基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。

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:breaktime.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

3.2 中国汽车总体销量走势分析

3.3 不同品牌汽车销量对比分析

3.4 基于机器学习回归算法的汽车销量分析

        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/<factory>/<algo>')
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 = 0if 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: 

4. 总结

        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

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/577486.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MATLAB信号处理与应用 读书笔记 一

完成了基本操作&#xff0c;今天组数也正常&#xff0c;需要对应解决fsctrl文件中的信号处理相关 重点关注4傅里叶变换&#xff0c;6FIR滤波器&#xff0c;10信号处理中的应用字符的链接[aa,bb]&#xff1b; N18;N216; n0:N-1;k10:N1-1;k20:N2-1; w2*pi*(0:2047)/2048; Xw(1-…

【并发设计模式】聊聊 基于Copy-on-Write模式下的CopyOnWriteArrayList

在并发编程领域&#xff0c;其实除了使用上一篇中的属性不可变。还有一种方式那就是针对读多写少的场景下。我们可以读不加锁&#xff0c;只针对于写操作进行加锁。本质上就是读写复制。读的直接读取&#xff0c;写的使用写一份数据的拷贝数据&#xff0c;然后进行写入。在将新…

CSS5 | CSS滑动门左扇与右扇图片重叠问题解决

本文中所使用的滑动门背景图片是自己用微软相册手工切的&#xff0c;没用ps&#xff0c;所以凑乎看吧 首先放出一张目标效果也是最终完成图 下面说问题 CSS推拉门原理 按原理来说&#xff0c;就是两个行内块前后站一行&#xff0c;然后前面的a标签和span标签分别是推拉门素材…

TCP 三次握手:四次挥手

TCP 三次握手/四次挥手 TCP 在传输之前会进行三次沟通&#xff0c;一般称为“三次握手”&#xff0c;传完数据断开的时候要进行四次沟通&#xff0c;一般称为“四次挥手”。 数据包说明 源端口号&#xff08; 16 位&#xff09;&#xff1a;它&#xff08;连同源主机 IP 地址…

验证码服务使用指南

验证码服务使用指南 1 部署验证码服务 1.1 基础环境 Java 1.8 Maven3.3.9 1.2 安装Redis 参考“Redis安装指南” 1.3 部署验证码服务 1.3.1 下载源码 使用git从远程下载验证码服务代码(开源)。 1.3.2 使用idea打开项目 使用idea打开上一步下载的sailing目录&#xf…

优维产品最佳实践第20期:控制台全链路监控

之前我们会觉得cmdb自动发现没有上报很难排查&#xff0c;弄不清楚数据的上报链路&#xff1b;监控指标的数据断点很难定位&#xff0c;flink对现场来说是一个黑盒子&#xff1b;apm数据更新不及时到底是上报异常还是入库失败呢&#xff1f; 现在控制台集成了对数据链路的监控…

超声系统前端理论与模拟仿真-续

作者&#xff1a;蒋志强 本人同意他人对我的文章引用&#xff0c;但请在引用时注明出处&#xff0c;谢谢&#xff0e;作者&#xff1a;蒋志强 前言 近期整理了一下彩超前端及波束合成相关的内容&#xff0c;很早以前已经有过一次&#xff0c;这次把其它的内容总结一下&#xf…

【数据结构】什么是二叉树?

&#x1f984;个人主页:修修修也 &#x1f38f;所属专栏:数据结构 ⚙️操作环境:Visual Studio 2022 目录 &#x1f4cc;二叉树的定义 &#x1f4cc;二叉树的特点 &#x1f4cc;特殊二叉树 &#x1f4cc;二叉树的性质 &#x1f4cc;二叉树的存储结构 &#x1f4cc;二叉树…

【Vue3+TypeScript】快速上手_代码

目录 001_写一个APP组件 002_一个简单的效果 003_setup概述 004_setup的返回值 005_setup与Options API的关系 006_setup语法糖 007_ref创建_基本类型的响应式数据 008_reactive创建_对象类型的响应式数据 009_ref创建_对象类型的响应式数据 010_ref对比reactive 01…

(2023|CVPR,Corgi,偏移扩散,参数高斯分布,弥合差距)用于文本到图像生成的偏移扩散

Shifted Diffusion for Text-to-image Generation 公众&#xff1a;EDPJ&#xff08;添加 VX&#xff1a;CV_EDPJ 或直接进 Q 交流群&#xff1a;922230617 获取资料&#xff09; 目录 0. 摘要 1. 简介 2. 方法 2.1 偏移扩散 3. 实验 3.1 无监督文本到图像生成 3.2 无…

三相电机转差率为负值的情形

1.电机开始发电的特征 注意&#xff0c;电机因为有输入频率对原始旋转磁场的影响&#xff0c;在正常工作时&#xff0c;应该处于稳态&#xff0c;因为旋转磁场决定了这个系统的运转方向和运转的大致频率区间。它会处于力矩平衡态。但是&#xff0c;如果&#xff0c;此时电机处…

网络安全保障领域

计算机与信息系统安全---最主要领域 云计算安全 IaaS、PasS、SaaS(裸机&#xff0c;装好软件的电脑&#xff0c;装好应用的电脑) 存在风险&#xff1a;开源工具、优先访问权、管理权限、数据处、数据隔离、数据恢复、调查支持、长期发展风险 云计算安全关键技术&#xff1a;可信…

Vue-Pinina基本教程

前言 官网地址&#xff1a;Pinia | The intuitive store for Vue.js (vuejs.org) 看以下内容&#xff0c;需要有vuex的基础&#xff0c;下面很多概念会直接省略&#xff0c;比如state、actions、getters用处含义等 1、什么是Pinina Pinia 是 Vue 的存储库&#xff0c;它允许您跨…

〖Python网络爬虫实战㊹〗- JavaScript Hook 的用法

订阅&#xff1a;新手可以订阅我的其他专栏。免费阶段订阅量1000 python项目实战 Python编程基础教程系列&#xff08;零基础小白搬砖逆袭) 说明&#xff1a;本专栏持续更新中&#xff0c;订阅本专栏前必读关于专栏〖Python网络爬虫实战〗转为付费专栏的订阅说明作者&#xff1…

buuctf-Misc 题目解答分解97-99

97.[BSidesSF2019]zippy 下载完就是一个流量包 追踪tcp nc -l -p 4445 > flag.zip unzip -P supercomplexpassword flag.zip Archive: flag.zip 压缩包密码 supercomplexpassword 保存为 flag.zip 解压得到flag 98.[GUET-CTF2019]虚假的压缩包 先从虚假的压缩包入手 &am…

MySQL的事务-隔离级别

上篇&#xff0c;整理了MySQL事务的原子性&#xff0c;这篇继续整理MySQL事务的一致性、隔离性和持久性。 2. 一致性指的是事务开始前和结束后&#xff0c;数据库的完整性约束没有被破坏&#xff0c;这保证了数据的完整性和一致性。一致性必须确保数据库从一个一致的状态转换到…

C++ 比 C语言的新增的特性 1

1. C是C的增强 1.1 C是静态类型的语言&#xff0c;具有严格的数据类型检查 1.1.1 c 因为const修饰的变量不允许修改&#xff0c;但是只给了警告&#xff0c;不严谨 const int a10;a20; //报错int *p&a;*p20;//a的值&#xff1f; test1.c:6:9: warning: initialization dis…

详解Java反射机制reflect(一学就会,通俗易懂)

1.定义 #2. 获取Class对象的三种方式 sout(c1)结果为class com.itheima.d2_reflect.TestClass 获取到了Class对象就相当于获取到了该类 2.获取类的构造器 3.获取全部构造器对象 2.根据参数类型获取构造器对象 类型后必须加.class 3.构造器对象调用构造器方法 4.暴力访问 4.获…

【笔记】入门PCB设计(全30集带目录) 杜洋工作室 AD09 Altium Designer

入门PCB设计&#xff08;全30集带目录&#xff09; 杜洋工作室 AD09 p1 创建p2 原理图上增加元件1&#xff09;加元件2&#xff09;放导线3&#xff09;自定义元件1. 自定义排针2.有引脚的元件 p3 完整原理图 p1 创建 step1.创建&#xff08;PCB&#xff09;工程,后缀.PrjPCB。…

【FPGA 器件比较】Altera -- Xilinx

比较以下市场前二名的产品线及定位 应用场景XilinxAltera高性能VersalAgilex F/I性能Virtex / Kintex / Artix / Zynq UltraScaleAgilex F/I / Stratix 10中档Virtex / Kintex / Zynq ~ 7 / UltraScaleStratix 10 / Arria 10低成本Artix-7 Sparton-7Cyclone 10 如上表&#x…