商品销售数据爬取分析可视化系统 爬虫+机器学习 淘宝销售数据 预测算法模型 大屏 大数据毕业设计(附源码)✅

本文主要是介绍商品销售数据爬取分析可视化系统 爬虫+机器学习 淘宝销售数据 预测算法模型 大屏 大数据毕业设计(附源码)✅,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

毕业设计:2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总(建议收藏)

毕业设计:2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总

🍅感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、项目介绍

技术栈:
python语言、Django框架、Vue前端框架、机器学习预测算法(线性回归模型预测商品的销量)
MySQL数据库、selenium爬虫技术、Echarts可视化、淘宝商品数据
商品销售数据爬取分析可视化系统 大数据 毕业设计 爬虫+机器学习 淘宝销售数据 预测算法模型 大屏

商品销售数据爬取分析可视化预测系统是一个基于Python语言和Django框架开发的应用程序。它通过使用selenium爬虫技术从淘宝网上获取商品的销售数据,并使用MySQL数据库存储这些数据。

2、项目界面

(1)商品数据可视化大屏

在这里插入图片描述

(2)邮寄中国分布图

在这里插入图片描述

(3)商品数据详情

在这里插入图片描述

(4)商品各类型各省份销售额、销售量数据折线图

在这里插入图片描述

(5)词云图分析

在这里插入图片描述

(6)机器学习算法预测(线性回归模型预测商品的销量)

在这里插入图片描述

(7)后台数据管理

在这里插入图片描述

3、项目说明

商品销售数据爬取分析可视化预测系统是一个基于Python语言和Django框架开发的应用程序。它通过使用selenium爬虫技术从淘宝网上获取商品的销售数据,并使用MySQL数据库存储这些数据。

系统的前端界面使用了Vue前端框架,可以实现用户与系统的交互操作。用户可以通过系统界面输入要查询的商品信息,并选择相应的时间范围来获取该商品的销售数据。

系统使用机器学习预测算法(线性回归模型)来对商品的销量进行预测。通过对历史销售数据的分析和建模,系统可以根据当前的销售情况预测未来一段时间内的商品销量。

为了更直观地展示数据,系统使用了Echarts可视化库来生成各种图表和图形。用户可以通过系统界面查看商品销售数据的趋势图、柱状图、饼图等,以便更好地分析和理解数据。

总之,商品销售数据爬取分析可视化预测系统能够帮助用户方便地获取商品销售数据、分析趋势,并通过机器学习算法预测商品的销量,从而为用户提供决策参考。

4、核心代码


from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt# Create your views here.
from .utils import getScreenData
from .utils import getSummaryData
from .utils import getCurveData
from .utils import getDeliveryData
from .utils import getPreData
from .machine import predication
from myApp.models import *
@csrf_exempt
def screenData(request):if request.method == 'GET':cityList,volumnList = getScreenData.getSquareData()pieList = getScreenData.getPieDatta()mapData = getScreenData.getMapData()LineRowData,LineColData = getScreenData.getLineData()circlieList = getScreenData.getCircleData()return JsonResponse({'cityList':cityList,'volumnList':volumnList,'pieList':pieList,'mapData':mapData,'LineRowData':LineRowData,'LineColData':LineColData,'circlieList':circlieList})def summary(request):if request.method == 'GET':goodsCity,goodsType = getSummaryData.getChangeList()defaultCity = '不限'defaultType = '不限'if request.GET.get('city'): defaultCity = request.GET.get('city')if request.GET.get('type'): defaultType = request.GET.get('type')print(defaultCity,defaultType)goodsData = getSummaryData.getSummary(defaultCity,defaultType)return JsonResponse({'goodsCity':goodsCity,'goodsType':goodsType,'goodsData':goodsData})def curve(request):if request.method == 'GET':goodsType = getCurveData.getChangeList()defaultType = '不限'if request.GET.get('list'): defaultType = request.GET.get('list')RowList,OneColList,TwoColList = getCurveData.getRealData(defaultType)print(defaultType)return JsonResponse({'goodsType':goodsType,'RowList':RowList,'OneColList':OneColList,'TwoColList':TwoColList})def delivery(request):if request.method == 'GET':defaultDelivery = '不限'diliveryList = getDeliveryData.getChangeList()if request.GET.get('list'): defaultDelivery = request.GET.get('list')print(defaultDelivery)mapData = getDeliveryData.getGeoData(defaultDelivery)return JsonResponse({'diliveryList':diliveryList,'mapData':mapData})def predictionData(request):if request.method == 'GET':typeList,addressList,deliveryList = getPreData.getListData()type = ''price = 0address = ''delivery = ''if request.GET.get('type'): type = request.GET.get('type')if request.GET.get('price'): price = int(request.GET.get('price'))if request.GET.get('address'): address = request.GET.get('address')if request.GET.get('delivery'): delivery = request.GET.get('delivery')print(type,price,address,delivery)preVolumn = ''if type and price and address and delivery:trainData = predication.getData()model = predication.model_train(trainData)preVolumn = predication.pred(model,type,price,address,delivery)print(preVolumn)return JsonResponse({'typeList':typeList,'addressList':addressList,'deliveryList':deliveryList,'preVolumn':preVolumn})@csrf_exempt
def login(request):if request.method == 'POST':uname = request.POST.get('username')pwd = request.POST.get('password')message = ''print(uname,pwd)try:user = User.objects.get(username=uname,password=pwd)print(user)message = '登录成功'print(message)return JsonResponse({'username':uname,'message': message})except:print(1)return JsonResponse({'message': '登录失败'})
@csrf_exempt
def register(request):if request.method == 'POST':uname = request.POST.get('username')pwd = request.POST.get('password')message = ''print(uname,pwd)try:User.objects.get(username=uname)message = '账号已存在'except:if not uname or not pwd:message = '不允许为空'else:User.objects.create(username=uname,password=pwd)return JsonResponse({'message': message})

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制,获取完整文章或源码、代做项目的,查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻

这篇关于商品销售数据爬取分析可视化系统 爬虫+机器学习 淘宝销售数据 预测算法模型 大屏 大数据毕业设计(附源码)✅的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/558610

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo