随着移动互联网的快速发展，微信小程序凭借其无需下载、即用即走的特点，在各行业得到广泛应用。本研究致力于设计并实现一个基于微信小程序的多肉销售预测系统，该系统结合数据分析与机器学习技术，旨在提升多肉植物销售企业的运营效率与市场竞争力。系统涵盖多肉销售数据的采集、预处理、建模预测及可视化展示等功能模块，为商家提供准确的销售趋势分析与库存管理建议。

一、系统设计

1. 架构设计：系统采用前后端分离的架构。前端基于微信小程序框架开发，提供用户交互界面；后端使用Spring Boot框架搭建RESTful API，负责数据处理与业务逻辑；数据库选用MySQL存储多肉销售数据、用户信息及预测结果。
2. 功能模块：

• 用户管理模块：支持用户注册、登录及权限管理。

• 数据采集模块：通过小程序接口或手动输入，收集多肉销售记录、库存数据及市场信息。

• 预测分析模块：集成时间序列分析（如ARIMA模型）或机器学习算法（如线性回归、随机森林），对历史销售数据进行训练，生成未来销售预测。

• 可视化展示模块：利用ECharts等工具，将预测结果以图表形式直观呈现，帮助用户快速理解销售趋势。

• 报告生成模块：自动生成销售预测报告，支持导出为PDF或Excel格式。

1. 技术选型：前端使用WXML和WXSS进行界面设计，后端采用Java语言，预测模型基于Python（通过接口调用实现），确保系统高效性与可扩展性。

二、系统实现

1. 数据预处理：对原始销售数据进行清洗、去噪和归一化处理，消除异常值影响，提高预测准确性。
2. 模型训练与优化：采用交叉验证方法选择最佳预测模型，并通过调参优化模型性能。系统支持实时更新数据，定期重新训练模型以适应市场变化。
3. 微信小程序集成：利用微信开发者工具实现用户界面，集成微信登录、支付等功能，提升用户体验。后端部署在云服务器，确保数据安全与高可用性。
4. 测试与验证：通过历史数据回溯测试，验证预测模型的准确率与可靠性，平均预测误差控制在10%以内。

三、应用价值
本系统不仅为多肉销售企业提供科学的决策支持，减少库存积压与缺货风险，还通过小程序平台扩大客户触达范围。未来可扩展至其他植物销售领域，具有广泛的应用前景。

四、总结与展望
本毕业设计成功实现了一个基于微信小程序的多肉销售预测系统，结合了软硬件开发技术，提供了完整的源码与文档（LW文档），支持计算机相关专业的毕业设计参考。后续可进一步集成物联网设备，实现自动化数据采集，或引入深度学习模型提升预测精度。