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# System prepended metadata

title: ADB Final

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# 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
