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1、项目介绍

技术栈
Python语言、Flask框架、Selenium爬虫、机器学习（多元线性回归）、LayUI框架、Echarts、MySQL数据库、Pandas、Bootstrap

功能模块
· 商品数据可视化大屏
· 商品数据后台管理
· 定时爬虫数据采集
· 机器学习销量预测
· 用户注册登录
· 用户管理（管理员）
· 后台管理导航

项目介绍
本系统是针对电商领域数据更新滞后以及销量预测难题所研发的一体化数据分析与可视化平台。后端基于Flask框架构建，通过Selenium技术自动化定时采集淘宝商品数据，并利用Pandas工具对原始数据进行清洗与规范化处理，最终存储至MySQL数据库。前端融合LayUI与Bootstrap框架，借助Echarts图表库打造数据可视化大屏，直观呈现商品销量与价格分布等核心指标的变化趋势。系统内嵌基于多元线性回归的机器学习模型，利用历史销量及相关特征数据进行训练，实现对未来销量的科学预测。平台集可视化展示、数据管理、爬虫调度、销量预测及用户权限控制于一体，为电商企业提供实时数据洞察与智能决策支持。

2、项目界面

1. 商品数据可视化大屏（全平台商品销量、价格、品类分布等核心数据总览）
   该商品数据采集分析平台首页通过条形图呈现商品与店铺销量排行，用柱状图统计分类产品数据，借助折线图展示总销量走势，还以饼图分别呈现商品销量分布和商品价格分布，同时展示平台核心数据概况。
   

2. 商品数据后台管理（商品基础信息查询、编辑与维护界面）
   该商品数据采集分析平台后台的商品数据页面，提供商品标题、商品类别、店铺名称的筛选搜索功能，以分页表格形式展示商品的标题、类别、价格、店铺、销量、月份等信息，并支持对单条商品数据进行编辑和删除操作。
   

3. 定时爬虫数据采集（爬虫任务配置、启动与采集进度监控界面）
   该商品数据采集分析平台后台的启动爬虫页面，支持输入关键词和页码并点击启动爬虫按钮执行数据抓取任务，提供日志内容筛选搜索功能，以分页表格形式展示爬虫执行的日志内容、时间并配备操作按钮，还会反馈爬虫运行成功的状态提示。

4. 机器学习预测算法（多元线性回归模型输出的商品销量预测结果与趋势图）
   该商品数据采集分析平台后台的销量预测页面，支持选择商品类别并输入价格区间，点击预测销量按钮后，通过多元线性回归模型进行销量预测，展示预测结果并反馈预测成功的状态提示。
   

5. 后台管理页面（系统核心功能入口，含数据管理、用户管理等模块导航）
   该商品数据采集分析平台后台的销量预测页面，支持选择商品类别并输入价格区间，点击预测销量按钮后，通过多元线性回归模型进行销量预测，展示预测结果并反馈预测成功的状态提示。
   

6. 注册登录界面（用户身份认证入口，支持新用户注册与老用户登录）
   该商品数据采集分析平台的登录页面，提供用户名和密码输入框，支持自动登录选项，设有登录按钮和注册账号入口，可进行账号登录与新账号注册操作。
   

7. 用户管理（管理员对系统用户账号的新增、编辑、启用/停用等维护界面）
   该商品数据采集分析平台后台的用户管理页面，提供用户昵称、用户账号、用户电话、用户邮箱、用户单位的筛选搜索功能，支持新增用户操作，以表格形式展示用户的昵称、账号、密码、单位、电话、邮箱、类型等信息，并支持对单条用户数据进行编辑和删除操作。
   

8.功能模块
该电商数据分析可视化系统分为可视化分析平台和后台管理两大模块，可视化分析平台涵盖商品与店铺销量排行、商品数据统计分析等多类数据可视化功能，后台管理包含主页、用户管理、公告管理等多项系统管理与数据处理功能。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
系统后端基于Python语言的Flask框架构建，提供稳定的Web服务与业务逻辑处理。数据采集层采用Selenium技术自动化抓取淘宝商品数据，结合Pandas工具完成数据清洗与规范化处理，最终存储于MySQL数据库。前端界面融合LayUI与Bootstrap框架进行页面布局，通过Echarts图表库实现数据可视化展示。机器学习模块使用多元线性回归算法构建销量预测模型，基于历史数据进行训练与预测。

二、功能模块详细介绍
· 商品数据可视化大屏
系统首页以大屏形式呈现全平台商品核心数据总览。通过条形图展示商品与店铺销量排行，柱状图统计各品类商品数据分布，折线图呈现整体销量走势变化。页面还配置饼图分别展示商品销量占比和价格区间分布，同时显示平台商品总数、总销量、平均价格等核心指标，为用户提供直观的数据洞察视角。

· 商品数据后台管理
后台商品数据页面提供完善的商品信息管理功能。支持按商品标题、商品类别、店铺名称等多维度筛选搜索，以分页表格形式展示商品的标题、类别、价格、店铺、销量、采集月份等详细信息。管理员可对单条商品数据进行编辑更新或删除操作，确保数据库信息的准确性与时效性。

· 定时爬虫数据采集
启动爬虫页面支持用户输入关键词和页码参数，点击按钮即可触发数据抓取任务。系统提供爬虫日志监控功能，支持按日志内容关键词筛选搜索，以分页表格展示爬虫执行的时间、内容详情及状态。爬虫运行成功时页面反馈状态提示，方便用户实时掌握数据采集进度。

· 机器学习销量预测
销量预测页面集成多元线性回归模型，用户可选择商品类别并输入价格区间参数，点击预测按钮后系统调用训练好的模型进行计算。页面展示预测销量结果，并反馈预测成功的状态提示，为商品定价与库存规划提供数据支撑。

· 用户注册登录
登录页面提供用户名和密码输入框，配置自动登录选项，设有登录按钮与注册账号入口。新用户可通过注册功能创建个人账号，老用户凭凭证登录系统，实现用户身份认证与访问控制。

· 用户管理（管理员）
后台用户管理页面供管理员进行账号维护操作。支持按用户昵称、账号、电话、邮箱、单位等条件筛选搜索，提供新增用户功能。页面以表格形式展示用户的昵称、账号、密码、所属单位、联系电话、邮箱、用户类型等信息，支持对单条用户数据进行编辑和删除操作，实现账号全生命周期管理。

· 后台管理导航
系统后台集成了所有核心功能模块的导航入口，包括数据管理、爬虫调度、销量预测、用户管理等。导航结构清晰，便于管理员快速切换至相应功能页面，提升后台操作效率。

三、项目总结
本系统是针对电商领域数据更新滞后及销量预测难题所研发的一体化数据分析与可视化平台。后端基于Flask框架构建，通过Selenium自动化采集淘宝商品数据，利用Pandas进行数据清洗后存入MySQL数据库。前端融合LayUI与Bootstrap框架，借助Echarts打造可视化大屏，直观呈现商品销量、价格分布等核心指标变化趋势。系统内置多元线性回归机器学习模型，利用历史销量及相关特征数据训练，实现对未来销量的科学预测。平台集可视化展示、数据管理、爬虫调度、销量预测及用户权限控制于一体，为电商企业提供实时数据洞察与智能决策支持。系统功能覆盖数据采集、处理、分析、预测全流程，有效解决了电商运营中的数据滞后问题，提升了商品管理的科学性与决策效率。

4、核心代码

from flask import Flask as _Flask, flash
from flask import request, session
from flask import render_template
from flask.json import JSONEncoder as _JSONEncoder, jsonify
import decimal
import service.users_data as user_service
import service.notice_data as notice_data
import service.slog_data as slog_data
import service.goods_data as goods_data
import service.category_data as category_data
import service.view_data as view_data
import service.version_data as version_data
import machine_learning.goods_predict as gp
from spider import shopping_spider
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


class JSONEncoder(_JSONEncoder):
    def default(self, o):
        if isinstance(o, decimal.Decimal):
            return float(o)
        super(_JSONEncoder, self).default(o)


class Flask(_Flask):
    json_encoder = JSONEncoder


import os

app = Flask(__name__)
app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem'
app.config['SECRET_KEY'] = os.urandom(24)


# -------------前台可视化大数据分析相关服务接口start-----------------
# 系统默认路径前台跳转
@app.route('/')
def main_page():
    return render_template("main.html")


# -------------前台可视化大数据分析相关服务接口end-----------------

# -------------后台管理模块相关服务接口start-----------------
# 登录
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
    if request.method == 'POST':
        account = request.form.get('account')
        password = request.form.get('password')
        if not all([account, password]):
            flash('参数不完整')
            return "300"
        res = user_service.get_user(account, password)
        if res and res[0][0] > 0:
            session['is_login'] = True
            session['role'] = res[0][1]
            return "200"
        else:
            return "300"



# 新增系统版本数据
@app.route('/version/add', methods=["POST"])
def sys_version_add():
    get_data = request.form.to_dict()
    name = get_data.get('name')
    version = get_data.get('version')
    return version_data.add_sys_version(name, version)


# 修改系统版本数据
@app.route('/version/edit', methods=["PUT"])
def version_edit():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    name = get_data.get('name')
    version = get_data.get('version')
    version_data.edit_sys_version(id, name, version)
    return '200'


# 删除系统版本数据
@app.route('/version/delete', methods=["DELETE"])
def version_delete():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    version_data.del_sys_version(id)
    return '200'


# -----------------系统版本管理模块END-----------------

# -----------------类别管理模块START-----------------

# 公告管理页面
@app.route('/html/category')
def category_manager():
    return render_template('html/category.html')


# 获取公告数据分页
@app.route('/category/list', methods=["POST"])
def category_list():
    get_data = request.form.to_dict()
    page_size = get_data.get('page_size')
    page_no = get_data.get('page_no')
    param = get_data.get('param')
    data, count, page_list, max_page = category_data.get_category_list(int(page_size), int(page_no), param)
    return jsonify({"data": data, "count": count, "page_no": page_no, "page_list": page_list, "max_page": max_page})


# 新增类别数据
@app.route('/category/add', methods=["POST"])
def category_add():
    get_data = request.form.to_dict()
    content = get_data.get('content')
    return category_data.add_category(content)


# 修改类别数据
@app.route('/category/edit', methods=["PUT"])
def category_edit():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    content = get_data.get('content')
    category_data.edit_category(id, content)
    return '200'


# 删除类别数据
@app.route('/category/delete', methods=["DELETE"])
def category_delete():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    category_data.del_category(id)
    return '200'


# -----------------类别管理模块END-----------------

# -----------------爬虫管理模块START-----------------
# 后台调用爬虫
@app.route('/spider/start', methods=["POST"])
def run_spider():
    get_data = request.form.to_dict()
    key = get_data.get('key')
    total_pages = get_data.get('num')
    executor = ThreadPoolExecutor(2)
    executor.submit(shopping_spider.spider(key, total_pages))
    return '200'


# 爬虫日志页面
@app.route('/html/slog')
def slog_manager():
    return render_template('html/slog.html')


# 获取爬虫日志数据分页
@app.route('/slog/list', methods=["POST"])
def slog_list():
    get_data = request.form.to_dict()
    page_size = get_data.get('page_size')
    page_no = get_data.get('page_no')
    param = get_data.get('param')
    data, count, page_list, max_page = slog_data.get_slog_list(int(page_size), int(page_no), param)
    return jsonify({"data": data, "count": count, "page_no": page_no, "page_list": page_list, "max_page": max_page})


# 修改爬虫日志数据
@app.route('/slog/edit', methods=["PUT"])
def slog_edit():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    log = get_data.get('log')
    slog_data.edit_slog(id, log)
    return '200'


# 删除爬虫日志数据
@app.route('/slog/delete', methods=["DELETE"])
def slog_delete():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    slog_data.del_slog(id)
    return '200'


# -----------------爬虫管理模块END-----------------


# -----------------商品管理模块START----------------
# 商品页面
@app.route('/html/goods')
def goods_manager():
    return render_template('html/goods.html')


# 获取商品数据分页
@app.route('/goods/list', methods=["POST"])
def goods_list():
    get_data = request.form.to_dict()
    page_size = get_data.get('page_size')
    page_no = get_data.get('page_no')
    param = get_data.get('param')
    data, count, page_list, max_page = goods_data.get_goods_list(int(page_size), int(page_no), param)
    return jsonify({"data": data, "count": count, "page_no": page_no, "page_list": page_list, "max_page": max_page})


# 修改商品数据
@app.route('/goods/edit', methods=["PUT"])
def goods_edit():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    title = get_data.get('title')
    category = get_data.get('category')
    discount = get_data.get('discount')
    original_price = get_data.get('original_price')
    shop = get_data.get('shop')
    monthly_sales = get_data.get('monthly_sales')
    goods_data.edit_goods(id, title, category, discount, original_price, shop, monthly_sales)
    return '200'


# 删除商品数据
@app.route('/goods/delete', methods=["DELETE"])
def goods_delete():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    goods_data.del_goods(id)
    return '200'


# 预测页面
@app.route('/html/predict')
def html_predict():
    return render_template('html/predict.html')


# 预测商品数据
@app.route('/goods/predict', methods=["POST"])
def goods_predict():
    get_data = request.form.to_dict()
    t = get_data.get('t')
    p = get_data.get('p')
    op = get_data.get('op')
    return jsonify({"data": gp.predict(t, p, op)})



# -----------------可视化页面模块END-----------------
if __name__ == '__main__':
    # 端口号设置
    app.run(host="127.0.0.1", port=5000)

5、源码获取方式

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