计算机毕业设计：Python二手车市场数据分析与价格预测系统 Django框架 随机森林 可视化 数据分析 汽车 车辆 大数据 hadoop（建议收藏）✅

1、项目介绍技术栈Python、Django、MySQL、机器学习随机森林算法、Echarts可视化、HTML、阿里云天池数据集功能模块注册登录界面不同车龄平均价格柱状图分析不同车龄数量分布饼图二手车售价分布饼图不同地区二手车平均价格柱状图分析里程价格折线图分析特征值和价格相关性分析二手车价格预测项目介绍本项目基于Django框架开发构建了一个集数据分析与价格预测于一体的二手车价格分析系统。系统采用阿里云天池提供的40万条二手车交易数据通过随机森林算法构建价格预测模型。后端利用MySQL数据库存储与管理数据前端结合Echarts实现多种交互式可视化图表涵盖车龄分布、售价区间、地区差异、里程影响及特征相关性等多维度分析。用户可通过注册登录功能访问系统输入车辆特征信息后获得预测价格。平台以直观的可视化界面展示数据分析结果帮助用户理解二手车价格形成规律为购车与卖车决策提供数据支持。2、项目界面1不同车龄平均价格柱状图分析该页面是二手车价格分析系统的不同车龄平均价格柱状图模块通过柱状图展示不同车龄二手车的平均价格分布情况可直观呈现车龄与二手车平均价格的关联趋势支持图表交互查看对应车龄的平均价格信息辅助分析二手车价格规律。2不同车龄数量分布饼图该页面是二手车价格分析系统的不同车龄数量分布饼图模块通过环形饼图展示不同车龄二手车的数量占比分布情况可直观呈现各车龄段二手车的数量占比支持图表交互查看对应车龄的数量占比信息辅助分析二手车车龄结构特征。3二手车售价分布饼图该页面是二手车价格分析系统的二手车售价分布饼图模块通过环形饼图展示不同售价区间二手车的数量占比分布情况可直观呈现各售价区间二手车的占比支持图表交互查看对应售价区间的占比信息辅助分析二手车售价结构特征。4不同地区二手车平均价格柱状图分析该页面是二手车价格分析系统的不同地区二手车平均价格柱状图模块通过柱状图展示不同地区二手车的平均价格分布情况可直观呈现各地区二手车的平均价格差异支持图表交互查看对应地区的平均价格信息辅助分析二手车价格的地域分布特征。5里程价格折线图分析该页面是二手车价格分析系统的里程价格折线图模块通过折线图展示二手车里程数与价格的关联变化趋势可直观呈现二者的关系及价格随里程变化的规律支持图表交互查看对应里程的价格信息辅助分析二手车价格受里程影响的情况。6特征值和价格相关性分析该页面是二手车价格分析系统的v特征值和价格相关性模块通过柱状图展示不同v特征值与二手车价格的相关性强弱分布可直观呈现各特征值对价格的影响程度支持图表交互查看对应特征值的相关系数信息辅助分析影响二手车价格的关键特征因素。7二手车价格预测该页面是二手车价格分析系统的二手车列表模块提供品牌筛选功能以表格形式展示二手车的注册日期、车型编码、品牌、行驶公里、价格等详细信息支持数据筛选查看辅助用户了解二手车的基础信息与价格情况。8注册登录界面该页面是系统的登录模块提供手机号与密码输入框支持自动登录选项设有立即登录和去注册功能可完成用户身份验证与账号注册引导保障系统访问的安全性与账号管理的便捷性。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统基于Python语言与Django框架构建后端服务采用MTV架构模式实现业务逻辑与页面展示的分离。数据存储使用MySQL数据库管理来自阿里云天池比赛的40万条二手车交易数据。数据分析与预测环节引入机器学习随机森林算法构建价格预测模型。前端可视化采用Echarts图表库实现多种交互式数据展示。整体系统涵盖数据处理、模型训练、可视化分析及用户交互等完整功能链条。二、功能模块详细介绍注册登录界面该模块提供用户身份认证入口包含手机号与密码输入框支持自动登录选项设有立即登录和去注册功能。通过账号管理体系保障系统访问的安全性为用户后续的数据查看与价格预测操作提供身份验证基础。不同车龄平均价格柱状图分析此模块通过柱状图展示各车龄段二手车的平均价格分布直观反映车龄与价格之间的关联趋势。用户可通过图表交互查看具体数值辅助分析车辆使用年限对价格的影响规律。不同车龄数量分布饼图该模块采用环形饼图呈现不同车龄二手车的数量占比情况。通过可视化展示各车龄段的市场存量结构帮助用户了解二手车市场的车龄分布特征。二手车售价分布饼图此模块以环形饼图形式展示不同售价区间二手车的数量占比。用户可快速掌握各价格区间的市场分布情况为定价策略和市场分析提供数据支撑。不同地区二手车平均价格柱状图分析该模块通过柱状图展示各地区的二手车平均价格差异呈现价格的地域分布特征。用户可通过图表交互查看对应地区的平均价格信息辅助跨区域购车或卖车决策。里程价格折线图分析此模块采用折线图展示行驶里程与二手车价格之间的变化关系直观呈现价格随里程增加而变化的趋势规律帮助用户理解里程因素对车辆价值的影响程度。特征值和价格相关性分析该模块通过柱状图展示不同匿名特征变量与价格的相关性强弱呈现各特征对价格的影响程度排序。用户可了解影响二手车价格的关键特征因素为数据分析和模型优化提供依据。二手车价格预测此模块提供品牌筛选功能以表格形式展示二手车的注册日期、车型编码、品牌、行驶里程、价格等详细信息。用户可通过筛选查看车辆基础信息系统基于随机森林算法根据输入特征返回预测价格辅助用户进行车辆价值评估。三、项目总结本项目构建了一套完整的二手车价格分析与预测系统涵盖数据管理、可视化分析、特征相关性探索及价格预测等核心功能。后端基于Django框架实现稳定服务采用随机森林算法构建价格预测模型利用40万条真实交易数据进行训练。前端通过Echarts实现多种交互式图表从车龄分布、售价区间、地区差异、里程影响、特征相关性等多个维度呈现数据分析结果。系统以直观的可视化界面和准确的价格预测能力为用户了解二手车市场规律、评估车辆价值提供了有效的工具支持。4、核心代码defplot5(request):os.makedirs(plot,exist_okTrue)filenameplot/plot5.pklifos.path.exists(filename):x_data,y_datajoblib.load(filename)else:raw_dataCarHand.objects.all()tmp_dict{}foriinraw_data:year(i.days-1)//3601yearf{year}年# 对年份字符串进行排序yearsorted(year)print(year)tmp_dict.setdefault(year,[])tmp_dict[year]tmp_dict.get(year)[i.price,]#tmp_dict{k:sum(v)//len(v)fork,vintmp_dict.items()}# 排序sort_listsorted(tmp_dict.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)print(sort_list)x_data[i[0]foriinsort_list]y_data[i[1]foriinsort_list]data[x_data,y_data]joblib.dump(data,filename)returnrender(request,plot5.html,locals())defplot6(request):os.makedirs(plot,exist_okTrue)filenameplot/plot6.pklifos.path.exists(filename):x_data,y_datajoblib.load(filename)else:raw_dataCarHand.objects.all()tmp_dict{}foriinraw_data:lichengstr(i.kilometer)tmp_dict.setdefault(licheng,[])tmp_dict[licheng]tmp_dict.get(licheng)[i.price,]#tmp_dict{k:sum(v)//len(v)fork,vintmp_dict.items()}# 排序sort_listsorted(tmp_dict.items(),keylambdax:x[0])print(sort_list)x_data[i[0]foriinsort_list]y_data[i[1]foriinsort_list]data[x_data,y_data]joblib.dump(data,filename)returnrender(request,plot6.html,locals())defplot7(request):os.makedirs(plot,exist_okTrue)filenameplot/plot7.pklifos.path.exists(filename):x_data,y_datajoblib.load(filename)else:raw_dataCarHand.objects.all()# 分组tmp_dataraw_data.values(gearbox).annotate(countAvg(price))tmp_data{i[gearbox]:i[count]foriintmp_data}# 排序sort_listsorted(tmp_data.items(),keylambdax:x[0],reverseTrue)x_data[str(i[0])foriinsort_list]y_data[i[1]foriinsort_list]data[x_data,y_data]joblib.dump(data,filename)returnrender(request,plot7.html,locals())defplot8(request):os.makedirs(plot,exist_okTrue)filenameplot/plot8.pklifos.path.exists(filename):x_data,y_datajoblib.load(filename)else:raw_dataCarHand.objects.all()# 分组tmp_dataraw_data.values(bodyType).annotate(countAvg(price))tmp_data{i[bodyType]:i[count]foriintmp_data}# 排序sort_listsorted(tmp_data.items(),keylambdax:x[0],reverseTrue)x_data[str(i[0])foriinsort_list]y_data[i[1]foriinsort_list]data[x_data,y_data]joblib.dump(data,filename)returnrender(request,plot8.html,locals())defplot9(request):os.makedirs(plot,exist_okTrue)filenameplot/plot9.pklifos.path.exists(filename):x_data,y_datajoblib.load(filename)else:raw_dataCarHand.objects.all()# 分组tmp_dataraw_data.values(brand).annotate(countCount(brand))tmp_data{i[brand]:i[count]foriintmp_data}# 排序sort_listsorted(tmp_data.items(),keylambdax:x[1],reverseTrue)data[{value:v,name:k}fork,vinsort_list]joblib.dump(data,filename)returnrender(request,plot9.html,locals())defplot10(request):os.makedirs(plot,exist_okTrue)filenameplot/plot10.pklifos.path.exists(filename):x_data,y_datajoblib.load(filename)else:raw_dataCarHand.objects.all()# 分组tmp_dataraw_data.values(power).annotate(countAvg(price))tmp_data{i[power]:i[count]foriintmp_data}# 排序sort_listsorted(tmp_data.items(),keylambdax:x[0])x_data[str(i[0])foriinsort_list]y_data[i[1]foriinsort_list]data[x_data,y_data]joblib.dump(data,filename)returnrender(request,plot10.html,locals())defplot11(request):importdatetime now_timedatetime.datetime.now()# 日期对象# 预测的数据pre_data[]foriinrange(1,7):tmp_datenow_timedatetime.timedelta(days30*i)pre_data.append([tmp_date.year,tmp_date.month,tmp_date.day])modeljoblib.load(model/model_date.pkl)pre_listmodel.predict(pre_data)x_data[f未来{i}月foriinrange(1,7)]y_data[int(i)foriinpre_list]returnrender(request,plot11.html,locals())defplot12(request):x_data[fv_{i}foriinrange(14)]# v特征y_data[0.754941551268356,0.024251731159680205,0.5495943633382925,0.7393093762043526,0.1506070454983662,0.30624676044263843,0.03462380346459138,0.11722533620326846,0.6917814292781741,0.22631654082941277,0.204791017058243,0.38750050009134884,0.7844431919628817,0.036181438327402775]returnrender(request,plot12.html,locals())classpredict2(View):# get请求defget(self,request):final_columns[brand,v_7,model,v_4,notRepairedDamage,fuelType,v_10,v_9,bodyType,power,v_5,gearbox,v_11,kilometer,v_2,days,v_8,v_3,v_0,v_12,]raw_dataCarHand.objects.all()onedataraw_data[0]tmp_list[item.brandforiteminraw_data]brand_listlist(sorted(list(set(tmp_list))))tmp_list[item.modelforiteminraw_data]model_listlist(sorted(list(set(tmp_list))))bodyType_dict[{name:豪华轿车,value:0},{name:微型车,value:1},{name:厢型车,value:2},{name:大巴车,value:3},{name:敞篷车,value:4},{name:双门汽车,value:5},{name:商务车,value:6},{name:搅拌车,value:7}]bodyType_list[豪华轿车,微型车,厢型车,大巴车,敞篷车,双门汽车,商务车,搅拌车]fuelType_dict[{name:汽油,value:0},{name:柴油,value:1},{name:液化石油气,value:2},{name:天然气,value:3},{name:混合动力,value:4},{name:其他,value:5},{name:电动,value:6}]fuelType_list[汽油,柴油,液化石油气,天然气,混合动力,其他,电动]print(fuelType_dict)returnrender(request,predict2.html,locals())# psot请求defpost(self,request):postdatarequest.POST postdatadict(postdata)print(postdata)# 得到表单参数fork,vinpostdata.items():postdata[k]v[0]print(postdata)final_columns[brand,v_7,model,v_4,notRepairedDamage,fuelType,v_10,v_9,bodyType,power,v_5,gearbox,v_11,kilometer,v_2,days,v_8,v_3,v_0,v_12,]pre_data[eval(postdata[col])forcolinfinal_columns]pre_data[pre_data,pre_data]modeljoblib.load(model/model.pkl)resultmodel.predict(pre_data)[0]resultint(result)messagef预测的价格为{result}returnJsonResponse({data:data,code:200,message:message,count:total})