计算机毕业设计：基于Python的二手车数据分析可视化系统 Flask框架 可视化 时间序列预测算法 逻辑回归 requests 爬虫 大数据（建议收藏）✅

博主介绍✌全网粉丝50W前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室专注于计算机相关专业项目实战6年之久累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力已帮助成千上万的学生顺利毕业选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机大数据专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈python语言、flask框架、Echarts可视化、Prophet时间序列预测算法、逻辑回归算法、requests爬虫、汽车之家二手车功能模块数据采集模块可视化分析模块智能分析模块系统管理模块数据可视化分析大屏数据中心汽车口碑分析汽车推荐各品牌销量预测后台管理注册登录项目介绍本项目是基于python开发的二手车数据分析可视化系统以汽车之家二手车数据为核心搭建了完整的数据分析体系。系统通过爬虫完成原始数据的批量采集依托Echarts实现多维度数据可视化呈现结合Prophet时间序列预测算法实现品牌销量趋势预测通过逻辑回归算法完成个性化汽车推荐同时配套完善的后台管理与权限管控功能打通数据采集、分析、预测、管理全流程为二手车行业的市场分析、购车决策与经营策略制定提供全方位的数据支撑。2、项目界面1数据可视化分析大屏该页面为汽车数据可视化分析大屏包含汽车销量情况折线图、销量前十品牌柱状图、各城市销量占比饼图、最新数据柱状图以及各城市销量数据趋势折线图可直观展示汽车销量相关的多维度数据信息。2数据中心该页面是二手汽车数据分析与可视化系统的数据查看页面左侧设有主页、汽车数据、汽车推荐、预测、分析大屏、口碑分析等功能导航栏右侧以表格形式展示汽车相关数据支持搜索查询可分页浏览数据信息。3汽车口碑分析1----评分、评价人数该页面是二手汽车数据分析与可视化系统的图表分析页面左侧设有主页、汽车数据、汽车推荐等功能导航栏页面上方展示各汽车品牌相关评分柱状图下方呈现各品牌评价人数折线图可直观呈现不同汽车品牌的口碑相关数据情况。4汽车口碑分析2----评分与售价关系、各类型均价分析该页面是二手汽车数据分析与可视化系统的图表分析页面左侧设有主页、汽车数据、汽车推荐等功能导航栏页面上方展示评分和售价关系的柱状图下方呈现各类型汽车平均价格的折线图可直观呈现汽车评分、售价与车型相关的数据分析结果。5汽车推荐该页面是二手汽车数据分析与可视化系统的汽车数据页面左侧设有主页、汽车数据、汽车推荐等功能导航栏右侧以表格形式展示各汽车品牌、子品牌、价格、评分、类型、评价人数等详细信息支持分页浏览数据。6各品牌销量预测该页面是二手汽车数据分析与可视化系统的汽车品牌销量预测页面左侧设有主页、汽车数据、汽车推荐等功能导航栏页面上方提供各汽车品牌的切换入口下方以表格形式展示对应品牌不同日期的销量预测数据支持分页浏览。7后台管理该页面是二手汽车数据分析与可视化系统的后台管理系统中的汽车口碑管理页面左侧设有数据管理、汽车数据管理、汽车口碑管理、用户管理、权限管理等导航栏右侧以表格形式展示各汽车口碑内容、热度及关联车辆信息支持编辑、删除、创建、分页浏览等操作。8注册登录该页面是二手汽车数据分析与可视化系统的登录页面以暖棕色渐变背景呈现中间设有登录账号和密码的输入框搭配绿色登录按钮还提供点击切换功能用于用户身份验证验证通过后可进入系统后台。9数据采集该页面是PyCharm开发环境中的Python爬虫代码编辑界面代码通过requests库发送网络请求结合BeautifulSoup解析网页内容按地区、品牌维度循环爬取汽车相关数据将结果写入csv文件控制台同步输出爬取日志用于采集二手汽车数据分析所需的原始数据。3、项目说明一、技术栈简要说明本项目采用Python作为核心开发语言搭配Flask框架搭建后端服务与系统架构通过Echarts实现数据可视化呈现运用Prophet时间序列预测算法完成品牌销量预测借助逻辑回归算法实现汽车个性化推荐依托requests爬虫技术抓取汽车之家二手车相关数据各技术协同配合构建完整的二手车数据分析可视化体系。二、功能模块详细介绍数据采集模块基于requests库开发爬虫脚本定向抓取汽车之家二手车平台的全维度数据涵盖品牌、子品牌、价格、评分、销量、评价人数、口碑内容等信息按地区、品牌维度循环爬取结合解析工具处理网页内容将采集到的原始数据写入csv文件控制台同步输出爬取日志确保数据批量获取的准确性和完整性为后续分析工作奠定坚实的数据基础。可视化分析模块借助Echarts工具实现多维度数据可视化展示包含数据可视化分析大屏、汽车口碑分析两大核心部分。其中数据可视化分析大屏整合汽车销量情况折线图、销量前十品牌柱状图、各城市销量占比饼图等全景呈现销量相关数据汽车口碑分析分为两部分分别展示各品牌评分、评价人数以及评分与售价关系、各类型汽车平均价格直观呈现车型口碑特征与价格关联。智能分析模块融合两种核心算法一是Prophet时间序列预测算法构建各汽车品牌销量预测模型可切换不同品牌输出对应品牌未来不同日期的销量预测数据支持分页浏览二是逻辑回归算法支撑汽车推荐模块结合车型价格、评分、类型等特征为用户提供个性化汽车推荐呈现详细的车型信息。系统管理模块包含注册登录与后台管理两大功能。注册登录页面采用暖棕色渐变背景设置账号、密码输入框及登录按钮支持切换功能实现用户身份验证保障系统访问安全后台管理聚焦汽车口碑管理左侧设有完善的导航栏右侧以表格形式展示口碑内容、热度及关联车辆信息支持口碑数据的创建、编辑、删除及分页浏览同时管控用户权限、清洗异常数据确保系统稳定运行。数据中心作为系统的数据汇总页面左侧设有主页、汽车数据、汽车推荐等功能导航栏右侧以表格形式展示全量二手车数据包含品牌、子品牌、价格、评分、类型、评价人数等详细信息支持搜索查询和分页浏览方便用户快速获取所需数据。三、项目总结本项目是一款功能完善、实用性强的二手车数据分析可视化系统以汽车之家二手车数据为核心打通“数据采集-可视化分析-智能预测-系统管理”的全流程。通过多种技术协同实现了二手车数据的批量采集、多维度可视化呈现、精准销量预测及个性化推荐同时配套完善的后台管理与权限管控功能解决了二手车市场分析、购车决策及经营策略制定中数据杂乱、分析不便的问题。整体系统操作便捷、数据直观可为二手车行业从业者、购车用户提供全方位的数据支撑具有较强的实际应用价值和推广意义。4、核心代码importreimporttimeimporttracebackimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportmodelsfromsqlalchemyimportand_ sessionrequests.session()urlhttps://k.autohome.com.cn/headers{User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36,Referer:https://k.autohome.com.cn/}session.get(urlurl,headersheaders,verifyFalse)dicts_item{小型SUV:https://k.autohome.com.cn/suva01/,紧凑型SUV:https://k.autohome.com.cn/suva1/,中型SUV:https://k.autohome.com.cn/suvb1/,中大型SUV:https://k.autohome.com.cn/suvc1/,大型SUV:https://k.autohome.com.cn/suvd1/,微型车:https://k.autohome.com.cn/a001/,小型车:https://k.autohome.com.cn/a01/,紧凑型车:https://k.autohome.com.cn/a1/,中型车:https://k.autohome.com.cn/b1/,中大型车:https://k.autohome.com.cn/c1/,大型车:https://k.autohome.com.cn/d1/,MPV:https://k.autohome.com.cn/mpv1/,跑车:https://k.autohome.com.cn/s1/,皮卡:https://k.autohome.com.cn/p1/,微面:https://k.autohome.com.cn/mb1/}for_key,_urlindicts_item.items():time.sleep(3)headers{}print(_url)h1session.get(url_url#pvareaid2099126,headersheaders,verifyFalse)print(h1.request.url)ifh1.request.urlhttps://k.autohome.com.cn:print(1111)h1session.get(url_url,headersheaders,verifyFalse)soupBeautifulSoup(h1.text,html.parser)lissoup.select(ul.list-cont li)# print(lis)forliinlis:time.sleep(1)try:img_urlli.select(img)[0].attrs.get(src)titleli.select(a.font-14-b)[0].text.strip()fenshuli.select(span.red)[0].text.strip()renshuli.select(a)[-1].text.strip()lianjieli.select(a.font-14-b)[0].attrs.get(href)ifnotstr(lianjie).startswith(http):lianjiehttps://k.autohome.com.cnlianjie#pvareaid102519print(img_url,title,fenshu,renshu,lianjie)print(lianjie)h2session.get(urllianjie,headersheaders,verifyFalse)soup2BeautifulSoup(h2.text,html.parser)# print(soup2)subnav_namesoup2.select(div.header_toolbar__car__name__5SxJb a)[0].text brandsubnav_name.split(-)[0]Sub_brandsubnav_name.split(-)[1:]iflen(Sub_brand)1:Sub_brandSub_brand[0]else:Sub_brand-.join(Sub_brand)pricere.findall(seriesMinPrice:{title:(.*?)万,h2.text)[0]pingjiassoup2.select(ul.score_tag__Wq2Z4 li)ifnotmodels.Automobile.query.filter(models.Automobile.urllianjie).all():models.db.session.add(models.Automobile(titletitle,brandbrand,Sub_brandSub_brand,priceprice,pingfenfenshu,renshurenshu,img_urlimg_url,urllianjie,type_key))models.db.session.commit()forpingjiainpingjias:print(pingjia)try:text1pingjia.select(div)[0].text.strip()renshu2re.findall((\d),text1)ifrenshu2:renshu2renshu2[0]else:renshu20contenttext1.replace(renshu2,)datas1models.Automobile.query.filter(models.Automobile.urllianjie).all()[0]print(content,renshu2)ifnotmodels.PingLun.query.filter(and_(models.PingLun.automobile_iddatas1.id,models.PingLun.contentcontent)).all():print(插入数据,content,renshu2)models.db.session.add(models.PingLun(contentcontent,renshurenshu2,automobile_iddatas1.id))models.db.session.commit()except:print(traceback.format_exc())continueexcept:print(traceback.format_exc())continue5、源码获取方式