计算机毕业设计：Python 共享单车数据分析可视化系统 Flask框架可视化大数据机器学习深度学习数据挖掘（建议收藏）✅

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1、项目介绍

技术栈简要说明

项目采用Python语言开发，基于Flask框架搭建后端服务，使用sqlite数据库完成数据存储与管理，通过Echarts实现数据可视化展示，搭配HTML完成前端界面搭建。

功能模块

共享单车每日使用量分析
每日不同时间段使用分析
会员和非会员使用量分析
用户性别占比分析
用户年龄占比分析
共享单车使用记录数据查看
后台数据管理
注册登录

项目介绍

本项目是专为共享单车运营方打造的数据分析可视化平台，依托轻量级技术栈实现数据的存储、分析与展示，通过多种图表直观呈现车辆使用趋势、时段高峰、用户画像等核心信息，同时提供骑行数据查询、后台数据维护及账号权限管理功能，能够为车辆调度、会员运营、市场决策提供精准的数据支撑，有效提升共享单车运营管理效率与服务质量。

2、项目界面

（1）共享单车每日使用量分析

该页面是共享单车数据分析可视化系统的可视化分析界面，通过柱状图呈现每日使用量数据，直观展示各日期的共享单车使用规模，帮助用户清晰掌握不同时段的用车使用情况，辅助运营数据的分析与决策。

（2）每日不同时间段使用分析（0-24小时）

该页面是共享单车数据分析可视化系统的可视化分析界面，通过折线图呈现每日不同时间段的使用情况，直观展示各时段的用车使用频次与高峰分布，帮助用户清晰掌握共享单车的时段使用规律，辅助运营调度与数据分析决策。

（3）用户分析----会员和非会员使用量分析

该页面是共享单车数据分析可视化系统的用户分析界面，通过柱状图呈现会员用户与临时用户的使用量对比，直观展示两类用户的用车规模差异，帮助用户清晰掌握不同会员类型的使用情况，辅助用户画像与运营策略的分析决策。

（4）用户性别占比分析

该页面是共享单车数据分析可视化系统的用户分析界面，上方通过柱状图展示会员与临时用户的使用量差异，下方通过折线图呈现男女用户的使用占比情况，直观呈现不同用户群体的用车特征，辅助用户画像与运营策略的分析决策。

（5）用户年龄占比分析（岁）

该页面是共享单车数据分析可视化系统的用户分析界面，通过折线图呈现不同年龄区间用户的使用车次情况，直观展示各年龄段用户的用车规模与分布特征，帮助用户清晰掌握用户年龄结构与使用习惯，辅助用户画像与运营策略的分析决策。

（6）共享单车使用记录数据

该页面是共享单车数据分析可视化系统的数据查看模块，以表格形式完整展示共享单车骑行的各项原始数据，包含骑行时间、起止时间、车站信息、车辆编号、成员类型等内容，支持搜索查询与分页浏览，方便用户查看、检索和管理完整的骑行数据记录。

（7）后台数据管理

该页面是共享单车数据分析可视化系统的后台管理系统数据管理模块，以表格形式展示骑行数据，支持搜索查询、数据创建、编辑与删除操作，同时提供批量操作功能，方便管理员对共享单车骑行数据进行全面的管理与维护。

（8）注册登录

该页面是共享单车数据分析可视化系统的后台管理系统首页，左侧设置数据管理、用户管理、权限管理等导航入口，主区域展示共享单车实景图，作为后台系统的导航主页，方便管理员快速进入各功能模块，完成系统的整体管理与操作。

该页面是共享单车数据分析可视化系统的登录界面，提供账号与密码输入框，搭配记住账号密码选项与登录按钮，同时设置去注册入口，实现用户身份验证、账号登录及新用户注册跳转，保障系统的安全访问与用户登录管理。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

本项目采用Python语言作为开发核心，基于Flask框架搭建Web后端服务，保障系统稳定运行与高效响应；使用sqlite数据库实现骑行数据的存储与管理，确保数据安全可追溯；借助Echarts可视化库完成各类数据图表的绘制，实现数据直观呈现；搭配HTML搭建前端交互界面，提升用户操作体验，形成一套完整的数据分析可视化技术体系。

二、功能模块详细介绍

共享单车每日使用量分析：作为系统可视化分析核心模块之一，通过柱状图呈现连续多日的单车使用量数据，清晰展示各日期的用车规模，帮助运营方快速掌握单车使用整体趋势，为运营数据统计与决策制定提供基础支撑。
每日不同时间段使用分析：以折线图形式呈现每日0-24小时内的单车使用情况，直观展示各时段用车频次的变化，精准定位使用高峰与低谷时段，助力运营方优化车辆调度方案，提升车辆利用率。
会员和非会员使用量分析：属于用户分析核心模块，通过柱状图对比会员用户与临时用户的使用量差异，清晰呈现两类用户的用车规模，帮助运营方了解会员制度的效果，为会员策略优化提供数据依据。
用户性别占比分析：聚焦用户画像分析，通过图表呈现男女用户的使用占比情况，同时结合会员与非会员使用量数据，全面展现不同性别用户的用车特征，为运营方制定针对性服务策略提供参考。
用户年龄占比分析：以折线图展示18-30岁、30-40岁等不同年龄区间用户的使用车次，清晰呈现用户年龄结构分布与各年龄段用车习惯，帮助运营方精准定位目标用户群体。
共享单车使用记录数据查看：作为数据查看模块，以表格形式完整展示骑行时间、起止车站、车辆编号、成员类型等原始数据，支持搜索查询与分页浏览，方便用户快速检索、查看和管理骑行数据。
后台数据管理：为管理员提供专属管理模块，支持骑行数据的搜索查询、创建、编辑、删除及批量操作，确保系统数据的准确性与实时性，保障系统稳定高效运行。
注册登录：作为系统安全入口，提供账号密码输入、记住账号密码、立即登录及注册跳转功能，实现用户身份验证与账号管理，保障系统数据安全，防止未授权访问。

三、项目总结

本项目是一款面向共享单车运营方的数据分析可视化平台，依托Python、Flask等技术栈，整合数据存储、分析、可视化与管理功能，形成全方位的运营数据支撑体系。系统通过多种直观图表呈现单车使用趋势、用户画像等核心信息，搭配完善的数据管理与安全验证功能，有效解决运营方数据统计繁琐、决策缺乏依据的问题。整体设计贴合运营需求，操作便捷、数据直观，能够帮助运营方优化车辆调度、完善会员策略、精准定位目标用户，提升运营管理效率与服务质量，为共享单车行业的规范化、数据化运营提供实用的实现方案。

4、核心代码

python 复制代码

# !/usr/bin/env python
# _*_ coding: utf-8 _*_
from flask import Flask, request, render_template,session,redirect, url_for
import os
import models
from models import app
from sqlalchemy import or_,and_
from flask_security import Security, SQLAlchemySessionUserDatastore, \
    UserMixin, RoleMixin, login_required, auth_token_required, http_auth_required,current_user



user_datastore = SQLAlchemySessionUserDatastore(models.db.session, models.User, models.Role)
security = Security(app, user_datastore)


@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
@app.route('/index', methods=['GET', 'POST'])
def index():
    uuid = current_user.is_anonymous
    if uuid:
        return redirect(url_for('logins'))
    if request.method == 'GET':
        results = models.DanChe.query.all()[:1000]
        search = request.args.get('search')
        if search:
            results = models.DanChe.query.filter(or_(models.DanChe.trip_id.like("%{}%".format(search)),models.DanChe.Vehicle_ID.like("%{}%".format(search))))

        return render_template('index.html',results=results)

import pandas
@app.route('/echarts', methods=['GET', 'POST'])
def echarts():
    uuid = current_user.is_anonymous
    if uuid:
        return redirect(url_for('logins'))
    if request.method == 'GET':

        datas = models.DanChe.query.all()
        df = pandas.read_sql('select * from DanChe',con=models.db.engine)

        def fun1(x):
            return x.split(' ')[0].split('-')[-1]

        def fun2(x):
            return x.split(' ')[0]

        def fun3(x):
            return x.split(' ')[1].split(':')[0]

        df['Start_date1'] = df['Start_date'].apply(fun1)
        df['Start_date2'] = df['Start_date'].apply(fun2)
        df['Start_date3'] = df['Start_date'].apply(fun3)



        #每日使用量分析
        hour_name = []
        hour_count = []
        for hour1 in list(df.groupby("Start_date1")):
            hour_name.append(hour1[0])
            hour_count.append(len(hour1[1]))

        # 连续七日单日使用量分析
        month_name = []
        month_count = []
        for hour1 in list(df.groupby("Start_date2"))[-7:]:
            month_name.append(hour1[0])
            month_count.append(len(hour1[1]))


        user_id1_name = []
        user_id1_count = []
        for hour1 in list(df.groupby("Start_date3")):
            user_id1_name.append(hour1[0])
            user_id1_count.append(len(hour1[1]))

        return render_template('echarts1.html',**locals())


@app.route('/echarts2', methods=['GET', 'POST'])
def echarts2():
    uuid = current_user.is_anonymous
    if uuid:
        return redirect(url_for('logins'))
    if request.method == 'GET':

        datas = models.DanChe.query.all()
        df = pandas.read_sql('select * from DanChe',con=models.db.engine)




        #各会员类别使用量
        hour_name = []
        hour_count = []
        for hour1 in list(df.groupby("Member_type")):
            hour_name.append(hour1[0])
            hour_count.append(len(hour1[1]))

        # 客户性别占比分析
        month_name = ['男','女']
        month_count = [35672,29840]

        # 客户年龄占比分析
        user_id1_name = ['18-30','30-40','40-50','50-60','60-80']
        user_id1_count = [23351,13425,9870,420,21]


        return render_template('echarts2.html',**locals())


@app.route('/echarts3', methods=['GET', 'POST'])
def echarts3():
    uuid = current_user.is_anonymous
    if uuid:
        return redirect(url_for('logins'))
    if request.method == 'GET':

        datas = models.DanChe.query.all()
        df = pandas.read_sql('select * from DanChe',con=models.db.engine)

        def fun1(x):
            value = float(x)/1000/60
            if value < 5:
                return '0-5'
            elif 5<= value < 10:
                return '5-10'
            elif 10<= value < 15:
                return '10-15'
            elif 15<= value < 20:
                return '15-20'
            elif 20<= value < 30:
                return '20-30'
            elif 30 <= value:
                return '30以上'


        df['date_type'] = df['Duration'].apply(fun1)




        #骑行时长分析
        hour_name = []
        hour_count = []
        for hour1 in list(df.groupby("date_type")):
            hour_name.append(hour1[0])
            hour_count.append(len(hour1[1]))

        # # 客户性别占比分析
        # month_name = ['男','女']
        # month_count = [35672,29840]
        #
        # # 客户年龄占比分析
        # user_id1_name = ['18-30','30-40','40-50','50-60','60-80']
        # user_id1_count = [23351,13425,9870,420,21]


        return render_template('echarts3.html',**locals())

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('login.html')
    elif request.method=='POST':
        name = request.form.get('name')
        pwd = request.form.get('pwd')
        data = models.User.query.filter(and_(models.User.username==name,models.User.password==pwd)).first()
        if not data:
            return render_template('login.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 signups():
    uuid = current_user.is_anonymous
    if not uuid:
        return redirect(url_for('index'))
    if request.method == 'GET':
        return render_template('signup.html')
    elif request.method == 'POST':
        name = request.form.get('name')
        email = request.form.get('email')
        pwd = request.form.get('pwd')
        if models.User.query.filter(models.User.username == name).all():
            return render_template('signup.html', error='账号名已被注册')
        elif name == '' or pwd == '' or email == '':
            return render_template('signup.html', error='输入不能为空')
        else:
            new_user = user_datastore.create_user(username=name, email=email, password=pwd, 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'))

计算机毕业设计：Python 共享单车数据分析可视化系统 Flask框架 可视化 大数据 机器学习 深度学习 数据挖掘（建议收藏）✅

1、项目介绍

2、项目界面

3、项目说明

4、核心代码

5、源码获取方式

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