Разработать мини портал с отчетами (графиками)

Для чего - анализ продаж, заказов, прогноз спроса. 

Лучше если будет на laravel/codeigniter/django для ускорения разработки. Но не критично. 

За основу можно взять один из проектов:

https://github.com/chrisidakwo/EFLInventory-V2 (готовая система складского учета и продаж, с импортом данных)

https://github.com/Grimi94/inventory-prediction (прогнозные модули готовые на питоне)

https://github.com/amirsanni/Mini-Inventory-and-Sales-Management-System (готовая система учета товаров с визуализаией данных)

https://github.com/weimingwill/inventory-system (мини система с прогнозом заказов)

Сведения о продажах, заказах, завозах которые состоялись, остатке товара для заказа, обьеме воврата - уже доступны в базе данных mysql и обновляются отдельным приложением. По сути задача эти имеющиеся данные визуализировать графиками (а так как в примерах выше данная задача решена, то привязать источники данных  и структуру таблиц)

1) Все начинается со страницы вход/регистрация.

    а)Вход производится по email/пароль. Данные хранятся в MySQL

    б)регистрация тоже по email. Поля для ввода: Имя, Фамилия, Организация, Номер телефона, Пароль

    б1) после прохождения регистрации на почту падает ссылка для активации. Но пользователь сразу попадает в интерфейс на п.2

2) Разделы:

- Главная (общие графики из раздела аналитики c периодом 1 месяц)

- Аналитика (графики исходных данных из БД. Большой график-диаграмма линейная, сверху с возможность приблизить\отдалить и легендой, под графиком таблица с данными которые визуализированы. Должна быть возможность выбрать в таблице или на графике артикул - и данные будут только по нему)

          Продажи

          Заказы

          Поступления

          Склад

- План поставок (п.2)

- Прогноз склада (п.1)

- Профиль (имя, фамилия, имейл и т.п., ключ АПИ для подключения)

- Выход

Подробности

1) Прогноз которые отвечает на вопрос "Сколько товара нужно на следующие 30 дней"

Прогноз строится относительно данных о Заказах из БД.

В прогнозе используем период данных такой в котором были остатки товара на складе. Для этого берем информацию о завозах товара, смотрим Заказы и считаем за фактический спрос данные пока на складе было доступно к заказу более 2 единиц товара. Эти данные передаем в модуль прогнозирования. Так как в дальнейшем будут разные модули, сразу делаем возможность выбирать. Для начала выполнить один (он на Python): https://facebook.github.io/prophet/

В результат получаем табличку с данными потребности по дням, на 30 дней и график прогнозный  вот такой https://github.com/Grimi94/inventory-prediction/raw/master/screenshot.png , на нем видно какие был данные, что спрогнозировали и какая погрешность.

Табличка должна нормально (без лишний символов и клеток) копировать в эксель и выгружаться в CSV

Внимание! На этапе фильтрации данных нужно предусмотреть возможность выбрать вручную период данных, который не должен попасть в прогнозную модель (даты которые нужно исключить)  Сделано это потому, что мы например как-то выкупили свои же товары по причине ошибки в упаковке!

2) Календарь поставок товара. Отвечает на вопрос "Когда нам нужно сделать следующий заказ и в каком количестве"

Начинает с календаря, на котором отмечаем данные о планируемой поставке (даты) и объемах продукции. Объем продукции загружается из эксель (файл будет предоставлен, он в своем формате). Даты отмечаются таким образом, чтобы можно было указать этапы (Заказ товара, отправка, приход на склад, начало упаковки, окончание упаковки, отправка на склад №2, поступление в продажу). При этом сколько этапов будет и какой их срок - устанавливается гибко. 

Система учитывает эти данные, суммирует планируемые поставки, использует данные прогнозирования и выводит итоговую таблицу, из которой видно по каждому дню в будущем - будет ли в какой-то момент дефицит (товара меньше чем нужно на эту дату) или будет профицит (а значит товар будет лежать на складе и после 30 дней такого лежания - за каждую единицу начисляется ХХ копеек в день за хранение)

Система сравнивает данные о плане поставке с данными о состоявшихся поставках (таблица в БД) и отмечает поставку как свершившуюся и проверять все ли позиции поступили на склад (если нет - отдельно выводит эту информацию)