TDSQL-C电商可视化，重塑电商决策新纪元

前言：

在数字化浪潮席卷全球的今天，电子商务行业以其独特的魅力和无限潜力，成为了推动全球经济增长的重要引擎。然而，随着业务规模的急剧扩张，海量数据的涌现给电商企业带来了前所未有的挑战与机遇。如何高效地处理、分析这些数据，从中挖掘出有价值的信息，以指导企业的精准营销、供应链优化及用户体验提升，成为了电商企业亟需解决的关键问题。在此背景下，结合AI技术的TDSQL-C电商可视化分析小助手应运而生，它以其强大的数据处理能力、智能分析算法以及直观的可视化展示，为电商企业打开了一扇通往数据驱动决策的新大门。

一、TDSQL-C：高性能云原生数据库基石

1.1 TDSQL-C简介

TDSQL-C是腾讯云自主研发的一款高性能、高可用、可扩展的云原生数据库产品，专为云上业务设计，支持HTAP（混合事务/分析处理）架构，能够同时满足业务处理与实时分析的需求。其内置的分布式存储引擎、智能调度算法以及强大的数据一致性保障机制，确保了在高并发场景下依然能够保持极低的延迟和极高的吞吐量，为电商业务提供坚实的数据存储与访问支撑。

1.2 云原生优势

• 弹性伸缩：根据业务需求自动调整计算资源，灵活应对流量高峰。
• 高可用保障：通过多副本部署、自动故障切换等技术，确保数据库服务的高可用性。
• 安全合规：内置多重安全防护机制，满足国内外多种安全合规要求。
• 运维简化：提供丰富的监控、诊断工具，降低运维成本，提升运维效率。

二、AI赋能：智能分析引擎的核心力量

2.1 机器学习在电商分析中的应用

在电商领域，机器学习技术被广泛应用于用户行为预测、商品推荐、库存管理等各个环节。通过对用户历史购买数据、浏览记录、搜索关键词等信息的深度学习，可以构建出精准的用户画像，进而实现个性化推荐，提升转化率和用户满意度。同时，结合时间序列分析、聚类分析等算法，可以对销售趋势进行预测，帮助商家合理安排库存，减少库存积压和缺货风险。

2.2 智能分析引擎设计

TDSQL-C电商可视化分析小助手内置了智能分析引擎，该引擎集成了多种先进的机器学习算法和大数据分析技术，能够自动从海量数据中提取关键信息，生成有价值的洞察报告。其核心功能包括但不限于：

• 用户行为分析：通过用户行为序列建模，分析用户偏好、活跃度及潜在需求。
• 销售趋势预测：结合历史销售数据、促销活动、节假日因素等，预测未来销售趋势。
• 商品关联分析：挖掘商品之间的购买关联，优化商品布局，提升连带率。
• 库存优化建议：基于销售预测和库存现状，给出合理的库存调整建议，减少库存成本。

三、可视化展示：决策者的数据盛宴

3.1 可视化技术的重要性

数据可视化是将复杂的数据信息以图形、图表等形式直观展示出来的过程，它能够有效降低数据理解的门槛，帮助决策者快速捕捉数据背后的规律和趋势。在电商领域，可视化技术尤为重要，它能够让管理层和一线员工迅速掌握业务动态，及时做出调整和优化。

3.2 TDSQL-C电商可视化分析小助手的可视化设计

TDSQL-C电商可视化分析小助手提供了一套丰富多样的可视化组件和定制化仪表盘，支持多种数据源接入和实时数据更新。用户可以根据自身需求，自由组合图表、地图、仪表盘等可视化元素，构建出符合业务场景的定制化报告。具体特点包括：

• 拖拽式操作：支持拖拽式界面设计，无需编程基础，即可快速构建可视化报告。
• 交互式探索：提供下钻、筛选、排序等交互式功能，支持用户对数据进行深度挖掘和对比分析。
• 实时数据更新：与TDSQL-C数据库无缝集成，确保数据实时更新，反映最新业务动态。
• 多维度分析：支持从时间、地域、商品类别、用户群体等多个维度对数据进行深入分析。

四、应用案例：数据驱动下的电商决策实践

4.1 案例背景

某知名电商平台，在快速扩张的过程中遇到了诸多挑战，如用户增长放缓、转化率下降、库存积压等。为了解决这些问题，该平台决定引入TDSQL-C电商可视化分析小助手，通过数据驱动的方式，实现业务的精细化管理和优化。

4.2 实施过程

1. 数据接入与整合：首先，将平台内的各类业务数据（如用户数据、订单数据、商品数据等）接入TDSQL-C数据库，并进行清洗和整合，确保数据的准确性和一致性。

2. 智能分析模型构建：基于清洗后的数据，利用TDSQL-C电商可视化分析小助手的智能分析引擎，构建用户行为分析、销售趋势预测、商品关联分析等模型。

3. 可视化报告设计：根据业务需求，设计并构建定制化的可视化报告，包括用户画像、销售趋势图、商品关联网络图等，直观展示分析结果。

4. 决策支持与应用：将可视化报告分享给管理层和一线员工，指导他们进行精准营销、库存优化、商品推荐等决策，并持续跟踪实施效果，不断优化分析模型和策略。

        图2.1导入电商数据 

        图2.2配置TD-SQL与大模型llama3 

        图2.3配置AI小助手运行代码 

from langchain_community.utilities import SQLDatabase
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatOllama
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
import yaml
import mysql.connector
from decimal import Decimal
import plotly.graph_objects as go
import plotly
import pkg_resources
import matplotlibyaml_file_path = 'config.yaml'with open(yaml_file_path, 'r') as file:config_data = yaml.safe_load(file)#获取所有的已安装的pip包
def get_piplist(p):return [d.project_name for d in pkg_resources.working_set]#获取llm用于提供AI交互
ollama = ChatOllama(model=config_data['hai']['model'],base_url=config_data['hai']['base_url'])db_user = config_data['database']['db_user']
db_password = config_data['database']['db_password']
db_host = config_data['database']['db_host']
db_port= config_data['database']['db_port']
db_name = config_data['database']['db_name']
# 获得schema
def get_schema(db):schema = mysql_db.get_table_info()return schema
def getResult(content):global mysql_db# 数据库连接mysql_db = SQLDatabase.from_uri(f"mysql+mysqlconnector://{db_user}:{db_password}@{db_host}:{db_port}/{db_name}")# 获得 数据库中表的信息#mysql_db_schema = mysql_db.get_table_info()#print(mysql_db_schema)template = """基于下面提供的数据库schema, 根据用户提供的要求编写sql查询语句,要求尽量使用最优sql,每次查询都是独立的问题，不要收到其他查询的干扰:{schema}Question: {question}只返回sql语句，不要任何其他多余的字符，例如markdown的格式字符等:如果有异常抛出不要显示出来"""prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)text_2_sql_chain = (RunnablePassthrough.assign(schema=get_schema)| prompt| ollama| StrOutputParser())# 执行langchain 获取操作的sql语句sql = text_2_sql_chain.invoke({"question": content})print(sql)#连接数据库进行数据的获取# 配置连接信息conn = mysql.connector.connect(host=db_host,port=db_port,user=db_user,password=db_password,database=db_name)# 创建游标对象cursor = conn.cursor()# 查询数据cursor.execute(sql.strip("```").strip("```sql"))info = cursor.fetchall()# 打印结果#for row in info:#print(row)# 关闭游标和数据库连接cursor.close()conn.close()#根据数据生成对应的图表print(info)template2 = """以下提供当前python环境已经安装的pip包集合:{installed_packages};请根据data提供的信息，生成是一个适合展示数据的plotly的图表的可执行代码,要求如下：1.不要导入没有安装的pip包代码2.如果存在多个数据类别，尽量使用柱状图，循环生成时图表中对不同数据请使用不同颜色区分，3.图表要生成图片格式,保存在当前文件夹下即可，名称固定为：图表.png,4.我需要您生成的代码是没有 Markdown 标记的，纯粹的编程语言代码。5.生成的代码请注意将所有依赖包提前导入， 6.不要使用iplot等需要特定环境的代码7.请注意数据之间是否可以转换，使用正确的代码8.不需要生成注释data:{data}这是查询的sql语句与文本:sql:{sql}question:{question}返回数据要求:仅仅返回python代码，不要有额外的字符"""prompt2 = ChatPromptTemplate.from_template(template2)data_2_code_chain = (RunnablePassthrough.assign(installed_packages=get_piplist)| prompt2| ollama| StrOutputParser())# 执行langchain 获取操作的sql语句code = data_2_code_chain.invoke({"data": info,"sql":sql,'question':content})#删除数据两端可能存在的markdown格式print(code.strip("```").strip("```python"))exec(code.strip("```").strip("```python"))return {"code":code,"SQL":sql,"Query":info}# 构建展示页面
import streamlit
# 设置页面标题
streamlit.title('AI驱动的数据库TDSQL-C 电商可视化分析小助手')
# 设置对话框
content = streamlit.text_area('请输入想查询的信息', value='', max_chars=None)
# 提问按钮 # 设置点击操作
if streamlit.button('提问'):#开始ai及langchain操作if content:#进行结果获取result = getResult(content)#显示操作结果streamlit.write('AI生成的SQL语句:')streamlit.write(result['SQL'])streamlit.write('SQL语句的查询结果:')streamlit.write(result['Query'])streamlit.write('plotly图表代码:')streamlit.write(result['code'])# 显示图表内容（生成在getResult中）streamlit.image('./图表.png', width=800) 

       图2.4 text2sql2plotly.py 

4.3 成效展示

        如上图所示，当我们运行上述代码后，会在浏览器端，生成一个TDSQL-C的应用界面，我们可以通过提问的方面进行数据分析从而指导决策。

        通过该功能的应用，我相信你会有如下收获。 

• 用户增长与活跃度提升：通过个性化推荐和精准营销，用户增长率和活跃度均实现了显著提升。
• 转化率与客单价提高：基于用户行为分析和商品关联分析，优化了商品布局和推荐算法，转化率和客单价均有所提高。
• 库存成本降低：通过销售趋势预测和库存优化建议，有效降低了库存成本，减少了库存积压和缺货风险。
• 决策效率提升：数据驱动的决策模式使得管理层能够更快地掌握业务动态，做出更加准确和高效的决策。

五、结语

TDSQL-C电商可视化分析小助手，作为AI与大数据技术深度融合的产物，为电商企业提供了强大的数据支持和决策辅助。它不仅能够帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，指导业务优化和决策制定，还能够通过直观的可视化展示，降低数据理解的门槛，提升整个组织的决策效率和执行力。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，TDSQL-C电商可视化分析小助手必将在电商行业中发挥越来越重要的作用，推动电商企业实现更加智能化、精细化的管理和发展。