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）✅

B站_计算机毕业设计之家2025-10-14 18:16

博主介绍：✌全网粉丝10W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌
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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

  1. 数据中心（汽车数据总览）

  2. 汽车详情页（单车型信息）

  3. 数据可视化分析（多维度图表）

  4. 数据可视化分析2（深度对比分析）

  5. 汽车销量数据（历史销量明细）

  6. 汽车销量预测（机器学习结果）

  7. 汽车推荐（个性化推荐结果）

  8. 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

python 复制代码 
@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_anonymous
    if uuid:
        return redirect(url_for('logins'))
    username = models.User.query.get(current_user.get_id()).username
    if 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 = 0
            for row in rows:
                num += row.value
            list1.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 = 0
            for row in rows:
                num += row.value
            list1.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 = 0
            for row1 in rows:
                num += row1.value
            leixing_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feature
        exam_x = examDf.loc[:, '日期']
        # exam_y 即为label
        exam_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_anonymous
    if 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.form
        username = data.get('name')
        occupation = data.get('occupation')
        results = models.User.query.get(current_user.get_id())
        results.username = username
        results.occupation = occupation
        models.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_anonymous
    if 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_anonymous
    if 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'))

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5、源码获取方式

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