大数据：基于python唯品会商品数据可视化分析系统 Flask框架 requests爬虫 Echarts可视化数据清洗大数据技术（源码+文档）✅

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1、项目介绍

技术栈：

Python语言、Flask框架、唯品会网站、requests爬虫、Echarts可视化、数据清洗、HTML

2、项目界面

（1）商品品牌分布占比分析

（2）各大品牌商品原价平均价格分析

（3）各大品牌商品售价平均价格分析

（4）商品平均加工前10

（5）商品词云图分析

（6）首页

（7）注册登录

3、项目说明

该项目是一个针对唯品会网站商品数据的分析系统。通过requests爬虫技术从唯品会获取商品数据，利用Python语言和Flask框架进行数据处理和后端开发，结合Echarts实现数据可视化，并运用HTML构建前端页面。系统能够对商品品牌分布、价格等多维度数据进行分析展示，还具备用户注册登录功能。

功能模块

商品品牌分布占比分析：以图表形式展示不同品牌商品在唯品会的分布占比情况，帮助用户和商家了解各品牌的市场占有率。

各大品牌商品原价平均价格分析：分析并展示各大品牌商品的原价平均价格，为用户购买决策和商家定价策略提供参考依据。

各大品牌商品售价平均价格分析：与原价平均价格分析类似，但关注的是商品的售价平均价格，反映各品牌商品在唯品会的实际销售价格水平。

商品平均加工前10：展示商品平均加工时间排名前10的商品，可能涉及商品的生产、上架等环节的效率分析，为商家优化供应链提供数据支持。

商品词云图分析：生成商品相关的词云图，直观展示商品的热门关键词、用户关注焦点等信息，挖掘市场趋势和用户需求。

首页：作为用户进入系统的入口页面，展示系统的特色功能、重要数据分析结果等，引导用户进行深入探索和使用。

注册登录：提供用户注册和登录功能，方便用户保存浏览记录、收藏商品等，增强用户粘性和系统安全性。

项目特点

数据驱动的市场洞察：通过对唯品会商品数据的多维度分析，为用户和商家提供深入的市场洞察，帮助其做出更明智的决策。

直观的数据可视化：借助Echarts等工具，将复杂的数据以直观的图表形式呈现，降低数据理解难度，提升用户体验。

用户友好的交互设计：采用HTML等技术构建前端页面，确保页面布局合理、操作流畅，提供良好的用户交互体验。

实用的用户管理功能：注册登录功能的加入，使得系统能够为用户提供个性化的服务，如个性化推荐、收藏夹等，提升用户满意度。

4、核心代码

python 复制代码

from sqlalchemy import create_engine
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType
CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.charts import WordCloud
import jieba
from pyecharts import options as opts


# 连接数据库，读取数据
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/vipshop')
sql1 = "select * from data"
df = pd.read_sql_query(sql1, engine)
df.head()


shop_num = df['品牌'].value_counts().to_list()
shop_type = df['品牌'].value_counts().index.to_list()
c = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [
            list(z)
            for z in zip(shop_type, shop_num)
        ],
        center=["40%", "50%"],
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="商品品牌分布占比"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_left="80%", orient="vertical"),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)

c.render("templates/商品品牌分布占比饼图.html")



avg_salary = df.groupby('品牌')['售价'].mean()
ShopType = avg_salary.index.tolist()
ShopNum = [int(a) for a in avg_salary.values.tolist()]
c = (
    Bar()
    .add_xaxis(ShopType)
    .add_yaxis("", ShopNum)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="各大品牌商品售价平均价格"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45))  # 设置X轴标签旋转角度为45度
    )
    .set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
                opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
            ]
        ),
    )
)
c.render("templates/各大品牌商品售价平均价格柱状图.html")



avg_salary = df.groupby('品牌')['原价'].mean().dropna()
ShopType_1 = avg_salary.index.tolist()
ShopNum_1 = [int(a) for a in avg_salary.values.tolist()]
c = (
    Bar()
    .add_xaxis(ShopType_1)
    .add_yaxis("", ShopNum_1)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="各大品牌商品原价平均价格"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=45))  # 设置X轴标签旋转角度为45度
    )
    .set_series_opts(
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[
                opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),
                opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),
            ]
        ),
    )
)

c.render("templates/各大品牌商品原价平均价格柱状图.html")



w = df.groupby('品牌')['售价'].mean()
top_10_indices = w.nlargest(10).index.tolist()
top_10_prices = w[top_10_indices].tolist()
c = (
    Bar()
    .add_xaxis(top_10_indices)
    .add_yaxis("", top_10_prices)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="商品售价平均价格前10品牌")
    )
)
c.render("templates/商品售价平均价格前10品牌柱状图.html")


df1 = df["标题"]
df1 = df1.values.tolist()
dict = {}
for item in df1:
    wordlist = jieba.cut(item)
    for key in wordlist:
        dict[key] = dict.get(key, 0) + 1
words = list(dict.keys())
counts = list(dict.values())
data1 = []
for i in range(len(words)):
    if len(words[i])>=2:
        data1.append((words[i], counts[i],))
    else:
        pass

c = (
    WordCloud()
    .add(
        "",
        data1,
        word_size_range=[20, 100],
        textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_family="cursive"),
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商品词云图"))
    .render("templates/商品词云图.html")
    )

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