毕业设计：python汽车销售数据采集分析可视化系统+可视化大屏+Flask框架 爬虫（源码）✅

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毕业设计：2023-2024年计算机毕业设计1000套（建议收藏）

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1、项目介绍

技术栈：
Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化大屏、用户消费行为分析、用户个体分析、汽车之家网

2、项目界面

（1）汽车销售数据大屏

（2）汽车销售数据

（3）用户各年份消费次数分析

（4）个体金额与次数分析

（5）后台数据管理

（6）注册登录界面

3、项目说明

对于汽车数据分析可视化系统，您可以使用以下技术栈来实现：

Flask框架：作为后端框架，用于搭建Web应用程序的后端服务，处理前端请求并与数据库进行交互。

requests爬虫：用于从汽车之家网等网站上爬取汽车相关数据，例如车型信息、用户评价等。

Echarts可视化大屏：Echarts是一个非常流行的数据可视化库，可以用来展示汽车销量、用户评价情况、市场份额等数据的大屏可视化效果。

数据分析：您可以使用Python的数据分析库（如pandas、numpy等）对爬取的数据进行分析和处理，从中提炼出有价值的指标和特征。

用户消费行为分析：通过对用户在汽车之家网站上的行为数据进行分析，可以了解用户对不同车型的关注度、点击量、评论情况等，从而洞察用户的消费偏好和行为习惯。

用户个体分析：结合用户在汽车之家网站上留下的个人信息，可以对用户进行个体特征分析，包括性别、年龄、地域等，从而更好地理解用户群体。

以上技术栈可以帮助您构建一个完整的汽车数据分析可视化系统，同时满足用户消费行为分析和用户个体分析的需求。

4、核心代码

from flask_admin import Admin
from main import app
from flask_admin.contrib.sqla import ModelView
from flask import current_app,redirect,url_for,request
from models import db,User,Automobile,XiaoShou

class MyModelView(ModelView):
    def inaccessible_callback(self, name, **kwargs):
        # redirect to login page if user doesn't have access
        return redirect(url_for('login', next=request.url))

class MyUser(MyModelView):
    column_labels = dict(
        name='账号',
        email='邮箱',
        pwd='密码'
    )

class MyAutomobile(MyModelView):
    column_labels = dict(
        title='标题',
        brand='品牌',
        Sub_brand= '次品牌',
        original_price= '原价',
        concessional_rate= '优惠价',
        kilometre= '行驶公里',
        date = '上牌时间',
        addr = '城市',
        shengfen = '省份',
    )

class MyXiaoShou(MyModelView):
    column_labels = dict(
        user = '用户id',
        brand = '品牌',
        price = '价格',
        date = '购买时间',
        old_new_status = '新老客户',
        shengfen = '省份',
    )


admin = Admin(app=app, name='后台管理系统',template_mode='bootstrap3', base_template='admin/mybase.html')
admin.add_view(MyAutomobile(Automobile, db.session,name='汽车数据管理'))
admin.add_view(MyXiaoShou(XiaoShou, db.session,name='汽车销售数据管理'))
admin.add_view(MyUser(User, db.session,name='用户管理'))


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True,host='0.0.0.0')


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