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1、项目介绍

技术栈
Django框架用于Web后端开发，requests库实现淘宝商品数据自动化爬取，ARIMA时序预测模型作为核心销量预测算法，MySQL数据库负责数据存储，Python语言支撑整体开发，数据可视化技术实现图表、地图和词云等多维度展示。

功能模块
· 首页
· 数据中心
· 可视化词云图
· 商品价格区间分布
· 不同类别商品销量分布
· 商品价格与销量的关系
· 不同省份商品销量分布
· 不同省份商品数量分布
· 销量数据预测
· 后台数据管理
· 注册登录

项目介绍
本系统针对淘宝商家在电商运营中存在的销量预测滞后、库存管理失衡等实际问题，设计并实现了一套基于Django与ARIMA模型的商品数据分析预测系统。系统通过requests爬虫定向采集淘宝商品价格、销量、省份分布等多维度数据，经清洗后存入MySQL数据库。核心功能采用ARIMA时序模型对历史销量数据进行建模分析，通过差分处理将非平稳序列转化为平稳数据，结合自回归与移动平均机制实现未来销量趋势预测。可视化层面整合地图热力图、词云、折线图、饼图等多种形式，直观呈现省份商品分布、价格销量关联、品类销量占比等分析结果。系统同时配备商品数据管理和后台管控模块，形成从数据采集、存储、分析、预测到可视化展示的完整闭环，为商家提供科学的销量预判工具和市场洞察视角，助力优化库存策略和运营决策。

2、项目界面

1. 不同省份商品数量分布地图（各省份商品数量地理分布热力图）
   该页面是电商网站采集分析可视化系统的不同省份商品数量分布模块，以中国地图热力图的形式直观展示各省份商品数量分布情况，同时左侧菜单栏还提供了首页、数据中心、可视化词云图、商品价格区间分布、不同类别商品销量分布、商品价格与销量的关系、不同省份商品销量分布、销量数据预测、后台数据管理及退出登录等功能选项。
   

2. 销量预测------ARIMA时序预测模型（基于历史数据的未来销量趋势预测图表）
   该页面是电商网站采集分析可视化系统的销量数据预测模块，以柱状图和折线图结合的形式，分别展示冰箱和洗衣机的未来销量趋势预测，其中红色柱代表预测值，同时左侧菜单栏还提供了首页、数据中心、可视化词云图、商品价格区间分布、不同类别商品销量分布、商品价格与销量的关系、不同省份商品销量分布、不同省份商品数量分布、后台数据管理及退出登录等功能选项。
   

3. 商品价格与销量的关系（价格区间与对应销量的关联分析图表）
   该页面是电商网站采集分析可视化系统的商品价格与销量的关系模块，以折线图的形式展示淘宝商品价格与销量之间的关联，同时左侧菜单栏还提供了首页、数据中心、可视化词云图、商品价格区间分布、不同类别商品销量分布、不同省份商品销量分布、不同省份商品数量分布、销量数据预测、后台数据管理及退出登录等功能选项。
   

4. 商品数据（商品基础信息列表，含名称、价格、销量等详情）
   该页面是电商网站采集分析可视化系统的数据中心模块，以列表形式展示淘宝商品数据，支持按商品名称、价格、销量等字段排序，同时提供分页和搜索功能，方便用户快速定位和查看商品信息，左侧菜单栏还提供了首页、可视化词云图、商品价格区间分布、不同类别商品销量分布、商品价格与销量的关系、不同省份商品销量分布、不同省份商品数量分布、销量数据预测、后台数据管理及退出登录等功能选项。
   

5. 商品价格区间分布（不同价格段商品数量占比的统计图表）
   该页面是电商网站采集分析可视化系统的商品价格区间分布模块，以环形饼图的形式直观展示淘宝商品在不同价格区间的数量占比情况，同时左侧菜单栏还提供了首页、数据中心、可视化词云图、不同类别商品销量分布、商品价格与销量的关系、不同省份商品销量分布、不同省份商品数量分布、销量数据预测、后台数据管理及退出登录等功能选项。

6. 各类商品销量分布（不同品类商品销量占比的可视化图表）
   该页面是电商网站采集分析可视化系统的不同类别商品销量分布模块，以漏斗图的形式直观展示淘宝不同类别商品的销量分布情况，同时左侧菜单栏还提供了首页、数据中心、可视化词云图、商品价格区间分布、商品价格与销量的关系、不同省份商品销量分布、不同省份商品数量分布、销量数据预测、后台数据管理及退出登录等功能选项。
   

7. 首页（系统功能入口与核心数据概览）
   该页面是电商网站采集分析可视化系统的首页，主要介绍了系统的技术栈和四大核心模块，包括用户模块、爬虫模块、数据可视化模块和算法预测模块，同时左侧菜单栏还提供了数据中心、可视化词云图、商品价格区间分布、不同类别商品销量分布、商品价格与销量的关系、不同省份商品销量分布、不同省份商品数量分布、销量数据预测、后台数据管理及退出登录等功能选项。
   

8. 词云图分析（商品关键词/用户评价高频词的词云展示）
   该页面是电商网站采集分析可视化系统的可视化词云图模块，以词云图的形式直观展示淘宝商品标题中的高频关键词，并在下方提供词频统计和分析结论，同时左侧菜单栏还提供了首页、数据中心、商品价格区间分布、不同类别商品销量分布、商品价格与销量的关系、不同省份商品销量分布、不同省份商品数量分布、销量数据预测、后台数据管理及退出登录等功能选项。
   

9. 后台数据管理（商品数据维护、爬虫任务管控等后台功能界面）
   该页面是电商网站采集分析可视化系统的后台数据管理模块，支持对数据表、用户表和认证授权组进行增加和修改操作，同时可查看最近动作记录，顶部还提供了查看站点、修改密码和注销等功能选项。
   

10.注册登录
该页面是电商网站采集分析可视化系统的用户登录模块，提供用户名和密码输入框，支持记住密码、选择普通用户或管理员两种登录类型，同时提供登录和注册功能，用于用户身份验证和账号管理。

3、项目说明

一、技术栈说明
本系统后端采用Django框架构建，通过requests库实现淘宝商品数据的自动化爬取采集。核心算法使用ARIMA时序预测模型对历史销量数据进行建模分析。MySQL数据库负责多维度商品数据的存储与管理，Python语言支撑整个系统的开发实现。可视化层面整合了地图热力图、词云、折线图、饼图、漏斗图等多种图表形式，实现数据的多维度可视化展示。

二、功能模块详细介绍
· 注册登录
系统提供用户认证功能，登录页面包含用户名和密码输入框，支持记住密码选项。用户可选择普通用户或管理员角色登录，新账号可通过注册功能创建，保障系统访问安全性。

· 首页
作为系统功能入口，首页介绍了整体技术架构和四大核心模块，包括用户管理模块、数据爬取模块、可视化展示模块和算法预测模块。左侧菜单栏提供所有功能的快捷导航。

· 数据中心
该模块以表格形式展示淘宝商品基础信息，包含商品名称、价格、销量等详细字段。支持按字段排序、分页浏览和关键词搜索，方便用户快速定位和查看商品数据。

· 可视化词云图
基于商品标题文本生成高频关键词词云图，直观呈现淘宝商品的热门属性和市场焦点。页面下方配套展示词频统计结果和分析结论，帮助商家了解用户关注趋势。

· 商品价格区间分布
采用环形饼图展示商品在不同价格区间的数量占比情况，清晰呈现价格分布结构。商家可据此了解市场价格分层，为产品定价策略提供数据支撑。

· 不同类别商品销量分布
以漏斗图形式展示不同品类商品的销量分布，从大类到小类层层递进，直观呈现各品类销量占比和转化关系，帮助商家识别热销品类和潜在机会。

· 商品价格与销量的关系
通过折线图分析商品价格与销量之间的关联趋势，展示价格变动对销量的影响规律。该模块帮助商家寻找最优定价区间，优化价格策略以提升销售转化。

· 不同省份商品销量分布
以中国地图热力图形式展示各省份商品销量地理分布，颜色深浅直观反映销量高低。商家可据此掌握区域市场热度，制定差异化的区域运营策略。

· 不同省份商品数量分布
采用地图热力图展示各省份商品数量分布情况，反映不同地区的商品丰富度和供给密度，为商家拓展区域市场和优化供应链布局提供参考依据。

· 销量数据预测
基于ARIMA时序预测模型，对冰箱、洗衣机等商品的历史销量数据进行建模分析，以柱状图结合折线图形式展示未来销量趋势，红色柱代表预测值。该模块为商家提供科学的销量预判和库存规划依据。

· 后台数据管理
提供商品数据维护功能，支持对数据表、用户表和认证授权组进行增删改查操作。管理员可查看最近动作记录，管理爬虫任务执行，同时提供修改密码、注销等账户管理功能。

三、项目总结
本系统针对淘宝商家在电商运营中面临的销量预测滞后、库存管理失衡等实际问题，设计实现了一套集数据采集、存储、分析、预测和可视化于一体的商品数据分析预测系统。系统通过requests爬虫自动化采集淘宝商品价格、销量、省份分布等多维度数据，经清洗后存入MySQL数据库；采用ARIMA时序模型对历史销量数据进行差分平稳化处理，结合自回归与移动平均机制实现销量趋势预测；可视化层面整合地图热力图、词云、折线图、饼图、漏斗图等多种形式，直观呈现省份商品分布、价格销量关联、品类销量占比等分析结果；配套后台数据管理和用户认证模块，保障系统安全可控。系统形成了从数据采集到可视化展示的完整闭环，为电商商家提供科学的销量预判工具和区域市场洞察视角，可有效助力商家优化库存策略、调整定价方案和制定运营决策，提升电商运营效率和市场竞争力。

4、核心代码

def login(request):
    if request.method == "GET":
        return render(request, 'login.html')

    if request.method == 'POST':
        # 验证表单数据
        username = request.POST['username']
        password = request.POST['password']
        login_type = request.POST.get('login_type', 'frontend')
        # 认证用户
        user = auth.authenticate(request, username=username, password=password)
        if user is not None:
            if user.is_active:
                # 登录用户并跳转到相应页面
                auth.login(request, user)
                if login_type == 'admin':
                    return redirect('admin:index')
                else:
                    return redirect('index')
        else:
            error_msg = '用户名或密码错误'
            return render(request, 'login.html', context={'error_msg': error_msg})


def logout(request):
    auth.logout(request)
    return redirect('login')  # 重定向到登录


def query_database(query, args=()):
    conn = sqlite3.connect(BASE_DIR + '/db.sqlite3')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(query, args)
    result = cursor.fetchall()
    headers = [i[0] for i in cursor.description]
    conn.commit()
    conn.close()

    data = [headers] + list(result)
    df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
    # print(df)
    return df


@login_required
def home(request):
    return redirect('index')


@login_required
def index(request):
    return render(request, 'index.html')


@login_required
def info(request):
    query1 = 'select * from 淘宝数据'

    df1 = query_database(query1)

    rows1 = df1.values

    return render(request, 'info.html', locals())


@login_required
def ciyun(request):
    query1 = 'select * from 淘宝数据'


    df1 = query_database(query1)


    def cy(df):
        # 词云图数据处理
        titles = df['标题'].tolist()
        # 加载停用词表
        stopwords = set()
        with open(BASE_DIR + r'./app/StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
            for line in f:
                stopwords.add(line.strip())
        # 将数据进行分词并计算词频
        words = []
        for item in titles:
            if item:
                words += jieba.lcut(item.replace(' ', ''))
        word_counts = Counter([w for w in words if w not in stopwords])
        # 获取词频最高的词汇
        top20_words = word_counts.most_common()
        words_data = []
        for word in top20_words:
            words_data.append({'name': word[0], 'value': word[1]})
        return words_data

    word1 = cy(df1)

    return render(request, 'ciyun.html', locals())


@login_required
def jiage(request):
    query1 = 'select * from 淘宝数据'


    df1 = query_database(query1)


    def cy(df):
        # 商品价格区间分布
        data_res = [[], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
        for data in df['价格'].values.tolist():
            print(data)
            if data <= 1000:
                data_res[0].append(data)
            if 1000 < data <= 2000:
                data_res[1].append(data)
            if 2000 < data <= 3000:
                data_res[2].append(data)
            if 3000 < data <= 4000:
                data_res[3].append(data)
            if 4000 < data <= 5000:
                data_res[4].append(data)
            if 5000 < data <= 10000:
                data_res[6].append(data)
            if 10000 < data <= 20000:
                data_res[7].append(data)
            if 20000 < data <= 50000:
                data_res[8].append(data)
            if 50000 < data:
                data_res[9].append(data)
        data_col = [f'商品价格0~1000元',
                    f'商品价格1000~2000元',
                    f'商品价格2000~3000元',
                    f'商品价格3000~4000元',
                    f'商品价格4000~5000元',
                    f'商品价格5000~10000元',
                    f'商品价格10000~20000元',
                    f'商品价格20000~50000元',
                    f'商品价格50000元以上的', ]
        data_num = [len(i) for i in data_res]
        data_price_interval = []
        for key, value in zip(data_col, data_num):
            data_price_interval.append({'name': key, 'value': value})
        return data_price_interval

    word1 = cy(df1)

    return render(request, 'jiage.html', locals())


@login_required
def xiaoliang(request):
    query1 = 'select * from 淘宝数据'

    df1 = query_database(query1)

    def cy(sales_df):
        # 商品销量分布情况
        data_dict = {}
        for i in sales_df:
            print(i)
            key = i[0]
            value = '0'
            if i[1]:
                value = str(i[1]).replace('万', '0000').replace('+', '').replace('评价', '').replace('.', '')
            if data_dict.get(key):
                data_dict[key] += int(value)
            else:
                data_dict[key] = int(value)

        sales_data = []
        sales_key = []
        for key, value in data_dict.items():
            sales_key.append(key)
            sales_data.append({'name': key, 'value': value})

        return sales_key, sales_data

    sales_key1, sales_data1 = cy(df1[['word', '销量']].values.tolist())

    return render(request, 'xiaoliang.html', locals())


@login_required
def map(request):
    query1 = 'select * from 淘宝数据'

    df1 = query_database(query1)

    # 地图销量数据处理
    addr = df1[['发货地', '销量']]
    addr_data = addr.groupby('发货地')['销量'].sum()
    map_data = []
    addr_dict = {}
    for key, value in addr_data.to_dict().items():
        key = key.split(' ')[0]
        if addr_dict.get(key):
            addr_dict[key] += value
        else:
            addr_dict[key] = value
    for key, value in addr_dict.items():
        map_data.append({'name': key, 'value': value})

    return render(request, 'map.html', locals())


@login_required
def map2(request):
    query1 = 'select * from 淘宝数据'

    df1 = query_database(query1)

    # 地图销量数据处理
    addr = df1['发货地'].value_counts()
    map_data = []
    addr_dict = {}
    for key, value in addr.to_dict().items():
        key = key.split(' ')[0]
        if addr_dict.get(key):
            addr_dict[key] += value
        else:
            addr_dict[key] = value
    for key, value in addr_dict.items():
        map_data.append({'name': key, 'value': value})

    return render(request, 'map2.html', locals())


@login_required
def jgxl(request):
    query1 = 'select * from 淘宝数据'

    df1 = query_database(query1)

    df1 = df1[['价格', '销量']]
    # 按价格升序排序
    df1 = df1.sort_values(by=['价格'])
    # 使用布尔索引选择需要删除的行
    rows_to_drop = df1['销量'] < 100
    # 使用 drop() 方法删除行
    df1 = df1.drop(df1[rows_to_drop].index)
    df1_data = [df1['价格'].tolist(), df1['销量'].tolist()]


    return render(request, 'jgxl.html', locals())


# ARIMA 时序预测模型   【销量预测】
@login_required
def predict(request):

    def arima_model_train_eval(history):
        # 构造 ARIMA 模型
        model = ARIMA(history, order=(1, 1, 1))
        # 基于历史数据训练
        model_fit = model.fit()
        # 预测接下来的3个时间步的值
        output = model_fit.forecast(steps=3)
        yhat = output
        return yhat

    query1 = 'select * from 预测数据'

    df = query_database(query1)
    df = df[['名称', '2022/10月销量', '2022/11月销量', '2022/12月销量', '2023/01月销量', '2023/02月销量', '2023/03月销量']]
    df = df.groupby('名称').sum()
    df = df.reset_index()
    print(df)
    year_data = ['2022/10月销量', '2022/11月销量', '2022/12月销量', '2023/01月销量', '2023/02月销量', '2023/03月销量', '2023/04月销量',
                 '2023/05月销量', '2023/06月销量']
    data = df.iloc[:, 1:].values.tolist()
    bingxiang = data[0] + arima_model_train_eval(data[0]).tolist()
    xiyiji = data[1] + arima_model_train_eval(data[1]).tolist()
    dianshi = data[2] + arima_model_train_eval(data[2]).tolist()

    return render(request, 'predict.html', locals())

5、源码获取方式

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