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基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统
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温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长 QQ 名片 :) 1. 项目简介基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统是一个使用Python编程语言和Flask框架开发的系统。它可以帮助用户分析和预测新能源汽车的销量情况。该系统使用了关系数据库进行数据存储，并使用了一些前端技术如HTML、JavaScript、jQuery、Bootstrap和Echarts框架来实现用户界面的设计和交互。 该系统的主要功能包括： 数据采集和清洗：通过网络爬虫采集新能源汽车销售数据，并对数据进行清洗、数据库存储，以便后续分析使用。数据可视化：将清洗后的数据以图表的形式展示，如折线图、柱状图等，帮助用户直观地了解销量情况和趋势。数据分析：通过统计学和机器学习算法对销售数据进行分析，提取关键特征和规律，帮助用户发现影响销量的因素。销量预测：基于历史销售数据和分析结果，采用ARIMA差分自回归移动平均算法、决策树回归和Ridge岭回归等预测模型对未来销量进行预测，帮助用户做出决策和制定销售策略。通过该系统，用户可以方便地进行新能源汽车销量分析和预测，从而更好地了解市场需求和制定销售策略。 B站详情与代码下载：基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统_哔哩哔哩_bilibili 2. 新能源汽车销量数据采集本系统利用Python网络爬虫技术采集某汽车排行榜网站的历史月度销售数据： ef factory_car_sell_count_spider(): """ 新能源汽车销量 """ # ...... # 查询数据库中最新数据的日期 query_sql = "select year_month from car_info order by year_month desc limit 1" cursor.execute(query_sql) results = cursor.fetchall() if len(results) == 0: start_year_month = '201506' else: start_year_month = results[0][0] print("start_year_month:", start_year_month) base_url = 'https://xxx.xxxxx.com/ev-{}-{}-{}.html' # ...... while start_year_month < cur_date: for page_i in range(1, 10): try: url = base_url.format(start_year_month, start_year_month, page_i) resp = requests.get(url, headers=headers) resp.encoding = 'utf8' soup = BeautifulSoup(resp.text, 'lxml') table = soup.select('table.xl-table-def') trs = table[0].find_all('tr') # 过滤表头 for tr in trs[1:]: tds = tr.find_all('td') # 车型 car_name = tds[1].text.strip() # 销量 # ...... factory = tds[3].text.strip() # 售价 price = tds[4].text.strip() car_info = (start_year_month, car_name, factory, sell_count, price) print(car_info) factory_month_sell_counts.append(car_info) except: break time.sleep(1) # 下个月份 start_year_month = datetime.strptime(start_year_month, '%Y%m') start_year_month = start_year_month + relativedelta(months=1) start_year_month = start_year_month.strftime('%Y%m') # 采集的数据存储到数据库中 # ...... 3. 新能源汽车销量分析与预测系统 3.1 系统首页与注册登录
 3.3 不同品牌汽车销量对比分析
分别利用ARIMA差分自回归移动平均算法、决策树回归和Ridge岭回归等预测模型，对2015年~2023年所有新能源汽车月度销量数据就行建模训练，并预测最新下一个月度的销量： @api_blueprint.route('/factory_month_year_sell_count_predict//') def factory_month_year_sell_count_predict(factory, algo): """ 汽车销量预测 """ tmp = factory_month_sell_counts[factory_month_sell_counts['厂商'] == factory] tmp = tmp.drop_duplicates(subset=['时间'], keep='first') year_months = tmp['时间'].values.tolist() sell_counts = tmp['销量'].values.tolist() # 销量预测算法 predict_sell_count = 0 if algo == "arima": predict_sell_count = arima_model_train_eval(sell_counts) elif algo == 'tree': predict_sell_count = decision_tree_predict(sell_counts) elif algo == 'ridge': predict_sell_count = ridge_predict(sell_counts) else: raise ValueError(algo + " not supported.") # 下一个月度 next_year_month = datetime.strptime(year_months[-1], '%Y%m') next_year_month = next_year_month + relativedelta(months=1) next_year_month = next_year_month.strftime('%Y%m') year_months.append(next_year_month) # 转为 int 类型 predict_sell_count = int(predict_sell_count) sell_counts.append(predict_sell_count) return jsonify({ 'x': year_months, 'y1': sell_counts, 'predict_sell_count': predict_sell_count })
切换为柱状图可视化，红色为预测的下一个月度的销量：
本项目通过网络爬虫采集新能源汽车销售数据，并对数据进行清洗、数据库存储，以便后续分析使用。将清洗后的数据以图表的形式展示，如折线图、柱状图等，帮助用户直观地了解销量情况和趋势。通过统计学和机器学习算法对销售数据进行分析，提取关键特征和规律，帮助用户发现影响销量的因素。基于历史销售数据和分析结果，采用ARIMA差分自回归移动平均算法、决策树回归和Ridge岭回归等预测模型对未来销量进行预测，帮助用户做出决策和制定销售策略。 欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。技术交流、源码获取认准下方 CSDN 官方提供的学长 QQ 名片 :) 精彩专栏推荐订阅： 1. Python 毕设精品实战案例2. 自然语言处理 NLP 精品实战案例3. 计算机视觉 CV 精品实战案例
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