创建一个淘宝药品销售数据可视化大屏系统网站是一个有趣且实用的项目。这可以帮助您深入了解不同药品的销售趋势、市场份额和用户行为。以下是一些关于如何使用Python和Django框架实现这一项目的基本指导和开题报告要点，帮助您组织您的开发和研究：

开题报告参考

一、项目背景

1. 市场需求：随着电子商务的普及，淘宝的药品销售成为了一个具有潜力的商业领域。分析销售数据对于理解用户需求和优化库存管理至关重要。
2. 技术趋势：随着大数据和数据可视化技术的发展，越来越多的企业希望能够利用数据驱动决策。

二、研究目的和意义

1. 目的：建立一个可视化大屏系统，通过对淘宝药品销售数据的分析展示，帮助企业实现数据驱动的决策。
2. 意义：提高企业的市场竞争力，优化决策过程，并为相关领域的学术研究提供数据支持。

三、技术路线

1. 数据收集与处理：利用淘宝开放平台或其他途径获取销售数据，使用Python进行清洗和处理。
2. 后端开发：使用Django框架进行网站的后端开发，负责数据的接入、处理和提供API服务。
3. 前端开发：利用现代前端框架如React或Vue.js进行大屏展示页面的开发，结合ECharts等数据可视化库。
4. 数据可视化：使用图形库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly）呈现销售数据趋势、分布和预测模型。

四、系统功能

1. 实时数据展示：展示实时销售数据，包括商品、销售额、买家地理分布等。
2. 趋势分析：展示历史数据及其趋势线，支持数据回溯。
3. 对比分析：提供不同品牌、药品类型的数据对比。
4. 用户行为分析：根据用户历史行为进行分类和预测。

五、项目计划

1. 阶段一：需求分析与数据获取（1个月）
2. 阶段二：系统设计与后端搭建（2个月）
3. 阶段三：前端开发与数据可视化（2个月）
4. 阶段四：系统测试与优化（1个月）
5. 阶段五：部署与维护（1个月）

六、可能的挑战与解决方案

1. 数据爬取和清洗：确保数据的准确性和完整性，可以考虑使用可靠的API或者第三方数据源。
2. 性能优化：大数据处理和高并发请求下的性能优化是关键，可以使用缓存、异步处理等技术。

七、预期成果

一套完善的药品销售数据可视化大屏系统，包括详细的趋势分析功能、良好的用户界面，以及可持续的数据维护体系。

项目实施截图示例

1. 首页界面：展示总销售额、订单量及其他关键指标的仪表盘。
2. 数据分析视图：包含广泛的销售趋势图表，如柱状图、折线图和热力图。
3. 交互界面：用户选择日期范围、药品类别等功能用于自定义数据显示。

开发过程中，您可以参考网上的设计模板，使用可视化工具生成图表，并结合Django的模板功能进行网页展示。记住定期备份您的代码和数据，以便保持系统的稳定性和安全性。