计算机毕业设计：Python农业电商销售数据分析平台 Django框架 数据分析 可视化 大数据 大模型 机器学习（建议收藏）✅

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、项目介绍技术栈采用 Python 语言开发基于 Django 框架搭建后端服务使用 MySQL 数据库进行数据存储前端结合 HTML 与 Echarts 可视化库实现数据展示。功能模块· 农产品价格区间分布· 农产品销量分布· 农产品不同省份销量分布· 农产品不同省份数量分布· 农产品词云图分析· 农产品价格与销量的关系· 农产品数据· 首页项目介绍本系统基于 Django 框架构建农产品销售分析可视化平台通过 MySQL 数据库存储和管理销售数据。系统提供农产品价格区间环形图、销量分布漏斗图、各省份销量与数量分布的中国地图热力图、关键词词云图、价格与销量关系折线图等可视化模块帮助用户直观了解销售结构、地区差异与价格影响规律。数据中心模块以表格形式展示商品名称、价格、销量、店铺等信息支持搜索与分页浏览首页介绍系统架构与功能方向。2、项目界面1农产品价格区间分布该页面为农产品数据分析可视化系统的商品价格区间分布模块以环形图形式展示淘宝商品各价格区间的分布情况可直观呈现不同价格段商品的占比与数量辅助用户分析价格分布特征。2农产品销量分布该页面为农产品数据分析可视化系统的不同类别商品销量分布模块以漏斗图形式直观展示淘宝各类农产品的销量分布情况可清晰呈现不同类别商品的销量层级与占比便于用户分析各类商品的销售情况。3农产品不同省份销量分布-----中国地图该页面为农产品数据分析可视化系统的不同省份商品销量分布模块以中国地图热力图形式直观展示各省份农产品销量分布情况通过颜色深浅区分销量等级便于用户分析不同地区的销售差异与市场分布特征。4农产品不同省份数量分布-----中国地图该页面为农产品数据分析可视化系统的不同省份商品数量分布模块以中国地图热力图形式展示各省份农产品商品数量分布情况通过不同深浅的绿色区分数量等级直观呈现各地商品数量差异便于用户分析市场布局特征。5农产品词云图分析该页面为农产品数据分析可视化系统的词云可视化模块以词云图形式直观展示农产品相关关键词的出现频次搭配下方词频统计列表清晰呈现各关键词的热度与分布情况便于用户快速识别高频商品特征。6农产品价格与销量的关系该页面为农产品数据分析可视化系统的商品价格与销量关系模块以折线图形式直观呈现淘宝商品价格区间与销量的对应关系清晰展示不同价格段的销量分布趋势便于用户分析价格对销量的影响规律。7农产品数据该页面为农产品数据分析可视化系统的数据中心模块以表格形式展示淘宝农产品的商品信息包含商品名称、简介、价格、发货地、销量、店铺等字段支持搜索与分页浏览便于用户快速查询和管理商品数据。8首页该页面为农产品数据分析可视化系统的首页介绍了系统的技术栈与功能模块展示了用户模块和数据可视化模块的说明搭配背景图呈现系统定位让用户快速了解系统整体架构与功能方向。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 Django 框架搭建后端服务使用 MySQL 数据库进行数据存储前端结合 HTML 与 Echarts 可视化库实现数据展示。二、功能模块详细介绍· 农产品价格区间分布该页面为商品价格区间分布模块以环形图形式展示淘宝商品各价格区间的分布情况可直观呈现不同价格段商品的占比与数量辅助用户分析价格分布特征了解农产品定价结构。· 农产品销量分布该页面为不同类别商品销量分布模块以漏斗图形式直观展示淘宝各类农产品的销量分布情况可清晰呈现不同类别商品的销量层级与占比便于用户分析各类商品的销售表现与市场热度。· 农产品不同省份销量分布该页面为不同省份商品销量分布模块以中国地图热力图形式直观展示各省份农产品销量分布情况通过颜色深浅区分销量等级便于用户分析不同地区的销售差异与市场分布特征识别高销量区域。· 农产品不同省份数量分布该页面为不同省份商品数量分布模块以中国地图热力图形式展示各省份农产品商品数量分布情况通过不同深浅的绿色区分数量等级直观呈现各地商品数量差异便于用户分析市场布局特征与商品覆盖密度。· 农产品词云图分析该页面为词云可视化模块以词云图形式直观展示农产品相关关键词的出现频次搭配下方词频统计列表清晰呈现各关键词的热度与分布情况便于用户快速识别高频商品特征与市场关注焦点。· 农产品价格与销量的关系该页面为商品价格与销量关系模块以折线图形式直观呈现淘宝商品价格区间与销量的对应关系清晰展示不同价格段的销量分布趋势便于用户分析价格对销量的影响规律为定价策略提供参考。· 农产品数据该页面为数据中心模块以表格形式展示淘宝农产品的商品信息包含商品名称、简介、价格、发货地、销量、店铺等字段支持搜索与分页浏览便于用户快速查询和管理商品数据实现销售信息的集中查阅。· 首页该页面为系统首页介绍了系统的技术栈与功能模块展示了用户模块和数据可视化模块的说明搭配背景图呈现系统定位让用户快速了解系统整体架构与功能方向提供导航入口。三、项目总结本系统基于 Django 框架构建农产品销售分析可视化平台通过 MySQL 数据库存储和管理销售数据。系统提供农产品价格区间环形图、销量分布漏斗图、各省份销量与数量分布的中国地图热力图、关键词词云图、价格与销量关系折线图等可视化模块帮助用户直观了解销售结构、地区差异与价格影响规律。数据中心模块以表格形式展示商品名称、价格、销量、店铺等信息支持搜索与分页浏览首页介绍系统架构与功能方向。该系统能够帮助农业从业者、销售商和决策者更直观地理解农产品销售情况发现潜在的销售机会与挑战为商业决策提供数据支持。4、核心代码login_requireddefciyun(request):query1select * from 淘宝数据df1query_database(query1)defcy(df):# 词云图数据处理titlesdf[标题].tolist()# 加载停用词表stopwordsset()withopen(BASE_DIRr./app/StopWords.txt,r,encodingutf-8)asf:forlineinf:stopwords.add(line.strip())# 将数据进行分词并计算词频words[]foritemintitles:ifitem:wordsjieba.lcut(item.replace( ,))word_countsCounter([wforwinwordsifwnotinstopwords])# 获取词频最高的词汇top20_wordsword_counts.most_common()words_data[]forwordintop20_words:words_data.append({name:word[0],value:word[1]})returnwords_data word1cy(df1)returnrender(request,ciyun.html,locals())login_requireddefjiage(request):query1select * from 淘宝数据df1query_database(query1)defcy(df):# 商品价格区间分布data_res[[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]]fordataindf[价格].values.tolist():print(data)ifdata10:data_res[0].append(data)if10data20:data_res[1].append(data)if20data30:data_res[2].append(data)if30data40:data_res[3].append(data)if40data50:data_res[4].append(data)if50data60:data_res[6].append(data)if60data70:data_res[7].append(data)if70data80:data_res[8].append(data)if80data:data_res[9].append(data)data_col[f商品价格0~10元,f商品价格10~20元,f商品价格20~30元,f商品价格30~40元,f商品价格40~50元,f商品价格50~60元,f商品价格60~70元,f商品价格70~80元,f商品价格80元以上的,]data_num[len(i)foriindata_res]data_price_interval[]forkey,valueinzip(data_col,data_num):data_price_interval.append({name:key,value:value})returndata_price_interval word1cy(df1)returnrender(request,jiage.html,locals())login_requireddefxiaoliang(request):query1select * from 淘宝数据df1query_database(query1)defcy(sales_df):# 商品销量分布情况data_dict{}foriinsales_df:print(i)keyi[0]value0ifi[1]:valuestr(i[1]).replace(万,0000).replace(,).replace(评价,).replace(.,)ifdata_dict.get(key):data_dict[key]int(value)else:data_dict[key]int(value)sales_data[]sales_key[]forkey,valueindata_dict.items():sales_key.append(key)sales_data.append({name:key,value:value})returnsales_key,sales_data sales_key1,sales_data1cy(df1[[word,销量]].values.tolist())returnrender(request,xiaoliang.html,locals())login_requireddefmap(request):query1select * from 淘宝数据df1query_database(query1)# 地图销量数据处理addrdf1[[发货地,销量]]addr_dataaddr.groupby(发货地)[销量].sum()map_data[]addr_dict{}forkey,valueinaddr_data.to_dict().items():keykey.split( )[0]ifaddr_dict.get(key):addr_dict[key]valueelse:addr_dict[key]valueforkey,valueinaddr_dict.items():map_data.append({name:key,value:value})returnrender(request,map.html,locals())login_requireddefmap2(request):query1select * from 淘宝数据df1query_database(query1)# 地图销量数据处理addrdf1[发货地].value_counts()map_data[]addr_dict{}forkey,valueinaddr.to_dict().items():keykey.split( )[0]ifaddr_dict.get(key):addr_dict[key]valueelse:addr_dict[key]valueforkey,valueinaddr_dict.items():map_data.append({name:key,value:value})returnrender(request,map2.html,locals())login_requireddefjgxl(request):query1select * from 淘宝数据df1query_database(query1)df1df1[[价格,销量]]# 按价格升序排序df1df1.sort_values(by[价格])# 使用布尔索引选择需要删除的行rows_to_dropdf1[销量]100# 使用 drop() 方法删除行df1df1.drop(df1[rows_to_drop].index)df1_data[df1[价格].tolist(),df1[销量].tolist()]returnrender(request,jgxl.html,locals())# ARIMA 时序预测模型 【销量预测】login_requireddefpredict(request):defarima_model_train_eval(history):# 构造 ARIMA 模型modelARIMA(history,order(1,1,1))# 基于历史数据训练model_fitmodel.fit()# 预测接下来的3个时间步的值outputmodel_fit.forecast(steps3)yhatoutputreturnyhat query1select * from 预测数据dfquery_database(query1)dfdf[[名称,2022/10月销量,2022/11月销量,2022/12月销量,2023/01月销量,2023/02月销量,2023/03月销量]]dfdf.groupby(名称).sum()dfdf.reset_index()print(df)year_data[2022/10月销量,2022/11月销量,2022/12月销量,2023/01月销量,2023/02月销量,2023/03月销量,2023/04月销量,2023/05月销量,2023/06月销量]datadf.iloc[:,1:].values.tolist()bingxiangdata[0]arima_model_train_eval(data[0]).tolist()xiyijidata[1]arima_model_train_eval(data[1]).tolist()dianshidata[2]arima_model_train_eval(data[2]).tolist()returnrender(request,predict.html,locals())login_requireddefuserInfo(request):returnrender(request,user_info.html)login_requireddefuserUpdateInfo(request):ifrequest.methodPOST:try:userrequest.user user.usernamerequest.POST.get(fullName)user.genderrequest.POST.get(gender)user.phone_numberrequest.POST.get(company)birthdaydatetime.strptime(request.POST.get(birthday),%Y-%m-%d)user.birthdaybirthdayifrequest.FILES.get(profileImage):user.avatarrequest.FILES[profileImage]user.save()returnJsonResponse({code:200,errmsg:修改成功})exceptExceptionase:print(e)returnJsonResponse({code:403,errmsg:用户名已被使用})login_requireddefuserUpdatePwd(request):ifrequest.methodPOST:passwordrequest.POST.get(password)new_passwordrequest.POST.get(newpassword)renew_passwordrequest.POST.get(renewpassword)# 检查旧密码是否正确ifnotrequest.user.check_password(password):returnJsonResponse({code:403,errmsg:旧密码不正确})# 检查新密码和确认密码是否匹配ifnew_password!renew_password:returnJsonResponse({code:403,errmsg:新密码和确认密码不匹配})# 更新密码userrequest.user user.set_password(new_password)user.save()returnJsonResponse({code:200,errmsg:密码已成功更新})5、项目列表6、源码获取方式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