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1、项目介绍
技术栈：Python语言、Flask框架、ECharts可视化库、MySQL数据库、机器学习算法
功能模块：
· 数据概况展示模块
· 多维度可视化分析模块
· 销量预测模块
· 生产计划辅助模块
· 系统管控模块
项目介绍：本项目为汽车销量可视化分析与预测系统，基于Python语言与Flask框架搭建后端服务，集成机器学习算法构建销量预测模型。前端采用ECharts实现多样化图表展示，包括折线图、矩阵树状图、雷达图、太阳图、直方图等，支持按品牌、车型、地区、时间等维度进行数据分析。系统提供数据概况概览、多维度可视化分析、销量预测结果展示、生产计划辅助及后台数据管理等功能，兼容Excel、CSV等数据格式的上传与导入。用户通过注册登录验证后，可访问数据中心、品牌销量分析及销量预测等模块，获取直观的销量趋势与预测数据支撑。
2、项目界面
（1）首页--数据概况
这是汽车分析系统的数据中心页面，页面顶部展示当月销量、年总销量等核心数据概览，通过词云图呈现热门汽车品牌热度，太阳图展示不同国家及品牌的销量分布，折线图直观呈现汽车销量的时间走势，左侧设有品牌销量、销量预测等功能导航入口。
（2）折线图、矩阵树状图
这是汽车分析系统的数据中心页面，页面通过折线图直观呈现汽车销量随日期变化的走势，支持标记点和数值的显示与隐藏，通过矩阵树状图分层展示不同国家、品牌的销量分布情况，左侧设有品牌销量、销量预测等功能导航入口。
（3）汽车销量数据分析可视化
这是汽车分析系统的东风日产品牌销量页面，页面通过雷达图展示该品牌各月份销量走势，通过圆环图呈现旗下各车型销量占比，通过折线图展示品牌年度销量变化趋势，左侧设有数据中心、销量预测等功能导航入口。
（4）销量预测
这是汽车分析系统的销量预测页面，页面通过直方图展示汽车销量的预测走势，通过表格呈现详细的预测数据，包含日期、预测销量、品牌、车型等信息，通过太阳图分层展示不同国家、品牌、车型的预测销量分布，左侧设有数据中心、品牌销量等功能导航入口。
（5）销量预测2
这是汽车分析系统的销量预测页面，页面通过表格展示详细的汽车销量预测数据，包含日期、预测销量、品牌、车型等信息，通过太阳图分层呈现不同国家、品牌、车型的预测销量分布，通过矩阵图直观展示各品牌预测销量的规模对比，左侧设有数据中心、品牌销量等功能导航入口。
（6）生产计划
这是汽车分析系统的生产计划页面，页面以表格形式展示汽车生产相关数据，包含日期、生产量、品牌、车型、国别等信息，支持分页浏览与搜索查询，左侧设有数据中心、品牌销量、销量预测等功能导航入口，用于管理和查看汽车生产计划安排。
（7）后台数据管理
这是汽车分析系统的后台管理页面，页面以表格形式展示汽车销量预测相关数据，包含日期、品牌、车型、国别、数值等信息，支持数据的新增、编辑、删除操作，提供搜索、分页与批量操作功能，用于维护系统内的预测数据，保障前端分析功能的数据支撑。
（8）注册登录
这是汽车分析系统的登录页面，页面设有账号和密码输入框，提供登录功能，同时设有注册入口，用户可通过输入正确的账号密码完成系统登录，以此进入数据中心、品牌销量等各功能模块进行操作。
3、项目说明
一、技术栈简要说明
本项目后端采用Python语言与Flask轻量级框架，负责路由控制、数据处理及接口服务。数据存储使用MySQL数据库，支撑销量、品牌、车型等核心数据的持久化与管理。前端可视化基于ECharts图表库，实现折线图、矩阵树状图、雷达图、太阳图、直方图、词云图等多种交互式图表。系统集成机器学习算法构建销量预测模型，对历史销量数据进行训练与预测。同时兼容Excel、CSV等格式的数据上传与导入，形成从数据管理、可视化分析到智能预测的完整技术链路。
二、每个功能模块详细介绍
· 数据概况展示模块
该模块为系统首页的数据中心页面，顶部展示当月销量、年总销量等核心指标概览。页面集成词云图呈现热门汽车品牌热度分布，通过太阳图分层展示不同国家及品牌的销量占比，结合折线图呈现汽车销量随时间的变化走势。左侧设有品牌销量、销量预测等功能导航入口，为用户提供全局数据感知入口。
· 多维度可视化分析模块
该模块支持按品牌、车型、地区、时间等自定义维度进行销量数据分析。具体实现形式包括：折线图展示销量随日期的变化趋势，支持标记点与数值的显示隐藏；矩阵树状图分层展示不同国家、品牌的销量规模；雷达图呈现特定品牌各月份销量走势；圆环图展示品牌旗下各车型的销量占比。多种图表形式相互补充，清晰呈现数据分布、趋势及比例关系。
· 销量预测模块
该模块集成机器学习算法构建预测模型，为已登录用户提供专属预测分析功能。页面通过直方图展示汽车销量的预测走势，以表格形式详细列出日期、预测销量、品牌、车型等预测数据，并与实际销量进行对比，便于用户评估预测可靠性。太阳图分层展示不同国家、品牌、车型的预测销量分布，矩阵树状图直观对比各品牌预测销量的规模层级，多维度呈现预测结果。
· 生产计划辅助模块
该模块以表格形式展示汽车生产相关数据，包含日期、生产量、品牌、车型、国别等信息。支持分页浏览与搜索查询功能，左侧设有数据中心、品牌销量、销量预测等导航入口。该模块依托销量分析与预测数据，为生产计划制定提供数据支撑，帮助企业合理规划产能以匹配市场需求。
· 系统管控模块
该模块包含注册登录与后台数据管理两大子功能。登录页面设有账号密码输入框及注册入口，用户通过身份验证后方可访问数据中心、销量预测等功能模块，保障数据安全与用户隐私。后台管理页面以表格形式展示销量预测相关数据，支持数据的新增、编辑、删除操作，提供搜索、分页与批量操作功能，同时兼容Excel、CSV等格式的数据上传、导入与清洗维护，保障前端分析功能的数据支撑。
三、项目总结
本项目构建了一套完整的汽车销量可视化分析与预测系统，覆盖数据概况展示、多维度可视化分析、销量预测、生产计划辅助及系统管控五大核心模块。后端基于Python与Flask框架，前端采用ECharts实现折线图、矩阵树状图、雷达图、太阳图、直方图、词云图等多样化图表展示，集成机器学习算法完成销量预测建模。系统支持按品牌、车型、地区、时间等维度自定义分析，兼容Excel、CSV等数据格式的上传导入，并配备注册登录验证与后台数据管理功能。整体实现了从数据管理、可视化分析到智能预测的业务闭环，为汽车行业市场分析与生产决策提供了全面的数据化工具。
4、核心代码
python
# 首页路由，展示预测列表
@app.route('/form',methods=['GET'])
def form():
# 使用cursor对象执行SQL语句
cursor.execute("SELECT * FROM forecast")
# 获取数据
data = cursor.fetchall()
#data=tuple(data_back)
print(len(data))
page = int(request.args.get('page', 1)) # 获取页码，默认为第一页
items_per_page = 25 # 每页显示的条目数量
start_index = (page - 1) * items_per_page
end_index = start_index + items_per_page
paginated_data = data[start_index:end_index]
total_pages = (len(data) + items_per_page - 1) // items_per_page # 计算总页数
# data=tuple(data_back)
enumerated_data = list(enumerate(paginated_data, start=1))
i=0
# content={}
# for item in data:
# content[i] = textwrap.shorten(item[3].replace('#', '').replace('\n', ' '), width=100, placeholder='...')
# #item[3]=content[i]
# i=i+1
for item in data:
print(item[3])
# 将数据传递给模板进行渲染
#return "1"
username=session.get('username')
uid=session.get('uid')
if username is None:
return render_template('login.html')
return render_template('form.html', total_pages=total_pages, current_page=page, data=enumerated_data, i=i,username=username,uid=uid)
@app.route('/others/<int:uid>')
def goothers(uid):
if session['uid']==uid :
return redirect('/information')
else :
cursor.execute('SELECT uid, title, content, hit, likes,count,time,blogid FROM blog WHERE uid = '+str(uid))
data = cursor.fetchall()
print(data)
cursor.execute('SELECT username FROM user WHERE uid = '+str(uid))
user = cursor.fetchone()
username=user[0]
uid=uid
#return "1"
return render_template('other_index.html', data=data, username=username,uid=uid)
@app.route('/upgrade_back',methods=['POST'])
def upgrade_back():
return redirect('/upgrade')
@app.route('/upgrade')
def upgrade():
#flag=-1
uid=session['uid']
username = request.form.get("username")
#passwd = request.form.get("passwd")
#cursor.execute("select passwd from user where username=\""
#+str(username)+"\"")
#data = cursor.fetchone()
#if passwd == data[0]:
#flag=1
#new_passwd = request.form.get("new_passwd")
cursor.execute("update user set username=\""
+str(username)+"\" where uid= " +str(uid))
db.commit()
session['username']=username
return redirect('/information')
# 销量数据
@app.route('/button',methods=['GET'])
def button():
# 雷达图
# 时间、车型、车型总销量、销量占比
cursor.execute(
"SELECT date,typename,SUM(salenum) AS monthly_sales,SUM(salenum) / (SELECT SUM(salenum) FROM carsale WHERE brandname = '东风日产') AS sales_percentage FROM carsale WHERE brandname = '东风日产' AND YEAR(date)=2023 GROUP BY date, typename ")
data = cursor.fetchall()
print(data)
# 时间、品牌总销量
cursor.execute("SELECT date, SUM(salenum) FROM carsale WHERE brandname = '东风日产' AND YEAR(date)=2023 GROUP BY brandname, date ")
data1 = cursor.fetchall()
print(data1)
months = ['1月','2月','3月','4月','5月','6月','7月','8月','9月','10月','11月','12月']
sales = []
for item in data1:
# months.append(str(item[0]))
sales.append(int(item[1]))
print(months)
print(sales)
# 创建雷达图
fig = go.Figure()
# 添加雷达图的数据
fig.add_trace(go.Scatterpolar(
r=sales + [sales[0]], # 将最后一个数据点复制一份，确保闭合
theta=months + [months[0]], # 将最后一个类别复制一份，确保闭合
mode='lines+markers',
fill='toself', # 使用 'toself' 参数填充区域
name='Sale',
line=dict(color='#FF4517'), # 更改连接线的颜色为红色
hovertemplate='销量: %{r} 月份: %{theta}',
))
# 更改坐标轴标签
fig.update_layout(
polar=dict(radialaxis=dict(title=''), angularaxis=dict(categoryorder='array', categoryarray=months)))
# 更改背景颜色
fig.update_layout(polar=dict(bgcolor='#F0FBA9'))
# 改变背景色
fig.update_layout(
paper_bgcolor='#f3f6f9' # 绘图纸背景色
)
# 将图表的 HTML 表示嵌入到模板中
graph_html = fig.to_html(full_html=False)
# 折线图
x_data = []
y_data = []
for item in data1:
x_data.append(item[0])
y_data.append(int(item[1]))
# 示例数据
# 创建折线图
fig1 = make_subplots()
# 添加折线
scatter1 = go.Scatter(x=x_data, y=y_data, mode='lines', line=dict(color='#F78D73'), name='折线图',
text=[str(i) for i in y_data], textposition='top right', hoverinfo='x+y')
fig1.add_trace(scatter1)
# 添加标题和轴标签
fig1.update_layout( xaxis_title='日期', yaxis_title='销量', xaxis_dtick='M1',
xaxis_tickangle=-45)
# 设置悬停模式
fig1.update_layout(hovermode='x')
# 添加滑动条
fig1.update_layout(
xaxis=dict(
rangeslider=dict(
visible=True
),
type='date' # 如果 x 轴是日期类型，需要设置 type='date'
)
)
# 添加按钮
fig1.update_layout(
updatemenus=[
dict(
type='buttons',
showactive=False,
buttons=[
dict(label='显示标记点和数值',
method='update',
args=[{'mode': 'lines+markers+text'}]),
dict(label='隐藏标记点和数值',
method='update',
args=[{'mode': 'lines'}])
]
)
]
)
# 改变背景色
fig1.update_layout(
plot_bgcolor='lightyellow', # 绘图区域背景色
paper_bgcolor='lightyellow' # 绘图纸背景色
)
# 将图表的 HTML 表示嵌入到模板中
graph_html1 = fig1.to_html(full_html=False)
# 环形图
labels = []
values = []
for item in data:
labels.append(item[1])
values.append(float(item[3]))
# labels = ['Category A', 'Category B', 'Category C', 'Category D']
# values = [10, 15, 7, 20]
# 创建环形图
fig2 = make_subplots(1, 1, specs=[[{'type': 'pie'}]])
# 添加环形图
trace_pie = go.Pie(labels=labels, values=values, hole=0.6, hoverinfo='label+percent+value+percent+name',
textposition='outside')
fig2.add_trace(trace_pie)
# 设置布局
fig2.update_layout(
plot_bgcolor='white', # 绘图区域背景色
paper_bgcolor='#f3f6f9') # 绘图纸背景色
# 将图表的 HTML 表示嵌入到模板中
graph_html2 = fig2.to_html(full_html=False)
# 假设 brand_name 是你想要查询的车品牌
brand_name = '东风日产'
# 使用cursor对象执行SQL语句
cursor.execute("SELECT DISTINCT YEAR(date) FROM carsale WHERE brandname = %s", (brand_name,))
# 获取不同年份
distinct_years = cursor.fetchall()
# 打印结果
for year in distinct_years:
print(year[0])
username=session.get('username')
uid=session.get('uid')
# 渲染包含 Sunburst 图的页面
return render_template('button1.html',year=distinct_years, username=username,uid=uid, graph_html=graph_html, graph_html1=graph_html1, graph_html2=graph_html2)5、项目列表
6、源码获取方式
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