毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）
毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总
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1、项目介绍
技术栈：
Python语言、Django框架、Echarts可视化、MySQL数据库、HTML
农产品销售分析可视化系统
农产品销售分析可视化系统通过整合销售数据，运用先进的数据分析技术和可视化手段，为用户提供清晰、直观的销售分析报告。该系统利用Django框架搭建后端服务，通过MySQL数据库存储和管理销售数据，前端则采用HTML结合Echarts库进行数据可视化展示。
2、项目界面
（1）农产品价格区间分布
（2）农产品销量分布
（3）农产品不同省份销量分布-----中国地图
（4）农产品不同省份数量分布-----中国地图
（5）农产品词云图分析
（6）农产品价格与销量的关系
（7）农产品数据
（8）首页
3、项目说明
农产品销售分析可视化系统是一个基于Python语言、Django框架、Echarts可视化库、MySQL数据库和HTML技术的综合性解决方案。该系统旨在帮助农业从业者、销售商和决策者更直观地理解农产品的销售情况，以便做出更明智的商业决策。
一、系统概述
农产品销售分析可视化系统通过整合销售数据，运用先进的数据分析技术和可视化手段，为用户提供清晰、直观的销售分析报告。该系统利用Django框架搭建后端服务，通过MySQL数据库存储和管理销售数据，前端则采用HTML结合Echarts库进行数据可视化展示。
二、核心功能
数据集成与管理：系统能够定期从各种销售渠道（如线上商城、线下门店等）收集销售数据，并将其存储到MySQL数据库中。通过数据库管理系统，用户可以方便地查询、修改和更新销售数据。
数据分析：系统内置多种数据分析算法，能够对销售数据进行深度挖掘。用户可以根据需要选择不同的分析维度（如产品类别、销售地区、销售时间等），系统将自动生成相应的分析报告。
数据可视化：系统利用Echarts库将分析结果以图表、图形等形式直观地展示出来。这些可视化图表不仅能够帮助用户快速了解销售情况，还能发现潜在的销售趋势和规律。
用户交互：系统提供友好的用户界面，用户可以通过浏览器访问系统并查看销售分析报告。同时，系统还支持用户自定义查询条件，以满足不同用户的个性化需求。
三、系统优势
实时性：系统能够实时收集和处理销售数据，确保分析结果的时效性和准确性。
灵活性：系统支持多种分析维度和可视化方式，用户可以根据需要灵活选择。
可扩展性：系统基于Django框架构建，具有良好的可扩展性。用户可以根据需要添加新的功能模块或修改现有功能。
易于使用：系统提供友好的用户界面和简洁的操作流程，用户无需专业培训即可轻松上手。
四、总结
农产品销售分析可视化系统是一个功能强大、易于使用的数据分析工具。它能够帮助用户全面了解农产品的销售情况，发现潜在的销售机会和挑战，为商业决策提供有力支持。在未来，随着技术的不断发展和完善，该系统将发挥更大的作用，推动农业产业的持续发展和创新。
4、核心代码
@login_required
def ciyun(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
def cy(df):
# 词云图数据处理
titles = df['标题'].tolist()
# 加载停用词表
stopwords = set()
with open(BASE_DIR + r'./app/StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
# 将数据进行分词并计算词频
words = []
for item in titles:
if item:
words += jieba.lcut(item.replace(' ', ''))
word_counts = Counter([w for w in words if w not in stopwords])
# 获取词频最高的词汇
top20_words = word_counts.most_common()
words_data = []
for word in top20_words:
words_data.append({'name': word[0], 'value': word[1]})
return words_data
word1 = cy(df1)
return render(request, 'ciyun.html', locals())
@login_required
def jiage(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
def cy(df):
# 商品价格区间分布
data_res = [[], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
for data in df['价格'].values.tolist():
print(data)
if data <= 10:
data_res[0].append(data)
if 10 < data <= 20:
data_res[1].append(data)
if 20 < data <= 30:
data_res[2].append(data)
if 30 < data <= 40:
data_res[3].append(data)
if 40 < data <= 50:
data_res[4].append(data)
if 50 < data <= 60:
data_res[6].append(data)
if 60 < data <= 70:
data_res[7].append(data)
if 70 < data <= 80:
data_res[8].append(data)
if 80 < data:
data_res[9].append(data)
data_col = [f'商品价格0~10元',
f'商品价格10~20元',
f'商品价格20~30元',
f'商品价格30~40元',
f'商品价格40~50元',
f'商品价格50~60元',
f'商品价格60~70元',
f'商品价格70~80元',
f'商品价格80元以上的', ]
data_num = [len(i) for i in data_res]
data_price_interval = []
for key, value in zip(data_col, data_num):
data_price_interval.append({'name': key, 'value': value})
return data_price_interval
word1 = cy(df1)
return render(request, 'jiage.html', locals())
@login_required
def xiaoliang(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
def cy(sales_df):
# 商品销量分布情况
data_dict = {}
for i in sales_df:
print(i)
key = i[0]
value = '0'
if i[1]:
value = str(i[1]).replace('万', '0000').replace('+', '').replace('评价', '').replace('.', '')
if data_dict.get(key):
data_dict[key] += int(value)
else:
data_dict[key] = int(value)
sales_data = []
sales_key = []
for key, value in data_dict.items():
sales_key.append(key)
sales_data.append({'name': key, 'value': value})
return sales_key, sales_data
sales_key1, sales_data1 = cy(df1[['word', '销量']].values.tolist())
return render(request, 'xiaoliang.html', locals())
@login_required
def map(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
# 地图销量数据处理
addr = df1[['发货地', '销量']]
addr_data = addr.groupby('发货地')['销量'].sum()
map_data = []
addr_dict = {}
for key, value in addr_data.to_dict().items():
key = key.split(' ')[0]
if addr_dict.get(key):
addr_dict[key] += value
else:
addr_dict[key] = value
for key, value in addr_dict.items():
map_data.append({'name': key, 'value': value})
return render(request, 'map.html', locals())
@login_required
def map2(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
# 地图销量数据处理
addr = df1['发货地'].value_counts()
map_data = []
addr_dict = {}
for key, value in addr.to_dict().items():
key = key.split(' ')[0]
if addr_dict.get(key):
addr_dict[key] += value
else:
addr_dict[key] = value
for key, value in addr_dict.items():
map_data.append({'name': key, 'value': value})
return render(request, 'map2.html', locals())
@login_required
def jgxl(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
df1 = df1[['价格', '销量']]
# 按价格升序排序
df1 = df1.sort_values(by=['价格'])
# 使用布尔索引选择需要删除的行
rows_to_drop = df1['销量'] < 100
# 使用 drop() 方法删除行
df1 = df1.drop(df1[rows_to_drop].index)
df1_data = [df1['价格'].tolist(), df1['销量'].tolist()]
return render(request, 'jgxl.html', locals())
# ARIMA 时序预测模型 【销量预测】
@login_required
def predict(request):
def arima_model_train_eval(history):
# 构造 ARIMA 模型
model = ARIMA(history, order=(1, 1, 1))
# 基于历史数据训练
model_fit = model.fit()
# 预测接下来的3个时间步的值
output = model_fit.forecast(steps=3)
yhat = output
return yhat
query1 = 'select * from 预测数据'
df = query_database(query1)
df = df[['名称', '2022/10月销量', '2022/11月销量', '2022/12月销量', '2023/01月销量', '2023/02月销量', '2023/03月销量']]
df = df.groupby('名称').sum()
df = df.reset_index()
print(df)
year_data = ['2022/10月销量', '2022/11月销量', '2022/12月销量', '2023/01月销量', '2023/02月销量', '2023/03月销量', '2023/04月销量',
'2023/05月销量', '2023/06月销量']
data = df.iloc[:, 1:].values.tolist()
bingxiang = data[0] + arima_model_train_eval(data[0]).tolist()
xiyiji = data[1] + arima_model_train_eval(data[1]).tolist()
dianshi = data[2] + arima_model_train_eval(data[2]).tolist()
return render(request, 'predict.html', locals())
@login_required
def userInfo(request):
return render(request, 'user_info.html')
@login_required
def userUpdateInfo(request):
if request.method == 'POST':
try:
user = request.user
user.username = request.POST.get('fullName')
user.gender = request.POST.get('gender')
user.phone_number = request.POST.get('company')
birthday = datetime.strptime(request.POST.get('birthday'), '%Y-%m-%d')
user.birthday = birthday
if request.FILES.get('profileImage'):
user.avatar = request.FILES['profileImage']
user.save()
return JsonResponse({'code': 200, 'errmsg': '修改成功！！！'})
except Exception as e:
print(e)
return JsonResponse({'code': 403, 'errmsg': '用户名已被使用'})
@login_required
def userUpdatePwd(request):
if request.method == 'POST':
password = request.POST.get('password')
new_password = request.POST.get('newpassword')
renew_password = request.POST.get('renewpassword')
# 检查旧密码是否正确
if not request.user.check_password(password):
return JsonResponse({'code': 403, 'errmsg': '旧密码不正确！！！'})
# 检查新密码和确认密码是否匹配
if new_password != renew_password:
return JsonResponse({'code': 403, 'errmsg': '新密码和确认密码不匹配！！！'})
# 更新密码
user = request.user
user.set_password(new_password)
user.save()
return JsonResponse({'code': 200, 'errmsg': '密码已成功更新！！！'})