AI大模型：Python商品数据分析及预测系统机器学习随机森林预测算法预测销量爬虫大数据分析计算机毕业设计✅

q_3375686806

1334人浏览 · 2026-01-08 19:30:00

q_3375686806 · 2026-01-08 19:30:00 发布

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1、项目介绍

技术栈：python语言、Django框架、Echarts可视化、机器学习随机森林预测算法预测销量、爬虫、HTML

Python 商品数据分析及预测系统介绍
本 Python 商品数据分析及预测系统，以 Python 语言为开发核心，依托 Django 框架搭建稳定后端架构，结合 Echarts 可视化工具与机器学习随机森林预测算法，搭配 HTML 构建前端交互界面，形成 “数据采集 - 分析 - 预测 - 应用” 的全流程商品数据服务体系，为企业精准把握商品运营动态、优化销量策略提供技术支撑。
技术层面，Python 不仅是算法实现与爬虫开发的基础（可爬取商品销量、用户评论、市场竞品等多源数据），还保障数据处理的高效性；Django 框架通过 MVC 模式实现前后端解耦，确保系统高可用性与可扩展性，支撑多界面协同运行；Echarts 则以丰富的图表类型（折线图、热力图、散点图等）将复杂数据可视化，让分析结果更易解读；随机森林算法凭借对多特征的精准拟合能力，结合历史销量、价格波动、促销活动等数据，实现销量的科学预测。
界面功能覆盖全业务场景：首页数据大屏作为核心总览入口，实时展示商品总销量、热门品类占比、用户访问量等关键指标，助力企业快速掌握运营全局；整体分析与两组相关性分析界面，通过 Echarts 图表深挖数据关联（如价格与销量、季节与品类需求的关系），为商品定价与选品提供依据；评论分析与评论列表界面，可提取用户评价中的情感倾向与核心需求（如品质反馈、功能建议），辅助产品优化；数据中心承担数据存储与管理职能，为后续分析预测提供可靠数据基础；商品详情页 + 推荐模块基于用户行为数据实现个性化推荐，提升用户转化；销量预测界面是系统核心，输入相关参数后，随机森林算法可输出未来周期销量预测结果，指导库存备货；注册登录界面通过角色权限管控保障数据安全，后台管理界面则支持数据维护、用户管理与系统配置，确保系统稳定运行。
整体而言，该系统打通了商品数据从采集到应用的闭环，帮助企业摆脱经验决策依赖，以数据驱动提升运营效率与销量转化。

2、项目界面

（1）首页数据大屏

在这里插入图片描述

（2）整体分析

在这里插入图片描述

（3）相关性分析
在这里插入图片描述

（4）相关性分析2
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（5）评论分析
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（6）数据中心
在这里插入图片描述

（7）商品详情页+推荐
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（8）评论列表
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（9）销量预测

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（10）注册登录
在这里插入图片描述

（11）后台管理

在这里插入图片描述

3、项目说明

4、核心代码


def products_details(request):
    id = request.GET.get('id')
    product = get_object_or_404(XinXi, id=id)
    product.full_stars = ['bx bxs-star text-warning'] * int(product.AverageScore)
    product.empty_stars = ['bx bxs-star text-secondary'] * (5 - int(product.AverageScore))

    # 查询同一品牌的其他商品
    brand = product.brand
    other_products = XinXi.objects.filter(brand=brand).exclude(id=id)[:3]

    # 如果不足三个商品，则随机选取
    if len(other_products) < 3:
        other_products = XinXi.objects.filter(brand=brand).exclude(id=id)
        other_products = sample(list(other_products), min(len(other_products), 3))

    # 计算评分星星
    for product in other_products:
        product.full_stars = ['bx bxs-star text-warning'] * int(product.AverageScore)
        product.empty_stars = ['bx bxs-star text-secondary'] * (5 - int(product.AverageScore))
    comments = Comment.objects.filter(product_id=product.product_id).order_by('-comment_date')[:5]
    context = {
        'product': product,
        'other_products': other_products,
        'comments': comments,
    }

    return render(request, 'ecommerce-products-details.html',context)


def ecommerce_comment_list(request):
    query = request.GET.get('search', '')
    page_number = request.GET.get('page')  # 获取请求中的页码参数
    if query:
        comments = Comment.objects.filter(content__icontains=query)
    else:
        comments = Comment.objects.all()

    # 创建分页器对象，设置每页显示的数量为 10
    paginator = Paginator(comments, 10)

    # 获取请求的页码对应的Page对象
    page_obj = paginator.get_page(page_number)

    context = {
        'comments': page_obj,
        'page_obj': page_obj,
        'query': query,  # 添加搜索参数到上下文中
    }
    return render(request, 'ecommerce_comment_list.html',context)


def widgets(request):
    return render(request, 'widgets.html')


def chart(request):
    return render(request, 'charts-apex-chart.html')

def preprocess_text(text):
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    text = text.lower()
    words = jieba.lcut(text)
    filtered_words = [word for word in words if len(word) > 1]

    return filtered_words

def comment_chart(request):
    df = pd.read_csv('spiders/comments.csv')
    df = df[['评论']]

    all_text = ' '.join(df.values.flatten().astype(str))

    words = preprocess_text(all_text)
    word_count = Counter(words)
    top_50_words = word_count.most_common(200)

    result = [{'name': word, 'value': count} for word, count in top_50_words]

    context = {
        'result': result,
    }
    return render(request, 'comment_chart.html',context)



from speculate import Speculate
def predict(request):
    result = None  # 初始化结果为 None
    if request.method == 'POST':
        brand = request.POST.get('brand')
        rating = request.POST.get('rating', 0)
        price = request.POST.get('price', 0)
        average_score = request.POST.get('average_score', 5)  # 获取平均得分

        # 使用 Speculate 函数进行预测
        # data = [, brand, rating, average_score]
        print([])
        data = [float(price),brand,float(rating),float(average_score)]
        result = Speculate(data)

    context = {
        'result': result,
    }
    return render(request, 'predict.html', context)