（一）前端
通过采用Vue.js和ECharts实现了强大的数据可视化功能。Vue.js的组件化开发和响应式数据绑定机制，使得界面能够灵活且高效地展示动态数据，支持模块化开发和实时更新。而ECharts提供了丰富的图表类型和高度的自定义选项，使得我们能够根据零售数据的特点选择合适的图表形式，进行详细的数据展示和分析。比如，用饼图展示不同品类销售额占比，用柱状图对比不同销售渠道的销量与销售额，用箱线图呈现优惠券使用与否的客单价分布等。这种结合不仅提升了系统的可用性和交互性，还增强了用户体验。
（2）后端
Node.js 云函数（Serverless） 在本项目的零售数据处理架构中扮演着核心计算引擎的角色。依托腾讯云 CloudBase 平台，后端采用了无服务器架构设计，彻底摒弃了传统服务器运维的繁琐，实现了计算资源的按需分配与弹性伸缩。
开发者利用 Node.js 强大的异步并发处理能力，构建了一套由多个微服务组成的云函数集群（如 data_cleaner、fill_mean、ai_assistant 等）。这些云函数能够高效处理来自多渠道（如天猫、京东、线下门店）的海量零售数据，执行复杂的清洗逻辑，包括基于联合主键的去重、多策略缺失值填充（均值、中位数、多重插补并行竞优）以及异常值剔除。
此外，后端集成了 DeepSeek 大模型 接口，通过云函数封装 AI 能力，为前端提供智能化的数据分析服务。这种架构不仅确保了数据处理的高效性与准确性，还通过标准化的 API 接口实现了与前端的解耦，为零售数据的深度挖掘与决策支持提供了轻量级、高可用的后端支撑。
（三）部署
在项目的部署与交付环节，腾讯云静态网站托管（Static Web Hosting） 与 CloudBase 环境 发挥了至关重要的作用，替代了传统 Nginx 服务器的繁重配置工作。
首先，前端页面（HTML/CSS/JS）被直接托管于腾讯云的高性能 CDN 节点上，利用边缘缓存技术，确保了用户在全球任何地点均能实现毫秒级的页面加载，极大地提升了用户体验。相比传统 Nginx 部署，这种方式无需关心服务器负载均衡与并发限制，天然具备高可用性。