AI大模型：python二手车数据分析可视化系统 时间序列预测算法 机器学习 Flask框架 爬虫 汽车之家（建议收藏）
AI大模型：python二手车数据分析可视化系统 时间序列预测算法 机器学习 Flask框架 爬虫 汽车之家（建议收藏）
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1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（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
毕业设计：基于python二手车数据分析可视化系统 时间序列预测算法 机器学习 Flask框架 爬虫 汽车之家（建议收藏）✅
二手车数据分析可视化系统功能模块介绍
本系统基于Python语言与Flask框架开发，整合爬虫、机器学习、时间序列预测及可视化技术，以汽车之家二手车数据为核心，构建全流程的二手车数据分析体系，核心功能模块如下：
数据采集模块依托requests库开发爬虫脚本，定向抓取汽车之家二手车的品牌、销量、售价、口碑评分、评价人数等全维度数据，完成原始数据的批量获取，为后续分析奠定数据基础。
可视化分析模块通过Echarts实现多维度数据呈现：数据可视化分析大屏整合核心数据指标全景展示；汽车口碑分析模块拆解评分、评价人数、评分与售价关系、各类型均价等维度，直观呈现车型口碑特征；数据中心则汇总全量二手车数据，支持多维度筛选查看，全方位挖掘数据价值。
智能分析模块融合多种算法：Prophet时间序列预测算法构建各品牌销量预测模型，输出未来销量趋势；逻辑回归算法支撑汽车推荐模块，结合车型特征与用户偏好实现精准推荐，为购车决策或经营策略提供依据。
系统管理模块包含注册登录与后台管理功能：注册登录实现用户账号权限管控，保障系统访问安全；后台管理支持采集数据的增删改查、异常数据清洗，确保数据质量与系统稳定运行。整体系统打通“数据采集-可视化分析-智能预测-系统管理”闭环，为二手车行业分析决策提供全方位支撑。
2、项目界面
（1）数据可视化分析大屏
（2）数据中心
（3）汽车口碑分析1----评分、评价人数
（4）汽车口碑分析2----评分与售价关系、各类型均价分析
（5）汽车推荐
（6）各品牌销量预测
（7）后台管理
（8）注册登录
（9）数据采集
3、项目说明
二手车数据分析可视化系统功能模块介绍
本系统基于Python语言与Flask框架开发，整合爬虫、机器学习、时间序列预测及可视化技术，以汽车之家二手车数据为核心，构建全流程的二手车数据分析体系，核心功能模块如下：
数据采集模块依托requests库开发爬虫脚本，定向抓取汽车之家二手车的品牌、销量、售价、口碑评分、评价人数等全维度数据，完成原始数据的批量获取，为后续分析奠定数据基础。
可视化分析模块通过Echarts实现多维度数据呈现：数据可视化分析大屏整合核心数据指标全景展示；汽车口碑分析模块拆解评分、评价人数、评分与售价关系、各类型均价等维度，直观呈现车型口碑特征；数据中心则汇总全量二手车数据，支持多维度筛选查看，全方位挖掘数据价值。
智能分析模块融合多种算法：Prophet时间序列预测算法构建各品牌销量预测模型，输出未来销量趋势；逻辑回归算法支撑汽车推荐模块，结合车型特征与用户偏好实现精准推荐，为购车决策或经营策略提供依据。
系统管理模块包含注册登录与后台管理功能：注册登录实现用户账号权限管控，保障系统访问安全；后台管理支持采集数据的增删改查、异常数据清洗，确保数据质量与系统稳定运行。整体系统打通“数据采集-可视化分析-智能预测-系统管理”闭环，为二手车行业分析决策提供全方位支撑。
1. 数据可视化分析大屏
- 功能：展示汽车相关数据的可视化分析，如销量、价格、口碑等。
- 技术实现：使用 Echarts 进行数据可视化，将复杂的汽车数据以直观的图表形式呈现。
2. 数据中心
- 功能：集中管理汽车数据，包括车辆信息、销售数据、用户评价等。
- 技术实现：通过 Flask 框架搭建后端接口，实现数据的存储、查询和管理。
3. 汽车口碑分析
- 功能：
- 分析汽车的评分和评价人数。
- 探讨评分与售价的关系。
- 分析各类型汽车的均价。
- 技术实现：使用逻辑回归算法对口碑数据进行分析，结合 Echarts 进行可视化展示。
4. 汽车推荐
- 功能：根据用户的需求和偏好，推荐合适的汽车。
- 技术实现：利用逻辑回归算法对用户数据进行分析，实现个性化推荐。
5. 各品牌销量预测
- 功能：预测各品牌汽车的未来销量。
- 技术实现：使用 Prophet 时间序列预测算法，结合历史销售数据进行预测。
6. 后台管理
- 功能：管理员可以进行数据管理、用户管理、权限设置等操作。
- 技术实现：通过 Flask 框架搭建后台管理系统，实现对整个平台的管理。
7. 注册登录
- 功能：用户可以通过注册和登录访问平台，保护用户数据和隐私。
- 技术实现：使用 Flask 提供的用户认证功能，实现安全的注册和登录机制。
8. 数据采集
- 功能：从汽车之家二手车等平台采集数据。
- 技术实现：使用 requests 爬虫技术，定期从外部网站抓取数据，更新平台数据。
4、核心代码
import re
import time
import traceback
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import models
from sqlalchemy import and_
session = requests.session()
url = 'https://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(url=url,headers=headers,verify=False)
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,_url in dicts_item.items():
time.sleep(3)
headers = {
}
print(_url)
h1 = session.get(url=_url + '#pvareaid=2099126',headers=headers,verify=False)
print(h1.request.url)
if h1.request.url == 'https://k.autohome.com.cn':
print(1111)
h1 = session.get(url=_url, headers=headers, verify=False)
soup = BeautifulSoup(h1.text,'html.parser')
lis = soup.select('ul.list-cont > li')
# print(lis)
for li in lis:
time.sleep(1)
try:
img_url = li.select('img')[0].attrs.get('src')
title = li.select('a.font-14-b')[0].text.strip()
fenshu = li.select('span.red')[0].text.strip()
renshu = li.select('a')[-1].text.strip()
lianjie = li.select('a.font-14-b')[0].attrs.get('href')
if not str(lianjie).startswith('http'):
lianjie = 'https://k.autohome.com.cn' + lianjie + '#pvareaid=102519'
print(img_url,title,fenshu,renshu,lianjie)
print(lianjie)
h2 = session.get(url=lianjie, headers=headers, verify=False)
soup2 = BeautifulSoup(h2.text, 'html.parser')
# print(soup2)
subnav_name = soup2.select('div.header_toolbar__car__name__5SxJb a')[0].text
brand = subnav_name.split('-')[0]
Sub_brand = subnav_name.split('-')[1:]
if len(Sub_brand) == 1:
Sub_brand = Sub_brand[0]
else:
Sub_brand = '-'.join(Sub_brand)
price = re.findall('seriesMinPrice":{"title":"(.*?)万',h2.text)[0]
pingjias = soup2.select('ul.score_tag__Wq2Z4 > li')
if not models.Automobile.query.filter(models.Automobile.url==lianjie).all():
models.db.session.add(
models.Automobile(
title=title,
brand=brand,
Sub_brand=Sub_brand,
price=price,
pingfen=fenshu,
renshu=renshu,
img_url=img_url,
url=lianjie,
type=_key
)
)
models.db.session.commit()
for pingjia in pingjias:
print(pingjia)
try:
text1 = pingjia.select("div")[0].text.strip()
renshu2 = re.findall('(\d+)',text1)
if renshu2:
renshu2 = renshu2[0]
else:
renshu2 = '0'
content = text1.replace(renshu2,'')
datas1 = models.Automobile.query.filter(models.Automobile.url==lianjie).all()[0]
print(content,renshu2)
if not models.PingLun.query.filter(
and_(models.PingLun.automobile_id == datas1.id, models.PingLun.content == content)).all():
print('插入数据',content,renshu2)
models.db.session.add(
models.PingLun(
content=content,
renshu = renshu2,
automobile_id = datas1.id
)
)
models.db.session.commit()
except:
print(traceback.format_exc())
continue
except:
print(traceback.format_exc())
continue
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