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1、项目介绍

技术栈
Python语言，Flask框架（后端业务逻辑），Selenium爬虫（淘宝商品数据采集），机器学习（多元线性回归预测模型），LayUI框架（前端界面构建），Echarts（可视化大屏与图表），MySQL数据库（数据存储），Pandas（数据清洗），Bootstrap（前端样式辅助）

功能模块名称
· 商品数据可视化大屏
· 商品数据后台管理
· 定时爬虫数据采集
· 机器学习销量预测
· 用户注册登录
· 用户管理（管理员）
· 后台管理导航

项目介绍
在电商行业数据激增及市场动态变化的背景下，传统平台面临数据更新滞后、销量预测困难等问题。本项目开发了一套电商数据分析可视化系统，实现数据采集、处理、分析与预测一体化。后端采用Flask框架，通过Selenium自动化采集淘宝商品数据，经Pandas清洗后存入MySQL数据库；前端基于LayUI和Bootstrap构建界面，Echarts展示多维度可视化大屏，直观呈现销量、价格等核心指标；引入多元线性回归模型，结合历史销量与多维度特征进行销量预测。系统功能涵盖可视化分析、数据管理、爬虫调度、预测算法及用户权限管控，为电商企业提供实时数据洞察与科学决策支持，同时可作为大数据与机器学习方向的综合实践项目。

2、项目界面

1. 商品数据可视化大屏（全平台商品销量、价格、品类分布等核心数据总览）
   该商品数据采集分析平台首页通过条形图呈现商品与店铺销量排行，用柱状图统计分类产品数据，借助折线图展示总销量走势，还以饼图分别呈现商品销量分布和商品价格分布，同时展示平台核心数据概况。
   

2. 商品数据后台管理（商品基础信息查询、编辑与维护界面）
   该商品数据采集分析平台后台的商品数据页面，提供商品标题、商品类别、店铺名称的筛选搜索功能，以分页表格形式展示商品的标题、类别、价格、店铺、销量、月份等信息，并支持对单条商品数据进行编辑和删除操作。
   

3. 定时爬虫数据采集（爬虫任务配置、启动与采集进度监控界面）
   该商品数据采集分析平台后台的启动爬虫页面，支持输入关键词和页码并点击启动爬虫按钮执行数据抓取任务，提供日志内容筛选搜索功能，以分页表格形式展示爬虫执行的日志内容、时间并配备操作按钮，还会反馈爬虫运行成功的状态提示。

4. 机器学习预测算法（多元线性回归模型输出的商品销量预测结果与趋势图）
   该商品数据采集分析平台后台的销量预测页面，支持选择商品类别并输入价格区间，点击预测销量按钮后，通过多元线性回归模型进行销量预测，展示预测结果并反馈预测成功的状态提示。
   

5. 后台管理页面（系统核心功能入口，含数据管理、用户管理等模块导航）
   该商品数据采集分析平台后台的销量预测页面，支持选择商品类别并输入价格区间，点击预测销量按钮后，通过多元线性回归模型进行销量预测，展示预测结果并反馈预测成功的状态提示。
   

6. 注册登录界面（用户身份认证入口，支持新用户注册与老用户登录）
   该商品数据采集分析平台的登录页面，提供用户名和密码输入框，支持自动登录选项，设有登录按钮和注册账号入口，可进行账号登录与新账号注册操作。
   

7. 用户管理（管理员对系统用户账号的新增、编辑、启用/停用等维护界面）
   该商品数据采集分析平台后台的用户管理页面，提供用户昵称、用户账号、用户电话、用户邮箱、用户单位的筛选搜索功能，支持新增用户操作，以表格形式展示用户的昵称、账号、密码、单位、电话、邮箱、类型等信息，并支持对单条用户数据进行编辑和删除操作。
   

8.功能模块
该电商数据分析可视化系统分为可视化分析平台和后台管理两大模块，可视化分析平台涵盖商品与店铺销量排行、商品数据统计分析等多类数据可视化功能，后台管理包含主页、用户管理、公告管理等多项系统管理与数据处理功能。

3、项目说明

一、技术栈说明
本系统后端基于Python语言与Flask框架构建，负责处理业务逻辑、用户请求调度及与预测模型的交互。数据采集层采用Selenium自动化框架模拟浏览器操作，实现淘宝商品数据的定时抓取。数据处理环节运用Pandas库对原始数据进行清洗，剔除重复值与异常数据，确保分析基础的准确性。数据持久化方面，系统选用MySQL数据库对清洗后的结构化商品信息进行存储管理。前端界面主要依托LayUI框架搭建，辅以Bootstrap进行样式优化，实现响应式布局与友好的用户交互体验。数据可视化层面，系统集成Echarts图表库，通过多样化的图表形式直观展示数据分析结果。机器学习模块引入多元线性回归算法，基于历史销量数据与多维度特征构建预测模型，为商品销量趋势判断提供算法支持。

二、功能模块详细介绍
· 商品数据可视化大屏
该模块作为系统首页，集中呈现电商平台核心数据的多维度分析结果。界面顶部展示商品总数、总销量、平均价格等关键指标概览。主体区域通过条形图呈现商品销量排行与店铺销量排行，清晰识别热销商品与优质店铺。柱状图用于统计不同商品类别的数据分布情况，折线图动态展示平台总销量随时间的变化趋势。饼图分别从销量占比和价格区间两个维度对商品数据进行分解，帮助用户直观理解商品结构特征。整个大屏以Echarts图表为核心，实现数据的实时可视化呈现，让隐藏的数据价值变得一目了然。

· 商品数据后台管理
该模块提供商品基础数据的查询、编辑与维护功能。页面顶部设置筛选条件，支持按商品标题、商品类别、店铺名称进行精确或模糊搜索。搜索结果以分页表格形式展示，表格列包含商品标题、类别、价格、店铺名称、销量、上架月份等关键字段。针对每一条商品记录，系统提供编辑和删除操作按钮，管理员可对异常数据进行修正或移除，确保数据库中商品信息的准确性与时效性。

· 定时爬虫数据采集
该模块负责淘宝商品数据的自动化获取任务。用户进入启动爬虫页面后，可输入目标关键词和需要采集的页码数量，点击启动爬虫按钮即可触发数据抓取流程。系统在执行爬虫任务过程中实时生成执行日志，页面下方提供日志内容的筛选搜索功能，并以分页表格形式展示日志记录，包含日志内容、生成时间以及查看详情等操作按钮。任务完成后，系统会弹出爬虫运行成功的状态提示，反馈采集结果，确保数据采集过程的透明可控。

· 机器学习销量预测
该模块基于多元线性回归模型为商品销量预测提供算法支持。用户进入销量预测页面后，首先从下拉菜单中选择需要预测的商品类别，随后输入预期的价格区间范围。点击预测销量按钮后，系统将调用后台训练好的机器学习模型，结合所选类别与价格特征进行销量推算。预测结果在页面中清晰展示，并伴随预测成功的状态提示。该模块为企业调整库存策略、规避市场风险提供了数据驱动的决策依据。

· 用户注册登录
该模块实现系统的身份认证与访问控制功能。登录页面提供用户名和密码输入框，支持自动登录选项，方便用户快速进入系统。对于新用户，页面设置注册账号入口，点击后跳转至注册页面填写必要信息完成账号创建。该模块是保障系统数据安全与用户权限管理的基础屏障。

· 用户管理（管理员）
该模块面向系统管理员提供用户账号的维护功能。管理页面顶部提供多条件筛选搜索，包括用户昵称、账号、电话、邮箱、单位等字段，支持精确查找。表格区域展示用户详细信息，包括昵称、账号、密码、所属单位、联系电话、邮箱地址、用户类型等。管理员可对单条用户记录执行编辑和删除操作，同时支持新增用户账号，实现对系统用户的全生命周期管理。

· 后台管理导航
该模块作为系统后台功能的统一入口，整合了各管理页面的导航链接。管理员通过该导航面板可快速切换至商品数据管理、爬虫任务配置、销量预测分析、用户权限维护等核心功能模块，提升后台操作的便捷性与效率。

三、项目总结
本项目针对电商行业面临的数据更新滞后、销量波动难预测、数据价值挖掘不足等痛点，设计并实现了一套集数据采集、处理、分析、预测与可视化于一体的电商数据分析管理系统。系统以Python为核心语言，后端采用Flask框架构建稳定业务逻辑层，通过Selenium实现淘宝商品数据的自动化定时采集，利用Pandas完成数据清洗，并将结构化数据存储于MySQL数据库。前端基于LayUI与Bootstrap构建响应式界面，借助Echarts实现多维度数据可视化大屏，让商品销量、价格分布、品类趋势等核心指标直观呈现。在预测能力方面，系统引入多元线性回归模型，以历史销量为基础融合多维度特征构建预测算法，为企业提供科学的销量预判依据。经过测试验证，系统各功能模块运行稳定，数据采集准确、预测结果可靠，有效解决了电商企业的核心管理难题，同时其完整的技术链路也为大数据与机器学习方向的实践应用提供了良好范例。

4、核心代码

from flask import Flask as _Flask, flash
from flask import request, session
from flask import render_template
from flask.json import JSONEncoder as _JSONEncoder, jsonify
import decimal
import service.users_data as user_service
import service.notice_data as notice_data
import service.slog_data as slog_data
import service.goods_data as goods_data
import service.category_data as category_data
import service.view_data as view_data
import service.version_data as version_data
import machine_learning.goods_predict as gp
from spider import shopping_spider
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


class JSONEncoder(_JSONEncoder):
    def default(self, o):
        if isinstance(o, decimal.Decimal):
            return float(o)
        super(_JSONEncoder, self).default(o)


class Flask(_Flask):
    json_encoder = JSONEncoder


import os

app = Flask(__name__)
app.config['SESSION_TYPE'] = 'filesystem'
app.config['SECRET_KEY'] = os.urandom(24)


# -------------前台可视化大数据分析相关服务接口start-----------------
# 系统默认路径前台跳转
@app.route('/')
def main_page():
    return render_template("main.html")


# -------------前台可视化大数据分析相关服务接口end-----------------

# -------------后台管理模块相关服务接口start-----------------
# 登录
@app.route('/login', methods=['POST'])
def login():
    if request.method == 'POST':
        account = request.form.get('account')
        password = request.form.get('password')
        if not all([account, password]):
            flash('参数不完整')
            return "300"
        res = user_service.get_user(account, password)
        if res and res[0][0] > 0:
            session['is_login'] = True
            session['role'] = res[0][1]
            return "200"
        else:
            return "300"



# 新增系统版本数据
@app.route('/version/add', methods=["POST"])
def sys_version_add():
    get_data = request.form.to_dict()
    name = get_data.get('name')
    version = get_data.get('version')
    return version_data.add_sys_version(name, version)


# 修改系统版本数据
@app.route('/version/edit', methods=["PUT"])
def version_edit():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    name = get_data.get('name')
    version = get_data.get('version')
    version_data.edit_sys_version(id, name, version)
    return '200'


# 删除系统版本数据
@app.route('/version/delete', methods=["DELETE"])
def version_delete():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    version_data.del_sys_version(id)
    return '200'


# -----------------系统版本管理模块END-----------------

# -----------------类别管理模块START-----------------

# 公告管理页面
@app.route('/html/category')
def category_manager():
    return render_template('html/category.html')


# 获取公告数据分页
@app.route('/category/list', methods=["POST"])
def category_list():
    get_data = request.form.to_dict()
    page_size = get_data.get('page_size')
    page_no = get_data.get('page_no')
    param = get_data.get('param')
    data, count, page_list, max_page = category_data.get_category_list(int(page_size), int(page_no), param)
    return jsonify({"data": data, "count": count, "page_no": page_no, "page_list": page_list, "max_page": max_page})


# 新增类别数据
@app.route('/category/add', methods=["POST"])
def category_add():
    get_data = request.form.to_dict()
    content = get_data.get('content')
    return category_data.add_category(content)


# 修改类别数据
@app.route('/category/edit', methods=["PUT"])
def category_edit():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    content = get_data.get('content')
    category_data.edit_category(id, content)
    return '200'


# 删除类别数据
@app.route('/category/delete', methods=["DELETE"])
def category_delete():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    category_data.del_category(id)
    return '200'


# -----------------类别管理模块END-----------------

# -----------------爬虫管理模块START-----------------
# 后台调用爬虫
@app.route('/spider/start', methods=["POST"])
def run_spider():
    get_data = request.form.to_dict()
    key = get_data.get('key')
    total_pages = get_data.get('num')
    executor = ThreadPoolExecutor(2)
    executor.submit(shopping_spider.spider(key, total_pages))
    return '200'


# 爬虫日志页面
@app.route('/html/slog')
def slog_manager():
    return render_template('html/slog.html')


# 获取爬虫日志数据分页
@app.route('/slog/list', methods=["POST"])
def slog_list():
    get_data = request.form.to_dict()
    page_size = get_data.get('page_size')
    page_no = get_data.get('page_no')
    param = get_data.get('param')
    data, count, page_list, max_page = slog_data.get_slog_list(int(page_size), int(page_no), param)
    return jsonify({"data": data, "count": count, "page_no": page_no, "page_list": page_list, "max_page": max_page})


# 修改爬虫日志数据
@app.route('/slog/edit', methods=["PUT"])
def slog_edit():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    log = get_data.get('log')
    slog_data.edit_slog(id, log)
    return '200'


# 删除爬虫日志数据
@app.route('/slog/delete', methods=["DELETE"])
def slog_delete():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    slog_data.del_slog(id)
    return '200'


# -----------------爬虫管理模块END-----------------


# -----------------商品管理模块START----------------
# 商品页面
@app.route('/html/goods')
def goods_manager():
    return render_template('html/goods.html')


# 获取商品数据分页
@app.route('/goods/list', methods=["POST"])
def goods_list():
    get_data = request.form.to_dict()
    page_size = get_data.get('page_size')
    page_no = get_data.get('page_no')
    param = get_data.get('param')
    data, count, page_list, max_page = goods_data.get_goods_list(int(page_size), int(page_no), param)
    return jsonify({"data": data, "count": count, "page_no": page_no, "page_list": page_list, "max_page": max_page})


# 修改商品数据
@app.route('/goods/edit', methods=["PUT"])
def goods_edit():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    title = get_data.get('title')
    category = get_data.get('category')
    discount = get_data.get('discount')
    original_price = get_data.get('original_price')
    shop = get_data.get('shop')
    monthly_sales = get_data.get('monthly_sales')
    goods_data.edit_goods(id, title, category, discount, original_price, shop, monthly_sales)
    return '200'


# 删除商品数据
@app.route('/goods/delete', methods=["DELETE"])
def goods_delete():
    get_data = request.form.to_dict()
    id = get_data.get('id')
    goods_data.del_goods(id)
    return '200'


# 预测页面
@app.route('/html/predict')
def html_predict():
    return render_template('html/predict.html')


# 预测商品数据
@app.route('/goods/predict', methods=["POST"])
def goods_predict():
    get_data = request.form.to_dict()
    t = get_data.get('t')
    p = get_data.get('p')
    op = get_data.get('op')
    return jsonify({"data": gp.predict(t, p, op)})



# -----------------可视化页面模块END-----------------
if __name__ == '__main__':
    # 端口号设置
    app.run(host="127.0.0.1", port=5000)

5、源码获取方式