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1、项目介绍

技术栈：
python语言、flask框架、机器学习、线性回归预测算法、Echarts可视化、HTML

2、项目界面

（1）数据中心

（2）数据分析可视化

（3）销售预测

（4）注册登录

（5）后台管理

3、项目说明

电商销售预测分析可视化项目介绍
本电商销售预测分析可视化项目，依托 Python 语言、Flask 框架、机器学习线性回归预测算法、Echarts 可视化及 HTML 技术栈构建，为电商企业提供全方位的销售数据处理与决策支持服务。
项目核心界面功能丰富且实用。数据中心作为基础数据枢纽，能集中展示电商平台的核心销售数据，包括订单量、销售额、客户数量等关键指标，数据呈现清晰直观，为后续分析工作奠定坚实基础，方便工作人员快速掌握整体销售概况。
数据分析可视化界面借助 Echarts 强大的可视化能力，将复杂的销售数据转化为各类直观图表，如折线图展示销售额变化趋势、柱状图对比不同品类销售情况、饼图呈现各地区销售占比等。通过多样化图表，工作人员可轻松挖掘数据背后的规律，发现销售中的优势与不足。
销售预测界面是项目的核心亮点，基于机器学习线性回归预测算法，结合历史销售数据，如过去数月的销售额、促销活动影响、季节因素等，构建预测模型。工作人员输入相关参数后，系统能精准预测未来一段时间的销售情况，为库存管理、营销计划制定提供科学依据，助力企业提前做好资源调配。
注册登录界面保障了系统数据的安全性，通过账号密码验证机制，实现用户身份识别与权限管控，不同角色用户拥有不同操作权限，有效防止数据泄露与误操作，确保系统稳定运行。
后台管理界面则为管理人员提供了便捷的系统维护工具，可进行数据录入、更新、删除，用户账号管理、权限分配，以及系统参数配置等操作，保障整个项目系统的顺畅运行与高效管理。
整体而言，该项目打通了电商销售数据从采集、分析到预测、管理的全流程，为电商企业提升销售效率、优化运营策略提供了有力的技术支撑。

4、核心代码

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
import traceback

def yuce1(name):
    try:
        print(name)
        sql_command = 'select * from Item '
        df = pandas.read_sql(sql_command, models.db.engine)
        da = df[df['Description'].map(lambda xx: xx == name)]
        datas = df[df['Description'].map(lambda xx: xx == name)].values.tolist()
        print(datas[0])

        date_day = list(set([int(datetime.datetime.strptime(i[-4].split(' ')[0],'%d/%m/%Y').strftime('%Y%m%d')) for i in datas]))

        date_day.sort()
        print(date_day)

        liuliang = []
        for i in date_day:
            record_list = da[da['InvoiceDate'].map(
                lambda xx:int(datetime.datetime.strptime(xx.split(' ')[0],'%d/%m/%Y').strftime('%Y%m%d')) == i )].values.tolist()
            liuliang.append(record_list[-1][-2])

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

        print(examDict)

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

        # exam_x 即为feature
        exam_x = examDf.loc[:, '时间']
        # exam_y 即为label
        exam_y = examDf.loc[:, '数据']

        print("-------------正常1-------------")
        x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(exam_x, exam_y, train_size=0.5)
        # x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(exam_x, exam_y, train_size=0.5)

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

        model = LinearRegression()

        model.fit(x_train, y_train)
        print("-------------正常2-------------")
        LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1)
        # 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[-1]), '%Y%m%d')
        li1 = []
        for i in range(24):
            data1 = data1 + datetime.timedelta(days=1)
            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['xisu'] = round(abs(y_train_pred[i]),3)
            li2.append(dicts)
        return li2[2:]
    except:
        print(traceback.format_exc())
        return []

5、源码获取方式

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