计算机毕业设计Django+大模型新能源汽车销量分析可视化 新能源汽车推荐系统 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)
本文介绍了一个基于Django框架和大模型技术的新能源汽车销量分析可视化系统开发项目。项目提供从数据采集、清洗到分析预测的全流程功能,采用MySQL/InfluxDB存储数据,使用LSTM、Prophet等时序模型进行销量预测,并集成LLM进行政策影响分析。系统前端采用ECharts.js实现交互式可视化展示,支持用户权限管理。项目采用模块化设计,具备良好的扩展性和安全性,预期实现85%以上的预测
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技术范围:SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。
主要内容:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
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介绍资料
任务书:Django + 大模型新能源汽车销量分析可视化系统开发
一、项目背景与目标
随着新能源汽车市场的快速发展,企业需要高效的数据分析工具辅助决策。本项目旨在结合Django框架(快速构建Web应用)与大模型(如LLM、时序预测模型),开发一套新能源汽车销量分析可视化系统,实现数据采集、清洗、分析、预测及可视化展示的全流程功能,为企业提供数据驱动的决策支持。
二、项目需求分析
1. 功能需求
- 数据采集与存储
- 支持从公开数据源(如国家统计局、汽车行业协会)或企业数据库导入新能源汽车销量数据。
- 数据字段包括:车型、品牌、地区、时间、销量、价格、政策补贴等。
- 存储至关系型数据库(如MySQL)或时序数据库(如InfluxDB)。
- 数据清洗与预处理
- 处理缺失值、异常值、重复数据。
- 数据标准化(如时间格式统一、地区编码映射)。
- 大模型分析模块
- 销量预测:基于历史数据,使用LSTM、Prophet等时序模型预测未来销量。
- 关联分析:利用大语言模型(LLM)分析政策、价格、市场趋势对销量的影响。
- 异常检测:识别销量突增/突降的异常点。
- 可视化展示
- 动态仪表盘:展示销量趋势、区域分布、品牌占比等。
- 交互式图表:支持时间范围筛选、品牌对比、预测结果展示。
- 地图可视化:按地区分层展示销量热力图。
- 用户管理
- 用户注册/登录、权限分级(管理员/普通用户)。
- 数据下载与导出功能(CSV/Excel)。
2. 非功能需求
- 性能:支持高并发访问,响应时间≤2秒。
- 安全性:数据加密传输,用户权限控制。
- 可扩展性:模块化设计,便于新增分析模型或数据源。
三、技术选型
| 模块 | 技术栈 |
|---|---|
| 后端框架 | Django 4.x(RESTful API + ORM) |
| 前端框架 | ECharts.js(可视化) + Vue.js/React(动态交互) |
| 数据库 | MySQL(结构化数据) + InfluxDB(时序数据) |
| 大模型 | Prophet(时序预测) + HuggingFace Transformers(LLM分析) |
| 部署环境 | Docker容器化 + Nginx(Web服务器) + Linux(Ubuntu/CentOS) |
| 其他工具 | Pandas/NumPy(数据处理)、Celery(异步任务)、Redis(缓存) |
四、系统架构设计
- 数据层
- 数据源 → 清洗脚本 → 数据库存储 → 特征工程(提取时间特征、政策变量等)。
- 模型层
- 训练预测模型(如LSTM)和LLM分析模块,保存为Pickle/ONNX格式。
- 服务层
- Django提供RESTful API,调用模型进行预测或分析。
- 展示层
- 前端通过Ajax请求数据,使用ECharts渲染图表。
五、开发计划
| 阶段 | 任务 | 交付物 | 周期 |
|---|---|---|---|
| 需求分析 | 明确功能需求、技术选型、数据源确认 | 需求文档、技术方案 | 1周 |
| 数据准备 | 数据采集、清洗、存储至数据库 | 清洗后的数据集、数据库表结构 | 2周 |
| 模型开发 | 训练销量预测模型、LLM分析模块,集成至Django | 训练好的模型文件、API接口文档 | 3周 |
| 前端开发 | 实现仪表盘、交互图表、用户管理界面 | 前端代码、UI设计图 | 2周 |
| 测试与优化 | 功能测试、性能调优、安全加固 | 测试报告、优化方案 | 1周 |
| 部署上线 | Docker容器化部署,配置Nginx和监控 | 部署文档、系统访问链接 | 1周 |
六、预期成果
- Web应用系统:支持多用户访问的新能源汽车销量分析平台。
- 分析报告:自动生成销量预测报告(PDF/Excel)和政策影响分析摘要。
- 技术文档:包含系统架构、API使用说明、模型训练细节。
七、风险评估与应对
| 风险 | 应对措施 |
|---|---|
| 数据质量差 | 增加数据校验逻辑,与数据提供方确认字段含义 |
| 模型预测误差大 | 引入多模型集成(如XGBoost + LSTM),增加人工校验环节 |
| 前端性能瓶颈 | 使用虚拟滚动(Virtual Scroll)优化大数据量图表,CDN加速静态资源 |
| 部署环境兼容性问题 | 提前在测试环境模拟生产环境,使用Ansible自动化配置 |
八、项目验收标准
- 系统功能完整,无严重Bug。
- 模型预测准确率≥85%(MAPE指标)。
- 支持100+并发用户稳定访问。
- 用户满意度评分≥4分(5分制)。
项目负责人:__________
日期:__________
备注:可根据实际需求调整技术栈或开发周期,例如替换LLM为更轻量的模型(如DistilBERT)以降低计算资源需求。
运行截图
推荐项目
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项目案例











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