Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Курсовая работа ПСУД 2023.docx
Скачиваний:
8
Добавлен:
30.07.2024
Размер:
3.29 Mб
Скачать

Заключение

В данной курсовой работе было реализовано проектирование системы и анализ данных продаж кофейни за год.

Основной частью работы является аналитика и ее визуализация. В интерфейс выводятся только необходимые поля для поиска и расчетов. Управляющий кофейни может загрузить собственные файлы для просмотра динамики. Для этого на главной странице есть кнопка загрузки.

В конце месяца бухгалтер закрывает период. В интерфейсе это реализовано кнопкой, при нажатии которой в базе данных сменяется период.

При начале анализа, то есть при нажатии пользователем кнопки, вычислительный модуль проверяет данные на корректность и начинает выполнение программ в СУБД.

Также в интерфейсе присутствует аналитическая часть, которая привязана к базе данных. Данная аналитика поможет управляющему отслеживать весь масштаб работы в текущем и последующем месяце касаемо увеличения продаж.

Цель — Проектирование системы и анализ данных продаж кофейни за год достигнута.

Задачи, решенные в данной курсовой работе:

  • найти и выбрать данные;

  • спроектировать систему, состоящую из вычислительного модуля, интерфейса и базы данных;

  • реализовать загрузку данных через интерфейс.

Список использованных источников

  1. Горелкина Елена Павловна: Купить ресторан. Продать ресторан. От создания к продаже/Горелкина Е.П. — ООО «Вершина», 2007. — 223 с.

  2. Фудкост: что такое и как рассчитать в общепите [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://blog.quickresto.ru/chto-takoe-fudkost

  3. Как организовать учёт в кофейне, чтобы избежать убытков [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://blog.quickresto.ru/uchet-v-kofejne

  4. СБИС для кофейни [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://sbis.ru/presto/coffee_house

  5. Лутц Марк: Изучаем Python/ Лутц М. — «Диалектика», 2019 год.— 832 с.

  6. Ш. Чаллавала, Д. Лакхатария, Ч. Мехта, К. Патель: MySQL 8 для больших данных / Ш. Чаллавала, Д. Лакхатария, Ч. Мехта, К. Патель — «ДМК Пресс», 2017. — 228 с.