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

python农产品销售数据分析可视化系统 销量数据分析 Django框架 大数据毕业设计(源码)✅-LMLPHP

(2)农产品销量分布

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(3)农产品不同省份销量分布-----中国地图

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(4)农产品不同省份数量分布-----中国地图

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(5)农产品词云图分析

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(6)农产品价格与销量的关系

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(7)农产品数据

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(8)首页

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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!!!'})


5、源码获取方式

05-11 06:05