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项目概述

本项目使用 SQLite 数据库和 LibreOffice 创建了一个完整的销售管理系统数据库，包含客户、商品、订单等数据，并生成了所需的报表。
创建一个 销售管理系统数据库 ，主要用于：

主要用途

1. 教学实验

这是 Week 5 数据库实验课 的作业，目的是学习如何：

• 创建数据库表（客户、商品、订单等）
• 编写 SQL 查询
• 生成报表

2. 业务数据管理

系统可以管理：

• 客户信息 - 公司名称、联系方式、地址等
• 商品目录 - 商品名称、价格、库存等
• 订单处理 - 订单状态（已完成/待处理）、发货信息等
• 利润计算 - 每笔订单的利润分析

3. 报表生成

可以生成以下报表：

报表 用途 Customer Item List 客户商品目录 Profit by Order & Item 订单利润分析 Item Profit Summary 商品销售汇总

4. 数据分析

可以分析：

• 哪些商品卖得最好
• 哪些商品利润最高
• 销售额和利润趋势

文件说明

数据库文件

• Week5_Database.odb- LibreOffice Base 数据库文件，包含了所有表和查询

Python 脚本

输出文件

数据库结构

表 (Tables)

1. Customer- 客户表

   • CustomerID, CompanyName, ContactName, ContactTitle, Address, City, Region, PostalCode, Country, Phone, Fax

2. Category- 商品类别表

   • CategoryID, CategoryName, Description

3. Item- 商品表

   • ItemID, ItemName, CategoryID, UnitPrice, UnitsInStock, UnitsOnOrder, ReorderLevel, Discontinued

4. Order- 订单表

   • OrderID, CustomerID, OrderDate, RequiredDate, ShippedDate, ShipVia, Freight, ShipName, ShipAddress, ShipCity, ShipRegion, ShipPostalCode, ShipCountry, OrderStatus

5. Order Detail- 订单明细表

   • OrderDetailID, OrderID, ItemID, UnitPrice, Quantity, Discount

查询 (Queries)

1. Customer Item List- 客户商品列表查询

   • 显示所有客户和商品的交叉列表

2. Profit by Order & Item- 按订单和商品计算利润

   • 显示已完成订单的利润详情

3. Order Detail Query- 订单明细查询

   • 用于汇总分析的详细数据

4. Item Profit Summary- 商品利润汇总

   • 按商品汇总销量和利润

使用方法

1. 重新创建数据库

python3 create_database.py

2. 导出查询结果为 CSV

python3 export_csv.py

3. 验证数据

python3 verify_data.py

4. 使用 LibreOffice 打开数据库

"C:\Program Files\LibreOffice\program\soffice.exe""Week5_Database.odb"

5. 将 CSV 转换为 Excel

"C:\Program Files\LibreOffice\program\soffice.exe"--headless--invisible--convert-to xlsx input.csv--outdiroutput_dir

6. 将 Excel 转换为 PDF

"C:\Program Files\LibreOffice\program\soffice.exe"--headless--invisible--convert-to pdf input.xlsx--outdiroutput_dir

数据分析结果

根据 STEP 3 的要求，系统可以分析以下内容：

• 销量最高的商品
• 销量最低的商品
• 利润最高的商品
• 利润最低的商品

环境要求

• Python 3.x
• LibreOffice 26.x
• pypdf 库 (用于 PDF 处理)

安装依赖

pipinstallpypdf