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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Flask框架、Echarts可视化、机器学习多元线性回归预测算法模型、HTML、MySQL数据库

2、项目界面

（1）各省份数据分布分析

（2）系统首页—数据概况

（3）酒类数据列表

（4）酒类价格可视化分析

（5）包邮比例可视化分析

（6）付款人数可视化分析

（7）词云图分析1

（8）词云图分析2

（9）机器学习多元线性回归预测算法模型–价格预测

（10）注册登录

3、项目说明

1. 各省份数据分布分析

• 功能描述：通过可视化图表展示各省份的酒类数据分布情况，帮助用户直观了解不同地区酒类市场的差异。
• 技术实现：使用 Echarts 绘制地图或柱状图，结合 MySQL 数据库中的省份数据进行动态展示。

2. 系统首页——数据概况

• 功能描述：展示整个系统的数据概览，包括总数据量、主要指标的统计信息等。
• 技术实现：从 MySQL 数据库中提取关键数据，通过 Flask 框架渲染到 HTML 页面，并使用 Echarts 进行数据可视化。

3. 酒类数据列表

• 功能描述：以表格形式展示酒类数据的详细信息，包括品牌、价格、销量等。
• 技术实现：通过 Flask 后端从 MySQL 数据库中查询数据，并将其传递到前端的 HTML 页面中，以表格形式展示。

4. 酒类价格可视化分析

• 功能描述：通过折线图、柱状图等形式展示酒类价格的分布和变化趋势。
• 技术实现：使用 Echarts 绘制价格相关的图表，数据来源于 MySQL 数据库，通过 Flask 后端传递到前端。

5. 包邮比例可视化分析

• 功能描述：分析并展示酒类产品中包邮的比例情况，帮助用户了解商家的配送策略。
• 技术实现：从 MySQL 数据库中提取包邮和非包邮的数据，使用 Echarts 绘制饼图或柱状图进行展示。

6. 付款人数可视化分析

• 功能描述：展示不同酒类产品的付款人数分布，分析消费者的购买行为。
• 技术实现：通过 Echarts 绘制柱状图或折线图，数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端传递到前端。

7. 词云图分析1

• 功能描述：通过词云图展示酒类产品的关键词分布，帮助用户了解市场热点和用户关注点。
• 技术实现：使用 Python 的词云库生成词云图，数据来源于用户评论或产品描述，通过 Flask 后端传递到前端展示。

8. 词云图分析2

• 功能描述：与词云图分析1类似，但可能针对不同的数据集或分析角度，进一步挖掘用户需求和市场趋势。
• 技术实现：与词云图分析1类似，但可能对数据来源或分析逻辑进行调整。

9. 机器学习多元线性回归预测算法模型——价格预测

• 功能描述：利用机器学习中的多元线性回归算法，根据历史数据预测酒类产品的价格走势。
• 技术实现：使用 Python 的机器学习库（如 scikit-learn）构建多元线性回归模型，从 MySQL 数据库中提取历史数据进行训练和预测，结果通过 Flask 后端传递到前端展示。

10. 注册登录

• 功能描述：提供用户注册和登录功能，允许用户保存个性化设置和查看历史记录。
• 技术实现：使用 Flask 框架实现用户认证功能，结合 MySQL 数据库存储用户信息，通过 HTML 和前端技术实现用户界面。

4、核心代码

@app.route("/home/<int:page>")
def home(page):
    limit = 10
    uname = session['uname']
    nowTime = time.strftime("%Y %B %d %A", time.localtime())
    dataAll = getAllProducts()
    priceMean = getPriceMean()
    addressMaxCity = getMaxAddress()
    nowHistory = get_history()
    freeDelveryBi = int(get_free_delvery() * 100)
    row, column = get_priceData()
    paginations = get_pagination(dataAll,page, limit)
    return render_template(
        'home.html',
        uname=uname,
        nowTime=nowTime,
        productCount=len(dataAll),
        priceMean=int(priceMean),
        addressMaxCity=addressMaxCity,
        nowHistory=nowHistory,
        freeDelveryBi=freeDelveryBi,
        row=row,
        column=column,
        products=dataAll[(page - 1) * limit:page * limit],
        paginations=paginations,
        nowPage=page,
        totalpage=math.ceil(len(dataAll) / 10),
        role=session['role']
    )

@app.route('/editProduct/<int:p_id>',methods=['get','post'])
def editProduct(p_id):
    uname = session['uname']
    role = session['role']
    if request.method == 'GET':
        p_info = querys('select * from products where id = %s',[p_id],'select')
        return render_template('editProduct.html',uname=uname,role=role,p_info=p_info[0],p_id=p_id)
    else:
        querys('''
            Update products set title=%s,price=%s,buy_len=%s,img_src=%s,name=%s,address=%s where id = %s
        ''',[
            request.form['title'],
            request.form['price'],
            request.form['buy_len'],
            request.form['img_src'],
            request.form['name'],
            request.form['address'],
            p_id
        ])
        return redirect('/table/1/0')

@app.route("/price_t")
def price_t():
    uname = session['uname']
    row, column = get_priceData()
    X,Y=get_priceDataTwo()
    return render_template('price_t.html',uname=uname,row=row,column=column,
                           role=session['role'],
                           X=X,
                           Y=Y
                           

@app.route("/model",methods=['GET','POST'])
def model():
    uname = session['uname']
    if request.method == 'GET':
        return render_template('model.html',uname=uname,result='暂未预测')
    else:
        models = index.model_train(index.getData())
        salarys = index.pred(models, request.form['address'],int(request.form['price']),  1 if request.form['isFree'] == '是' else 0)
        return render_template('model.html', uname=uname,result=salarys)


if __name__ == '__main__':
    app.run()

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