Kr_prezentatsia_Amazon_1

1. Курсовая работа на тему: Хранение и обработка экономической информации.

2. Цель и задачи исследования

Цель и задачи исследования
Цель работы — разработать реляционную базу данных для хранения и анализа
информации о продажах в формате, приближённом к системе Amazon, и создать
соответствующую ER модель (Entity Relationship model).
Задачи:
1. Проанализировать предметную область и выделить основные сущности.
2. Определить атрибуты для каждой сущности и выбрать подходящие типы данных.
3. Выявить связи между сущностями и определить их типы (один ко многим, многие ко
многим).
4. Разработать ER модель, отражающую структуру данных и взаимосвязи между
объектами.
5. Создать набор взаимосвязанных таблиц в реляционной базе данных с учётом
нормализации.
6. Настроить ограничения целостности данных (первичные и внешние ключи).
7. Разработать SQL запросы для получения ключевых бизнес показателей.
8. Оценить возможности дальнейшего развития системы и её адаптации под новые
бизнес задачи.

3. Объект и предмет исследования. Методология

Объект исследования — процесс учёта и анализа продаж в интернет
магазине.
Предмет исследования — методы проектирования реляционных баз
данных и ER моделирования для систем электронной коммерции.
Методология
В работе используются следующие методы и подходы:
ER моделирование для визуализации структуры данных и
взаимосвязей между сущностями;
нормализация баз данных для минимизации избыточности и
обеспечения целостности информации;
SQL для создания таблиц, настройки связей и выполнения
аналитических запросов;
реляционный подход к организации данных, обеспечивающий
гибкость и масштабируемость системы.

4. Проектирование ER-модели

Основные сущности модели:
Products (Товары)
Categories (Категории)
Customers (Покупатели)
Orders (Заказы)
Sellers (Продавцы)
Payments (Платежи)

5. Создание реляционной базы данных

6. Создание реляционной базы данных

7. Аналитические запросы

Общий объём продаж, количество заказов и средний чек:

8. Аналитические запросы

Топ-5 самых продаваемых товаров по количеству проданных единиц:

9. Аналитические запросы

Распределение покупателей и заказов по городам:

10. Аналитические запросы

Динамика выручки и среднего чека по месяцам :

11. Аналитические запросы

Топ-5 продавцов по объёму выручки:

12. Аналитические запросы

Влияние скидок на средний чек и совокупную выручку:

13. Аналитические запросы

Средняя и суммарная стоимость доставки по странам:

14. Аналитические запросы

Распределение выручки по категориям товаров:

15. Аналитические запросы

Распределение выручки по категориям товаров:

16. Аналитические запросы

Заказы по статусу — от наименее к наиболее частому:

17. Аналитические запросы

Заказы по статусу — от наименее к наиболее частому:

18. Аналитические запросы

Выручка и количество заказов по странам:

19. Аналитические запросы

Выручка и количество заказов по странам:
В графике представлено количество заказов по странам:

20. Заключение

В ходе выполнения работы была создана реляционная база данных для хранения информаци
и о продажах в формате, приближённом к системе Amazon, а также разработана ER-модель
(Entity-Relationship model), отражающая структуру и взаимосвязи между сущностями.
Разработанная реляционная база данных и ER модель представляют собой полноценное
решение для учёта и анализа продаж в интернет магазине. Система:
соответствует принципам нормализации (уменьшает избыточность данных);
обеспечивает целостность и согласованность информации;
поддерживает выполнение аналитических запросов;
готова к масштабированию и адаптации под новые бизнес задачи.
Реализация такой базы данных позволит компании эффективно управлять продажами,
анализировать поведение клиентов и оптимизировать работу с поставщиками и продавцами,
что в конечном итоге приведёт к росту прибыли и улучшению качества обслуживания.

21. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!