五网合一网站建设,软文写作范文,旅游响应式网站建设,中山市交通建设发展集团网站温馨提示#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长 QQ 名片 :) 1. 项目简介 基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统是一个使用Python编程语言和Flask框架开发的系统。它可以帮助用户分析和预测新能源汽车的销量情况。该系统使用了关系数据库进行数据存储#xff0c;并… 温馨提示文末有 CSDN 平台官方提供的学长 QQ 名片 :) 1. 项目简介 基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统是一个使用Python编程语言和Flask框架开发的系统。它可以帮助用户分析和预测新能源汽车的销量情况。该系统使用了关系数据库进行数据存储并使用了一些前端技术如HTML、JavaScript、jQuery、Bootstrap和Echarts框架来实现用户界面的设计和交互。 该系统的主要功能包括
数据采集和清洗通过网络爬虫采集新能源汽车销售数据并对数据进行清洗、数据库存储以便后续分析使用。数据可视化将清洗后的数据以图表的形式展示如折线图、柱状图等帮助用户直观地了解销量情况和趋势。数据分析通过统计学和机器学习算法对销售数据进行分析提取关键特征和规律帮助用户发现影响销量的因素。销量预测基于历史销售数据和分析结果采用ARIMA差分自回归移动平均算法、决策树回归和Ridge岭回归等预测模型对未来销量进行预测帮助用户做出决策和制定销售策略。 通过该系统用户可以方便地进行新能源汽车销量分析和预测从而更好地了解市场需求和制定销售策略。 2. 新能源汽车销量数据采集 本系统利用Python网络爬虫技术采集某汽车排行榜网站的历史月度销售数据
ef factory_car_sell_count_spider():新能源汽车销量# ......# 查询数据库中最新数据的日期query_sql select year_month from car_info order by year_month desc limit 1cursor.execute(query_sql)results cursor.fetchall()if len(results) 0:start_year_month 201506else:start_year_month results[0][0]print(start_year_month:, start_year_month)base_url https://xxx.xxxxx.com/ev-{}-{}-{}.html# ......while start_year_month cur_date:for page_i in range(1, 10):try:url base_url.format(start_year_month, start_year_month, page_i)resp requests.get(url, headersheaders)resp.encoding utf8soup BeautifulSoup(resp.text, lxml)table soup.select(table.xl-table-def)trs table[0].find_all(tr)# 过滤表头for tr in trs[1:]:tds tr.find_all(td)# 车型car_name tds[1].text.strip()# 销量# ......factory tds[3].text.strip()# 售价price tds[4].text.strip()car_info (start_year_month, car_name, factory, sell_count, price)print(car_info)factory_month_sell_counts.append(car_info)except:breaktime.sleep(1)# 下个月份start_year_month datetime.strptime(start_year_month, %Y%m)start_year_month start_year_month relativedelta(months1)start_year_month start_year_month.strftime(%Y%m)# 采集的数据存储到数据库中# ......3. 新能源汽车销量分析与预测系统
3.1 系统首页与注册登录 3.2 中国汽车总体销量走势分析
3.3 不同品牌汽车销量对比分析 3.4 基于机器学习回归算法的汽车销量分析 分别利用ARIMA差分自回归移动平均算法、决策树回归和Ridge岭回归等预测模型对2015年~2023年所有新能源汽车月度销量数据就行建模训练并预测最新下一个月度的销量
api_blueprint.route(/factory_month_year_sell_count_predict/factory/algo)
def factory_month_year_sell_count_predict(factory, algo):汽车销量预测tmp factory_month_sell_counts[factory_month_sell_counts[厂商] factory]tmp tmp.drop_duplicates(subset[时间], keepfirst)year_months tmp[时间].values.tolist()sell_counts tmp[销量].values.tolist()# 销量预测算法predict_sell_count 0if algo arima:predict_sell_count arima_model_train_eval(sell_counts)elif algo tree:predict_sell_count decision_tree_predict(sell_counts)elif algo ridge:predict_sell_count ridge_predict(sell_counts)else:raise ValueError(algo not supported.)# 下一个月度next_year_month datetime.strptime(year_months[-1], %Y%m)next_year_month next_year_month relativedelta(months1)next_year_month next_year_month.strftime(%Y%m)year_months.append(next_year_month)# 转为 int 类型predict_sell_count int(predict_sell_count)sell_counts.append(predict_sell_count)return jsonify({x: year_months,y1: sell_counts,predict_sell_count: predict_sell_count})切换为柱状图可视化红色为预测的下一个月度的销量 4. 总结 本项目通过网络爬虫采集新能源汽车销售数据并对数据进行清洗、数据库存储以便后续分析使用。将清洗后的数据以图表的形式展示如折线图、柱状图等帮助用户直观地了解销量情况和趋势。通过统计学和机器学习算法对销售数据进行分析提取关键特征和规律帮助用户发现影响销量的因素。基于历史销售数据和分析结果采用ARIMA差分自回归移动平均算法、决策树回归和Ridge岭回归等预测模型对未来销量进行预测帮助用户做出决策和制定销售策略。 欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 由于篇幅有限只展示了部分核心代码。技术交流、源码获取认准下方 CSDN 官方提供的学长 QQ 名片 :) 精彩专栏推荐订阅 1. Python 毕设精品实战案例2. 自然语言处理 NLP 精品实战案例3. 计算机视觉 CV 精品实战案例
