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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与销量预测难题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，利用Selenium技术自动化定时采集淘宝商品数据，通过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
本系统后端基于Python语言和Flask框架构建，采用Selenium自动化技术实现淘宝商品数据的定时采集，通过Pandas工具库对原始数据进行清洗与规范化处理，以MySQL数据库作为数据存储与管理的基础。前端融合LayUI与Bootstrap框架构建后台管理界面，借助Echarts图表库实现数据可视化大屏的图表渲染。系统集成了基于多元线性回归的机器学习模型，用于商品销量的预测分析。

二、功能模块详细介绍
· 商品数据可视化大屏
该模块作为系统首页，以可视化大屏形式呈现全平台商品核心数据总览。页面通过条形图展示商品销量排行与店铺销量排行，用柱状图统计不同分类产品的数据分布，借助折线图呈现整体销量随时间的变化趋势。同时采用饼图分别展示商品销量的构成比例和商品价格的分布区间，并在大屏顶部集中显示平台核心数据指标，为用户提供直观全面的数据洞察视角。

· 商品数据后台管理
该模块提供商品基础信息的查询、编辑与维护功能。页面支持按商品标题、商品类别、店铺名称等多维度进行筛选搜索，以分页表格形式展示商品的核心字段，包括商品标题、类别、价格、店铺名称、销量及月份等信息。每行数据均配备编辑和删除操作按钮，便于管理员对商品信息进行实时更新与维护，保障数据的准确性与时效性。

· 定时爬虫数据采集
该模块实现爬虫任务的配置、启动与监控功能。用户可在页面输入关键词和页码参数，点击启动爬虫按钮即可触发数据抓取任务。系统提供爬虫日志的筛选搜索功能，以分页表格形式记录每次爬虫执行的日志内容、执行时间等详细信息，并配备相应的操作按钮。页面同时反馈爬虫运行的状态提示，确保用户能够实时掌握数据采集的进度与结果。

· 机器学习销量预测
该模块基于多元线性回归模型实现商品销量的预测功能。用户可通过下拉菜单选择商品类别，并输入价格区间作为预测参数，点击预测销量按钮后，系统调用训练好的机器学习模型进行计算，输出对应的销量预测结果。页面清晰展示预测数值，并反馈预测成功的状态提示，为电商运营决策提供数据支撑。

· 后台管理导航
该模块作为系统后台的核心功能入口，集成各功能模块的导航链接。页面以卡片式或菜单式布局展示数据管理、用户管理、爬虫调度、销量预测等模块入口，便于用户快速访问相应功能，提升后台操作的便捷性与效率。

· 用户注册登录
该模块提供用户身份认证功能。登录页面包含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。新用户可通过注册入口创建账号，老用户则通过登录入口进入系统，保障平台访问的安全性与用户身份的有效管理。

· 用户管理
该模块面向管理员用户，提供系统用户账号的全面维护功能。页面支持按用户昵称、用户账号、用户电话、用户邮箱、用户单位等多条件筛选搜索，并配备新增用户操作按钮。以表格形式展示用户的昵称、账号、密码、单位、电话、邮箱、用户类型等详细信息，每条记录均支持编辑和删除操作，管理员可对用户账号进行启用、停用、信息修改等管理操作。

三、项目总结
本系统是针对电商领域数据更新滞后与销量预测难题研发的一体化数据分析与可视化平台。系统后端基于Flask框架构建，利用Selenium技术实现淘宝商品数据的自动化定时采集，通过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图表库打造可视化大屏，直观呈现商品销量排行、价格分布、品类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，有效解决数据获取难、更新慢、预测不准等行业痛点。

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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