电商

基于go-zero框架构建的社交平台后端服务，采用微服务架构，支持用户注册、登录、个人信息管理等功能。采用redis,mysql,gorm,grpc等技术,目前还在开发中

汽车：工业生产可视化系统，实时监控产线设备与生产数据，支持工单管理、异常预警、产品溯源，数据大屏直观展示车间运营状态。商旅：企业一体化差旅费控平台，整合机酒火预订、多级审批、预算管控，降本增效，规范企业差旅流程。电商：移动端线上商城，包含商品展示、在线交易、多样营销活动、会员及售后功能，搭建完整线上

具体功能模块本系统包含以下核心功能模块：招标文件智能解析模块：自动提取招标公告中的资格要求、技术参数、评分标准、废标条款等关键信息；标书知识库管理模块：统一存储并维护企业历史中标标书、资质文件、案例库、常用应答模板及产品白皮书；AI智能撰写与推荐模块：基于招标条目自动匹配知识库内容，生成技术方案、商

系统包含管理后台、移动端/小程序端和接口服务三部分。后台支持账号登录、角色权限、菜单管理、用户管理、客户管理、订单管理、商品/内容管理、表单提交、文件上传、数据筛选、分页列表、导出统计和操作日志等功能。小程序端支持用户授权登录、首页展示、分类列表、详情页、表单提交、订单/预约流程和消息提醒。整体功能

测试覆盖五大模块：前端输入校验（空账号、空密码、格式错误提示）；后端身份验证（虚构账号密码组合的登录拦截）；输入容错处理（账号前后带空格的过滤机制）；弱网兼容性（Slow3G网络下登录加载表现）；接口数据安全（密码RSA加密传输验证、CSRF令牌检查、错误提示防撞库）。共执行10条测试用例，涵盖正常

面向常规商品销售与会员体系，主要包括：商品与分类：商品、SKU库存、二级分类、预售、售卖时间等订单与支付：下单、微信支付/第三方支付、订单状态流转、物流查询会员：会员卡、授权副卡、会员价、购买限制等营销与资产：代金券（现金券）、优惠券、积分赠送售后：退款、退货退款、售后状态跟踪其它：购物车、回收业务

1.核心数据概览：实时展示业务总量、同比环比增长率、峰值数据，一眼掌握核心指标2.多维度图表分析：集成柱状图、折线图、饼图、雷达图、地图点位，覆盖全场景数据展示3.数据动态刷新：支持定时自动刷新数据，无需手动reload页面，保障数据实时性4.全屏展示适配：适配超大显示屏，无冗余边框，支持深色/浅色

复杂的SAAS软件，支持抖音、快手、视频号、小红书主流平台数据管理直播工具投放管理业绩管理AI数据洞察达人管理团长管理授权管理直播录屏用户管理

平台包含十大核心模块：①用户中心（注册登录、个人资料、积分等级、收货地址）；②商品中心（商品上架、SKU管理、多级分类、品牌筛选、搜索排序）；③交易中心（购物车、订单生成、金额计算、库存锁定）；④支付中心（微信/支付宝/银行卡聚合支付、退款结算、分账）；⑤营销中心（优惠券、满减秒杀、拼团、分销佣金）

核心特性总结：-托管式收银台：商户无需自建支付页面，只需将用户重定向到平台收银台URL-多语言/多币种：支持i18n国际化，按订单维度绑定语言偏好-智能路由：根据商户资质、IP归属、币种自动过滤可用支付方式-安全验证：支持MD5和RSA签名验证，集成CyberSource欺诈检测、GooglereC

1.自动抓取目标电商平台的商品信息，包括价格、销量、评价等核心数据。2.支持多页翻页采集，单次可处理2000+条数据。3.内置数据清洗模块，自动去重、筛选异常数据。4.生成分类汇总Excel报表，图表可视化展示数据趋势。5.源码交付，附带详细使用说明文档，客户可自行修改参数。

脚本支持多份CSV/Excel文件一键合并、数据去重、缺失值补全、格式统一清洗；可按指定条件筛选、分类导出数据；支持按维度自动统计汇总，生成结构化报表，输出多工作表Excel文件，全程自动运行，无需手动操作，适配电商订单、销售数据等多种业务场景

用户可浏览经典国学篇章、聆听诗词吟诵，购买课程与文创商品，组织维护活动、参与打卡共修；后台支持内容管理、订单处理、会员等级与积分自定义及数据统计，可设置拼团秒杀等活动、助力私域变现。

评论爬虫模块：爬取亚马逊目标品类的10万+用户评论，包括评分、正文、helpful投票等字段。文本预处理模块：分词、去停用词、词性标注，构建语料库。情感分析模块：基于SnowNLP/TextBlob计算评论情感倾向得分，区分正面/负面/中性评论。因子分析模块：通过LDA主题建模/因子分析，提炼出功能

数据清洗模块：处理500万+用户的消费、活跃、交互全量数据，定义R（最近一次消费）、F（消费频率）、M（消费金额）三个维度的计算口径。RFM分层模块：基于R、F、M三个维度的分位数或聚类算法，将用户划分为8个价值层级（如高价值、潜力、流失边缘、沉睡等）。LTV量化模块：计算各层级用户的未来生命周期价

数据预处理模块：清洗100万+用户行为日志，提取领券/未领券用户的特征（活跃度、历史消费、浏览深度等）。PSM匹配模块：基于倾向得分匹配法，从100万用户中筛选10万特征一致的实验组与对照组，消除选择偏差。转化漏斗分析：对比匹配后两组的曝光-点击-下单转化率，计算净增效果。分层策略输出：按用户活跃度

数据整合模块：自动抓取电力市场、气象、用户历史用能等多源数据，统一格式、清洗异常值。特征工程模块：构建30+特征，包括节假日、温度、湿度、历史负荷、市场电价等。预测建模模块：ARIMA提取线性趋势，XGBoost捕捉非线性残差，组合输出最终预测值。自动化Pipeline：支持数据更新后自动重训练、重

支持批量处理Excel/CSV格式的原始数据，提供去重、缺失值填充、格式转换、字段筛选等功能；可根据需求自定义处理规则，快速将杂乱数据转换为规范可用的结构化数据文件。

采用Python+Selenium技术栈，可模拟浏览器行为，实现翻页、等待加载、元素定位等操作；支持解析JS动态渲染内容，将数据整理为结构化格式，解决传统爬虫无法抓取动态页面的问题。

通用数据采集工具，基于Python开发，支持多目标网站并行抓取。内置代理池轮换机制、User-Agent随机化和Cookie自动管理，有效规避反爬策略。支持定时任务调度，可按时间间隔自动执行采集任务。集成日志记录与异常告警机制，保证采集任务稳定运行。支持Docker一键部署，开箱即用。