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基于Web数据挖掘的产品库存管理系统设计与实现的中期报告
一、研究背景
在当前的市场竞争中，产品库存管理是企业重要的一环。合理的库存管理不仅能够保证产品的供应，也能够避免库存过多而造成的资金浪费。本研究旨在利用Web数据挖掘技术，实现产品库存管理系统的智能化与自动化。
二、研究内容
1.数据收集：通过爬虫技术收集各大电商网站的产品信息，并存储到数据库中。
2.数据处理：对收集到的数据进行清洗、分析和挖掘，提取出产品相关信息，如价格、销量、库存等。
3.数据可视化：通过图表等方式将数据可视化，帮助管理员对产品库存情况进行快速判断。
4.告警机制：当某一产品库存低于设定的阈值时，系统能够及时发送告警信息到管理员，提醒其进行库存补充操作。
5.自动化操作：当某一产品库存过多时，系统能够根据销售数据预测未来的销售量，并根据预测结果自动化地调整产品进货量。
三、初步成果
1.数据库设计：完成了数据库的初步设计，包括各个产品的基本信息以及库存、销量等关键数据。
2.爬虫技术：已经成功获取了某些电商网站的产品信息，并存储到数据库中。
3.数据可视化：通过Python的Matplotlib库实现了对某些产品信息的可视化展示。
4.告警机制：已经完成了告警机制的初步设计，能够实现库存低于设定阈值时的告警功能。
四、后续工作
1.完善数据库设计，增加数据的详细信息。
2.提升爬虫技术的效率和准确性。
3.完善数据可视化与分析功能，提高系统的智能化水平。
4.完成自动化调整进货量的操作功能。
5.进一步优化告警机制的功能，增加告警方式的多样性。