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1、项目介绍

二手车汽车数据可视化分析
技术栈：python语言、django框架、Echarts可视化、机器学习线性回归预测算法、价格预测、HTML、测试集、训练集、评估

一、机器学习线性回归预测算法
将数据集划分为训练集和测试集（80%训练集，20%测试集），接着利用线性回归模型对训练集进行训练。模型训练后，对训练集和测试集进行均方误差（MSE）评估，衡量模型在这两个数据集上的性能表现。最后，使用训练好的线性回归模型对新样本（包含’pyear’和’mile’）进行汽车价格预测，并返回预测结果的第一个值。

2、项目界面

（1）数据可视化分析大屏

（2）城市和车型分析

（3）里程与价格分析

（4）上牌日期分析和颜色分析

（5）词云图分析

（6）数据中心

（7）价格预测

（8）注册登录

（9）后台数据管理

3、项目说明

1. 数据可视化分析大屏

这是一个综合展示二手车数据的界面，通常会以直观的图表形式呈现关键信息，比如二手车的总体数量、不同品牌或车型的占比、价格分布范围等。通过这个大屏，用户可以快速了解整个二手车数据集的基本情况，把握数据的宏观特征，为后续的详细分析提供一个概览。

2. 城市和车型分析

这个模块专注于分析不同城市中二手车的车型分布情况。它可以帮助用户了解哪些城市中哪些车型更受欢迎，或者不同城市二手车市场的车型差异。例如，通过柱状图或饼图展示各个城市不同车型的数量占比，从而为二手车经销商在不同地区的采购和销售策略提供参考，也可以帮助消费者了解自己所在城市二手车市场的车型选择情况。

3. 里程与价格分析

该模块用于分析二手车的里程数与价格之间的关系。通常会以散点图或折线图的形式展示里程数与价格的对应关系，通过这种可视化方式，用户可以直观地看到里程数越高，二手车价格通常越低的趋势，以及不同里程段价格的分布情况。这对于评估二手车的价值以及消费者在购买二手车时判断价格是否合理非常有帮助。

4. 上牌日期分析和颜色分析

上牌日期分析部分可以展示二手车的上牌时间分布情况，比如通过柱状图或折线图呈现不同年份上牌的二手车数量，从而了解二手车市场的车龄分布情况。颜色分析则展示不同颜色二手车的数量占比，以直观的图表形式呈现哪种颜色的二手车数量更多，这对于二手车经销商在采购和销售时考虑颜色因素以及消费者根据颜色偏好选择二手车都有一定的参考价值。

5. 词云图分析

通过词云图的形式展示二手车相关数据中的关键词分布情况。比如在车辆描述、用户评价等文本数据中提取关键词，词云图中字体大小不同的关键词代表其出现的频率高低。这种可视化方式可以快速突出显示二手车市场中常见的特征、问题、优势等信息，帮助用户从文本数据中提取有价值的信息，了解市场关注的焦点。

6. 数据中心

这个模块可能是作为数据存储和管理的中心，用户可以在这里查看、筛选、导出等操作二手车的原始数据。它为整个项目的数据可视化分析和价格预测等功能提供数据支持，方便用户对数据进行管理和进一步的分析操作。

7. 价格预测

基于机器学习的线性回归预测算法，用户可以输入二手车的相关特征，如上牌年份（pyear）和里程数（mile）等，系统利用训练好的模型对新样本进行价格预测，并返回预测结果的第一个值。这个功能为二手车的买卖双方提供了一个参考价格，帮助他们更好地进行交易决策。

8. 注册登录

这是用户进入系统的入口，用户可以通过注册账号并登录来使用系统提供的各种功能模块。注册登录机制可以保障用户数据的安全性，同时为用户提供个性化的服务体验，比如保存用户的操作记录、预测历史等。

9. 后台数据管理

4、核心代码

def cityChar(request):
    username = request.session.get('username')
    conn = user.connect_to_mysql()
    Xdata, Ydata = getEchartsData.getCityData(conn)
    resultData = getEchartsData.getmodelData(conn)



    # 1、过滤掉 resultData 中的 None 名称
    resultData = [
        item for item in resultData if item['name'] is not None
    

    return render(request, 'cityChar.html', {
        'username': username,
        'Xdata': Xdata,
        'Ydata': Ydata,
        'resultData': resultData,
    })

def priceChar(request):
    username = request.session.get(
        'username'
    )
    conn = user.connect_to_mysql()
    year, mon, day = getCarData.getNoWtime()  # 获取时间
    result = getCarData.getQianten(conn)

    if request.method == 'POST':
        series = request.POST.get('series')
        result2 = getEchartsData.getSeriesData(conn,series)

        return render(request, 'rateCharm.html', {
            'username': username,
            'nowTime': {
                'year': year,
                'mon': mon,
                'day': day,
            },
            'result': result,
            'result2':result2,
            'seriesTwo':series,
        })
    return render(request, 'rateCharm.html', {
        'username': username,
        'nowTime': {
            'year': year,
            'mon': mon,
            'day': day,
        },
    'result':result,
    })

def colorChar(request):

    username = request.session.get(
        'username'
    )
    conn = user.connect_to_mysql()
    year, mon, day = getCarData.getNoWtime()  # 获取时间
    result = getCarData.getQianten(conn)

    if request.method == 'POST':
        series = request.POST.get('series')
        Xdata,Ydata = getEchartsData.getYearData(conn, series)
        CXdata, CYdata = getEchartsData.getColorData(conn, series)
        return render(request, 'ColorChar.html', {
            'username': username,
            'nowTime': {
                'year': year,
                'mon': mon,
                'day': day,
            },
            'result': result,
            'Xdata': Xdata,
            'Ydata': Ydata,
            'seriesTwo': series,
            'CXdata': CXdata,
            'CYdata': CYdata,
        })
    return render(request, 'ColorChar.html', {
        'username': username,
        'nowTime': {
            'year': year,
            'mon': mon,
            'day': day,
        },
        'result': result,
    })

def calprediction(request):


    username = request.session.get(
        'username'
    )
    conn = user.connect_to_mysql()
    year, mon, day = getCarData.getNoWtime()  # 获取时间
    result = getCarData.getQianten(conn)

    if request.method == 'POST':
        series = request.POST.get('series')
        pyear = request.POST.get('year')
        mile = request.POST.get('mile')
        predictPrice = predictprice.calculate(series,pyear,mile)

        return render(request, 'calprediction.html', {
            'username': username,
            'nowTime': {
                'year': year,
                'mon': mon,
                'day': day,
            },
            'Yseries':series,
            'result': result,
           'predictPrice': "预测价格为："+str(round(predictPrice,4))+"万元",
            'year':pyear,
            'mile':mile
        })


    return render(request, 'calprediction.html', {
        'username': username,
        'nowTime': {
            'year': year,
            'mon': mon,
            'day': day,
        },
        'result': result,
    })
def exportExcel(request):
    if request.method == 'POST':
        conn = user.connect_to_mysql()
        result = getCarData.getAlldata(conn)
        workbook = Workbook()

        # 创建一个工作表
        worksheet = workbook.active

        # 添加标题行
        headers = list(result[0].keys())
        for col_num, header in enumerate(headers, 1):
            col_letter = get_column_letter(col_num)
            cell = worksheet.cell(row=1, column=col_num, value=header)
            cell.font = Font(bold=True)

        # 添加数据
        for row_num, row_data in enumerate(result, 2):
            for col_num, key in enumerate(headers, 1):
                worksheet.cell(row=row_num, column=col_num, value=row_data[key])

        # 创建 HttpResponse 对象，设置内容类型和文件头
        response = HttpResponse(content_type='application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet')
        response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename=exported_data.xlsx'

        # 将 Excel 文件写入 HttpResponse
        workbook.save(response)

        return response
def detailIntroCloud(request):
    username = request.session.get(
        'username'
    )


    return render(request, 'detailIntroCloud.html', {

    })

5、源码获取方式

biyesheji0005  或  biyesheji0001   （绿色聊天软件）

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