이 애플리케이션은 연결된 백엔드 시스템을 사용하여 모바일 장치에서 비즈니스 동향을 효과적으로 추적하고 시각화하는 방법을 보여주는 데 초점을 맞춘 실용적인 교육 프로젝트 역할을 합니다. 이는 웹 프레임워크(Flask)가 데이터 관리 및 분석을 처리하는 반면 모바일 애플리케이션(Android, 특히 Jetpack Compose를 사용하는 Android)이 이 정보를 사용하고 최종 사용자에게 제공하는 공통 아키텍처를 보여줍니다.
학습 목표와 구성 요소 간의 상호 작용에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.
I. 데이터 및 분석 엔진으로서의 백엔드(Flask):
1. 데이터 관리: Flask 백엔드는 데이터베이스(이 경우 SQLite)를 활용하여 제품 세부 정보, 판매 거래 등 중요한 비즈니스 데이터를 저장하고 구성하는 역할을 담당합니다. 이는 Flask-SQLAlchemy를 사용하여 기본적인 데이터베이스 상호 작용 및 데이터 모델링 개념을 가르칩니다.
2. API 개발: 주요 학습 측면은 RESTful API 개발입니다.
에이. /api/dashboard 엔드포인트는 원시 데이터를 처리하고 분석 계산(판매 추세, 예측, 제품 성능 등)을 수행한 다음 이 정보를 다른 애플리케이션에서 쉽게 사용할 수 있도록 표준화된 JSON 형식으로 구성하는 방법을 보여줍니다. 이는 API 설계 및 데이터 직렬화의 원칙을 강조합니다.
비. /api/navigation 엔드포인트는 API가 프런트엔드 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 구동하기 위해 메타데이터를 제공하여 백엔드에서 애플리케이션을 더욱 동적이고 구성 가능하게 만드는 방법을 보여줍니다.
3. 백엔드 로직: Flask 경로 내의 Python 코드는 판매 기록, 재고 업데이트, pandas 및 scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 기본 데이터 분석 수행과 같은 비즈니스 로직을 구현하는 방법을 보여줍니다.
II. 시각화를 위한 프런트엔드(Android Jetpack Compose):
1. API 소비: Android 측의 주요 학습 목표는 백엔드 API에 네트워크 요청을 하고, JSON 응답을 받고, 이 데이터를 Android 애플리케이션 내에서 사용 가능한 개체로 구문 분석하는 방법을 이해하는 것입니다. 일반적으로 Retrofit 또는 Volley(Java/Kotlin)와 같은 라이브러리가 이러한 목적으로 사용됩니다.
2. 데이터 표현: DrawerItem 코드 조각은 Android 애플리케이션에 탐색 창이 있을 것임을 제안합니다. /api/dashboard 엔드포인트에서 받은 데이터는 Android 앱 내의 다양한 화면이나 UI 구성 요소를 채우는 데 사용되어 사용자 친화적인 방식으로 비즈니스 분석을 시각화합니다(예: 차트, 그래프, 목록). Jetpack Compose는 이러한 동적 인터페이스를 빌드하기 위한 현대적인 선언적 UI 프레임워크를 제공합니다.
3. 동적 UI: /api/navigation 엔드포인트의 잠재적인 사용은 백엔드가 모바일 앱 탐색의 구조와 콘텐츠에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 강조하여 새로운 앱 릴리스 없이도 앱 메뉴를 업데이트하거나 변경할 수 있습니다.
III. 주요 목표: 모바일 비즈니스 동향 추적:
가장 중요한 교육 목표는 다음을 위한 완전한 작업 흐름을 보여주는 것입니다.
데이터 수집: 백엔드 시스템에서 비즈니스 데이터를 수집하고 저장하는 방법입니다.
데이터 분석: 이 원시 데이터를 처리하고 분석하여 의미 있는 추세와 통찰력을 식별하는 방법입니다.
API 제공: 잘 정의된 API를 통해 이러한 통찰력을 노출하는 방법입니다.
모바일 시각화: 모바일 애플리케이션이 이 API를 사용하고 명확하고 실행 가능한 형식으로 사용자에게 비즈니스 추세를 제시하여 사용자가 모바일 장치에서 직접 성능을 모니터링하고 정보에 기초한 결정을 내릴 수 있도록 하는 방법입니다.
이 프로젝트는 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 기반 의사 결정을 위한 연결된 모바일 애플리케이션 구축과 관련된 원칙에 대한 기본적인 이해를 제공합니다.