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大数据实战：Python+Flask 汽车数据分析可视化系统（爬虫+线性回归预测+推荐源码+文档）✅

news 2025/10/14 9:27:48

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1、项目介绍

技术栈：Python语言、Flask框架（Web后端）、requests爬虫（汽车之家数据采集）、机器学习（线性回归销量预测）、推荐算法（汽车个性化推荐）、Echarts可视化（数据图表展示）、HTML+CSS（前端界面）、MySQL/SQLite（数据存储）
核心功能：汽车之家数据自动化采集（车型信息、销量、配置、用户评价）、多维度数据可视化分析（销量趋势、车型对比）、汽车销量预测（线性回归算法）、个性化汽车推荐（基于用户偏好）、汽车详情展示、后台数据管理（增删改查）
研究背景：汽车市场信息分散在汽车之家等平台，用户（购车者）面临“选车难”（海量车型参数对比复杂），从业者（经销商、车企）缺乏“数据驱动决策工具”（如销量趋势预测、热门车型分析）；传统信息获取依赖手动查询，效率低且缺乏深度分析（如“某车型未来3个月销量走势”），亟需“采集-分析-预测-推荐”一体化系统解决。
研究意义：技术层面，整合爬虫、机器学习、推荐算法与Web框架，构建“数据全流程处理”技术链；应用层面，为购车者提供“数据对比+个性化推荐”，为从业者提供“销量预测+市场洞察”；学习层面，适合作为Python全栈+机器学习的毕业设计，覆盖数据采集、算法应用、Web开发核心技能。

2、项目界面

数据中心（汽车数据总览）
汽车详情页（单车型信息）
数据可视化分析（多维度图表）
数据可视化分析2（深度对比分析）
汽车销量数据（历史销量明细）
汽车销量预测（机器学习结果）
汽车推荐（个性化推荐结果）
后台数据管理（数据维护界面）

3、项目说明

本项目是基于Python+Flask开发的汽车数据智能分析系统，核心通过requests爬虫采集汽车之家数据，结合机器学习（线性回归）与推荐算法，实现“数据展示-分析-预测-推荐”全流程，配套Echarts可视化与后台管理，旨在解决汽车市场信息分散、分析低效、决策缺乏数据支撑的问题。

（1）系统架构与技术逻辑

架构设计：采用“数据层-算法层-应用层”三层架构，职责清晰：
1. 数据层：
  - 采集：requests爬虫定向爬取汽车之家数据，包括车型基础信息（名称、价格、配置参数）、销量数据（月度/年度销量）、用户评价（评分、关键词）、市场动态（新款上市信息）；
  - 存储：结构化数据存入MySQL/SQLite，核心表包括——车型表（id、名称、价格、配置）、销量表（车型id、时间、销量）、评价表（车型id、用户id、评分、评论内容）、用户行为表（用户id、浏览车型、收藏记录）；
2. 算法层：
  - 数据分析：Pandas处理原始数据（清洗、统计、聚合），为可视化提供结构化数据；
  - 销量预测：scikit-learn实现线性回归模型，以“历史销量、价格波动、竞品销量”为特征，预测未来3-6个月销量；
  - 推荐算法：基于内容的推荐（匹配用户浏览车型的配置/价格偏好）+协同过滤（相似用户收藏的车型），生成个性化推荐列表；
3. 应用层：
  - 后端（Flask）：提供API接口（数据查询、预测调用、推荐生成）、用户认证、后台管理逻辑；
  - 前端：HTML+CSS构建界面，Echarts渲染可视化图表（销量趋势图、配置对比图等），支持交互操作（筛选、切换维度）；
核心流程：requests爬虫采集数据→清洗后存入数据库→Flask调用算法层（分析/预测/推荐）→前端通过Echarts展示结果（可视化/详情/推荐）→用户浏览/查询→管理员通过后台维护数据。

（2）核心功能模块详解

① 汽车之家数据采集模块（基础支撑）

功能：自动化提取汽车之家关键数据，解决“手动复制低效”问题；
技术实现（requests核心操作）：
1. 定向爬取逻辑：
  - 入口页：爬取汽车之家“车型列表页”，提取所有车型名称、详情页链接；
  - 详情页：访问单车型详情页，解析HTML提取——基础参数（价格区间、排量、变速箱类型）、销量数据（近12个月销量表格）、用户评价（分页爬取前100页评论）；
2. 反爬优化：设置随机请求头（User-Agent模拟浏览器）、爬取间隔（每5秒1次）、Cookie池（避免单一Cookie被封），确保稳定采集；
3. 数据清洗：处理缺失值（如“暂无销量”标记为0）、统一格式（价格“15.98万”转为159800数值型）、去重（剔除重复车型数据）。

② 数据可视化分析模块（直观洞察）

通过Echarts将汽车数据转化为多维度图表，辅助快速理解市场规律：

核心图表类型与价值：
1. 销量趋势分析：折线图展示“单车型近12个月销量”（如“特斯拉Model 3 2024年销量波动”）、柱状图对比“同价位车型季度销量”（如“20万级SUV销量TOP5”）；
2. 价格与配置分析：散点图展示“价格-配置关联”（X轴价格，Y轴配置评分，点大小代表销量，识别“高性价比车型”）；
3. 用户评价分析：词云图展示“热门车型评论关键词”（如“省油”“空间大”高频出现，反映用户关注点）、饼图展示“评分分布”（如“90%用户给某车型4星以上”）；
4. 市场占比分析：饼图展示“各品牌市场份额”（如“BBA占豪华车市场60%”）、地图展示“各省份销量占比”（识别区域偏好）。

③ 汽车销量预测模块（机器学习核心）

功能：基于历史数据预测未来销量，为车企/经销商提供库存、营销策略参考；
技术实现（线性回归流程）：
1. 特征工程：选取“历史3个月销量（x1）、价格变动率（x2）、竞品同期销量（x3）、月度季节系数（x4，如春节所在月系数高）”作为输入特征；
2. 模型训练：使用scikit-learn的LinearRegression，以过去3年销量数据为训练集（80%）、验证集（20%），通过均方误差（MSE）评估模型，优化特征权重；
3. 预测与展示：用户在界面选择“车型+预测时长（3/6个月）”→后端调用模型输出预测销量→前端用折线图对比“历史销量+预测趋势”，标注置信度（如“预测误差±5%”）。

④ 汽车推荐模块（个性化服务）

功能：根据用户偏好推荐匹配车型，解决“选车信息过载”问题；
推荐逻辑：
1. 基于内容的推荐：分析用户浏览/收藏车型的“价格区间、品牌、配置（如新能源/燃油）”，推荐相似特征车型（如用户浏览“20万级新能源SUV”，推荐同价位同类型车型）；
2. 协同过滤推荐：找到与目标用户“浏览/评分行为相似”的用户群体，推荐该群体高关注度车型（如“与您相似的100位用户都收藏了某车型”）；
3. 结果展示：推荐页面按“匹配度”排序，标注推荐理由（如“与您浏览的Model Y价格相近”），支持点击查看详情。

⑤ 汽车详情与后台管理模块（交互与运维）

汽车详情页：
- 功能：展示单车型完整信息——高清图片轮播、配置参数表（排量/马力/油耗）、用户评价列表、历史销量趋势图，支持“收藏”“对比”功能（添加到车型对比列表）；
后台数据管理（管理员专属）：
- 功能：对数据库进行“增删改查”——手动补充爬虫未覆盖的数据（如新款车型）、修正错误信息（如销量录入错误）、导出分析数据（生成Excel报表）、管理用户权限（普通用户/管理员）。

4、核心代码

@app.route('/charts1', methods=['GET', 'POST'])
def charts1():#获取session的数据，判断是否登录，如未登录跳转到登录页uuid = current_user.is_anonymousif uuid:return redirect(url_for('logins'))username = models.User.query.get(current_user.get_id()).usernameif request.method == 'GET':datas = models.Xinxi.query.all()#各地区的新能源汽车销量sps = [i.diqu for i in datas]sps_set = set(list(sps))list1 = []for resu in sps_set:rows = models.Xinxi.query.filter(models.Xinxi.diqu==resu).all()num = 0for row in rows:num += row.valuelist1.append((resu,num))list1.sort(key=lambda xx: xx[1], reverse=True)#对数据进行排序zhiwei_list = []xinzhi_list = []for resu in list1:zhiwei_list.append(resu[0])xinzhi_list.append(resu[1])#各城市的新能源汽车销量citys = [i.city for i in datas]citys_set = set(list(citys))list1 = []for resu in citys_set:rows = models.Xinxi.query.filter(models.Xinxi.city==resu).all()num = 0for row in rows:num += row.valuelist1.append((resu, num))list1.sort(key=lambda xx: xx[1], reverse=True)  # 对数据进行排序xiaoliang_list = []xiaoliang_count = []for resu in list1:xiaoliang_list.append(resu[0])xiaoliang_count.append(resu[1])# 各品牌销量占比leixing_set = list(set([i.name for i in models.XiaoLiang.query.all()]))leixing_set.sort()leixing_list = []for row in leixing_set:rows = models.XiaoLiang.query.filter(models.XiaoLiang.name == row).all()num = 0for row1 in rows:num += row1.valueleixing_list.append({"name":row,"value":num})print(leixing_list)return render_template('charts1.html',**locals())import traceback
from collections import OrderedDict
import pandas as pd
import models
from sqlalchemy import or_,and_
import datetime
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy
def yuce1(name):try:dates = models.Xinxi.query.filter(models.Xinxi.city == name).all()li1 = []for row in dates:li1.append([int(str(row.date).replace('-','')),row.value])li1.sort(key=lambda xx:xx[0])date_day = []liuliang = []for row in li1:date_day.append(row[0])liuliang.append(row[1])# 数据集examDict = {'日期': date_day,'销量': liuliang}print(examDict)examOrderedDict = OrderedDict(examDict)examDf = pd.DataFrame(examOrderedDict)examDf.head()# exam_x 即为featureexam_x = examDf.loc[:, '日期']# exam_y 即为labelexam_y = examDf.loc[:, '销量']x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(exam_x, exam_y, train_size=0.8)x_train = x_train.values.reshape(-1, 1)x_test = x_test.values.reshape(-1, 1)model = LinearRegression()model.fit(x_train, y_train)LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)rDf = examDf.corr()model.score(x_test, y_test)data1 = datetime.datetime.strptime(str(date_day[-5]), '%Y%m%d')li1 = []for i in range(12):data1 = data1 + datetime.timedelta(31)li1.append([int(data1.strftime('%Y%m%d'))])li2 = numpy.array(li1)y_train_pred = model.predict(li2)li2 = []for i in range(len(li1)):dicts = {}dicts['riqi'] = li1[i][0]dicts['xiaoliang'] = round(abs(y_train_pred[i]),2)li2.append(dicts)return li2[2:]except:print(traceback.format_exc())return []@app.route('/yuce', methods=['GET', 'POST'])
def yuce():if request.method == 'GET':result = list(set([i.city for i in models.Xinxi.query.all()]))return render_template('yuce.html',**locals())elif request.method == 'POST':result = list(set([i.city for i in models.Xinxi.query.all()]))name = request.form.get('name')print(name)datas = yuce1(name)riqi = [i['riqi'] for i in datas]xiaoliang = [i['xiaoliang'] for i in datas]return render_template('yuce.html',**locals())@app.route('/user', methods=['GET', 'POST'])
def user():stu_id = current_user.is_anonymousif stu_id:return redirect(url_for('logins'))if request.method == 'GET':results = models.User.query.get(current_user.get_id())return render_template('user.html',data=results)elif request.method == 'POST':data = request.formusername = data.get('name')occupation = data.get('occupation')results = models.User.query.get(current_user.get_id())results.username = usernameresults.occupation = occupationmodels.db.session.commit()return redirect('/user')from flask_security.utils import login_user, logout_user
@app.route('/logins', methods=['GET', 'POST'])
def logins():uuid = current_user.is_anonymousif not uuid:return redirect(url_for('index'))if request.method=='GET':return render_template('account/index.html')elif request.method=='POST':user = request.form.get('user')password = request.form.get('password')data = models.User.query.filter(and_(models.User.username==user,models.User.password==password)).first()if not data:return render_template('account/index.html',error='账号密码错误')else:login_user(data, remember=True)return redirect(url_for('index'))@app.route('/loginsout', methods=['GET'])
def loginsout():if request.method=='GET':logout_user()return redirect(url_for('logins'))@app.route('/signups', methods=['GET', 'POST'])
def signup():uuid = current_user.is_anonymousif not uuid:return redirect(url_for('index'))if request.method == 'GET':return render_template('account/register.html')elif request.method == 'POST':user = request.form.get('user')email = request.form.get('email')password = request.form.get('password')if models.User.query.filter(models.User.username == user).all():return render_template('account/register.html', error='账号名已被注册')elif user == '' or password == '' or email == '':return render_template('account/register.html', error='输入不能为空')else:new_user = user_datastore.create_user(username=user, email=email, password=password,occupation='')normal_role = user_datastore.find_role('User')models.db.session.add(new_user)user_datastore.add_role_to_user(new_user, normal_role)models.db.session.commit()login_user(new_user, remember=True)return redirect(url_for('index'))