Initial commit of akmon project

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2026-01-20 08:04:15 +08:00
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# 训练偏好分析系统 - 验证清单
## ✅ 已完成的集成
### 前端集成状态
-**分析页面创建** - `preferences-analytics.uvue` 已创建1211行完整代码
-**路由配置** - `pages.json` 已添加分析页面路由
-**导航菜单** - 在学生档案页面添加了"偏好分析"菜单项(📊图标)
-**导航函数** - `preferencesAnalytics()` 函数已实现
### 后端准备状态
-**数据库扩展脚本** - `preferences_analytics_extension_fixed.sql` 已准备修复了PostgreSQL语法
-**分析表结构** - 5个新的分析表设计完成
-**分析函数** - 4个核心分析函数已编写
-**自动触发器** - 2个数据同步触发器已配置
## ⚠️ 待完成步骤
### 1. 数据库部署
**需要执行:** `preferences_analytics_extension_fixed.sql`
```sql
-- 这个文件包含:
-- • 5个分析表的创建
-- • 索引和约束设定
-- • 4个分析函数的定义
-- • 2个自动触发器的配置
-- • 示例数据的初始化
```
### 2. 功能测试
**测试路径:** 学生档案 → 训练偏好 → 偏好分析
**预期功能:**
- 显示偏好概览卡片(收藏运动数、训练时长等)
- 展示运动类型分布图表
- 显示训练强度分析
- 展示每周训练热力图
- 显示目标进度可视化
- 提供智能推荐建议
- 显示训练趋势分析
## 🔧 部署命令
### 使用 psql如果可用
```bash
psql -h [数据库主机] -U [用户名] -d [数据库名] -f preferences_analytics_extension_fixed.sql
```
### 使用 Supabase SQL Editor
1. 打开 Supabase Dashboard
2. 进入 SQL Editor
3. 复制 `preferences_analytics_extension_fixed.sql` 文件内容
4. 执行脚本
### 使用 pgAdmin 或其他工具:
1. 连接到数据库
2. 打开查询编辑器
3. 导入并执行 SQL 文件
## 🧪 验证测试
### 测试数据库部署:
```sql
-- 1. 检查表是否创建成功
SELECT table_name FROM information_schema.tables
WHERE table_name LIKE 'ak_%analytics%' OR table_name LIKE 'ak_%history%';
-- 2. 检查函数是否存在
SELECT routine_name FROM information_schema.routines
WHERE routine_name LIKE '%analytics%' OR routine_name LIKE '%recommendations%';
-- 3. 测试分析函数替换为实际用户ID
SELECT get_user_preferences_analytics('用户UUID');
```
### 测试前端功能:
1. **导航测试**
- 打开学生档案页面
- 找到"训练偏好"部分
- 点击"偏好分析"菜单项
- 确认页面跳转成功
2. **数据显示测试**
- 检查是否显示"分析数据中..."加载状态
- 确认数据加载完成后显示内容
- 验证各个分析卡片是否有数据
3. **交互测试**
- 测试返回按钮功能
- 测试刷新按钮功能
- 测试推荐建议的操作按钮
## 📊 系统架构总览
```
训练偏好分析系统
├── 前端页面 (Vue 3 + UniApp)
│ ├── preferences-analytics.uvue # 主分析页面
│ ├── 数据可视化组件 # 图表和统计卡片
│ └── 交互控制逻辑 # 刷新、导航等功能
├── 数据分析层 (PostgreSQL)
│ ├── 分析表 (5个) # 历史数据存储
│ ├── 分析函数 (4个) # 数据计算逻辑
│ └── 自动触发器 (2个) # 实时数据同步
└── 导航集成
├── pages.json # 路由配置
└── profile.uvue # 导航菜单
```
## 🚀 部署后的系统能力
### 数据分析能力
- **用户行为追踪** - 自动记录偏好变更和目标进度
- **模式识别** - 识别用户的训练习惯和偏好模式
- **趋势分析** - 分析训练频率、强度、多样性的变化趋势
- **个性化推荐** - 基于数据分析生成智能建议
### 可视化展示
- **实时数据仪表板** - 动态显示用户训练数据
- **多维度图表** - 饼图、柱状图、热力图等多种可视化
- **趋势曲线** - 时间序列数据的趋势展示
- **进度跟踪** - 目标完成情况的可视化跟踪
### 智能推荐系统
- **运动类型推荐** - 推荐新的运动类型
- **训练计划建议** - 优化训练时长和频率
- **强度调整建议** - 根据历史数据建议强度调整
- **目标设定指导** - 帮助用户设定合理的训练目标
**系统已准备就绪,请执行数据库部署以激活完整的分析功能!**