Об этом проекте

# Nebula Cafe — система гармонии прогнозируемого потока посетителей и запасов Nebula Cafe — это аналитическая панель с открытым исходным кодом, созданная на Streamlit для владельцев и управляющих кофейнями, которые хотят выйти за рамки исторической отчетности и перейти к прогнозному принятию решений. Проект позиционирует себя как «движок решений», который прогнозирует поток клиентов, оптимизирует пополнение запасов ингредиентов и балансирует операционную эффективность с теплым, привлекательным интерфейсом. ## Основное назначение В отличие от традиционных инструментов аналитики кофеен, которые просто сообщают о прошлых продажах, Nebula Cafe использует прогнозирование временных рядов (в частности, модели LSTM) для предсказания потока клиентов на срок до 7 дней вперед. Это позволяет пользователям: - Разумно планировать персонал на основе прогнозируемых загруженных периодов - Заказывать запасы точно в срок, чтобы сократить порчу скоропортящихся продуктов (заявлено сокращение до 30%) - Выявлять периоды затишья для планирования мероприятий или акций - Сравнивать закономерности между несколькими локациями (для региональных менеджеров) ## Ключевые функции ### Прогнозное картирование потока посетителей - Модель временных рядов на основе LSTM для прогноза числа клиентов на 7 дней - Визуальная временная шкала с доверительными интервалами (визуализируются как «облачные полосы») - Динамические корректировки на основе данных о праздниках и погоде (опциональная интеграция с API) ### Интеллектуальный советник по запасам - Сопоставляет прогнозируемые продажи с текущими уровнями запасов - Формирует цветовые списки повторных заказов: зеленый (в наличии), янтарный (заказать через 2 дня), красный (заказать сейчас) - Учится на прошлых ошибках избыточных запасов, чтобы улучшать будущие рекомендации ### Пользовательский опыт - Компоновка виджетов с перетаскиванием, адаптирующаяся к экранам планшетов или телефонов - Многоязычный интерфейс с поддержкой английского, испанского, китайского и арабского языков - Встроенный бот FAQ/поддержки (на основе правил, без необходимости внешних API-ключей) - Редактор тем без кода для настройки цветов и шрифтов - Автономный режим для полной функциональности без интернета ### Конфиденциальность и обработка данных - Все данные по умолчанию обрабатываются локально; нулевая загрузка в облако - Ключи аутентификации не требуются - Анонимизированная агрегация гарантирует, что персональные данные клиентов не хранятся - Опциональный генератор синтетических данных для тестирования и экспериментов ## Технологический стек - **Фронтенд:** Streamlit с пользовательским CSS (без библиотек JavaScript) - **Бэкенд:** Python 3.10+ с Pandas, NumPy и Prophet для прогнозирования - **Хранение данных:** Локальные файлы CSV/JSON (опциональная поддержка SQLite) - **Визуализация:** Plotly для интерактивных графиков, Matplotlib для статических экспортов - **Тестирование:** PyTest для модульных и интеграционных тестов ## Сценарии использования - **Владелец одиночной кофейни:** Планирование мероприятий в прогнозируемые периоды затишья - **Региональный менеджер:** Сравнение потока посетителей между локациями для перераспределения персонала - **Партнер-обжарщик:** Использование советника по запасам для определения недельных поставок зерна - **Инвестор:** Экспорт еженедельных отчетов с метриками ROI и тенденциями плотности клиентов ## Дорожная карта (2026) - **Q1 2026:** Выпуск v1.0 с основными модулями прогнозирования и управления запасами - **Q2 2026:** Опциональное отслеживание цен конкурентов через публичный скрейпер меню - **Q3 2026:** Интеграция с Square/Toast POS через открытый API - **Q4 2026:** Мобильное сопутствующее приложение (Flutter) для мгновенных оповещений о потоке посетителей ## Установка и использование Пользователи могут скачать репозиторий в виде ZIP-файла со страницы GitHub или клонировать его с помощью git-клиента. Проект требует Python 3.10+ и зависимости, перечисленные в репозитории. Мастера установки не нужны — только чистый код Python. ## Сообщество и вклад Вклад приветствуется, включая: - Добавление новых моделей прогнозирования (например, ARIMA, Facebook Prophet) - Перевод интерфейса на дополнительные языки - Разработку новых виджетов для экологических метрик (фоновый шум, температура) Проект включает документацию в папке `docs/` и использует GitHub issues и discussions для поддержки сообщества. ## Лицензия Лицензировано под MIT License, что разрешает свободное использование, модификацию и распространение в коммерческих или некоммерческих целях. ## Отказ от ответственности Программное обеспечение предоставляется «как есть» без гарантий. Прогнозные модели полагаются на синтетические обучающие данные для демонстрации и могут не отражать реальную точность без калибровки. Разработчик не несет ответственности за бизнес-решения, принятые на основе выходных данных панели. Бот поддержки — это сценарный помощник FAQ, а не живой человек-агент. Пользователи всегда должны проверять рекомендации по запасам с помощью физического подсчета.