# ADB Final

- **What is the purpose of this system?**
- help to user to mine the information about following topics:
- 電商
- 提升銷售量
- 降低成本
- 上架廠商
- 提升銷售量
- 降低成本
- 客戶
- 使用體驗
- **Strategy proposals**
- 電商 -- 銷售量
1. 銷售量 vs. 時間線傾向
- long term product（穩定銷量 across time e.g. 日常用品）
- short term product（爆紅但之後就乏人問津）
- long-tail product（爆紅且具有實際價值）
2. 共同購買
- A, B 常一起出現在購物車
- 電商 -- 降低成本
- 統一包裝大小
- 倉儲位置（距離使用者近、距離供應商近）
- 客戶
- 訂單成立到出貨日差距
- 退貨相關

### System UI

- What queries to be supported?
- How to visualize the result?

#### Spec

- DB
- RDB
- Postgres
- MySQL
- Spatial
- Postgres
- Neo4j
- Graph
- Neo4j
- system
- Python
- website? e.g. Flask
- package to visualize geo-data?
- package to visualize graph-data?

#### TODO

- 發想 query
- 最受歡迎的超商(直店配)
- 怡君：
- 查看常被退貨的商品有哪些，可藉此得知是不是產品或是廠商有問題
- 查看supplier跟customer的住址去判斷是否需要經過"logistic center(物流中心)"=倉出跟直配的比較，或許可以更快送達 (spatial)
- 查看多數訂單取消的原因供內部探討，但也需考慮訂單取消是否為customer惡意，若是，則不採納，或是視為一筆即可
- 一個月/年內，查看曾多次或是大量購買某一供應商的商品，可以讓供應商知道有哪些大客戶，可以主動去詢問下個月是否有要買之類的
- 地址轉經緯度
- [HERE API](https://developer.here.com/documentation/examples/rest/geocoder)
- docker container?
- importing data
- visualize