计算机毕业设计：Python农产品电商数据采集与价格预估平台 Flask框架 Spark 线性回归 数据分析 可视化 大数据 大模型（建议收藏）✅

1、项目介绍技术栈采用 Python 语言开发基于 Flask 框架搭建后端服务使用 Spark 技术进行大数据处理通过 requests 爬虫从惠农网采集农产品数据运用线性回归预测算法模型进行价格预测前端结合 Echarts 可视化库与 HTML 构建页面。功能模块· 农产品可视化分析· 均价前5农产品分析· 售卖前5农产品分析· 数据中心· 农产品预测· 价格预测折线图· 选择农产品进行预测· 后台数据管理项目介绍本系统基于 Flask 框架构建农产品数据可视化分析与预测平台通过 requests 爬虫从惠农网采集农产品价格、市场等数据利用 Spark 进行数据处理存入数据库。系统提供各农产品数量与均价折线图、均价前五与售卖前五农产品的柱状图对比分析以及农产品价格预测功能。基于线性回归模型对历史价格数据进行训练预测未来价格趋势并以折线图展示。数据中心支持农产品数据的表格化查询与筛选后台管理模块提供数据的增删改查与批量操作功能。2、项目界面1农产品可视化分析----各农产品数量折线图、农产品均价分析该农产品数据可视化分析页面通过折线图展示不同农产品的数量与均价分布可直观对比各类农产品的数量和价格差异支持交互查看数据详情实现农产品数量与价格的可视化对比分析。2均价前5农产品分析、售卖前5农产品该农产品数据可视化分析页面通过柱状图分别展示均价前五和售卖前五的农产品支持交互查看数据详情可直观对比不同农产品的价格与销量排名情况实现农产品价格和销量数据的可视化分析。3数据中心----农产品、价格、市场、日期该农产品数据可视化分析页面以表格形式展示农产品的日期、产品、价格及市场信息提供分页显示、数据搜索与排序功能方便用户查看和筛选农产品数据。4农产品预测—机器学习该农产品数据可视化分析页面提供产品名称筛选功能以表格和折线图形式展示农产品价格预测数据可直观呈现价格随日期的变化趋势实现农产品价格的预测与趋势可视化分析。5价格预测折线图该农产品数据可视化分析页面以表格和折线图展示农产品价格预测数据折线图可直观呈现价格随日期的波动趋势支持交互查看数据详情实现农产品价格预测数据的可视化趋势分析。6选择农产品进行预测该农产品数据可视化分析页面提供产品名称筛选下拉框支持选择不同农产品查看价格预测数据以表格和折线图展示日期与均价可直观呈现价格随日期的变化趋势实现农产品价格预测数据的筛选与可视化分析。7后台数据管理该后台管理系统的数据管理页面以表格形式展示农产品的日期、产品、价格及市场信息提供数据搜索、创建、批量操作与单条编辑功能方便管理员对农产品数据进行管理与维护。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统采用 Python 语言开发基于 Flask 框架搭建后端服务使用 Spark 技术进行大数据处理通过 requests 爬虫从惠农网采集农产品数据运用线性回归预测算法模型进行价格预测前端结合 Echarts 可视化库与 HTML 构建页面。二、功能模块详细介绍· 农产品可视化分析该页面通过折线图展示不同农产品的数量与均价分布可直观对比各类农产品的数量和价格差异支持交互查看数据详情实现农产品数量与价格的可视化对比分析帮助用户快速了解各农产品的市场表现。· 均价前5农产品分析该页面通过柱状图展示均价排名前五的农产品支持交互查看数据详情可直观对比不同农产品的价格排名情况帮助用户识别高价值农产品实现农产品价格数据的可视化分析。· 售卖前5农产品分析该页面通过柱状图展示售卖数量排名前五的农产品支持交互查看数据详情可直观对比不同农产品的销量排名情况帮助用户了解市场热销品类实现农产品销量数据的可视化分析。· 数据中心该页面以表格形式展示农产品的日期、产品、价格及市场信息提供分页显示、数据搜索与排序功能方便用户查看和筛选农产品数据实现农产品信息的集中管理与便捷查询。· 农产品预测该页面提供产品名称筛选功能以表格和折线图形式展示农产品价格预测数据可直观呈现价格随日期的变化趋势。系统基于线性回归模型对历史价格数据进行训练预测未来价格实现农产品价格的预测与趋势可视化分析。· 价格预测折线图该页面以表格和折线图展示农产品价格预测数据折线图可直观呈现价格随日期的波动趋势支持交互查看数据详情实现农产品价格预测数据的可视化趋势分析帮助用户把握未来价格走向。· 选择农产品进行预测该页面提供产品名称筛选下拉框支持选择不同农产品查看价格预测数据以表格和折线图展示日期与均价可直观呈现价格随日期的变化趋势实现农产品价格预测数据的筛选与可视化分析满足用户个性化查询需求。· 后台数据管理该后台管理页面以表格形式展示农产品的日期、产品、价格及市场信息提供数据搜索、创建、批量操作与单条编辑功能支持管理员对农产品数据进行增删改查与批量管理保障数据的准确性和时效性。三、项目总结本系统基于 Flask 框架构建农产品数据可视化分析与预测平台通过 requests 爬虫从惠农网采集农产品价格、市场等数据利用 Spark 进行大数据处理存入数据库。系统提供各农产品数量与均价折线图、均价前五与售卖前五农产品的柱状图对比分析以及农产品价格预测功能。基于线性回归模型对历史价格数据进行训练预测未来价格趋势并以折线图展示支持用户选择特定农产品进行价格预测。数据中心支持农产品数据的表格化查询与筛选后台管理模块提供数据的增删改查与批量操作功能。该系统帮助用户了解农产品市场动态为农产品买卖提供数据支持与决策参考。4、核心代码importrandomfromflaskimportFlask,request,render_template,jsonify,abort,session,redirect,url_forimportosimportmodelsfrommodelsimportappimporttimefromsqlalchemyimportor_,and_importpandasimportdatetimefromflask_securityimportSecurity,SQLAlchemySessionUserDatastore,\ UserMixin,RoleMixin,login_required,auth_token_required,http_auth_required,current_user user_datastoreSQLAlchemySessionUserDatastore(models.db.session,models.User,models.Role)securitySecurity(app,user_datastore)app.route(/,methods[GET,POST])app.route(/index,methods[GET,POST])defindex():#主页uuidcurrent_user.is_anonymousifuuid:returnredirect(url_for(logins))ifrequest.methodGET:resultsmodels.XinXi.query.all()returnrender_template(index.html,**locals())fromcollectionsimportOrderedDictimportpandasaspdfromsqlalchemyimportor_,and_importdatetimefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyimporttracebackdefyuce1(name):try:datesmodels.XinXi.query.filter(models.XinXi.产品name).all()date_daylist(set([i.日期foriindates]))date_day.sort()liuliang[]foriindate_day:record_listmodels.XinXi.query.filter(and_(models.XinXi.日期i,models.XinXi.产品name)).all()num0count0forrecoinrecord_list:numreco.价格 count1liuliang.append(round(num/count,2))date_day[str(i).replace(-,)foriindate_day]# 数据集examDict{日期:date_day,均价:liuliang}print(examDict)examOrderedDictOrderedDict(examDict)examDfpd.DataFrame(examOrderedDict)examDf.head()# exam_x 即为featureexam_xexamDf.loc[:,日期]# exam_y 即为labelexam_yexamDf.loc[:,均价]x_train,x_test,y_train,y_testtrain_test_split(exam_x,exam_y,train_size0.8)x_trainx_train.values.reshape(-1,1)x_testx_test.values.reshape(-1,1)modelLinearRegression()model.fit(x_train,y_train)LinearRegression(copy_XTrue,fit_interceptTrue,n_jobs1,normalizeFalse)rDfexamDf.corr()model.score(x_test,y_test)data1datetime.datetime.strptime(str(date_day[-3]),%Y%m%d)li1[]foriinrange(10):data1data1datetime.timedelta(1)li1.append([int(data1.strftime(%Y%m%d))])li2numpy.array(li1)y_train_predmodel.predict(li2)li2[]foriinrange(len(li1)):dicts{}dicts[riqi]li1[i][0]dicts[junjia]round(round(abs(y_train_pred[i]),2)round(random.random(),1),2)li2.append(dicts)returnli2[2:]except:print(traceback.format_exc())return[]defyuce2():datesmodels.XinXi.query.all()date_daylist(set([i.日期foriindates]))date_day.sort()liuliang[]foriindate_day:record_listmodels.XinXi.query.filter(models.XinXi.日期i).all()num0count0forrecoinrecord_list:numreco.价格 count1liuliang.append(round(num/count,2))date_day[str(i).replace(-,)foriindate_day]# 数据集examDict{日期:date_day,均价:liuliang}print(examDict)examOrderedDictOrderedDict(examDict)examDfpd.DataFrame(examOrderedDict)examDf.head()# exam_x 即为featureexam_xexamDf.loc[:,日期]# exam_y 即为labelexam_yexamDf.loc[:,均价]x_train,x_test,y_train,y_testtrain_test_split(exam_x,exam_y,train_size0.8)x_trainx_train.values.reshape(-1,1)x_testx_test.values.reshape(-1,1)modelLinearRegression()model.fit(x_train,y_train)LinearRegression(copy_XTrue,fit_interceptTrue,n_jobs1,normalizeFalse)rDfexamDf.corr()model.score(x_test,y_test)data1datetime.datetime.strptime(str(date_day[-1]),%Y%m%d)li1[]foriinrange(10):data1data1datetime.timedelta(1)li1.append([int(data1.strftime(%Y%m%d))])li2numpy.array(li1)y_train_predmodel.predict(li2)li2[]foriinrange(len(li1)):dicts{}dicts[riqi]li1[i][0]dicts[junjia]round(abs(y_train_pred[i]),2)li2.append(dicts)print(li2)returnli2[2:]app.route(/yuce,methods[GET,POST])defyuce():ifrequest.methodGET:resultlist(set([i.产品foriinmodels.XinXi.query.all()]))returnrender_template(yuce.html,**locals())elifrequest.methodPOST:resultlist(set([i.产品foriinmodels.XinXi.query.all()]))namerequest.form.get(name)print(name)ifname全部产品:datasyuce2()else:datasyuce1(name)riqi[str(i[riqi])foriindatas]junjia[i[junjia]foriindatas]print(riqi)print(junjia)returnrender_template(yuce.html,**locals())