博主介绍：✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战8年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

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、Flask框架、scikit-learn机器学习库（决策树回归、岭回归）、Echarts可视化、requests爬虫、车主之家数据源、statsmodels库（ARIMA算法）、数据库（SQLite/MySQL）
• 研究背景：当前汽车行业销量分析依赖人工统计或单一算法，存在三大痛点——数据分散在车主之家等平台，人工采集效率低；预测模型单一（如仅用线性回归），难以适配复杂市场波动；分析结果缺乏直观可视化，企业难以及时把握市场趋势，导致销量预测精度低、决策滞后，亟需“多算法融合+自动化采集+可视化分析”的系统解决问题。
• 研究意义：技术层面，整合ARIMA（时间序列）、决策树回归（非线性）、岭回归（抗过拟合）三种算法，覆盖不同预测场景，搭配requests爬虫与Echarts可视化，构建“采集-分析-预测”技术闭环；用户层面，为企业/分析师提供多维度销量对比与精准预测工具，辅助库存规划与营销策略；行业层面，推动汽车销量分析从“经验驱动”转向“多算法数据驱动”，提升决策效率，具备实际应用价值。

2、项目界面

（1）首页–注册登录

（2）汽车销量分析

（3）汽车不同品牌销量对比分析

（4）汽车销量预测—3种预测算法

（5）后台数据管理

（6）数据采集

3、项目说明

本项目是基于Python开发的汽车销量分析与多算法预测系统，以Flask为Web框架，整合requests爬虫、Echarts可视化及scikit-learn/statsmodels机器学习库，核心实现“车主之家数据采集-销量分析-三种算法预测-后台管理”的完整流程，旨在解决汽车销量数据获取难、预测单一、分析不直观的问题。

（1）系统架构与核心技术流程

• 数据层：通过requests爬虫定向抓取车主之家的汽车销量数据（含品牌、型号、销量、时间等），经清洗后存储至SQLite/MySQL数据库，支持手动触发（数据采集页面）或定期自动运行爬虫，保障数据时效性；
• 业务层：Flask框架搭建后端逻辑，负责数据查询（支撑分析模块）、算法调度（三种预测算法）、用户权限控制（区分普通用户与管理员）；
• 展示层：前端通过HTML/CSS构建交互界面，调用Echarts生成可视化图表，呈现销量分析与预测结果，界面简洁易用，适配不同设备。

（2）核心功能模块详解

① 基础交互模块（注册登录+后台管理）

• 注册登录：用户通过表单提交账号密码，Flask后端验证并存储用户信息，登录后获取系统使用权限（如查看分析、使用预测功能），保障数据隐私；
• 后台管理（管理员专属）：支持三大核心操作——数据管理（增删改查汽车销量/用户数据）、任务调度（手动触发爬虫采集）、数据导出（将分析结果导出为Excel），确保系统数据可控、可追溯。

② 销量分析模块（整体+品牌对比）

• 汽车销量分析：从数据库提取历史销量数据，Echarts生成折线图/柱状图，展示销量随时间的变化趋势（如月度/季度销量波动），帮助用户把握整体市场动态；
• 品牌销量对比分析：按品牌维度聚合数据，Echarts生成多系列柱状图，直观对比不同品牌的销量差异（如A品牌与B品牌的月度销量差距），为竞品分析提供数据支撑。

③ 多算法销量预测模块（核心技术亮点）

基于不同算法特性，覆盖多样化预测需求，用户可在前端选择算法并输入关键参数（如预测周期、历史数据范围），后端自动计算并返回结果：

1. ARIMA差分自回归移动平均算法（statsmodels库实现）
   • 适用场景：时间序列型预测（如预测未来3个月的整体销量）；
   • 核心逻辑：通过差分处理消除时间序列的趋势性，使数据平稳后，结合自回归（AR）与移动平均（MA）模型，捕捉销量的时间关联规律；
2. 决策树回归算法（scikit-learn库实现）
   • 适用场景：多特征影响下的销量预测（如结合品牌、价格、促销活动预测单品牌销量）；
   • 核心逻辑：通过树状结构划分特征空间（如“价格<15万”“促销力度>20%”），基于历史数据的特征-销量映射关系，输出预测值，可解释性强；
3. Ridge岭回归算法（scikit-learn库实现）
   • 适用场景：特征维度高、存在多重共线性时的预测（如同时考虑10+个影响因素）；
   • 核心逻辑：在传统线性回归基础上加入L2正则化项，抑制特征间的共线性影响，避免模型过拟合，提升预测稳定性；

• 结果展示：三种算法的预测结果通过Echarts折线图对比呈现，标注预测值与置信区间，方便用户直观判断不同算法的预测差异。

④ 数据采集模块

• 基于requests爬虫编写定向采集脚本，模拟浏览器请求车主之家的销量数据页面，解析HTML结构提取目标字段（品牌、型号、销量、发布时间）；
• 支持两种采集模式：后台手动触发（用户点击“开始采集”按钮）、定时自动采集（通过Python定时任务库实现，如每天凌晨采集最新数据）；
• 采集后的数据自动清洗（去重、补全缺失值）并存入数据库，为后续分析与预测提供高质量数据源。

（3）技术价值与应用场景

• 应用对象：汽车经销商（库存规划）、市场分析师（竞品调研）、行业研究者（趋势判断）；
• 核心价值：相比传统单一方法，多算法融合提升预测精度（用户可对比选择最优结果），自动化爬虫减少80%的数据采集时间，可视化降低数据理解门槛，真正实现“数据驱动决策”。

4、核心代码

from flask import jsonify, Blueprint
import pandas as pd
from datetime import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import sqlite3
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.linear_model import Ridge
import numpy as np


api_blueprint = Blueprint('api', __name__)

# 读取数据库的数据
query_sql = "select * from car_info"
conn = sqlite3.connect('car_info.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query_sql)
results = cursor.fetchall()

month_sell_counts = pd.read_csv('中国汽车销量总体排行.csv')

factory_month_sell_counts = pd.DataFrame(results)
factory_month_sell_counts.columns = ['时间', '车型', '厂商', '销量', '售价']
factory_month_sell_counts['年'] = factory_month_sell_counts['时间'].map(lambda x: str(x)[:4])

month_sell_counts = month_sell_counts.sort_values(by='时间', ascending=True)
month_sell_counts['年'] = month_sell_counts['时间'].map(lambda x: x.split('-')[0])


@api_blueprint.route('/month_year_sell_count')
def month_year_sell_count():
    """
    基础折线图
    """
    x = month_sell_counts['时间'].values.tolist()
    y1 = month_sell_counts['销量'].values.tolist()

    return jsonify({
        'x': x,
        'y1': y1
    })


@api_blueprint.route('/year_sell_count')
def year_sell_count():
    """
    基础折线图
    """
    tmp = month_sell_counts[['年', '销量']].groupby('年').sum().reset_index()

    x = tmp['年'].values.tolist()
    y1 = tmp['销量'].values.tolist()

    return jsonify({
        'x': x,
        'y1': y1
    })


@api_blueprint.route('/get_all_factories')
def get_all_factories():
    """获取所有汽车品牌"""
    factory_counts = factory_month_sell_counts['厂商'].value_counts().reset_index()
    return jsonify({"factory": factory_counts['index'].values.tolist()})


@api_blueprint.route('/get_all_years')
def get_all_years():
    years = factory_month_sell_counts['年'].values.tolist()
    years = list(sorted(set(years), reverse=True))
    return jsonify({"年": years})


def arima_model_train_eval(history):
    """
    ARIMA差分自回归移动平均算法
    """
    # 构造 ARIMA 模型
    model = ARIMA(history, order=(1, 1, 0))
    # 基于历史数据训练
    model_fit = model.fit()
    # 预测下一个时间步的值
    output = model_fit.forecast()
    yhat = output[0]
    return yhat


# 训练数据集构造
# 使用历史数据的窗口
window = 5
x_train = []
y_train = []
factory_counts = factory_month_sell_counts['厂商'].value_counts().reset_index()
for factory in factory_counts['index'].values:
    factory_history = factory_month_sell_counts[factory_month_sell_counts['厂商'] == factory]
    if factory_history.shape[0] <= window:
        continue
    # 滑窗构造数据集
    history_counts = factory_history['销量'].values
    for i in range(0, len(history_counts) - window):
        x = history_counts[i: i + window]
        y = history_counts[i + window]
        x_train.append(x)
        y_train.append(y)

# 训练决策树和Ridge岭回归算法
ridge_model = Ridge()
ridge_model = ridge_model.fit(x_train, y_train)

tree_model = DecisionTreeRegressor()
tree_model = tree_model.fit(x_train, y_train)

print("Ridge岭回归算法训练集分数：", ridge_model.score(x_train, y_train))
print("决策树回归算法训练集分数：", tree_model.score(x_train, y_train))


def ridge_predict(history):
    """
    Ridge岭回归算法
    """
    x_test = np.array([history[-window:]])
    pred_y = ridge_model.predict(x_test)
    pred_y = pred_y[0]
    return pred_y


def decision_tree_predict(history):
    """
    决策树回归算法
    """
    x_test = np.array([history[-window:]])
    pred_y = tree_model.predict(x_test)
    pred_y = pred_y[0]
    return pred_y


@api_blueprint.route('/factory_month_year_sell_count_predict/<factory>/<algo>')
def factory_month_year_sell_count_predict(factory, algo):
    """
    基础折线图
    """
    tmp = factory_month_sell_counts[factory_month_sell_counts['厂商'] == factory]
    tmp = tmp.drop_duplicates(subset=['时间'], keep='first')
    year_months = tmp['时间'].values.tolist()
    sell_counts = tmp['销量'].values.tolist()

    # 销量预测算法
    predict_sell_count = 0
    if algo == "arima":
        predict_sell_count = arima_model_train_eval(sell_counts)
    elif algo == 'tree':
        predict_sell_count = decision_tree_predict(sell_counts)
    elif algo == 'ridge':
        predict_sell_count = ridge_predict(sell_counts)
    else:
        raise ValueError(algo + " not supported.")

    # 下一个月度
    next_year_month = datetime.strptime(year_months[-1], '%Y%m')
    next_year_month = next_year_month + relativedelta(months=1)
    next_year_month = next_year_month.strftime('%Y%m')

    year_months.append(next_year_month)
    # 转为 int 类型
    predict_sell_count = int(predict_sell_count)
    sell_counts.append(predict_sell_count)
    return jsonify({
        'x': year_months,
        'y1': sell_counts,
        'predict_sell_count': predict_sell_count
    })


@api_blueprint.route('/factory_year_compare/<year>')
def factory_year_compare(year):
    """
    不同品牌年销量之间的对比情况
    """
    tmp = factory_month_sell_counts[factory_month_sell_counts['年'] == year]
    tmp = tmp[['厂商', '销量']].groupby('厂商').sum().reset_index()
    tmp = tmp.sort_values(by='销量', ascending=True)
    print(tmp)
    x = tmp['厂商'].values.tolist()
    y1 = tmp['销量'].values.tolist()
    print(y1)

    return jsonify({
        'x': x,
        'y1': y1
    })

5、源码获取方式

biyesheji0005  或  biyesheji0001   （绿色聊天软件）

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻