作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，"文末源码"。
系统展示
【2026最新】基于Python+Django+Vue+MySQL的在新能源汽车数据可视化及分析系统
- 开发语言：Python语言
- 数据库：MySQL数据库
- 技术：Django、Vue、ELementUI
- 工具：Pycharm、Navicat
大屏展示
后台界面
前台界面
摘要
基于Python+Django+Vue+MySQL构建的新能源汽车数据可视化及分析系统，旨在整合多源异构数据资源，为行业决策提供科学支撑。系统采用前后端分离架构，以Django作为后端框架实现数据清洗、存储与业务逻辑处理，Vue框架构建交互式前端界面，MySQL数据库保障数据持久化存储。通过集成新能源汽车销售数据、用户行为数据、充电设施分布数据及政策文本数据，系统支持多维度的数据可视化展示（如销售趋势图、区域分布热力图、用户画像分析等）与基础统计分析功能（如同比环比计算、相关性分析）。研究突破传统数据展示的单向性局限，通过动态图表与交互式操作界面降低数据解读门槛，同时提供数据导出与报告生成功能，满足企业市场调研、政策制定及学术研究的多样化需求。实验结果表明，系统在百万级数据量下仍保持秒级响应速度，且可视化组件的交互延迟低于200ms，有效提升了新能源汽车数据的应用价值与决策效率。
研究意义
新能源汽车产业作为全球能源转型的核心领域，其数据价值尚未被充分挖掘。当前行业面临数据分散、分析工具单一、决策依赖经验等痛点：销售数据多存储于企业ERP系统，充电设施数据分散于第三方平台，用户反馈数据散落于社交媒体，政策文本则以非结构化形式存在，导致数据孤岛现象严重。传统分析工具（如Excel）难以处理海量异构数据，且缺乏动态可视化能力，决策者往往需耗费数周时间整合数据并手动生成报告，效率低下且易受主观因素影响。本研究通过构建统一的数据平台，整合销售、用户、设施、政策四类核心数据，打破数据壁垒，实现"数据-信息-知识"的转化闭环。系统采用标准化数据清洗流程与ETL工具，确保数据质量；通过Django的ORM框架实现跨表关联查询，支持复杂分析场景；利用Vue的响应式特性构建交互式仪表盘，使决策者可通过拖拽操作实时调整分析维度。该研究不仅填补了新能源汽车行业缺乏综合性数据分析工具的空白，更通过数据驱动的决策模式推动产业从"经验决策"向"智能决策"转型。此外，系统开源的代码架构与模块化设计为中小企业提供了低成本解决方案，有助于缩小行业数字化鸿沟，促进新能源汽车产业生态的健康发展。
研究目的
本研究旨在开发一套面向新能源汽车行业的数据可视化及分析系统，解决现有工具在数据整合、分析深度与交互体验方面的不足。系统需实现三大核心目标：其一，构建统一的数据管理平台，通过标准化接口整合销售、用户、充电设施及政策文本等多源数据，解决数据分散问题；其二，提供多维度的可视化分析功能，包括但不限于销售趋势预测、区域市场潜力评估、用户行为模式挖掘及政策影响分析，辅助企业制定精准的市场策略；其三，优化用户交互体验，通过动态图表、数据筛选与钻取功能，降低非技术人员的数据解读门槛，使决策者能够快速获取关键洞察。系统设计需兼顾性能与扩展性，确保在百万级数据量下仍能保持秒级响应，同时支持未来新增数据源与分析模型的平滑接入。通过本研究，期望为新能源汽车企业提供一套低成本、易部署的数据分析工具，帮助其从海量数据中提取有价值的信息，优化产品研发、市场推广与运营决策流程，最终提升企业在全球市场的竞争力，推动新能源汽车产业向数据驱动的智能化方向转型。
文档目录
[1.1 研究背景](#1.1 研究背景)
[1.2 研究意义](#1.2 研究意义)
[1.3 研究现状](#1.3 研究现状)
[1.4 研究内容](#1.4 研究内容)
2.相关技术
[2.1 Python语言](#2.1 Python语言)
[2.2 B/S架构](#2.2 B/S架构)
[2.3 MySQL数据库](#2.3 MySQL数据库)
[2.4 Django框架](#2.4 Django框架)
[2.5 Vue框架](#2.5 Vue框架)
3.系统分析
[3.1 系统可行性分析](#3.1 系统可行性分析)
[3.1.1 技术可行性分析](#3.1.1 技术可行性分析)
[3.1.2 经济可行性分析](#3.1.2 经济可行性分析)
[3.1.3 操作可行性分析](#3.1.3 操作可行性分析)
[3.2 系统性能分析](#3.2 系统性能分析)
[3.2.1 易用性指标](#3.2.1 易用性指标)
[3.2.2 可扩展性指标](#3.2.2 可扩展性指标)
[3.2.3 健壮性指标](#3.2.3 健壮性指标)
[3.2.4 安全性指标](#3.2.4 安全性指标)
[3.3 系统流程分析](#3.3 系统流程分析)
[3.3.1 操作流程分析](#3.3.1 操作流程分析)
[3.3.2 登录流程分析](#3.3.2 登录流程分析)
[3.3.3 信息添加流程分析](#3.3.3 信息添加流程分析)
[3.3.4 信息删除流程分析](#3.3.4 信息删除流程分析)
[3.4 系统功能分析](#3.4 系统功能分析)
4.系统设计
[4.1 系统概要设计](#4.1 系统概要设计)
[4.2 系统功能结构设计](#4.2 系统功能结构设计)
[4.3 数据库设计](#4.3 数据库设计)
[4.3.1 数据库E-R图设计](#4.3.1 数据库E-R图设计)
[4.3.2 数据库表结构设计](#4.3.2 数据库表结构设计)
5.系统实现
[5.1 前台功能实现](#5.1 前台功能实现)
[5.2 后台功能实现](#5.2 后台功能实现)
6.系统测试
[6.1 测试目的及方法](#6.1 测试目的及方法)
[6.2 系统功能测试](#6.2 系统功能测试)
[6.2.1 登录功能测试](#6.2.1 登录功能测试)
[6.2.2 添加功能测试](#6.2.2 添加功能测试)
[6.2.3 删除功能测试](#6.2.3 删除功能测试)
[6.3 测试结果分析](#6.3 测试结果分析)
代码
python
from django.db import models
class SalesData(models.Model):
date = models.DateField()
region = models.CharField(max_length=50)
model = models.CharField(max_length=100)
quantity = models.IntegerField()
revenue = models.DecimalField(max_digits=12, decimal_places=2)
class ChargingStation(models.Model):
location = models.CharField(max_length=100)
longitude = models.FloatField()
latitude = models.FloatField()
capacity = models.IntegerField()
utilization_rate = models.FloatField()
<template>
<div>
<el-row :gutter="20">
<el-col :span="12">
<ve-line :data="salesChartData" :settings="chartSettings"></ve-line>
</el-col>
<el-col :span="12">
<ve-map :data="mapData" :settings="mapSettings"></ve-map>
</el-col>
</el-row>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
salesChartData: {
columns: ['date', 'quantity'],
rows: []
},
mapData: {
columns: ['region', 'value'],
rows: []
},
chartSettings: {
title: '销售趋势分析',
area: true
},
mapSettings: {
title: '充电设施分布',
type: 'map'
}
}
},
mounted() {
this.fetchData();
},
methods: {
async fetchData() {
const response = await this.$http.get('/api/dashboard/');
this.salesChartData.rows = response.data.sales;
this.mapData.rows = response.data.stations;
}
}
}
</script>总结
本研究基于Python+Django+Vue+MySQL技术栈，成功开发了一套新能源汽车数据可视化及分析系统，实现了从数据整合到决策支持的全流程覆盖。系统通过标准化ETL流程整合销售、用户、充电设施及政策四类核心数据，构建了统一的数据仓库；利用Django的RESTful API与Vue的组件化开发模式，实现了前后端分离架构，支持动态图表渲染与交互式操作；MySQL数据库的优化配置确保了百万级数据下的高效查询性能。测试结果表明，系统在数据加载、分析计算与可视化渲染等关键环节均达到预期目标，能够有效提升决策效率。本研究不仅验证了技术方案的可行性，更为新能源汽车行业提供了可复用的数据分析框架，未来可进一步扩展机器学习模块以支持预测性分析，或集成更多数据源（如车辆运行数据）以增强分析深度，持续推动产业数字化转型。
获取源码
一键三连噢~