，让业务人员无需代码即可完成从数据接入到决策分析的全流程。

我负责前端可视化界面的全流程开发（使用 Vue 框架搭建页面架构，结合 ECharts 实现多类型图表的动态渲染、交互逻辑（如钻取、联动），并开发拖拽式配置组件）；同时参与Python 后端数据服务的接口开发（基于 Flask 框架编写数据清洗、分析算法的 API 接口，实现前后端数据交互）。技术栈采用 Python（Flask、Pandas、Scikit-learn）、前端（Vue、ECharts、Element UI），架构为前后端分离。实现亮点是通过 Python 封装 AI 分析算法（如 ARIMA 预测模型），并在前端实时展示分析结果的可视化动态变化；难点是大数据量下的图表渲染性能优化（如百万级数据的可视化），最终通过前端分片加载、Canvas 离屏渲染技术及后端数据聚合策略解决，保障了页面加载速度（平均 < 2s）与交互流畅性。