poython淘宝商品预测系统 ARIMA预测 机器学习 电商数据分析可视化 Hadoop spark（requests爬虫+销量时序预测 源码）✅
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1、项目介绍
- 技术栈：Django框架（Web后端）、requests爬虫（淘宝商品数据采集）、ARIMA时序预测模型（核心销量预测算法）、MySQL数据库（数据存储）、Python语言（开发基础）、数据可视化技术（图表/地图/词云展示）
- 核心功能：淘宝商品数据自动化爬取（基础信息、销量、价格、省份分布等）、多维度数据分析（价格与销量关联、价格区间分布、品类销量占比）、ARIMA模型时序销量预测、可视化展示（省份分布地图、词云图、趋势图表）、商品数据管理与后台管控
- 研究背景：电商行业商品数据呈爆发式增长，淘宝等平台商家面临“销量预测滞后”痛点——传统依赖经验判断难以应对市场波动（如季节性变化、促销影响），导致库存积压或缺货，亟需基于时序数据的科学预测工具，结合可视化分析提升决策效率。
- 研究意义：技术层面，整合DjangoWeb开发、爬虫与ARIMA时序预测，构建“数据采集-分析-预测-展示”完整链路；应用层面，为商家提供精准销量预判与市场洞察，优化库存与运营策略；学习层面，适合作为时序预测+Web开发方向毕业设计，覆盖算法与工程落地核心技能。
2、项目界面
- 不同省份商品数量分布地图（各省份商品数量地理分布热力图）
- 销量预测------ARIMA时序预测模型（基于历史数据的未来销量趋势预测图表）
- 商品价格与销量的关系（价格区间与对应销量的关联分析图表）
- 商品数据（商品基础信息列表，含名称、价格、销量等详情）
- 商品价格区间分布（不同价格段商品数量占比的统计图表）
- 各类商品销量分布（不同品类商品销量占比的可视化图表）
- 首页（系统功能入口与核心数据概览）
- 词云图分析（商品关键词/用户评价高频词的词云展示）
- 后台数据管理（商品数据维护、爬虫任务管控等后台功能界面）
10.注册登录
3、项目说明
在电商行业数字化转型的背景下，淘宝平台海量商品数据中蕴含的市场趋势与销量规律，对商家决策至关重要，但传统依赖经验的销量预判难以应对时间序列数据的动态变化（如季节性波动、促销活动影响），导致库存管理失衡。为此，本项目设计并实现了基于Django与ARIMA模型的淘宝商品数据分析预测系统，通过技术整合解决上述痛点。系统以Python为开发基础，后端采用Django框架搭建稳定的Web架构，借助其MTV设计模式实现数据层、业务逻辑层与视图层的清晰分离，便于功能扩展与维护；数据采集环节通过requests爬虫定向获取淘宝商品数据，包括名称、价格、销量、省份分布、用户评价等，经清洗（剔除异常值、统一格式）后存入MySQL数据库，确保数据的准确性与完整性。核心预测功能依托ARIMA时序模型实现：针对商品历史销量的时间序列特性，模型通过差分处理将非平稳数据转化为平稳序列，结合自回归与移动平均机制捕捉数据趋势，输出未来一段时间的销量预测结果，为商家库存调整提供科学依据。可视化层面，系统通过多维度图表直观呈现数据价值——省份商品分布地图展示区域市场差异，价格与销量关系图揭示定价对销量的影响，词云图提炼商品关键词与用户关注点，各类销量分布图表帮助商家把握品类趋势。此外，系统配备商品数据管理界面与后台管控模块，支持数据查询、更新与爬虫任务调度，满足日常运营需求。整体而言，该系统实现了从淘宝数据采集、分析、时序预测到可视化展示的闭环，既为商家提供精准的销量预判工具，也通过直观的数据呈现降低决策难度，同时其技术链路（Django+ARIMA+爬虫）完整，适合作为时序预测与Web开发方向的毕业设计，兼具实用价值与学习意义。
4、核心代码
def login(request):
if request.method == "GET":
return render(request, 'login.html')
if request.method == 'POST':
# 验证表单数据
username = request.POST['username']
password = request.POST['password']
login_type = request.POST.get('login_type', 'frontend')
# 认证用户
user = auth.authenticate(request, username=username, password=password)
if user is not None:
if user.is_active:
# 登录用户并跳转到相应页面
auth.login(request, user)
if login_type == 'admin':
return redirect('admin:index')
else:
return redirect('index')
else:
error_msg = '用户名或密码错误'
return render(request, 'login.html', context={'error_msg': error_msg})
def logout(request):
auth.logout(request)
return redirect('login') # 重定向到登录
def query_database(query, args=()):
conn = sqlite3.connect(BASE_DIR + '/db.sqlite3')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(query, args)
result = cursor.fetchall()
headers = [i[0] for i in cursor.description]
conn.commit()
conn.close()
data = [headers] + list(result)
df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0])
# print(df)
return df
@login_required
def home(request):
return redirect('index')
@login_required
def index(request):
return render(request, 'index.html')
@login_required
def info(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
rows1 = df1.values
return render(request, 'info.html', locals())
@login_required
def ciyun(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
def cy(df):
# 词云图数据处理
titles = df['标题'].tolist()
# 加载停用词表
stopwords = set()
with open(BASE_DIR + r'./app/StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
stopwords.add(line.strip())
# 将数据进行分词并计算词频
words = []
for item in titles:
if item:
words += jieba.lcut(item.replace(' ', ''))
word_counts = Counter([w for w in words if w not in stopwords])
# 获取词频最高的词汇
top20_words = word_counts.most_common()
words_data = []
for word in top20_words:
words_data.append({'name': word[0], 'value': word[1]})
return words_data
word1 = cy(df1)
return render(request, 'ciyun.html', locals())
@login_required
def jiage(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
def cy(df):
# 商品价格区间分布
data_res = [[], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
for data in df['价格'].values.tolist():
print(data)
if data <= 1000:
data_res[0].append(data)
if 1000 < data <= 2000:
data_res[1].append(data)
if 2000 < data <= 3000:
data_res[2].append(data)
if 3000 < data <= 4000:
data_res[3].append(data)
if 4000 < data <= 5000:
data_res[4].append(data)
if 5000 < data <= 10000:
data_res[6].append(data)
if 10000 < data <= 20000:
data_res[7].append(data)
if 20000 < data <= 50000:
data_res[8].append(data)
if 50000 < data:
data_res[9].append(data)
data_col = [f'商品价格0~1000元',
f'商品价格1000~2000元',
f'商品价格2000~3000元',
f'商品价格3000~4000元',
f'商品价格4000~5000元',
f'商品价格5000~10000元',
f'商品价格10000~20000元',
f'商品价格20000~50000元',
f'商品价格50000元以上的', ]
data_num = [len(i) for i in data_res]
data_price_interval = []
for key, value in zip(data_col, data_num):
data_price_interval.append({'name': key, 'value': value})
return data_price_interval
word1 = cy(df1)
return render(request, 'jiage.html', locals())
@login_required
def xiaoliang(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
def cy(sales_df):
# 商品销量分布情况
data_dict = {}
for i in sales_df:
print(i)
key = i[0]
value = '0'
if i[1]:
value = str(i[1]).replace('万', '0000').replace('+', '').replace('评价', '').replace('.', '')
if data_dict.get(key):
data_dict[key] += int(value)
else:
data_dict[key] = int(value)
sales_data = []
sales_key = []
for key, value in data_dict.items():
sales_key.append(key)
sales_data.append({'name': key, 'value': value})
return sales_key, sales_data
sales_key1, sales_data1 = cy(df1[['word', '销量']].values.tolist())
return render(request, 'xiaoliang.html', locals())
@login_required
def map(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
# 地图销量数据处理
addr = df1[['发货地', '销量']]
addr_data = addr.groupby('发货地')['销量'].sum()
map_data = []
addr_dict = {}
for key, value in addr_data.to_dict().items():
key = key.split(' ')[0]
if addr_dict.get(key):
addr_dict[key] += value
else:
addr_dict[key] = value
for key, value in addr_dict.items():
map_data.append({'name': key, 'value': value})
return render(request, 'map.html', locals())
@login_required
def map2(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
# 地图销量数据处理
addr = df1['发货地'].value_counts()
map_data = []
addr_dict = {}
for key, value in addr.to_dict().items():
key = key.split(' ')[0]
if addr_dict.get(key):
addr_dict[key] += value
else:
addr_dict[key] = value
for key, value in addr_dict.items():
map_data.append({'name': key, 'value': value})
return render(request, 'map2.html', locals())
@login_required
def jgxl(request):
query1 = 'select * from 淘宝数据'
df1 = query_database(query1)
df1 = df1[['价格', '销量']]
# 按价格升序排序
df1 = df1.sort_values(by=['价格'])
# 使用布尔索引选择需要删除的行
rows_to_drop = df1['销量'] < 100
# 使用 drop() 方法删除行
df1 = df1.drop(df1[rows_to_drop].index)
df1_data = [df1['价格'].tolist(), df1['销量'].tolist()]
return render(request, 'jgxl.html', locals())
# ARIMA 时序预测模型 【销量预测】
@login_required
def predict(request):
def arima_model_train_eval(history):
# 构造 ARIMA 模型
model = ARIMA(history, order=(1, 1, 1))
# 基于历史数据训练
model_fit = model.fit()
# 预测接下来的3个时间步的值
output = model_fit.forecast(steps=3)
yhat = output
return yhat
query1 = 'select * from 预测数据'
df = query_database(query1)
df = df[['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']]
df = df.groupby('名称').sum()
df = df.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']
data = df.iloc[:, 1:].values.tolist()
bingxiang = data[0] + arima_model_train_eval(data[0]).tolist()
xiyiji = data[1] + arima_model_train_eval(data[1]).tolist()
dianshi = data[2] + arima_model_train_eval(data[2]).tolist()
return render(request, 'predict.html', locals())
5、源码获取方式
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