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、汽车之家数据、推荐模块、机器学习、线性回归预测算法、requests爬虫、Echarts可视化、HTML

汽车数据分析与预测系统功能模块介绍

本系统以Python语言为核心，基于Flask框架搭建，依托requests爬虫抓取汽车之家数据，融合机器学习、线性回归算法与Echarts可视化技术，构建覆盖数据采集、分析、预测、推荐的全流程汽车数据应用体系，核心功能模块如下：

数据采集与管理模块是系统基础：通过requests爬虫定向获取汽车之家的车型详情、销量、价格等全维度数据；后台数据管理模块支持数据增删改查、异常值清洗与校验，保障数据准确性与完整性，为后续分析预测提供可靠数据源。

数据展示与可视化模块实现多维度洞察：数据中心汇总全量汽车数据，支持多维度筛选查看；汽车详情页展示单一车型的参数、价格、口碑等核心信息；数据可视化分析模块通过折线图、柱状图等形式，直观呈现销量趋势、价格分布、车型特征等规律，汽车销量数据模块则聚焦销量明细与汇总展示。

智能分析与推荐模块体现系统核心价值：基于线性回归预测算法构建汽车销量预测模型，输出未来销量趋势，为经营决策提供量化依据；汽车推荐模块融合机器学习算法，结合车型特征与用户偏好实现精准推荐，满足个性化选车需求。

整体而言，系统打通“数据采集-可视化分析-智能预测-个性化推荐”闭环，既为用户提供直观的汽车数据参考与精准的车型推荐，也为行业从业者提供销量预测、市场分析的决策支撑。

2、项目界面

（1）数据中心

（2）汽车详情页

（3）数据可视化分析

（4）数据可视化分析2

（5）汽车销量数据

（6）汽车销量预测（机器学习）

（7）汽车推荐

（8）后台数据管理

3、项目说明

汽车数据分析与预测系统功能模块介绍

本系统以Python语言为核心，基于Flask框架搭建，依托requests爬虫抓取汽车之家数据，融合机器学习、线性回归算法与Echarts可视化技术，构建覆盖数据采集、分析、预测、推荐的全流程汽车数据应用体系，核心功能模块如下：

数据采集与管理模块是系统基础：通过requests爬虫定向获取汽车之家的车型详情、销量、价格等全维度数据；后台数据管理模块支持数据增删改查、异常值清洗与校验，保障数据准确性与完整性，为后续分析预测提供可靠数据源。

数据展示与可视化模块实现多维度洞察：数据中心汇总全量汽车数据，支持多维度筛选查看；汽车详情页展示单一车型的参数、价格、口碑等核心信息；数据可视化分析模块通过折线图、柱状图等形式，直观呈现销量趋势、价格分布、车型特征等规律，汽车销量数据模块则聚焦销量明细与汇总展示。

智能分析与推荐模块体现系统核心价值：基于线性回归预测算法构建汽车销量预测模型，输出未来销量趋势，为经营决策提供量化依据；汽车推荐模块融合机器学习算法，结合车型特征与用户偏好实现精准推荐，满足个性化选车需求。

整体而言，系统打通“数据采集-可视化分析-智能预测-个性化推荐”闭环，既为用户提供直观的汽车数据参考与精准的车型推荐，也为行业从业者提供销量预测、市场分析的决策支撑。

项目功能模块介绍

1. 数据中心

• 功能：展示和管理汽车相关的数据，例如汽车的基本信息、销量数据、用户评价等。
• 实现方式：
  • 使用 Flask 框架搭建后端服务，通过 Python 的 requests 库从汽车之家等数据源爬取数据。
  • 数据存储在本地数据库中（如 SQLite 或 MySQL）。
  • 前端使用 HTML 和 Echarts 进行数据的可视化展示。

2. 汽车详情页

• 功能：展示单个汽车的详细信息，包括图片、配置、用户评价等。
• 实现方式：
  • 后端通过 Flask 提供 API 接口，前端通过 AJAX 请求获取数据并动态渲染页面。
  • 使用 HTML 和 CSS 设计页面布局，展示丰富的汽车详情内容。

3. 数据可视化分析

• 功能：通过图表展示汽车数据的分析结果，例如销量趋势、用户评分分布等。
• 实现方式：
  • 使用 Python 的数据分析库（如 Pandas）对数据进行处理。
  • 前端使用 Echarts 库生成各种图表（如柱状图、折线图、饼图等）。
  • 通过 Flask 后端将数据传递到前端，前端动态生成图表。

4. 数据可视化分析2

• 功能：进一步深入分析汽车数据，可能包括对比分析、市场趋势等。
• 实现方式：
  • 后端使用 Python 进行复杂的数据分析和处理。
  • 前端通过 Echarts 展示多维度的可视化结果。

5. 汽车销量数据

• 功能：展示汽车的销量数据，可能包括历史销量、月度销量等。
• 实现方式：
  • 数据通过爬虫从汽车之家等平台获取。
  • 使用 Flask 后端处理数据，前端通过 Echarts 展示销量趋势。

6. 汽车销量预测（机器学习）

• 功能：使用线性回归等机器学习算法预测汽车未来的销量。
• 实现方式：
  • 后端使用 Python 的机器学习库（如 scikit-learn）构建线性回归模型。
  • 用户输入相关特征（如车型、市场趋势等），后端模型进行预测并将结果返回给前端。

7. 汽车推荐

• 功能：根据用户的历史行为或偏好，推荐相关的汽车。
• 实现方式：
  • 后端使用推荐算法（如协同过滤、基于内容的推荐等）。
  • 用户在前端选择偏好或历史行为数据被记录，后端根据这些数据生成推荐结果。

8. 后台数据管理

• 功能：管理员可以管理数据，包括数据的导入、导出、更新等。
• 实现方式：
  • 后端使用 Flask 提供管理接口，管理员可以通过网页操作数据库。
  • 前端提供管理界面，方便管理员进行数据操作。

4、核心代码

@app.route('/charts1', methods=['GET', 'POST'])
def charts1():#获取session的数据，判断是否登录，如未登录跳转到登录页
    uuid = current_user.is_anonymous
    if uuid:
        return redirect(url_for('logins'))
    username = models.User.query.get(current_user.get_id()).username
    if request.method == 'GET':
        datas = models.Xinxi.query.all()

        #各地区的新能源汽车销量
        sps = [i.diqu for i in datas]
        sps_set = set(list(sps))
        list1 = []
        for resu in sps_set:
            rows = models.Xinxi.query.filter(models.Xinxi.diqu==resu).all()
            num = 0
            for row in rows:
                num += row.value
            list1.append((resu,num))
        list1.sort(key=lambda xx: xx[1], reverse=True)#对数据进行排序
        zhiwei_list = []
        xinzhi_list = []
        for resu in list1:
            zhiwei_list.append(resu[0])
            xinzhi_list.append(resu[1])

        #各城市的新能源汽车销量
        citys = [i.city for i in datas]
        citys_set = set(list(citys))
        list1 = []
        for resu in citys_set:
            rows = models.Xinxi.query.filter(models.Xinxi.city==resu).all()
            num = 0
            for row in rows:
                num += row.value
            list1.append((resu, num))
        list1.sort(key=lambda xx: xx[1], reverse=True)  # 对数据进行排序
        xiaoliang_list = []
        xiaoliang_count = []
        for resu in list1:
            xiaoliang_list.append(resu[0])
            xiaoliang_count.append(resu[1])

        # 各品牌销量占比
        leixing_set = list(set([i.name for i in models.XiaoLiang.query.all()]))
        leixing_set.sort()
        leixing_list = []
        for row in leixing_set:
            rows = models.XiaoLiang.query.filter(models.XiaoLiang.name == row).all()
            num = 0
            for row1 in rows:
                num += row1.value
            leixing_list.append({"name":row,"value":num})
        print(leixing_list)
        return render_template('charts1.html',**locals())


import traceback
from collections import OrderedDict
import pandas as pd
import models
from sqlalchemy import or_,and_
import datetime
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy
def yuce1(name):
    try:
        dates = models.Xinxi.query.filter(models.Xinxi.city == name).all()
        li1 = []
        for row in dates:
            li1.append([int(str(row.date).replace('-','')),row.value])
        li1.sort(key=lambda xx:xx[0])
        date_day = []
        liuliang = []
        for row in li1:
            date_day.append(row[0])
            liuliang.append(row[1])

        # 数据集
        examDict = {
            '日期': date_day,
            '销量': liuliang
        }

        print(examDict)

        examOrderedDict = OrderedDict(examDict)
        examDf = pd.DataFrame(examOrderedDict)
        examDf.head()

        # exam_x 即为feature
        exam_x = examDf.loc[:, '日期']
        # exam_y 即为label
        exam_y = examDf.loc[:, '销量']

        x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(exam_x, exam_y, train_size=0.8)

        x_train = x_train.values.reshape(-1, 1)
        x_test = x_test.values.reshape(-1, 1)

        model = LinearRegression()
        model.fit(x_train, y_train)

        LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)

        rDf = examDf.corr()
        model.score(x_test, y_test)

        data1 = datetime.datetime.strptime(str(date_day[-5]), '%Y%m%d')
        li1 = []
        for i in range(12):
            data1 = data1 + datetime.timedelta(31)
            li1.append([int(data1.strftime('%Y%m%d'))])

        li2 = numpy.array(li1)

        y_train_pred = model.predict(li2)

        li2 = []
        for i in range(len(li1)):
            dicts = {}
            dicts['riqi'] = li1[i][0]
            dicts['xiaoliang'] = round(abs(y_train_pred[i]),2)
            li2.append(dicts)
        return li2[2:]
    except:
        print(traceback.format_exc())
        return []




@app.route('/yuce', methods=['GET', 'POST'])
def yuce():
    if request.method == 'GET':
        result = list(set([i.city for i in models.Xinxi.query.all()]))
        return render_template('yuce.html',**locals())
    elif request.method == 'POST':
        result = list(set([i.city for i in models.Xinxi.query.all()]))
        name = request.form.get('name')
        print(name)
        datas = yuce1(name)
        riqi = [i['riqi'] for i in datas]
        xiaoliang = [i['xiaoliang'] for i in datas]
        return render_template('yuce.html',**locals())



@app.route('/user', methods=['GET', 'POST'])
def user():
    stu_id = current_user.is_anonymous
    if stu_id:
        return redirect(url_for('logins'))
    if request.method == 'GET':
        results = models.User.query.get(current_user.get_id())
        return render_template('user.html',data=results)
    elif request.method == 'POST':
        data = request.form
        username = data.get('name')
        occupation = data.get('occupation')
        results = models.User.query.get(current_user.get_id())
        results.username = username
        results.occupation = occupation
        models.db.session.commit()
        return redirect('/user')



from flask_security.utils import login_user, logout_user
@app.route('/logins', methods=['GET', 'POST'])
def logins():
    uuid = current_user.is_anonymous
    if not uuid:
        return redirect(url_for('index'))
    if request.method=='GET':
        return render_template('account/index.html')
    elif request.method=='POST':
        user = request.form.get('user')
        password = request.form.get('password')
        data = models.User.query.filter(and_(models.User.username==user,models.User.password==password)).first()
        if not data:
            return render_template('account/index.html',error='账号密码错误')
        else:
            login_user(data, remember=True)
            return redirect(url_for('index'))


@app.route('/loginsout', methods=['GET'])
def loginsout():
    if request.method=='GET':
        logout_user()
        return redirect(url_for('logins'))


@app.route('/signups', methods=['GET', 'POST'])
def signup():
    uuid = current_user.is_anonymous
    if not uuid:
        return redirect(url_for('index'))
    if request.method == 'GET':
        return render_template('account/register.html')
    elif request.method == 'POST':
        user = request.form.get('user')
        email = request.form.get('email')
        password = request.form.get('password')
        if models.User.query.filter(models.User.username == user).all():
            return render_template('account/register.html', error='账号名已被注册')
        elif user == '' or password == '' or email == '':
            return render_template('account/register.html', error='输入不能为空')
        else:
            new_user = user_datastore.create_user(username=user, email=email, password=password,occupation='')
            normal_role = user_datastore.find_role('User')
            models.db.session.add(new_user)
            user_datastore.add_role_to_user(new_user, normal_role)
            models.db.session.commit()
            login_user(new_user, remember=True)

            return redirect(url_for('index'))

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻