计算机毕业设计：Python电商数据可视化分析与销量预测系统 Flask Selenium 机器学习 商品数据采集分析可视化系统 hadoop Agent 算法优化（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈
Python语言、Flask框架、Selenium爬虫、多元线性回归机器学习模型、LayUI框架、Bootstrap、Echarts图表库、MySQL数据库、Pandas数据处理库

功能模块
· 商品数据可视化大屏
· 商品数据后台管理
· 定时爬虫数据采集
· 机器学习销量预测
· 用户注册登录
· 用户管理（管理员）
· 后台管理导航

项目介绍
本系统是一套为应对电商领域数据更新缓慢及销量预测难题而研发的一体化数据分析与可视化平台。后端采用Flask框架，通过Selenium技术实现对淘宝商品数据的自动化定时采集，并利用Pandas工具对原始数据进行清洗与规范化处理后存入MySQL数据库。前端融合LayUI与Bootstrap框架，借助Echarts图表库构建可视化大屏，直观展示商品销量与价格分布等核心指标的变化趋势。系统内置基于多元线性回归的机器学习模型，利用历史销量及特征数据进行训练，能够对未来销量进行科学预测。该平台集可视化展示、数据管理、爬虫调度、销量预测与用户权限控制于一体，可为电商企业提供实时的数据洞察与智能决策支持。

2、项目界面

1. 定时爬虫数据采集（爬虫任务配置、启动与采集进度监控界面）
   该商品数据采集分析平台后台的启动爬虫页面，支持输入关键词和页码并点击启动爬虫按钮执行数据抓取任务，提供日志内容筛选搜索功能，以分页表格形式展示爬虫执行的日志内容、时间并配备操作按钮，还会反馈爬虫运行成功的状态提示。

商品数据后台管理（商品基础信息查询、编辑与维护界面）
该商品数据采集分析平台后台的商品数据页面，提供商品标题、商品类别、店铺名称的筛选搜索功能，以分页表格形式展示商品的标题、类别、价格、店铺、销量、月份等信息，并支持对单条商品数据进行编辑和删除操作。

商品数据可视化大屏（全平台商品销量、价格、品类分布等核心数据总览）
该商品数据采集分析平台首页通过条形图呈现商品与店铺销量排行，用柱状图统计分类产品数据，借助折线图展示总销量走势，还以饼图分别呈现商品销量分布和商品价格分布，同时展示平台核心数据概况。

用户管理（管理员对系统用户账号的新增、编辑、启用/停用等维护界面）
该商品数据采集分析平台后台的用户管理页面，提供用户昵称、用户账号、用户电话、用户邮箱、用户单位的筛选搜索功能，支持新增用户操作，以表格形式展示用户的昵称、账号、密码、单位、电话、邮箱、类型等信息，并支持对单条用户数据进行编辑和删除操作。

注册登录界面（用户身份认证入口，支持新用户注册与老用户登录）
该商品数据采集分析平台的登录页面，提供用户名和密码输入框，支持自动登录选项，设有登录按钮和注册账号入口，可进行账号登录与新账号注册操作。

后台管理页面（系统核心功能入口，含数据管理、用户管理等模块导航）
该商品数据采集分析平台后台的销量预测页面，支持选择商品类别并输入价格区间，点击预测销量按钮后，通过多元线性回归模型进行销量预测，展示预测结果并反馈预测成功的状态提示。

机器学习预测算法（多元线性回归模型输出的商品销量预测结果与趋势图）
该商品数据采集分析平台后台的销量预测页面，支持选择商品类别并输入价格区间，点击预测销量按钮后，通过多元线性回归模型进行销量预测，展示预测结果并反馈预测成功的状态提示。

8.功能模块
该电商数据分析可视化系统分为可视化分析平台和后台管理两大模块，可视化分析平台涵盖商品与店铺销量排行、商品数据统计分析等多类数据可视化功能，后台管理包含主页、用户管理、公告管理等多项系统管理与数据处理功能。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
本系统采用Python作为核心开发语言，后端基于轻量级Web框架Flask构建，实现业务逻辑处理与API接口服务。数据采集层使用Selenium自动化测试框架模拟浏览器操作，实现淘宝商品数据的定时抓取。数据处理环节应用Pandas工具库对原始数据进行清洗、转换与规范化操作，处理后的数据存储于MySQL关系型数据库。前端界面融合LayUI与Bootstrap前端框架，确保页面布局美观与交互体验流畅，数据可视化部分借助Echarts图表库生成各类统计图表。机器学习模块采用多元线性回归算法，基于历史销量数据训练预测模型，实现对商品未来销量的科学预估。

二、功能模块详细介绍
· 商品数据可视化大屏
系统首页以可视化大屏形式呈现全平台商品核心数据概览。界面顶部展示商品总数、店铺总数、总销量等关键指标，中部采用条形图呈现商品销量排行与店铺销量排行，柱状图用于统计不同商品类别的数据分布，折线图动态展示平台总销量的时间变化趋势。页面左侧配置饼图分别展示商品销量占比分布和商品价格区间分布，通过多图表联动让用户直观掌握平台商品的整体运营状况与销售格局。

· 商品数据后台管理
后台商品数据管理页面提供完整的商品信息维护功能。页面顶部设置商品标题、商品类别、店铺名称等多维度筛选条件，支持组合查询快速定位目标数据。下方以分页表格形式展示商品详细信息，包括商品标题、所属类别、销售价格、店铺名称、月销量、上架月份等字段。表格每行末尾配备编辑与删除操作按钮，管理员可对异常数据进行修改或移除，确保数据库中的商品信息始终保持准确与最新状态。

· 定时爬虫数据采集
爬虫调度模块支持用户自定义数据采集任务。用户在启动爬虫页面输入需要采集的关键词和页码数量，点击启动爬虫按钮后系统自动调用Selenium脚本模拟浏览器访问淘宝平台，抓取商品标题、价格、销量、店铺名称等原始信息。页面下方以分页表格形式展示爬虫执行日志，包含日志内容、记录时间及操作按钮，同时提供日志内容筛选搜索功能。爬虫任务执行过程中实时反馈运行状态，任务成功后弹出提示信息，方便用户监控采集进度与排查异常。

· 机器学习销量预测
销量预测模块基于多元线性回归模型构建智能预测功能。用户在预测页面选择目标商品类别，输入计划销售的价格区间，点击预测销量按钮后，系统调用已训练好的机器学习模型进行计算。模型综合考虑历史销量数据、商品类别特征、价格区间等因素，输出未来一段时间的销量预测值。页面清晰展示预测结果并反馈预测成功的状态提示，为电商企业的库存备货与营销策略制定提供数据支撑。

· 用户注册登录
系统提供完整的用户身份认证入口。登录页面包含用户名与密码输入框，支持自动登录选项，已注册用户可通过登录按钮进入系统。页面下方设有注册账号入口，新用户点击后可填写基本信息完成账号注册。该模块保障系统数据的安全访问，确保只有通过身份验证的用户才能查看平台数据与使用相关功能。

· 用户管理
管理员专属的用户管理页面提供系统用户的全生命周期维护功能。页面顶部支持按用户昵称、用户账号、用户电话、用户邮箱、用户单位等字段进行筛选搜索，并配备新增用户按钮。下方表格展示用户的昵称、账号、密码、所属单位、联系电话、电子邮箱、用户类型等详细信息。管理员可对每条用户记录执行编辑和删除操作，实现账号信息的动态管理与权限控制。

· 后台管理导航
系统后台设置清晰的功能导航入口，将数据管理、用户管理、爬虫调度、销量预测等核心模块集中展示。导航界面采用卡片式布局呈现各功能入口，方便管理员快速切换至目标页面，提升后台操作效率与用户体验。

三、项目总结
本系统构建了一套集数据采集、处理、分析与可视化于一体的电商数据分析平台。通过Selenium自动化爬虫解决了电商数据更新滞后的痛点，利用多元线性回归模型实现了销量预测的智能化，借助可视化大屏让数据洞察更加直观高效。系统融合前后端主流技术栈，涵盖数据管理、用户权限、爬虫调度等完整功能模块，为电商企业提供从数据获取到决策支持的全流程解决方案，助力企业及时掌握市场动态、优化运营策略、提升经营效益。

4、核心代码

from flask import Flask as _Flask, flash from flask import request, session from flask import render_template from flask.json import JSONEncoder as _JSONEncoder, jsonify import decimal import service.users_data as user_service import service.notice_data as notice_data import service.slog_data as slog_data import service.goods_data as goods_data import service.category_data as category_data import service.view_data as view_data import service.version_data as version_data import machine_learning.goods_predict as gp from spider import shopping_spider from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor classJSONEncoder(_JSONEncoder):defdefault(self, o):ifisinstance(o, decimal.Decimal):returnfloat(o)super(_JSONEncoder, self).default(o)classFlask(_Flask): json_encoder = JSONEncoder import os app = Flask(__name__) app.config['SESSION_TYPE']='filesystem' app.config['SECRET_KEY']= os.urandom(24)# -------------前台可视化大数据分析相关服务接口start-----------------# 系统默认路径前台跳转@app.route('/')defmain_page():return render_template("main.html")# -------------前台可视化大数据分析相关服务接口end-----------------# -------------后台管理模块相关服务接口start-----------------# 登录@app.route('/login', methods=['POST'])deflogin():if request.method =='POST': account = request.form.get('account') password = request.form.get('password')ifnotall([account, password]): flash('参数不完整')return"300" res = user_service.get_user(account, password)if res and res[0][0]>0: session['is_login']=True session['role']= res[0][1]return"200"else:return"300"# 新增系统版本数据@app.route('/version/add', methods=["POST"])defsys_version_add(): get_data = request.form.to_dict() name = get_data.get('name') version = get_data.get('version')return version_data.add_sys_version(name, version)# 修改系统版本数据@app.route('/version/edit', methods=["PUT"])defversion_edit(): get_data = request.form.to_dict()id= get_data.get('id') name = get_data.get('name') version = get_data.get('version') version_data.edit_sys_version(id, name, version)return'200'# 删除系统版本数据@app.route('/version/delete', methods=["DELETE"])defversion_delete(): get_data = request.form.to_dict()id= get_data.get('id') version_data.del_sys_version(id)return'200'# -----------------系统版本管理模块END-----------------# -----------------类别管理模块START-----------------# 公告管理页面@app.route('/html/category')defcategory_manager():return render_template('html/category.html')# 获取公告数据分页@app.route('/category/list', methods=["POST"])defcategory_list(): get_data = request.form.to_dict() page_size = get_data.get('page_size') page_no = get_data.get('page_no') param = get_data.get('param') data, count, page_list, max_page = category_data.get_category_list(int(page_size),int(page_no), param)return jsonify({"data": data,"count": count,"page_no": page_no,"page_list": page_list,"max_page": max_page})# 新增类别数据@app.route('/category/add', methods=["POST"])defcategory_add(): get_data = request.form.to_dict() content = get_data.get('content')return category_data.add_category(content)# 修改类别数据@app.route('/category/edit', methods=["PUT"])defcategory_edit(): get_data = request.form.to_dict()id= get_data.get('id') content = get_data.get('content') category_data.edit_category(id, content)return'200'# 删除类别数据@app.route('/category/delete', methods=["DELETE"])defcategory_delete(): get_data = request.form.to_dict()id= get_data.get('id') category_data.del_category(id)return'200'# -----------------类别管理模块END-----------------# -----------------爬虫管理模块START-----------------# 后台调用爬虫@app.route('/spider/start', methods=["POST"])defrun_spider(): get_data = request.form.to_dict() key = get_data.get('key') total_pages = get_data.get('num') executor = ThreadPoolExecutor(2) executor.submit(shopping_spider.spider(key, total_pages))return'200'# 爬虫日志页面@app.route('/html/slog')defslog_manager():return render_template('html/slog.html')# 获取爬虫日志数据分页@app.route('/slog/list', methods=["POST"])defslog_list(): get_data = request.form.to_dict() page_size = get_data.get('page_size') page_no = get_data.get('page_no') param = get_data.get('param') data, count, page_list, max_page = slog_data.get_slog_list(int(page_size),int(page_no), param)return jsonify({"data": data,"count": count,"page_no": page_no,"page_list": page_list,"max_page": max_page})# 修改爬虫日志数据@app.route('/slog/edit', methods=["PUT"])defslog_edit(): get_data = request.form.to_dict()id= get_data.get('id') log = get_data.get('log') slog_data.edit_slog(id, log)return'200'# 删除爬虫日志数据@app.route('/slog/delete', methods=["DELETE"])defslog_delete(): get_data = request.form.to_dict()id= get_data.get('id') slog_data.del_slog(id)return'200'# -----------------爬虫管理模块END-----------------# -----------------商品管理模块START----------------# 商品页面@app.route('/html/goods')defgoods_manager():return render_template('html/goods.html')# 获取商品数据分页@app.route('/goods/list', methods=["POST"])defgoods_list(): get_data = request.form.to_dict() page_size = get_data.get('page_size') page_no = get_data.get('page_no') param = get_data.get('param') data, count, page_list, max_page = goods_data.get_goods_list(int(page_size),int(page_no), param)return jsonify({"data": data,"count": count,"page_no": page_no,"page_list": page_list,"max_page": max_page})# 修改商品数据@app.route('/goods/edit', methods=["PUT"])defgoods_edit(): get_data = request.form.to_dict()id= get_data.get('id') title = get_data.get('title') category = get_data.get('category') discount = get_data.get('discount') original_price = get_data.get('original_price') shop = get_data.get('shop') monthly_sales = get_data.get('monthly_sales') goods_data.edit_goods(id, title, category, discount, original_price, shop, monthly_sales)return'200'# 删除商品数据@app.route('/goods/delete', methods=["DELETE"])defgoods_delete(): get_data = request.form.to_dict()id= get_data.get('id') goods_data.del_goods(id)return'200'# 预测页面@app.route('/html/predict')defhtml_predict():return render_template('html/predict.html')# 预测商品数据@app.route('/goods/predict', methods=["POST"])defgoods_predict(): get_data = request.form.to_dict() t = get_data.get('t') p = get_data.get('p') op = get_data.get('op')return jsonify({"data": gp.predict(t, p, op)})# -----------------可视化页面模块END-----------------if __name__ =='__main__':# 端口号设置 app.run(host="127.0.0.1", port=5000)