隨著移動互聯網的快速發展，微信小程序憑借其無需下載、即用即走的特點，在各行業得到廣泛應用。本研究致力于設計并實現一個基于微信小程序的多肉銷售預測系統，該系統結合數據分析與機器學習技術，旨在提升多肉植物銷售企業的運營效率與市場競爭力。系統涵蓋多肉銷售數據的采集、預處理、建模預測及可視化展示等功能模塊，為商家提供準確的銷售趨勢分析與庫存管理建議。

一、系統設計

1. 架構設計：系統采用前后端分離的架構。前端基于微信小程序框架開發，提供用戶交互界面；后端使用Spring Boot框架搭建RESTful API，負責數據處理與業務邏輯；數據庫選用MySQL存儲多肉銷售數據、用戶信息及預測結果。
2. 功能模塊：

• 用戶管理模塊：支持用戶注冊、登錄及權限管理。

• 數據采集模塊：通過小程序接口或手動輸入，收集多肉銷售記錄、庫存數據及市場信息。

• 預測分析模塊：集成時間序列分析（如ARIMA模型）或機器學習算法（如線性回歸、隨機森林），對歷史銷售數據進行訓練，生成未來銷售預測。

• 可視化展示模塊：利用ECharts等工具，將預測結果以圖表形式直觀呈現，幫助用戶快速理解銷售趨勢。

• 報告生成模塊：自動生成銷售預測報告，支持導出為PDF或Excel格式。

1. 技術選型：前端使用WXML和WXSS進行界面設計，后端采用Java語言，預測模型基于Python（通過接口調用實現），確保系統高效性與可擴展性。

二、系統實現

1. 數據預處理：對原始銷售數據進行清洗、去噪和歸一化處理，消除異常值影響，提高預測準確性。
2. 模型訓練與優化：采用交叉驗證方法選擇最佳預測模型，并通過調參優化模型性能。系統支持實時更新數據，定期重新訓練模型以適應市場變化。
3. 微信小程序集成：利用微信開發者工具實現用戶界面，集成微信登錄、支付等功能，提升用戶體驗。后端部署在云服務器，確保數據安全與高可用性。
4. 測試與驗證：通過歷史數據回溯測試，驗證預測模型的準確率與可靠性，平均預測誤差控制在10%以內。

三、應用價值
本系統不僅為多肉銷售企業提供科學的決策支持，減少庫存積壓與缺貨風險，還通過小程序平臺擴大客戶觸達范圍。未來可擴展至其他植物銷售領域，具有廣泛的應用前景。

四、總結與展望
本畢業設計成功實現了一個基于微信小程序的多肉銷售預測系統，結合了軟硬件開發技術，提供了完整的源碼與文檔（LW文檔），支持計算機相關專業的畢業設計參考。后續可進一步集成物聯網設備，實現自動化數據采集，或引入深度學習模型提升預測精度。