基于大数据的电子产品需求数据分析系统的设计与实现(Python Vue Flask Mysql)
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介绍
本研究旨在设计并实现一个基于大数据的电子产品需求数据分析系统，以协助企业更精准地预测市场需求、优化资源配置，并提升市场竞争力。系统以Python、Vue、selenium、Echarts、Hadoop和MySQL为技术基础，利用selenium技术实现淘宝电子产品数据的抓取，并将数据存储于Hadoop中，同时结合MySQL进行数据同步。用户可通过安全的登录注册体系获得权限，享受个性化的商品推荐服务。Vue和Echarts被巧妙应用于系统大屏设计，展示数据折线图、邮寄分布图、商品词云图和地址词云图等多个数据视图，帮助用户直观了解市场趋势、产品分布和热门关键词。系统还整合了线性回归算法，提供对电子产品需求的深度分析。通过多种形式的数据可视化，系统为用户提供了直观、清晰的市场分析工具，助力企业更准确地预测市场需求、优化资源配置，从而提升市场竞争力。
关键词：Python；数据可视化；机器学习；线性回归算法；Sklearn
演示视频
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系统功能
3.2 需求分析
系统的需求分析专注于深入理解淘宝电子产品市场，并通过一系列技术如Python、Vue、selenium、Echarts、Hadoop和MySQL，来满足用户的多元需求。系统通过自动化采集淘宝数据，提供了直观的数据展示，并通过Hadoop处理大数据，确保了对电子产品需求的深度分析和高效满足用户需求。
3.3 用户用例分析
淘宝电子产品数据采集： 用户通过系统进行淘宝电子产品数据的自动化采集，获取最新的市场信息。
MySQL： 用户能够通过系统进行MySQL数据库的操作，包括数据的同步、查询和更新，确保数据的实时性和准确性。
Hadoop数据储存及处理： 用户可以将采集的数据存储于Hadoop集群中，利用其分布式计算能力进行高效的数据处理，满足大规模数据分析需求。
登录注册： 用户享有安全的登录注册系统，确保数据隐私的保护，并能够保存个性化的数据分析设置。
可视化大屏： 用户可以通过系统的可视化大屏功能，直观地展示电子产品市场趋势、关键指标和数据分析结果。
商品查询及算法推荐： 用户能够通过系统进行商品查询，系统还提供了基于机器学习算法的商品推荐功能，提升用户体验。
数据折线图、邮寄分布图、商品词云图、地址词云图： 用户可以通过系统生成和查看多种数据图表，包括折线图、邮寄分布图、商品词云图和地址词云图，深入了解市场趋势和产品分布。
机器学习算法需求销量预测： 用户可以利用系统中嵌入的机器学习算法，进行销量预测，提高销售决策的准确性和科学性。用户用例图如下图3-1所示：
图3-1 用户用例图
3.4 数据爬取分析
系统数据爬取功能主要负责从淘宝等电商平台上获取电子产品的相关信息。在这个系统中，数据爬取功能可能包括以下几个方面：
1. 数据源选择：系统需要确定数据来源，这里是淘宝电子产品数据。爬取功能需要针对淘宝的网页结构进行解析，获取所需信息。
2. 网页解析：使用 Python 的 Selenium 库可以模拟浏览器行为，对淘宝网页进行访问和解析。Selenium 可以实现页面的自动化操作，包括点击、输入、滚动等，从而获取页面中的数据。
3. 数据提取：通过分析淘宝网页的 HTML 结构，确定需要提取的信息，比如产品类型、价格、销量、地址、是否包邮等。
4. 数据清洗与存储：爬取的数据可能会存在一些不完整或者不规范的情况，需要进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值等。清洗后的数据可以存储到 MySQL 数据库中，方便后续的数据分析和处理。
5. 定时爬取：为了保持数据的及时性，可以设置定时任务，定期对淘宝网站进行爬取，更新数据库中的数据。
整个数据爬取功能需要考虑到淘宝网页的动态加载、反爬虫机制等因素，保证数据的准确性和完整性，同时也要遵守网站的访问规则和法律法规。数据爬取流程图如图3-2所示。
图3-2 数据爬取流程图
3.5 商品推荐算法
系统的商品算法推荐功能旨在根据用户的偏好和行为历史向其推荐可能感兴趣的商品。以下是推荐功能的基本描述：
1. 数据准备：系统首先需要准备商品的相关数据，包括商品的类型、价格、销量等信息。这些数据可以通过之前提到的数据爬取功能从淘宝等电商平台获取。
2. 推荐算法选择：在这里，系统使用了一种简单的推荐算法，即基于热门程度的推荐算法。该算法假设用户更倾向于购买销量较高的商品。
3. 排序策略：系统根据某种规则对商品进行排序。在这个例子中，使用的是按照销量降序排序的策略，也可以根据其他特征进行排序，比如用户的历史购买行为、商品的评分等。
4. 推荐结果生成：根据排序后的商品数据，系统选择排名靠前的一定数量的商品作为推荐结果。在这里，假设推荐前N个热门商品作为推荐结果，N的值可以根据实际情况调整。
5. 返回推荐结果：系统将生成的推荐结果返回给用户展示。用户可以在系统界面上看到这些推荐商品，从而进行购买或者进一步浏览。
3.6 需求销量预测分析
系统使用机器学习算法的需求销量预测功能的实现过程如下：
数据准备：首先，系统需要准备历史销量数据作为模型的训练数据。在这个例子中，销量数据存储在MySQL数据库中，通过SQLAlchemy库建立连接，并使用Pandas读取数据。
数据预处理：读取的数据可能包含类别型和数值型特征，需要进行预处理。使用LabelEncoder对类别型特征进行编码，将其转换为模型可接受的数值类型。
模型训练：利用机器学习算法进行模型训练。在这个例子中，选择了线性回归模型进行训练。将数据划分为训练集和测试集，并使用训练集对模型进行训练。
模型预测：训练好的模型可以预测新数据。系统接收用户请求，获取输入的商品信息（类型、价格、地址、邮费情况），并转换为模型输入格式。之后，模型根据这些数据预测销量。
返回预测结果：将预测的销量值作为系统的响应结果返回给用户，用户可以根据预测结果做出相应的决策或调整。
系统截图
可行性分析
本系统采用了开源的Python-Django框架和其他免费的开发工具和技术，因此在软件开发成本方面较低。同时，系统所需的硬件设备也比较常见且价格适中，如一台普通的计算机即可满足系统的运行需求。此外，系统的维护和更新成本也较低，因为Python和Django社区提供了丰富的技术支持和更新，无需额外的维护成本。综合考虑，本系统在经济上具备可行性。
本系统基于Python-Django开发，利用了现代化的开发工具和技术，如PyCharm、Navicat、ECharts等，这些工具和技术都在业界被广泛应用且具备成熟的技术支持和社区资源。Python作为主要开发语言，具有简洁、易学、功能强大的特点，适合快速开发和迭代。Django框架提供了完善的开发框架和丰富的功能模块，能够满足系统的需求。同时，系统使用的数据库SQLite也是一种轻量级的数据库，易于部署和管理。综上所述，技术上具备开发该系统的条件和能力。
系统采用直观的用户界面和友好的操作流程设计，使得用户能够轻松上手并使用系统各项功能。系统提供了清晰的导航分类和导航条目，用户可以快速找到所需的功能模块。同时，系统的功能模块设计合理，操作逻辑清晰，用户可以按照指引进行操作，完成相应的任务。此外，系统还提供了详尽的使用说明和帮助文档，帮助用户解决操作中遇到的问题。因此，系统在操作上具有良好的可行性和易用性。
国内外研究现状
目前，国内对于Web应用渗透测试系统的研究主要集中在功能设计和技术实现上。然而，大多数系统缺乏全面性和灵活性，无法满足不断演变的网络威胁需求。本系统基于Python-Django开发，集成了漏洞检测、目录识别、端口扫描、指纹识别等多功能。相较于现有系统，本系统具有更强的全面性和灵活性，能够对待检测网站进行更为全面的评估和分析，为用户提供更准确的安全建议。这一研究方向在国内尚处于起步阶段，本系统的开发填补了国内相关领域的研究空白，为国内Web应用安全领域的发展提供了新的思路和方向。
在国外，Web应用渗透测试系统的研究已经相对成熟，涵盖了多种功能和技术。这些系统通常采用先进的技术和方法，如深度学习、人工智能等，以提高测试的准确性和效率。然而，一些系统在应对不同类型的网络威胁时可能存在局限性。本系统基于Python-Django开发，集成了漏洞检测、目录识别、端口扫描、指纹识别等功能，相较于部分国外系统，虽然技术实现可能相对简单，但具有较好的全面性和灵活性。通过结合国外先进技术和本土化需求，本系统填补了国内在Web应用安全领域的研究空白，为该领域的进一步发展提供了新的思路和方向。
功能代码
aiohttp==3.7.3
asgiref==3.3.1
astroid==2.4.2
async-timeout==3.0.1
attrs==20.3.0
autopep8==1.5.4
beautifulsoup4==4.9.3
certifi==2020.12.5
cffi==1.14.4
chardet==3.0.4
colorama==0.4.3
cryptography==3.3.1
defusedxml==0.6.0
diff-match-patch==20200713
Django==3.1.4
django-import-export==2.5.0
django-password-reset==2.0
django-simpleui==2021.1.1
et-xmlfile==1.0.1
fake-useragent==0.1.11
geoip2==4.1.0
idna==2.10
isort==4.3.21
jdcal==1.4.1
lazy-object-proxy==1.4.3
MarkupPy==1.14
maxminddb==2.0.3
mccabe==0.6.1
multidict==5.1.0
mysql-connector-python==8.0.22
odfpy==1.4.1
openpyxl==3.0.5
parse==1.18.0
protobuf==3.14.0
pycodestyle==2.6.0
pycparser==2.20
pylint==2.5.3
PyMySQL==0.10.1
PySocks==1.6.8
pytz==2020.4
PyYAML==5.3.1
requests==2.25.1
six==1.15.0
soupsieve==2.1
sqlparse==0.4.1
tablib==3.0.0
toml==0.10.1
typed-ast==1.4.2
typing-extensions==3.7.4.3
urllib3==1.26.2
wrapt==1.12.1
xlrd==2.0.1
xlwt==1.3.0
yarl==1.6.3
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原文地址：https://blog.csdn.net/qq_31293575/article/details/142440205
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