目錄摘要 [15]。本項(xiàng)目借助Python的數(shù)據(jù)處理庫Pandas以及NumPy等，努力去完成數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理的相關(guān)任務(wù)，以此來保證數(shù)據(jù)的精確性與統(tǒng)一性，在可視化這一方面，運(yùn)用ECharts技術(shù)達(dá)成多種圖表類型的可視化展示，像折線圖、柱狀圖、餅圖等，可直觀地呈現(xiàn)出汽車銷售數(shù)據(jù)的變化趨勢以及分布情況。系統(tǒng)需求分析針對基于Django構(gòu)建的汽車銷售數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)展開了全面系統(tǒng)需求分析，其中涉及可行性分析、功能需求分析以及系統(tǒng)性能分析等方面，從技術(shù)角度而言，Django框架聯(lián)合Python的數(shù)據(jù)分析處理庫以及ECharts可視化工具，得以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集、處理以及數(shù)據(jù)分析展示。在操作層面，該系統(tǒng)界面簡潔且交互性良好，便于用戶進(jìn)行操作，從社會(huì)需求角度看，汽車行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使了數(shù)據(jù)分析與可視化技術(shù)的應(yīng)用，其功能需求包含數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、分析以及可視化，支持實(shí)時(shí)更新以及多種圖表展示，在系統(tǒng)性能方面，有高效的數(shù)據(jù)處理能力、穩(wěn)定性以及出色的可擴(kuò)展性?？尚行苑治黾夹g(shù)可行性Django框架有高效、穩(wěn)定以及高度可擴(kuò)展性等特性，在大型Web應(yīng)用開發(fā)領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用，它借助Python的數(shù)據(jù)處理能力以及ECharts可視化工具的支持，可實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理以及對數(shù)據(jù)的深入分析，這些庫在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，能契合汽車銷售數(shù)據(jù)分析的需求。ECharts是一款備受青睞的開源可視化工具，提供多種圖表形式，善于以直觀方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)信息，已有多個(gè)基于Django框架的項(xiàng)目成功實(shí)施，比如設(shè)計(jì)作品交易平臺(tái)，Python的爬蟲技術(shù)可高效地從銷售網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)，MySQL數(shù)據(jù)庫是一款廣泛應(yīng)用的開源型關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，其性能卓越且安全性高，特別適合高效存儲(chǔ)與管理汽車銷售數(shù)據(jù)。經(jīng)濟(jì)可行性本系統(tǒng)是以Django為基礎(chǔ)進(jìn)行開發(fā)的，融合了Python爬蟲技術(shù)、MySql數(shù)據(jù)庫以及ECharts可視化工具，這些工具都是開源或者免費(fèi)的，不需要額外去購買軟件許可，這在很大程度上降低了開發(fā)成本，Django框架有高效開發(fā)的特性，再加上Python語言本身簡潔，開發(fā)周期相對比較短，提升了開發(fā)效率。MySql數(shù)據(jù)庫有穩(wěn)定性，而且運(yùn)維成本低，運(yùn)用Python爬蟲技術(shù)從網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源是免費(fèi)的，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)選用MySql數(shù)據(jù)庫，其開源特點(diǎn)讓存儲(chǔ)成本非常低，還可以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不需要額外的存儲(chǔ)費(fèi)用。借助數(shù)據(jù)分析以及可視化手段，汽車銷售企業(yè)可更為精準(zhǔn)地掌握市場動(dòng)態(tài)以及消費(fèi)者需求，對庫存管理加以優(yōu)化，提升銷售精準(zhǔn)程度，如此一來，企業(yè)的競爭力會(huì)直接得到提升，市場份額得以增加，帶來更高的經(jīng)濟(jì)效益，這也為消費(fèi)者提供了透明的市場信息與詳細(xì)的汽車數(shù)據(jù)，可消費(fèi)者做出購車決策。隨著汽車行業(yè)朝著數(shù)字化方向轉(zhuǎn)變，汽車銷售企業(yè)對于數(shù)據(jù)分析以及可視化的需求呈現(xiàn)出不斷增長的態(tài)勢，借助數(shù)據(jù)分析和可視化工具，企業(yè)可更加精準(zhǔn)地察覺到市場機(jī)遇，調(diào)整并優(yōu)化銷售策略，全面考慮市場以及用戶的需求，讓數(shù)據(jù)呈現(xiàn)得更加清晰明了，本項(xiàng)目所運(yùn)用的技術(shù)和方法并非僅適用于汽車銷售行業(yè)，還可拓展至其他銷售行業(yè)。像是農(nóng)產(chǎn)品銷售預(yù)測系統(tǒng)以及手機(jī)銷售數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)等，均證實(shí)了數(shù)據(jù)分析與可視化技術(shù)在不同行業(yè)有廣闊的應(yīng)用前景。管理可行性該系統(tǒng)專門設(shè)計(jì)了用戶登錄界面，實(shí)現(xiàn)了用戶登錄以及權(quán)限管理的功能，借助用戶管理功能，此系統(tǒng)可保證不同用戶依據(jù)各自權(quán)限訪問對應(yīng)的相關(guān)數(shù)據(jù)與功能模塊，比如說，普通用戶可查看數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)果以及可視化圖表，而管理員則可以開展數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、導(dǎo)出以及系統(tǒng)配置等操作。這樣一種分層管理機(jī)制，可切實(shí)保障系統(tǒng)的安全性，提升用戶體驗(yàn)，運(yùn)用Python爬蟲技術(shù)從網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)，并借助MySql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理，數(shù)據(jù)管理模塊支持對數(shù)據(jù)的清洗、預(yù)處理以及整合，以此保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，成熟的Django框架和MySql數(shù)據(jù)庫，保證了系統(tǒng)有高可用性和穩(wěn)定性。系統(tǒng)界面簡潔清晰，交互性良好，便于用戶操作，憑借直觀的可視化圖表，用戶可迅速獲取所需信息，而無需經(jīng)歷復(fù)雜的操作流程。功能需求分析本系統(tǒng)的界面囊括了油車與電車銷售數(shù)據(jù)的排行榜、品牌銷售數(shù)據(jù)的圖表以及汽車排行榜等內(nèi)容，若要獲取這些可視化數(shù)據(jù)，首先需運(yùn)用Python技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取，隨后對所爬取的數(shù)據(jù)加以處理，便于開展后續(xù)的分析工作，在完成后續(xù)分析之后，最終要設(shè)計(jì)并生成可視化內(nèi)容，用以呈現(xiàn)這些數(shù)據(jù)分析結(jié)果。以下是具體的需求分析情況：數(shù)據(jù)收集功能是利用Python爬蟲技術(shù)從網(wǎng)絡(luò)上獲取所需數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能選用MySql數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)操作。數(shù)據(jù)分析功能提供基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)分析類工具，幫助用戶可更高效地去洞察數(shù)據(jù)的整體概況，比如識(shí)別出最高的汽車銷量，以及計(jì)算平均汽車價(jià)格等這些關(guān)鍵信息。數(shù)據(jù)可視化功能有生成多種類型圖表的能力，像是柱狀圖、詞云圖等等，可以直觀的形式將數(shù)據(jù)展示出來，它還提供數(shù)據(jù)即時(shí)更新服務(wù)，以此保證所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)處于最新狀態(tài)，借助可視化的方式來提升用戶對于數(shù)據(jù)的理解程度。系統(tǒng)性能分析系統(tǒng)呈現(xiàn)出非常出色的數(shù)據(jù)處理能力，可較快地去執(zhí)行數(shù)據(jù)清理、預(yù)處理以及針對大體量數(shù)據(jù)的分析任務(wù)，它依靠成熟的Django框架以及MySql數(shù)據(jù)庫，保障了系統(tǒng)有較高的穩(wěn)定性和實(shí)用性，并且采用模塊化設(shè)計(jì)方式，容易進(jìn)行功能擴(kuò)展和升級(jí)，可適應(yīng)數(shù)據(jù)量的增長，支持大規(guī)模的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理。以下為具體系統(tǒng)性能分析：數(shù)據(jù)處理能力系統(tǒng)呈現(xiàn)出了十分出色的能力，在數(shù)據(jù)清理以及預(yù)處理這個(gè)階段表現(xiàn)得頗為高效，保證了數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)且有較高的一致性，該系統(tǒng)配備了先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法，可以快速地處理數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)，并且可馬上提供分析結(jié)果。系統(tǒng)穩(wěn)定性其借助穩(wěn)定的Django框架以及MySql數(shù)據(jù)庫，該系統(tǒng)保證了較高的可用性與穩(wěn)定性?？蓴U(kuò)展性是系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)方式，如此一來可方便后續(xù)功能實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展以及進(jìn)行升級(jí)操作，該系統(tǒng)可支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，同時(shí)也可以對其展開處理，可適應(yīng)數(shù)據(jù)量不斷增長的情況。數(shù)據(jù)收集與存儲(chǔ)數(shù)據(jù)收集采用Python爬蟲從網(wǎng)站抓取所需數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)對汽車銷售數(shù)據(jù)的收集，并將這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)導(dǎo)入MySql數(shù)據(jù)庫中，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和可視化提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)爬蟲的具體思路如下圖4-1：圖4-1爬蟲思路利用Python的爬蟲代碼對網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)的爬取，爬取網(wǎng)站為懂車帝的排行榜的數(shù)據(jù)，導(dǎo)入requests庫，用于發(fā)送HTTP請求，導(dǎo)入csv庫，使用pandas庫對存儲(chǔ)在.csv文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，去除重復(fù)數(shù)據(jù)和缺失值。將清洗后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入MySql數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行存儲(chǔ)，用于爬取數(shù)據(jù)的Pycharm的數(shù)據(jù)存取。在網(wǎng)頁異步請求中找到所需URL，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的連續(xù)抓取請求爬取數(shù)據(jù)，URL如下圖4-2所示：圖4-2排行榜url在圖4-2中找到所需爬取的數(shù)據(jù)名稱字段如下表4-1所示：表4-1數(shù)據(jù)名稱數(shù)據(jù)名稱名稱解釋brand品牌名稱carName車名carImg汽車圖片saleVolume銷量price價(jià)格manufacture廠商rank銷量排行carModel汽車車型級(jí)別energyType能源類型marketTime上市時(shí)間Insure保修期限獲取排行榜頁面數(shù)據(jù)：URL:/motor/pc/car/rank_data?aid=1839&app_name=auto_web_pc&city_name=%E6%98%86%E6%98%8E&count=10&offset=10&month=&new_energy_type=&rank_data_type=11&brand_id=&price=&manufacturer=&series_type=&nation=0其中的offset=XX是表示排名順序。獲取排行榜車輛的參數(shù)頁面：URL:/auto/params-carIds-x-9689最后四位數(shù)字是排行榜f12中rank_中的series_id。排行榜數(shù)據(jù)爬取部分代碼如下圖的代碼圖所示：圖4-3部分爬蟲代碼圖4-4爬蟲數(shù)據(jù)字段（1）圖4-5爬蟲數(shù)據(jù)字段（2）數(shù)據(jù)的清洗與存儲(chǔ)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的重要前置步驟，目的是確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。主要針對通過Python爬蟲技術(shù)從懂車帝等網(wǎng)站抓取汽車銷售數(shù)據(jù)，其中包括了品牌的名稱、車名、銷量、價(jià)格、廠商、排名、車型級(jí)別、能源類型、上市時(shí)間、保修期限等信息。爬取的數(shù)據(jù)中可能存在某些字段為空或缺失的情況，例如部分車型缺少價(jià)格或銷量信息。對于數(shù)值類字段（如銷量、價(jià)格），使用均值或中位數(shù)填充缺失值。對于文本的字段（如品牌名稱、車型級(jí)別），直接刪除缺失記錄或標(biāo)記為“未知”。爬取的數(shù)據(jù)可能存在重復(fù)，使用drop_duplicates()去除完全重復(fù)的記錄，確保每條數(shù)據(jù)的唯一性。因?yàn)榕廊〉臄?shù)據(jù)格式可能不一致，所以需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將價(jià)格統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為數(shù)值型，將上市時(shí)間之類的日期字段轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的日期格式。品牌名稱、車型級(jí)別等文本字段可能包含多余字符或格式不統(tǒng)一，可以去除文本中的空格、換行符，統(tǒng)一大小寫或縮寫格式。數(shù)據(jù)清洗的部分代碼如下所示：圖4-6數(shù)據(jù)清洗部分代碼數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，主要采用MySQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)。在數(shù)據(jù)收集模塊完成數(shù)據(jù)爬取后，將爬取到的數(shù)據(jù)先以.csv文件格式存儲(chǔ)，隨后將.csv文件中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入MySQL數(shù)據(jù)庫中，與MySql鏈接，把.csv的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至MySql數(shù)據(jù)庫中，具體代碼如下圖4-7：圖4-7連接數(shù)據(jù)庫以下是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)部分代碼的示例：圖4-8數(shù)據(jù)存儲(chǔ)部分代碼爬取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至MySql數(shù)據(jù)如下圖4-9所示：圖4-9MySql數(shù)據(jù)展示此外需要注意的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的事項(xiàng)有：在將所需的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到MySQL數(shù)據(jù)庫之前，需要確保數(shù)據(jù)庫已經(jīng)創(chuàng)建好，已定義好了相應(yīng)的數(shù)據(jù)表和所需的字段。存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)，需要注意數(shù)據(jù)的類型和格式，確保與數(shù)據(jù)庫中字段的類型和格式一致。導(dǎo)入數(shù)據(jù)的時(shí)候，需要考慮數(shù)據(jù)的完整性和一致性，避免出現(xiàn)導(dǎo)入重復(fù)數(shù)據(jù)或缺失數(shù)據(jù)的情況。數(shù)據(jù)分析與可視化數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析主要針對汽車銷售領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是通過對收集到的汽車銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，提取有價(jià)值的信息，如汽車銷量、價(jià)格分布、品牌競爭態(tài)勢等，為汽車銷售企業(yè)提供決策支持，幫助企業(yè)優(yōu)化銷售策略、提升市場競爭力。數(shù)據(jù)分析模塊利用Python的數(shù)據(jù)處理庫Pandas和NumPy等工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理工作，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性，實(shí)現(xiàn)了柱狀圖、餅圖、詞云圖等多種圖表類型的可視化呈現(xiàn)，為用戶提供了直觀的數(shù)據(jù)。使用Python的庫連接MySql數(shù)據(jù)庫，獲取存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中的汽車銷售數(shù)據(jù)。先設(shè)置與MySql庫鏈接，與Mysql庫連接的代碼如下：圖5-1獲取數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)獲取車輛的總數(shù)據(jù)sunCar就是獲取數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的長度，以確定車輛的總數(shù)據(jù)量。具體代碼如下圖5-2：圖5-2獲取車輛總數(shù)據(jù)獲取銷售量最多的汽車就是字段carName，分析字段carName排名第一的車輛，確定銷售量最多的汽車。圖5-3銷售最多汽車要得到車輛最高銷售額就獲取saleVolume字段，字段saleVolume的第一名，確定車輛最高銷售額。圖5-4車輛最高銷售分析銷售數(shù)據(jù)，確定銷售最多的車型，銷售最多的車型數(shù)據(jù)分析代碼如下。圖5-5銷售最多車型分析銷售數(shù)據(jù)，確定擁有最多車型的品牌，獲取車型最多品牌代碼下圖所示。圖5-6車型最多品牌計(jì)算車輛價(jià)格的平均值確定車輛的平均價(jià)格。車輛銷售平均價(jià)格：圖5-7車輛平均價(jià)格分析不同汽車品牌的銷售量的占比情況，通過餅圖展示各品牌的銷售量比例，部分代碼如下：圖5-8銷售餅圖詞云圖的文字提取部分代碼：圖5-9汽車品牌詞云圖展示不同車型的銷售情況和車輛價(jià)格，使用柱狀圖表示銷售情況，折線圖表示車輛價(jià)格，汽車銷售柱狀圖的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)代碼：圖5-10銷售數(shù)據(jù)柱狀圖分析汽車銷售價(jià)格的分布情況，使用條形圖和環(huán)形圖展示不同價(jià)格區(qū)間的汽車銷售數(shù)量和比例，價(jià)格分布的數(shù)據(jù)分析處理代碼：圖5-11平均價(jià)格分布油車和電車的銷售排行榜展示銷量位居前列的車型及其銷售數(shù)量，油車和電車的數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)代碼：圖5-12油電車排行榜汽車排行榜數(shù)據(jù)分析汽車銷售排行榜，覆蓋有排名的車型及其具體詳細(xì)信息，包括車型、銷量、廠商、保修政策、上市時(shí)間等，代碼如下：圖5-13汽車排行榜數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化的數(shù)據(jù)來源于從懂車帝爬取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理形成可視化，對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。將汽車銷售數(shù)據(jù)以直觀的圖表形式呈現(xiàn)出來，幫助用戶更快速地理解數(shù)據(jù)，為汽車銷售企業(yè)及消費(fèi)者提供決策支持。將經(jīng)過清洗、處理和分析后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為各種可視化圖表，如柱狀圖、餅圖、詞云圖等，使用戶能夠清晰地看到汽車銷售的各種趨勢和特征。將上述從懂車帝爬取的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，把處理好的數(shù)據(jù)傳遞到前端模板上，實(shí)現(xiàn)前后端的連接，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了全局的配置。圖5-14前后端連接圖5-15配置全局接下來為展示數(shù)據(jù)的分析完成結(jié)果的展現(xiàn)可視化渲染的代碼：中間部分的數(shù)據(jù)傳遞至前端模板，并通過可視化渲染展示的代碼如下：圖5-16中間部分?jǐn)?shù)據(jù)傳遞傳遞完成后的中間模板呈現(xiàn)如以下圖示，其中的數(shù)據(jù)說明ModelY的銷量體現(xiàn)出其于電動(dòng)車市場中的強(qiáng)勁態(tài)勢，盡管油車占有率相對較高，然而電車占有率的一定比例彰顯出電動(dòng)車市場有增長潛力的趨勢，這些數(shù)據(jù)為汽車制造商帶來市場趨勢的洞察，能幫他們規(guī)劃未來的產(chǎn)品與市場策略，還為消費(fèi)者給予購車決策的參考內(nèi)容。圖5-17中間模板展示品牌銷售量餅圖呈現(xiàn)出不同汽車品牌銷售量的占比情況，幫助用戶快速了解各品牌在市場中的地位。圖中借助不同顏色對各個(gè)汽車品牌加以區(qū)分，同時(shí)借助扇形區(qū)域大小來體現(xiàn)各品牌的銷售量比例，最終呈現(xiàn)出比亞迪在圖中占據(jù)較大比例，呈現(xiàn)出其在市場上有強(qiáng)勁的銷售表現(xiàn)，屬于銷售量最大的品牌之一，大眾同樣占據(jù)較大比例，說明其擁有廣泛的市場接受度以及較高的銷售量，豐田和本田這兩個(gè)品牌的銷售量也頗為可觀，顯示出日系車在市場中占據(jù)關(guān)鍵地位。豐田、本田、長安、吉利汽車等品牌之間存在著激烈競爭，它們在市場上的表現(xiàn)較為相近，特斯拉作為電動(dòng)汽車的代表，其市場份額體現(xiàn)出消費(fèi)者對新能源汽車的興趣和接受度，下圖展示的是銷售餅圖的可視化部分代碼以及結(jié)果展示：5-18銷售量餅圖部分代碼圖5-19品牌銷售餅圖詞云圖作為一種可視化工具，其作用在于呈現(xiàn)文本數(shù)據(jù)里詞語的頻率或者關(guān)鍵程度，借助不同大小以及顏色的文字來展示，詞語出現(xiàn)的頻率越高，在圖里顯示的尺寸就越大，圖中呈現(xiàn)出上汽大眾、長安汽車以及長城汽車等在市場里占據(jù)著關(guān)鍵地位，說不定是消費(fèi)者購車時(shí)主要會(huì)考慮的對象。以下是詞云圖的圖片保存并展示代碼和結(jié)果：圖5-20詞云圖圖片保存圖5-21詞云圖展示代碼圖5-22結(jié)果數(shù)據(jù)分析汽車銷售柱狀圖展示了不同車型的銷售情況和車輛價(jià)格。圖中使用了兩種數(shù)據(jù)表示方法：柱狀圖表示銷售情況，折線圖表示車輛價(jià)格。其各車型的銷售數(shù)量大致在100,000至200,000之間波動(dòng)；車輛價(jià)格在不同車型間有一定波動(dòng)，但整體變化不大，價(jià)格大致在10萬至15萬之間，中等價(jià)位的車型數(shù)量較多，競爭可能較為激烈，高價(jià)位車型可能具有更高的品牌價(jià)值或性能，而低價(jià)位車型則可能更注重性價(jià)比。下面是柱狀圖數(shù)據(jù)的渲染部分代碼和結(jié)果展示：圖5-23車輛價(jià)格圖5-24銷售情況圖5-25異步請求前端向后端獲取數(shù)據(jù)并賦值圖5-26柱狀圖結(jié)果汽車銷售價(jià)格的分布情況使用了條形圖和環(huán)形圖兩種形式來表示不同價(jià)格區(qū)間的汽車銷售數(shù)量和比例。其中數(shù)據(jù)展示了10-20萬元的價(jià)格區(qū)間是汽車銷售的主流市場，這個(gè)價(jià)格區(qū)間的汽車銷售數(shù)量最多，表明消費(fèi)者更傾向于購買中等價(jià)位的汽車；5-10萬元和20-30萬元區(qū)間也有一定的市場份額，顯示出市場的細(xì)分需求；30萬元以上的高端市場銷售數(shù)量較少，表明高端汽車的市場需求相對較小，可能受到消費(fèi)者購買力和市場定位的影響。下圖為汽車銷量價(jià)格分布的部分代碼和可視化結(jié)果：圖5-27價(jià)格分布圖5-28異步請求前端向后端獲取數(shù)據(jù)并賦值圖5-29汽車價(jià)格分布結(jié)果以下是分析電車油車排行榜的部分代碼還有結(jié)果展示：圖5-30油電排行圖5-31前后端連接圖5-32油電排行榜上述所呈現(xiàn)的圖片呈現(xiàn)出了一份關(guān)于車型的銷售排行榜單，清晰地羅列了銷量位居前九的車型以及它們各自的銷售數(shù)量，這些車型有較高的銷量，這說不定體現(xiàn)出消費(fèi)者對于這些品牌以及車型所抱有的偏好，可為制造商給予有關(guān)鍵價(jià)值的市場洞察。下面來呈現(xiàn)的是汽車排行榜數(shù)據(jù)的部分可視化代碼以及結(jié)果，包括排名、車型、銷售數(shù)量、保修政策、上市時(shí)間等詳細(xì)信息，汽車銷售排行榜覆蓋了有排名的車型及其具體詳細(xì)信息，ModelY憑借銷量方面的優(yōu)勢占據(jù)榜首位置，呈現(xiàn)出特斯拉在電動(dòng)車市場的強(qiáng)勁態(tài)勢，比亞迪有兩款車型進(jìn)入榜單，分別是海鷗和秦PLUSDM-i，體現(xiàn)出比亞迪在電動(dòng)車市場有一定競爭力。不同車型的保修政策存在較大差異，范圍在3年或10萬公里至6年或15萬公里之間，這或許會(huì)對消費(fèi)者的購買決策產(chǎn)生影響，而且所有上榜車型的上市時(shí)間均處于2022年8月至2023年9月這個(gè)區(qū)間，說明這些車型都是比較新的產(chǎn)品，排行榜可為汽車制造商和銷售商提供有關(guān)市場趨勢的洞察情況，輔助他們制定未來的產(chǎn)品及市場策略。也可為作為消費(fèi)者提供購車決策時(shí)的參考信息的依據(jù)。圖5-33汽車排行榜可視化圖5-34前后端連接展示圖5-35汽車排行榜結(jié)果可視化大屏展示在系統(tǒng)開發(fā)階段，通過實(shí)施測試并優(yōu)化系統(tǒng)性能，以提高其數(shù)據(jù)處理能力與提升系統(tǒng)響應(yīng)速度。最終呈現(xiàn)結(jié)果如下：圖5-36最終展示數(shù)據(jù)來源于車輛銷售數(shù)據(jù)庫，從懂車帝網(wǎng)站爬取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)涵蓋了不同車型的銷售數(shù)量、價(jià)格、保修時(shí)間以及上市時(shí)間等信息。選擇的數(shù)據(jù)包括車型名稱、銷售數(shù)量、銷售價(jià)格區(qū)間、保修時(shí)間、上市時(shí)間，這些數(shù)據(jù)被用于分析不同車型的市場表現(xiàn)和消費(fèi)者偏好?？梢暬Y(jié)果包括了汽車排行榜展示了不同車型的銷售排名；品牌銷售量餅圖包含不同品牌的市場份額；汽車銷售柱狀圖表示不同車型的銷售數(shù)量和價(jià)格分布；詞云圖里包含著展示汽車品牌名稱出現(xiàn)的詞頻率?？梢暬笃林姓故句N售的趨勢是ModelY和五菱宏光MINIEV等車型銷售表現(xiàn)強(qiáng)勁，顯示出市場對電動(dòng)車和經(jīng)濟(jì)型車的需求。價(jià)格大部分車型的銷售價(jià)格集中在10-20萬元區(qū)間，表明這一價(jià)格區(qū)間的車型更受消費(fèi)者歡迎。品牌中特斯拉和比亞迪等品牌在電動(dòng)車市場占據(jù)重要地位，顯示出品牌影響力對銷售的推動(dòng)作用。根據(jù)上述數(shù)據(jù)建議汽車制造商關(guān)注電動(dòng)車和經(jīng)濟(jì)型車的研發(fā)，以滿足市場需求。市場定位針對10-20萬元價(jià)格區(qū)間的車型進(jìn)行市場推廣，以吸引更多消費(fèi)者。加強(qiáng)品牌建設(shè)和市場宣傳，提高品牌知名度和影響力。利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果指導(dǎo)產(chǎn)品開發(fā)和市場策略，提高市場競爭力。系統(tǒng)測試環(huán)境測試系統(tǒng)開發(fā)完成之后，針對基于Django框架構(gòu)建的汽車銷售數(shù)據(jù)分析與可視化系統(tǒng)展開測試，使其在不同環(huán)境下運(yùn)行，以此檢驗(yàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，經(jīng)測試，該系統(tǒng)運(yùn)行流暢，數(shù)據(jù)加載速度較快，圖表渲染不存在延遲現(xiàn)象，如此可保障系統(tǒng)有良好的兼容性與穩(wěn)定性，對系統(tǒng)的硬件資源占用狀況給予評(píng)估，目的在于優(yōu)化系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。測試用例對功能測試用例中，數(shù)據(jù)處理性能的測試?yán)锇蓑?yàn)證Python爬蟲是否能成功抓取懂車帝排行榜數(shù)據(jù)；驗(yàn)證CSV文件數(shù)據(jù)是否能正確導(dǎo)入MySql數(shù)據(jù)庫中；驗(yàn)證系統(tǒng)是否能正確統(tǒng)計(jì)汽車銷售量、平均價(jià)格等數(shù)據(jù)；驗(yàn)證系統(tǒng)是否能正確生成詞云圖、柱狀圖等可視化數(shù)據(jù)；驗(yàn)證用戶登錄功能是否正常；驗(yàn)證前端頁面是否能正確顯示圖表。對性能測試用例里，驗(yàn)證系統(tǒng)是否能在短時(shí)間內(nèi)完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理，驗(yàn)證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，以確保系統(tǒng)的健壯性和可靠性。驗(yàn)證系統(tǒng)在數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)誤時(shí)是否能正確處理；驗(yàn)證系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)中斷或超時(shí)時(shí)是否能正確處理。測試結(jié)果分析歷經(jīng)一番細(xì)致的測試工作之后，緊接著針對測試所獲取的結(jié)果展開深入分析與全面總結(jié)，探尋出系統(tǒng)之中所存在的各類問題以及尚顯不足的地方，以此對系統(tǒng)的功能和性能做的完善，系統(tǒng)于功能以及性能方面呈現(xiàn)出較為出色的表現(xiàn)，關(guān)于功能的測試結(jié)果具體如下：數(shù)據(jù)收集模塊：爬蟲成功抓取數(shù)據(jù)，異常處理機(jī)制正常；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊：CSV文件數(shù)據(jù)成功導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)正常；數(shù)據(jù)分析模塊：統(tǒng)計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確，圖表生成正常；數(shù)據(jù)可視化模塊：圖表正常渲染，實(shí)時(shí)更新正常；用戶管理模塊：用戶登錄和權(quán)限管理正常。對于數(shù)據(jù)采集測試結(jié)果如下：爬蟲成功抓取了懂車帝排行榜的數(shù)據(jù)，異常處理機(jī)制正常。能夠從異步請求中找到所需URL，并爬取到品牌名稱、車名、汽車圖片、銷量、價(jià)格、廠商、排名、汽車車型級(jí)別、能源類型、上市時(shí)間、保修期限的數(shù)據(jù)，確保爬蟲爬取數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)的完整性、爬取的數(shù)據(jù)格式正確，例日期格式。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能測試數(shù)據(jù)是否能夠正確存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，爬取的數(shù)據(jù)能否正確導(dǎo)入到CSV文件中，并且格式和內(nèi)容是否正確。CSV文件中的數(shù)據(jù)是否能夠成功導(dǎo)入到MySQL數(shù)據(jù)庫。針對數(shù)據(jù)分析測試，能夠正確統(tǒng)計(jì)汽車銷售量、平均價(jià)格等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。例如，可以獲取車輛的總數(shù)據(jù)，找出銷售量最多的汽車、車輛最高銷售額、銷售最多的車型、車型最多品牌等信息。根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，生成詞云圖、柱狀圖、餅圖等多種可視化圖表。如品牌銷售量餅圖能夠準(zhǔn)確地呈現(xiàn)出不同汽車品牌銷售量的占比情況；汽車銷售柱狀圖能夠正確展示不同車型的銷售情況和車輛價(jià)格等圖表。關(guān)于數(shù)據(jù)可視化大屏的測試，前端頁面能夠正確顯示各種圖表，圖表渲染不存在延遲現(xiàn)象，數(shù)據(jù)從后端傳遞到前端模板，配置全局后各種圖表能夠正常展示。例如，中間部分的模板能正常展示ModelY的銷量等數(shù)據(jù)；品牌銷售量餅圖能夠正常展示比亞迪、大眾、豐田、本田等品牌銷售量的占比；詞云圖能夠正常保存并展示上汽大眾、長安汽車、長城汽車等品牌等，都可以正常展示所有圖表內(nèi)容。對性能測試結(jié)果，數(shù)據(jù)處理性能：系統(tǒng)能在短時(shí)間內(nèi)完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理；系統(tǒng)穩(wěn)定性：在高并發(fā)訪問的情況下，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定。對異常測試結(jié)果如下展示：數(shù)據(jù)異常：系統(tǒng)在數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)誤時(shí)能提示錯(cuò)誤；網(wǎng)絡(luò)異常：系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)中斷或超時(shí)會(huì)報(bào)錯(cuò)。結(jié)論本項(xiàng)目所研究的是一款基于Django框架的汽車銷售數(shù)據(jù)深度分析及可視化系統(tǒng)，達(dá)成了從數(shù)據(jù)采集一直到可視化的完整流程，涉及了數(shù)據(jù)的爬取、存儲(chǔ)、清洗、分析以及可視化展示等諸多環(huán)節(jié)，運(yùn)用Python爬蟲技術(shù)，該系統(tǒng)可高效提取外部網(wǎng)站上的銷售信息，并且借助MySQL數(shù)據(jù)庫來保證數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。數(shù)據(jù)分析模塊利用Pandas和NumPy等工具對數(shù)據(jù)做精細(xì)化處理，保障了數(shù)據(jù)的精確性與統(tǒng)一性，成功實(shí)現(xiàn)了包括柱狀圖、餅圖、詞云圖等多種圖表類型的可視化呈現(xiàn)，為用戶提供了直觀的數(shù)據(jù)解析途徑。在系統(tǒng)開發(fā)進(jìn)程里，成功處理了數(shù)據(jù)整合以及可視化展示方面的難題，同時(shí)開展了細(xì)致的系統(tǒng)測試與效果評(píng)估工作，測試得出的結(jié)果顯示，該系統(tǒng)有較高的穩(wěn)定性與可用性，然而在測試與開發(fā)期間還是發(fā)現(xiàn)了一些問題，比如圖表渲染存在兼容性方面的狀況，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的時(shí)候，系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間出現(xiàn)了些許延遲，并且系統(tǒng)在數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新這塊仍存在可改進(jìn)的地方。未來會(huì)持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)功能，提高系統(tǒng)性能，能契合需求并推動(dòng)行業(yè)向前發(fā)展。

參考文獻(xiàn)林建業(yè),何婭玲,劉莉.基于FineReport的3D汽車行業(yè)數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī),2024,30(09):86-90.張菁,石天恩,李秋,等.基于大數(shù)據(jù)分析的農(nóng)產(chǎn)品銷售預(yù)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].遼寧師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2024,47(01):50-58.丁海洋,王昊翔,姚全珠.基于MVVM框架的汽車銷售管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電子制作,2021,(22):55-56+8.DOI:10.16589/11-3571/tn.2021.22.019.W.EG,BryanH,NickH,etal.TheSpacePhysicsEnvironmentDataAnalysisSysteminPython[J].FrontiersinAstronomyandSpaceSciences,2022,9ZhaoK,SunR,DengC,etal.VisualAnalysisSystemforMarketSalesDataofAgriculturalProducts[J].IFACPapersOnLine,2018,51(17):741-746.張智浩,鞠爽爽.基于Python語言的羅技設(shè)備數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)[J].南通職業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2024,38(01):77-80.姜永成.基于Django的網(wǎng)絡(luò)招聘數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].科技資訊,2023,21(19):57-60.DOI:10.16661/ki.1672-3791.2306-5042-4316.張同碩,廖明軍,張榮華,等.基于Django的交通事故數(shù)據(jù)可視分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].軟件導(dǎo)刊,2023,22(07):112-117.程瀟林.基于區(qū)塊鏈的汽車銷售服務(wù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].湖南大學(xué),2021.DOI:10.27135/ki.ghudu.2021.000782.胡從寅,楊文遠(yuǎn),趙鑫,等.基于Django+Vue.js的設(shè)計(jì)作品交易平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)[J].軟件,2023,44(11):42-46.林彬,楊彬彬,孫芳.基于Django框架的高校就業(yè)信息可視化平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].遼寧師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2022,45(02):201-208.HeY,YuX,LiangQ,etal.IntelligentMonitoringandVisualizationSystemforHighBuildingNighttimeUtilizationBasedonImageProcessing[J].Sensors,2024,24(21):6793-6793.TaizhiL,PeiyiT,YujuanZ.DesignandImplementationofWastewaterPollutantDataAnalysisandVisualizationSystemforVessels[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2022,2400(1):范路橋,高潔,段班祥,等.基于Python+ECharts的手機(jī)銷售數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)[J].電腦編程技巧與維護(hù),2022,(06):78-81.DOI:10.16184/prg.2022.06.046.YongC,XiaoS,QingleiH,etal.Bigdatavisualizationusingmultimodalfeedbackineducation[J].ComputersandElectricalEngineering,2021,96(PA):

附錄爬蟲數(shù)據(jù)代碼：importrequests

fromlxmlimportetree

importcsv

importos

importtime

importjson

importpandasaspd

importre

importdjango

os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE','車輛大屏可視化.settings')

django.setup()

frommyApp.modelsimportcarInfo

classspider(object):

def__init__(self):

self.spiderUrl='/motor/pc/car/rank_data?aid=1839&app_name=auto_web_pc&city_name=%E6%98%86%E6%98%8E&count=10&month=&new_energy_type=&rank_data_type=11&brand_id=&price=&manufacturer=&series_type=&nation=0'

self.headers={

'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/Safari/537.36Edg/'

}

definit(self):

ifnotos.path.exists('./temp.csv'):

withopen('./temp.csv','a',newline='',encoding='utf-8')aswf:

write=csv.writer(wf)

write.writerow(["brand","carName","carImg","saleVolume","price","manufacturer","rank","carModel",

"energyType","marketTime","insure"])

defget_page(self):

withopen('./spiderPage.txt','r')asr_f:

returnr_f.readlines()[-1].strip()

defset_page(self,newPage):

withopen('./spiderPage.txt','a')asa_f:

a_f.write('\n'+str(newPage))

defmain(self):

count=self.get_page()

params={

'offset':int(count)

}

print("數(shù)據(jù)從{}開始爬取".format(int(count)+1))

pageJson=requests.get(self.spiderUrl,headers=self.headers,params=params).json()

pageJson=pageJson["data"]["list"]

try:

forindex,carinenumerate(pageJson):

carData=[]

print("正在爬取第%d"%(index+1)+"數(shù)據(jù)")

#品牌名

carData.append(car["brand_name"])

#車名

carData.append(car["series_name"])

#圖片鏈接

carData.append(car["image"])

#銷量

carData.append(car["count"])

#價(jià)格

price=[]

price.append(car["min_price"])

price.append(car["max_price"])

carData.append(price)

#廠商

carData.append(car["sub_brand_name"])

#排名

carData.append(car["rank"])

#第二個(gè)頁面，二次請求

carNumber=car["series_id"]

infoHTML=requests.get("/auto/params-carIds-x-%s"%carNumber,

headers=self.headers)

infoHTMLpath=etree.HTML(infoHTML.text)

#carModel

carModel=infoHTMLpath.xpath("http://div[@data-row-anchor='jb']/div[2]/div/text()")[0]

carData.append(carModel)

#energyType

energyType=infoHTMLpath.xpath("http://div[@data-row-anchor='fuel_form']/div[2]/div/text()")[0]

carData.append