毕业设计：基于python商品销售数据分析可视化系统+爬虫+ ARIMA 时序预测模型 淘宝商品数据分析 Django框架（源码）✅_商品销售量预测模型

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1、项目介绍

技术栈：
Django框架、requests爬虫、ARIMA 时序预测模型 【销量预测】、MySQL数据库、淘宝数据

2、项目界面

（1）不同省份商品数量分布地图

（2）销量预测------ARIMA 时序预测模型 【销量预测】

（3）商品价格与销量的关系

（4）商品数据

（5）商品价格区间分布

（6）各类商品销量分布

（7）首页

（8）词云图分析

（9）后台数据管理

3、项目说明

在当今的数字化时代，数据分析与预测在各行各业都发挥着至关重要的作用。特别是在电子商务领域，如淘宝这样的平台，数据分析与预测更是其核心竞争力之一。本文将详细介绍如何使用Django框架、ARIMA时序预测模型（销量预测）以及MySQL数据库构建一个淘宝商品数据分析预测系统。

首先，Django框架是一个高级的Python Web框架，它能够帮助开发者快速开发安全、可维护的网站。在构建淘宝商品数据分析预测系统时，Django框架的MVC（或MTV）设计模式能够使得系统的结构更加清晰，便于后期维护和扩展。此外，Django框架还提供了丰富的模板和视图功能，使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而无需过多关注底层的技术细节。

接下来，ARIMA时序预测模型（销量预测）是构建淘宝商品数据分析预测系统的核心部分。ARIMA模型是一种基于时间序列数据的预测方法，它能够将非平稳的时间序列转化为平稳的时间序列，并通过分析历史数据来预测未来的销量。在淘宝商品数据分析预测系统中，ARIMA模型可以根据商品的历史销量数据，预测出未来一段时间内的销量趋势，为商家提供重要的决策支持。

MySQL数据库则是存储和管理淘宝商品数据的重要工具。MySQL是一种关系型数据库管理系统，具有高效、稳定、可靠的特点。在淘宝商品数据分析预测系统中，MySQL数据库可以存储商品的基本信息、历史销量数据以及其他相关数据。同时，MySQL数据库还提供了强大的查询和分析功能，使得开发者可以轻松地对数据进行提取和分析。

最后，淘宝商品数据分析预测系统是一个集成了Django框架、ARIMA时序预测模型和MySQL数据库的综合系统。该系统可以从淘宝平台上获取商品数据，并使用ARIMA模型进行销量预测。同时，该系统还可以将预测结果以图表、报表等形式展示给商家，帮助商家更好地了解市场趋势和商品表现。此外，该系统还支持数据导出和自定义查询等功能，使得商家可以更加灵活地利用数据进行决策分析。

总之，Django框架、ARIMA时序预测模型和MySQL数据库是构建淘宝商品数据分析预测系统的重要工具。通过将这些工具进行有效的整合和应用，我们可以为商家提供一个功能强大、易于使用的数据分析预测系统，帮助商家更好地把握市场机遇和应对挑战。

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())




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