项目结构包括:资产目录query_history,保存以前的查询结果;股票历史数据存储在pref.txt和pref-timestamp.txt中;规则语法文件支持LALR(1)语言;libs目录提供必要的库文件;src目录包含项目的源代码;ssq.stock.analyser库提供股票评估和扫描方法;ssq.stock.gui提供基本的GUI元素,支持库存查询过程。
行脚商matlab代码 定量分析工具
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基于 Spring Boot 与 Vue 的电商平台流量分析系统
介绍了如何利用 Spring Boot 和 Vue.js 构建一个电商平台流量分析系统,用于深入挖掘用户行为数据,提升平台运营效率。
系统架构
系统采用前后端分离的架构,前端使用 Vue.js 构建用户界面,后端使用 Spring Boot 框架构建 RESTful API 接口。数据存储方面,可以选择关系型数据库(如 MySQL)或非关系型数据库(如 MongoDB)存储流量数据。
功能模块
数据采集: 通过埋点技术收集用户访问、浏览、购买等行为数据。
数据清洗: 对原始数据进行清洗和预处理,去除无效信息和异常值。
数据存储: 将清洗后的数据存储到数据库中,为后续分析提供基础。
数据分析: 对用户行为数据进行多维度分析,例如流量趋势、用户画像、商品热度等。
数据可视化: 使用图表等形式将分析结果直观地展示给用户。
技术实现
Spring Boot: 作为后端框架,提供 RESTful API 接口,处理前端请求。
Vue.js: 作为前端框架,构建用户界面,实现数据展示和交互功能。
数据可视化库: 例如 ECharts、D3.js 等,用于实现数据可视化功能。
数据库: 例如 MySQL、MongoDB 等,用于存储流量数据。
系统优势
实时性高: 能够实时收集和分析用户行为数据,及时发现问题。
可扩展性强: 采用模块化设计,方便后续功能扩展。
易于维护: 前后端分离的架构,降低了代码耦合度,提高了代码可维护性。
应用场景
该系统适用于各种类型的电商平台,例如 B2C、C2C 等,可以帮助平台运营人员更好地了解用户行为,优化平台运营策略。
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