温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

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。

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读,所有源码均一手开发!

感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人

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

  1. 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)。
  2. 模型层
    • 训练预测模型(如LSTM)和LLM分析模块,保存为Pickle/ONNX格式。
  3. 服务层
    • Django提供RESTful API,调用模型进行预测或分析。
  4. 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

  1. Web应用系统:支持多用户访问的新能源汽车销量分析平台。
  2. 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。
  3. 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

  1. 系统功能完整,无严重Bug。
  2. 模型预测准确率≥85%(MAPE指标)。
  3. 支持100+并发用户稳定访问。
  4. 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

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!

为什么选择我

 博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

🍅✌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,项目代码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!🍅✌

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↓↓↓↓↓↓获取联系方式↓↓↓↓↓↓↓↓

Logo

有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐