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1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、大数据毕业设计：2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅

1、项目介绍

• 技术栈：Python语言、Django框架（后端）、Vue前端框架（前后端分离）、Selenium爬虫（淘宝商品数据采集）、机器学习（线性回归模型，预测商品销量）、MySQL数据库（数据存储）、Echarts可视化（大屏/图表展示）
• 核心功能：淘宝商品数据自动化爬取（商品信息、销量、价格、邮寄地区等）、多维度Echarts可视化（大屏总览、邮寄分布、折线图、词云）、商品销量预测（线性回归驱动）、商品详情查询、后台数据管理（数据维护/爬取控制）
• 研究背景：电商行业快速发展，淘宝等平台商品数据海量，但企业面临“数据获取难、分析不直观、预测滞后”痛点——人工爬取数据效率低，依赖经验判断销量易导致库存失衡，缺乏科学决策依据，亟需“爬取-分析-可视化-预测”一体化系统。
• 研究意义：技术层面，整合爬虫、机器学习与前后端分离架构，构建完整数据链路；应用层面，为企业提供销量预测与市场洞察，优化库存与推广策略；学习层面，适合作为大数据+机器学习方向毕业设计，覆盖多核心技术。

2、项目界面

1. 商品数据可视化大屏

2. 邮寄中国分布图（商品邮寄地区分布）

3. 商品数据详情（单商品信息查询）

4. 商品各类型各省份销售额、销售量数据折线图

5. 词云图分析（商品关键词/评价词云）

6. 机器学习算法预测（线性回归模型预测商品销量）

7. 后台数据管理（数据维护/权限管控）

8. 数据爬取页面（爬虫任务控制/进度展示）

3、项目说明

在数字经济驱动下，电子商务行业竞争日益激烈，传统企业依赖人工统计与经验判断处理淘宝商品数据，常面临市场反应滞后、库存配置不合理等问题，科学决策需求迫切。本项目基于Python开发淘宝商品数据分析可视化预测系统，通过技术整合构建高效解决方案。系统采用前后端分离架构，后端以Django框架为核心，负责业务逻辑处理与数据接口开发；前端借助Vue框架打造响应式界面，提升用户交互体验；数据存储依赖MySQL数据库，保障商品信息、销量数据、用户操作日志的稳定管理。数据采集环节，利用Selenium爬虫模拟浏览器操作，突破淘宝平台反爬限制，精准提取商品名称、价格、销量、邮寄地区、用户评价等核心信息，经清洗后存入数据库，确保数据源的时效性与完整性。数据分析与可视化层面，通过Echarts实现多维度展示——商品数据可视化大屏呈现整体行情，邮寄中国分布图直观反映地区销售差异，折线图追踪各类型商品在不同省份的销量变化，词云图提炼商品关键词与评价焦点，让复杂数据更易解读。核心价值环节，引入机器学习线性回归模型，以历史销量数据为基础，结合价格波动、季节因素等特征，构建销量预测模型，输出未来一段时间的销量趋势，为企业库存调整与市场推广提供科学依据。此外，系统配备后台数据管理模块，支持管理员对爬取任务进行控制、维护商品数据，保障系统稳定运行。整体而言，该系统整合爬虫、机器学习与可视化技术，有效解决淘宝商品数据处理痛点，帮助企业提升运营效率与市场竞争力，同时具备完整技术链路，可作为大数据方向毕业设计，兼具实用价值与学习意义。

4、核心代码

from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt

# Create your views here.
from .utils import getScreenData
from .utils import getSummaryData
from .utils import getCurveData
from .utils import getDeliveryData
from .utils import getPreData
from .machine import predication
from myApp.models import *
@csrf_exempt
def screenData(request):
    if request.method == 'GET':
        cityList,volumnList = getScreenData.getSquareData()
        pieList = getScreenData.getPieDatta()
        mapData = getScreenData.getMapData()
        LineRowData,LineColData = getScreenData.getLineData()
        circlieList = getScreenData.getCircleData()
        return JsonResponse({
            'cityList':cityList,
            'volumnList':volumnList,
            'pieList':pieList,
            'mapData':mapData,
            'LineRowData':LineRowData,
            'LineColData':LineColData,
            'circlieList':circlieList
        })

def summary(request):
    if request.method == 'GET':
        goodsCity,goodsType = getSummaryData.getChangeList()
        defaultCity = '不限'
        defaultType = '不限'
        if request.GET.get('city'): defaultCity = request.GET.get('city')
        if request.GET.get('type'): defaultType = request.GET.get('type')
        print(defaultCity,defaultType)
        goodsData = getSummaryData.getSummary(defaultCity,defaultType)
        return JsonResponse({
            'goodsCity':goodsCity,
            'goodsType':goodsType,
            'goodsData':goodsData
        })

def curve(request):
    if request.method == 'GET':
        goodsType = getCurveData.getChangeList()
        defaultType = '不限'
        if request.GET.get('list'): defaultType = request.GET.get('list')
        RowList,OneColList,TwoColList = getCurveData.getRealData(defaultType)
        print(defaultType)
        return JsonResponse({
            'goodsType':goodsType,
            'RowList':RowList,
            'OneColList':OneColList,
            'TwoColList':TwoColList
        })

def delivery(request):
    if request.method == 'GET':
        defaultDelivery = '不限'
        diliveryList = getDeliveryData.getChangeList()
        if request.GET.get('list'): defaultDelivery = request.GET.get('list')
        print(defaultDelivery)
        mapData = getDeliveryData.getGeoData(defaultDelivery)
        return JsonResponse({
            'diliveryList':diliveryList,
            'mapData':mapData
        })

def predictionData(request):
    if request.method == 'GET':
        typeList,addressList,deliveryList = getPreData.getListData()
        type = ''
        price = 0
        address = ''
        delivery = ''
        if request.GET.get('type'): type = request.GET.get('type')
        if request.GET.get('price'): price = int(request.GET.get('price'))
        if request.GET.get('address'): address = request.GET.get('address')
        if request.GET.get('delivery'): delivery = request.GET.get('delivery')
        print(type,price,address,delivery)
        preVolumn = ''
        if type and price and address and delivery:
            trainData = predication.getData()
            model = predication.model_train(trainData)
            preVolumn = predication.pred(model,type,price,address,delivery)
            print(preVolumn)
        return JsonResponse({
            'typeList':typeList,
            'addressList':addressList,
            'deliveryList':deliveryList,
            'preVolumn':preVolumn
        })

@csrf_exempt
def login(request):
    if request.method == 'POST':
        uname = request.POST.get('username')
        pwd = request.POST.get('password')
        message = ''
        print(uname,pwd)
        try:
            user = User.objects.get(username=uname,password=pwd)
            print(user)
            message = '登录成功'
            print(message)
            return JsonResponse({
                'username':uname,
                'message': message
            })
        except:
            print(1)
            return JsonResponse({
                'message': '登录失败'
            })
@csrf_exempt
def register(request):
    if request.method == 'POST':
        uname = request.POST.get('username')
        pwd = request.POST.get('password')
        message = ''
        print(uname,pwd)
        try:
            User.objects.get(username=uname)
            message = '账号已存在'
        except:
            if not uname or not pwd:
                message = '不允许为空'
            else:
                User.objects.create(username=uname,password=pwd)
        return JsonResponse({
            'message': message
        })

5、源码获取方式

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