Khóa Luận Tốt Nghiệp: Xây Dựng Ứng Dụng Di Động Bán Thực Phẩm Trực Tuyến Hỗ Trợ Dự Báo Doanh Số

Khóa luận tốt nghiệp nghiên cứu tốt nghiệp xây dựng ứng dụng di động bán thực phẩm trực tuyến hỗ trợ dự báo doanh số, vận dụng lý thuyết vào thực tế, đề xuất giải pháp cụ thể cho

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

khóa luận tốt nghiệp

2022

232
1
0

Phí lưu trữ

55 Point

Mục lục chi tiết

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG

1.1. Lý do chọn đề tài

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

1.3. Đối tượng sử dụng

1.4. Phạm vi đề tài

1.5. Khảo sát ứng dụng tương tự liên quan

1.5.1. Ứng dụng mua hàng Bách hóa xanh

1.5.2. Mô tả ứng dụng

1.5.3. Điểm hạn chế

1.5.4. Ứng dụng Shopify

1.5.5. Mô tả ứng dụng

1.5.6. Điểm hạn chế

1.6. Tính mới và khác biệt của đề tài

1.7. Cấu trúc khóa luận

2. CHƯƠNG 2: KIẾN THỨC NỀN TẢNG

2.1. Giới thiệu dữ liệu chuỗi thời gian

2.2. Sự tự tương quan (Autocorrelation)

2.3. Giá trị ngoại lai (Outlier)

2.4. Tính rời rạc (Intermittent)

2.5. Hiện tượng nhiễu trắng (White noise)

2.6. Bộ dữ liệu M5

2.7. Kỹ thuật xử lý đặc trưng (feature engineering)

2.8. Lựa chọn đặc trưng (feature selection)

2.9. Giảm chiều dữ liệu (dimension reduction)

2.10. Chuẩn hóa dữ liệu (feature scaling)

2.11. Các phương pháp hồi quy

2.12. Các phương pháp phân tích dữ liệu chuỗi thời gian

2.13. Những phương pháp dự báo đơn giản

2.14. Phân rã chuỗi dữ liệu thời gian

2.15. Phương pháp hồi quy tuyến tính

2.16. Phương pháp hồi quy tự động AR

2.17. Phương pháp trung bình động MA

2.18. Phương pháp ARIMA và SARIMA

2.19. Phương pháp Croston

2.20. Các phương pháp máy học

2.20.1. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

2.20.2. Gradient boosting tree

2.21. Phương pháp đánh giá

2.22. Các công thức tính chỉ số hiệu suất (performance index)

2.22.1. Root Mean Square Error - RMSE

2.22.2. Mean Absolute Error (MAE)

2.22.3. Root mean square percentage error (RMSPE)

2.22.4. Mean absolute percentage error (MAPE)

2.22.5. Mean absolute scaled error (MASE)

2.23. Công nghệ sử dụng

2.23.1. Ngôn ngữ lập trình

2.23.2. Cơ sở dữ liệu

2.23.3. Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase

2.23.4. Kiểm thử API

2.23.5. Bảo mật API

2.23.6. Docker

3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Phân tích hệ thống

3.2. Phân tích kiến trúc hệ thống

3.2.1. Kiến trúc tổng quát hệ thống

3.2.2. Kiến trúc Android (phía client)

3.2.3. Kiến trúc phía Backend

3.3. Phân tích yêu cầu hệ thống

3.3.1. Yêu cầu chức năng

3.3.2. Yêu cầu phi chức năng

3.4. Thiết kế use case

3.4.1. Danh sách actor

3.4.2. Danh sách use case

3.4.3. Đặc tả use case

3.5. Thiết kế sơ đồ lớp

3.5.1. Sơ đồ lớp tổng quát ứng dụng người mua và quản lý

3.5.2. Sơ đồ lớp các ứng dụng

3.6. Thiết kế sơ đồ tuần tự

3.6.1. Sơ đồ tuần tự bên ứng dụng người mua

3.6.2. Sơ đồ tuần tự bên ứng dụng người bán

3.7. Thiết kế sơ đồ hoạt động

3.7.1. Sơ đồ hoạt động của ứng dụng người mua

3.7.2. Sơ đồ hoạt động của ứng dụng người bán

3.8. Thiết kế cơ sở dữ liệu

3.8.1. Sơ đồ quan hệ thực thể

3.8.2. Mô tả dữ liệu

3.8.3. Chi tiết dữ liệu

3.9. Thiết kế giao diện người dùng

3.9.1. Giao diện người dùng

3.9.2. Giao diện quản lý

4. CHƯƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ DỰ BÁO

4.1. Dữ liệu thực nghiệm M5

4.1.1. Dữ liệu ngày (date)

4.1.2. Dữ liệu doanh số (sales)

4.2. Mô tả thực nghiệm

4.3. Tiền xử lý dữ liệu

4.4. Huấn luyện offline (offline training)

4.5. Huấn luyện trực tuyến (online training)

4.6. Chọn ra model cuối (winning model)

4.7. Dự báo với model được chọn. Đánh giá mô hình dự báo

4.8. Phương pháp đánh giá được sử dụng

4.9. Công thức tính chỉ số hiệu suất được sử dụng. Kết quả thực nghiệm

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Kết quả đạt được

5.2. Hướng phát triển

DANH MỤC HÌNH

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Di Động Bán Thực Phẩm Trực Tuyến

Trong bối cảnh kinh tế hiện đại, ứng dụng di động bán thực phẩm trực tuyến đang trở thành một xu hướng tất yếu. Sự phát triển của công nghệ thông tin và nhu cầu mua sắm tiện lợi đã thúc đẩy sự ra đời của nhiều nền tảng thương mại điện tử. Các ứng dụng này không chỉ giúp người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận sản phẩm mà còn hỗ trợ các nhà bán lẻ trong việc quản lý và dự báo doanh số. Việc tích hợp dự báo doanh số vào ứng dụng không chỉ nâng cao hiệu quả kinh doanh mà còn giúp các cửa hàng tối ưu hóa quy trình hoạt động.

1.1. Lợi Ích Của Ứng Dụng Di Động Trong Bán Thực Phẩm

Ứng dụng di động mang lại nhiều lợi ích cho cả người tiêu dùng và nhà bán lẻ. Người tiêu dùng có thể dễ dàng tìm kiếm và đặt hàng thực phẩm từ bất kỳ đâu. Đối với nhà bán lẻ, ứng dụng giúp quản lý hàng tồn kho và theo dõi doanh số một cách hiệu quả hơn.

1.2. Xu Hướng Phát Triển Ứng Dụng Bán Thực Phẩm

Xu hướng phát triển ứng dụng bán thực phẩm trực tuyến đang gia tăng mạnh mẽ. Các nhà phát triển đang tích cực cải tiến tính năng và giao diện người dùng để nâng cao trải nghiệm mua sắm. Việc áp dụng công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy cũng đang được chú trọng.

II. Thách Thức Trong Việc Dự Báo Doanh Số Bán Thực Phẩm

Dự báo doanh số là một trong những thách thức lớn nhất mà các nhà bán lẻ phải đối mặt. Việc thiếu hụt dữ liệu và công cụ phân tích có thể dẫn đến những quyết định sai lầm trong quản lý hàng tồn kho. Nhiều cửa hàng nhỏ không có đủ nguồn lực để xây dựng đội ngũ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, điều này càng làm tăng độ khó trong việc dự báo chính xác. Hơn nữa, sự biến động của thị trường và thói quen tiêu dùng cũng ảnh hưởng lớn đến doanh số.

2.1. Thiếu Dữ Liệu Đáng Tin Cậy

Nhiều cửa hàng không có hệ thống thu thập dữ liệu hiệu quả, dẫn đến việc thiếu thông tin cần thiết để dự báo doanh số. Việc này có thể gây khó khăn trong việc đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

2.2. Biến Động Thị Trường

Thị trường thực phẩm thường xuyên biến động do nhiều yếu tố như thời tiết, xu hướng tiêu dùng và các sự kiện xã hội. Điều này làm cho việc dự báo doanh số trở nên khó khăn hơn.

III. Phương Pháp Dự Báo Doanh Số Hiệu Quả Cho Ứng Dụng

Để cải thiện khả năng dự báo doanh số, các nhà phát triển ứng dụng có thể áp dụng nhiều phương pháp khác nhau. Việc sử dụng phân tích chuỗi thời gian và các thuật toán học máy là những cách tiếp cận phổ biến. Những phương pháp này giúp khai thác dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán chính xác hơn về doanh số trong tương lai.

3.1. Phân Tích Chuỗi Thời Gian

Phân tích chuỗi thời gian là một kỹ thuật mạnh mẽ giúp dự đoán doanh số dựa trên dữ liệu lịch sử. Kỹ thuật này cho phép nhận diện các xu hướng và mùa vụ trong doanh số bán hàng.

3.2. Ứng Dụng Machine Learning

Các thuật toán học máy có thể được áp dụng để cải thiện độ chính xác của dự báo doanh số. Những mô hình này có khả năng học hỏi từ dữ liệu và điều chỉnh dự đoán theo thời gian thực.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Của Dự Báo Doanh Số Trong Kinh Doanh

Việc áp dụng dự báo doanh số trong kinh doanh thực phẩm trực tuyến không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình quản lý mà còn nâng cao trải nghiệm của người tiêu dùng. Các nhà bán lẻ có thể dự đoán nhu cầu và điều chỉnh hàng tồn kho một cách hợp lý, từ đó giảm thiểu lãng phí và tăng doanh thu. Hệ thống dự báo cũng giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định chiến lược về giá cả và khuyến mãi.

4.1. Tối Ưu Hóa Quản Lý Hàng Tồn Kho

Dự báo doanh số giúp các nhà bán lẻ quản lý hàng tồn kho hiệu quả hơn. Họ có thể điều chỉnh lượng hàng nhập vào dựa trên dự đoán về nhu cầu thực tế.

4.2. Nâng Cao Trải Nghiệm Khách Hàng

Khi hàng hóa luôn sẵn có và đáp ứng nhu cầu của khách hàng, trải nghiệm mua sắm sẽ được nâng cao. Điều này không chỉ giữ chân khách hàng mà còn thu hút thêm nhiều người tiêu dùng mới.

V. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Tương Lai

Ứng dụng di động bán thực phẩm trực tuyến với tính năng dự báo doanh số đang mở ra nhiều cơ hội cho các nhà bán lẻ. Việc áp dụng công nghệ mới và cải tiến quy trình dự báo sẽ giúp các cửa hàng nâng cao hiệu quả kinh doanh. Trong tương lai, việc phát triển thêm các tính năng như dự báo thời gian thực và phân tích dữ liệu lớn sẽ là xu hướng tất yếu để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

5.1. Cải Tiến Công Nghệ Dự Báo

Công nghệ dự báo sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và học máy. Điều này sẽ giúp nâng cao độ chính xác và khả năng dự đoán của hệ thống.

5.2. Mở Rộng Chức Năng Ứng Dụng

Các nhà phát triển có thể mở rộng thêm nhiều tính năng mới cho ứng dụng, từ đó tạo ra giá trị gia tăng cho người dùng và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI. Nếu bạn thấy nội dung không chính xác hoặc có vấn đề, vui lòng Báo lỗi nội dung.

16/07/2025
Khóa luận tốt nghiệp xây dựng ứng dụng di động bán thực phẩm trực tuyến hỗ trợ dự báo doanh số

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1. GIỚI THIỆU CHUNG 3 1. Lý do chọn đề tài 3 1. Mục tiêu nghiên cứu 4 1.

Đối tượng sử dụng 5 1. Phạm vi đề tài 5 1. Khảo sát ứng dụng tương tự liên quan 6 1. Ứng dụng mua hàng Bách hóa xanh 6 1.

Mô tả ứng dụng 7 1. Điểm hạn chế 10 1. Ứng dụng Shopify 11 1. Mô tả ứng dụng 11 1.

Điểm hạn chế 13 1. Tính mới và khác biệt của đề tài 14 1. Cấu trúc khóa luận 14 Chương 2. KIẾN THỨC NỀN TẢNG 16 2.

Giới thiệu dữ liệu chuỗi thời gian 16 2. Sự tự tương quan (Autocorrelation) 17 2. Giá trị ngoại lai (Outlier) 18 2. Tính rời rạc (Intermittent) 19 2.

Hiện tượng nhiễu trắng (White noise) 19 2. Bộ dữ liệu M5 20 2. Kỹ thuật xử lý đặc trưng (feature engineering) 23 2. Lựa chọn đặc trưng (feature selection) 23 2.

Giảm chiều dữ liệu (dimension reduction) 24 2. Chuẩn hóa dữ liệu (feature scaling) 24 2. Các phương pháp hồi quy 25 2. Các phương pháp phân tích dữ liệu chuỗi thời gian 25 2.

Những phương pháp dự báo đơn giản 26 2. Phân rã chuỗi dữ liệu thời gian 27 2. Phương pháp hồi quy tuyến tính 30 2. Phương pháp hồi quy tự động AR 31 2.

Phương pháp trung bình động MA 32 2. Phương pháp ARIMA và SARIMA 32 2. Phương pháp Croston 34 2. Các phương pháp máy học 34 2.

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression ) 34 2. Gradient boosting tree 36 2. Phương pháp đánh giá 37 2. Các công thức tính chỉ số hiệu suất (performance index) 40 2.

Root Mean Square Error - RMSE 40 2. Mean Absolute Error (MAE) 41 2. Root mean square percentage error ( RMSPE) 41 2. Mean absolute percentage error (MAPE) 41 2.

Mean absolute scaled error (MASE) 42 2. Công nghệ sử dụng 43 2. Ngôn ngữ lập trình 43 2. Cơ sở dữ liệu 43 2.

Cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase 43 2. Kiểm thử API 47 2. Bảo mật API 48 2. Docker 48 Chương 3.

PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG 49 3. Phân tích hệ thống 49 3. Phân tích kiến trúc hệ thống 49 3. Kiến trúc tổng quát hệ thống 49 3.

Kiến trúc Android (phía client) 50 3. Kiến trúc phía Backend 51 3. Phân tích yêu cầu hệ thống 52 3. Yêu cầu chức năng 52 3.

Yêu cầu phi chức năng 52 3. Thiết kế use case 53 3. Danh sách actor 55 3. Danh sách use case 56 3.

Đặc tả use case 59 3. Thiết kế sơ đồ lớp 83 3. Sơ đồ lớp tổng quát ứng dụng người mua và quản lý 83 3. Sơ đồ lớp các ứng dụng 86 3.

Thiết kế sơ đồ tuần tự 89 3. Sơ đồ tuần tự bên ứng dụng người mua: 89 3. Sơ đồ tuần tự bên ứng dụng người bán: 95 3. Thiết kế sơ đồ hoạt động 104 3.

Sơ đồ hoạt động của ứng dụng người mua: 104 3. Sơ đồ hoạt động của ứng dụng người bán: 113 3. Thiết kế cơ sở dữ liệu 131 3. Sơ đồ quan hệ thực thể 131 3.

Mô tả dữ liệu 132 3. Chi tiết dữ liệu 133 3. Thiết kế giao diện người dùng 147 3. Giao diện người dùng 147 3.

Giao diện quản lý 161 Chương 4. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ DỰ BÁO 181 4. Dữ liệu thực nghiệm M5 181 4. Dữ liệu ngày (date) 181 4.

Dữ liệu doanh số (sales) 182 4. Mô tả thực nghiệm 184 4. Tiền xử lý dữ liệu 185 4. Huấn luyện offline (offline training) 185 4.

Huấn luyện trực tuyến (online training) 187 4. Chọn ra model cuối (winning model) 192 4. Dự báo với model được chọn. Đánh giá mô hình dự báo 195 4.

Phương pháp đánh giá được sử dụng 195 4. Công thức tính chỉ số hiệu suất được sử dụng. Kết quả thực nghiệm 197 Chương 5. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 198 5.

Kết quả đạt được 198 5. Hướng phát triển 199 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Giao diện web của ứng dụng Bách hóa xanh.1 Minh họa một dữ liệu chuỗi thời gian xuất hiện hiện tượng nhiễu trắng.2 Biểu đồ ACF của một chuỗi thời gian xuất hiện hiện tượng nhiễu trắng.3 Tổng quan tổ chức dữ liệu bộ M5.4 Chia dữ liệu thành 2 tập training và test.6 Chia dữ liệu thành ba phần training, validation và test.7 Spring boot framework.8 Fast API framework.1 Kiến trúc tổng quát hệ thống.2 Kiến trúc phía Android.3 Kiến trúc backend.4 Sơ đồ Usecase phía ứng dụng người mua.5 Sơ đồ use case ứng dụng người bán.6 Sơ đồ tổng thể mối quan hệ các class trong ứng dụng Android.7 Sơ đồ mối quan hệ kế thừa của các Activity.8 Sơ đồ mối quan hệ kế thừa của các Fragment.9 Sơ đồ mối quan hệ kế thừa của các ViewModel.10 Hình ảnh tất cả các class của ứng dụng phía người mua.11 Tất cả các class bên phía ứng dụng người bán (phía quản lý).12 Tất cả các class của phía Backend.13 Sơ đồ tuần tự đăng nhập phía người mua.14 Sơ đồ tuần tự đăng xuất bên phía người mua.15 Sơ đồ tuần tự đăng ký cho người mua hàng.16 Sơ đồ tuần tự cập nhật đơn hàng tại danh sách đơn hàng.17 Sơ đồ tuần tự cập nhật đơn hàng tại chi tiết đơn hàng.18 Sơ đồ tuần tự tạo đơn hàng mới.19 Sơ đồ tuần tự thêm sản phẩm vào giỏ hàng.20 Sơ đồ tuần tự cập nhật giỏ hàng.21 Sơ đồ tuần tự xóa sản phẩm khỏi giỏ hàng.22 Sơ đồ tuần tự xem chi tiết sản phẩm.23 Sơ đồ tuần tự tìm kiếm sản phẩm.24 Sơ đồ tuần tự xem ngành hàng.25 Sơ đồ tuần tự xem loại hàng.26 Sơ đồ tuần tự đăng nhập cho người bán.27 Sơ đồ tuần tự đăng xuất cho người bán.28 Sơ đồ tuần tự thêm ngành hàng.29 Sơ đồ tuần tự cập nhật ngành hàng.30 Sơ đồ tuần tự thêm loại hàng.31 Sơ đồ tuần tự cập nhật loại hàng.32 Sơ đồ tuần tự tạo sản phẩm mới.33 Sơ đồ tuần tự cập nhật sản phẩm mới.34 Sơ đồ tuần tự tìm kiếm sản phẩm cho người bán.35 Sơ đồ tuần tự thay đổi trạng thái đơn hàng ở danh sách đơn hàng cho người bán.36 Sơ đồ tuần tự thay đổi trạng thái đơn hàng ở chi tiết đơn hàng cho người bán.37 Sơ đồ tuần tự thêm tài khoản mới bên người bán.38 Sơ đồ tuần tự xóa tài khoản bên người bán.39 Sơ đồ tuần tự đổi mật khẩu tài khoản bên người bán.40 Sơ đồ tuần tự xem lịch dự báo.41 Sơ đồ tuần tự cập nhật lịch.42 Sơ đồ tuần tự thêm dự báo.43 Sơ đồ tuần tự cập nhật thông tin ngân hàng.44 Sơ đồ hoạt động đăng nhập bên phía người mua.45 Sơ đồ hoạt động đăng xuất bên phía người mua.46 Sơ đồ hoạt động đăng ký tài khoản cho người mua.47 Sơ đồ hoạt động thay đổi trạng thái đơn hàng ở danh sách đơn hàng cho người mua.48 Sơ đồ hoạt động thay đổi trạng thái đơn hàng ở chi tiết đơn hàng cho người mua.49 Sơ đồ hoạt động tạo đơn hàng.50 Sơ đồ hoạt động thêm sản phẩm vào giỏ hàng.51 Sơ đồ hoạt động chỉnh sửa giỏ hàng.52 Sơ đồ hoạt động xóa sản phẩm khỏi giỏ hàng.53 Sơ đồ hoạt động tìm kiếm sản phẩm bên phía người mua.54 Sơ đồ hoạt động đăng nhập cho người bán.55 Sơ đồ hoạt động đăng xuất cho người bán.56 Sơ đồ hoạt động thêm ngành hàng.57 Sơ đồ hoạt động cập nhật ngành hàng.58 Sơ đồ hoạt động thêm loại hàng.59 Sơ đồ hoạt động cập nhật loại hàng.60 Sơ đồ hoạt động thêm sản phẩm mới.61 Sơ đồ hoạt động cập nhật sản phẩm.62 Sơ đồ hoạt động tìm kiếm sản phẩm cho người bán.63 Sơ đồ hoạt động thay đổi trạng thái đơn hàng ở danh sách đơn hàng cho người bán.64 Sơ đồ hoạt động thay đổi trạng thái đơn hàng ở chi tiết đơn hàng cho người bán.65 Sơ đồ hoạt động thêm tài khoản người bán.66 Sơ đồ hoạt động xóa tài khoản người bán.67 Sơ đồ hoạt động đổi mật khẩu tài khoản người bán.68 Sơ đồ hoạt động xem lịch dự báo.69 Sơ đồ hoạt động cập nhật lịch.70 Sơ đồ hoạt động tạo dự báo mới.71 Sơ đồ hoạt động cập nhật thông tin ngân hàng.72 Sơ đồ quan hệ thực thể của cơ sở dữ liệu.73 Màn hình đăng nhập cho người mua.74 Màn hình đăng ký cho người mua.75 Màn hình danh sách đơn hàng.76 Màn hình chi tiết đơn hàng.77 Màn hình tạo đơn hàng.78 Màn hình giỏ hàng.79 Màn hình giỏ hàng rỗng.80 Màn hình trang chủ.81 Màn hình tìm kiếm sản phẩm.82 Màn hình xem loại hàng.83 Màn hình xem ngành hàng.84 Màn hình xem các sản phẩm của một loại hàng.85 Màn hình xem chi tiết sản phẩm.86 Màn hình đăng nhập cho người bán.87 Màn hình tạo ngành hàng mới.88 Màn hình danh sách các ngành hàng.89 Màn hình xem ngành hàng.90 Màn hình chỉnh sửa ngành hàng.91 Màn hình xem chi tiết các loại hàng của một ngành hàng.92 Màn hình chỉnh sửa loại hàng.93 Màn hình thêm sản phẩm mới.94 màn hình chỉnh sửa sản phẩm.95 Màn hình xem các sản phẩm đang có.96 Màn hình chi tiết đơn hàng.97 Màn hình danh sách đơn hàng.98 Màn hình danh sách các tài khoản admin.99 Màn hình thêm tài khoản mới.100 Màn hình xem lịch dự báo.101 Màn hình cập nhật lịch.102 Màn hình tạo dự báo mới.103 Màn hình xem dự báo.104 Màn hình danh sách các dự báo.105 Màn hình cập nhật/xem tài khoản ngân hàng.1 Dữ liệu doanh số FOODS_1_012.2 Dữ liệu doanh số FOODS_1_016.3 Dữ liệu doanh số FOODS_1_018.4 Qui trình thực nghiệm.5 Chọn 1 winner duy nhất từ K2 candidates.6 Chọn ra K3 winner từ K2 candidates.194 DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1 Các Actor của ứng dụng.2 Các use case trong ứng dụng.3 Đặc tả use case đăng nhập dành cho khách hàng.4 Đặc tả use case đăng ký dành cho khách hàng.5 Bảng đặc tả use case quản lý địa chỉ giao hàng.6 Bảng đặc tả use case quản lý đơn hàng.7 Bảng đặc tả use case tạo đơn hàng.8 Bảng đặc tả use case quản lý giỏ hàng.9 Bảng đặc tả use case xem chi tiết sản phẩm.10 Bảng đặc tả use case tìm kiếm sản phẩm.11 Bảng đặc tả use case xem loại hàng.12 Bảng đặc tả use case xem ngành hàng.13 Bảng đặc tả use case đăng nhập dành cho người bán.14 Bảng đặc tả use case quản lý ngành hàng.15 Bảng đặc tả use case quản lý loại hàng.16 Bảng đặc tả use case quản lý sản phẩm.17 Bảng đặc tả use case quản lý đơn hàng.18 Bảng đặc tả use case quản lý tài khoản.19 Bảng đặc tả use case quản lý lịch.20 Bảng đặc tả use case dự báo doanh số.21 Bảng đặc tả use case cập nhật thông tin ngân hàng.22 Chi tiết dữ liệu bảng seller.23 Chi tiết dữ liệu bảng delivery_address.24 Chi tiết dữ liệu bảng province.25 Chi tiết dữ liệu bảng district.26 Chi tiết dữ liệu bảng ward.27 Chi tiết dữ liệu bảng order.28 Chi tiết dữ liệu bảng order_item.29 Chi tiết dữ liệu bảng product.30 Chi tiết dữ liệu bảng product_image.31 Chi tiết dữ liệu bảng classify_product_value.32 Chi tiết dữ liệu bảng classify_product.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu có tiêu đề "Ứng Dụng Di Động Bán Thực Phẩm Trực Tuyến Với Dự Báo Doanh Số" cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc phát triển ứng dụng di động trong lĩnh vực bán thực phẩm trực tuyến. Tài liệu này không chỉ nêu rõ các tính năng cần thiết của ứng dụng mà còn nhấn mạnh tầm quan trọng của việc dự báo doanh số, giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Độc giả sẽ tìm thấy nhiều lợi ích từ tài liệu này, bao gồm cách thức ứng dụng công nghệ để cải thiện quy trình bán hàng, cũng như các chiến lược để thu hút khách hàng. Để mở rộng kiến thức và khám phá thêm các khía cạnh liên quan, bạn có thể tham khảo các tài liệu như Đồ án hcmute xây dựng app khám bệnh online với react native và nodejs, nơi bạn sẽ tìm thấy cách ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực y tế, hay Luận văn thạc sĩ hcmute implement marketing communication at multi service application company naya, giúp bạn hiểu rõ hơn về chiến lược truyền thông trong ứng dụng đa dịch vụ. Cuối cùng, tài liệu Luận văn thạc sĩ quản trị kinh doanh kế hoạch khởi nghiệp ứng dụng xem tivi trực tuyến dành cho thiết bị di động giai đọan 20162018 sẽ cung cấp cái nhìn về khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ di động. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng hiểu biết và áp dụng vào thực tiễn.