标题：Django+Vue 基于随机森林算法的手机分析与预测

一、系统架构设计

1. 技术栈

   • 前端：Vue 3 + Element Plus + ECharts（数据可视化）

   • 后端：Django + Django REST Framework（模型服务API）

   • 机器学习：Scikit-learn（随机森林算法）

   • 数据处理：Pandas + NumPy（特征工程）

   • 数据库：MySQL（结构化数据） + Redis（模型缓存）

2. 核心流程

   图表

   代码

二、核心功能模块

1. 数据层

• 数据来源

  • 手机销售历史数据（品牌、型号、销量）

  • 产品特征数据（价格、配置、发布时间）

  • 外部因素（节假日、竞品价格）

• 特征工程

  • 关键特征：

    • 时间特征（季度性、产品生命周期阶段）

    • 产品特征（CPU性能、价格段）

    • 市场特征（竞品降价幅度）

  • 特征编码：One-Hot编码（品牌/型号）

2. 机器学习层

• 随机森林实现

  • 超参数优化（GridSearchCV）

  • 特征重要性分析（可视化Top10特征）

  • 模型评估指标：MAE、R²、交叉验证得分

• 预测服务

  • 单款手机销量预测

  • 场景模拟（如：价格调整后的销量影响）

3. 可视化层

• 分析看板

  • 历史销量趋势图（支持多品牌对比）

  • 特征重要性雷达图

  • 预测 vs 实际值对比折线图

• 交互功能

  • 动态参数调整（如修改预测月份）

  • 假设分析（What-if）工具

4. 系统管理

• 模型版本管理（A/B测试）

• 数据源监控（缺失值报警）

三、数据库设计（关键表）

四、创新点与毕业设计亮点

1. 业务结合创新

   • 产品生命周期阶段量化（导入期/成熟期/衰退期）

   • 竞品价格弹性分析

2. 技术亮点

   • 可解释性AI：SHAP值可视化预测依据

   • 自动化特征工程流水线

3. 论文价值点

   • 随机森林在销量预测中的参数调优策略

   • 垂直领域（手机）的特征工程方法论

五、扩展方向（可选）

• 集成更多算法：XGBoost/LSTM对比实验

• 实时数据：对接电商平台API获取最新价格

• 库存优化：预测结果联动库存管理系统

六、交付物建议

1. 系统设计文档

   • 架构图、特征工程流程图、模型评估表

2. 样例数据集

   • 包含品牌、价格、时间等关键字段的模拟数据

3. 可视化原型

   • 预测结果页、特征分析页的交互设计稿

4. 毕业论文重点

   • 第4章 随机森林在销量预测中的改进应用

   • 第5章 系统实际预测准确率验证

代码实现：