基于Python的新能源汽车销量分析与推测（大数据毕设-Python/决议树）
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系统概述
基于Python的新能源汽车销量分析与推测系统是一个综合性的数据分析平台，旨在帮助用户深入分析新能源汽车的销售环境，并对未来销量进行精准推测。该系统接纳Python编程语言和Flask框架开发，联合了关系数据库、前端技能和多种数据分析算法，为用户提供从数据采集到推测的全流程支持。
系统设计
2.1 系统架构
系统接纳经典的B/S（欣赏器/服务器）架构，分为前端和后端两部分。前端使用HTML、JavaScript、jQuery、Bootstrap和Echarts框架，实现用户界面的设计和交互，提供直观、友好的用户体验。后端则基于Python编程语言和Flask框架，负责数据处置惩罚、模型训练和推测逻辑的实现。通过前后端的细密协作，系统能够高效地完成数据采集、洗濯、分析和推测使命。
2.2 功能模块
系统的主要功能模块包括：
数据采集模块：使用Python的网络爬虫技能，从权威数据源（如汽车之家、乘联会等）自动采集新能源汽车的销售数据，确保数据的实时性和准确性。
数据洗濯与存储模块：对采集到的原始数据进行洗濯，去除重复值、缺失值和非常值，并将洗濯后的数据存储到关系数据库中，为后续分析提供高质量的数据底子。
销量推测模块：集成多种先进的推测模型，如ARIMA差分自回归移动平均算法、决议树回归和Ridge岭回归等，基于汗青销售数据和分析效果，对未来销量进行精准推测，帮助用户提前制定销售计谋。
数据可视化模块：借助Echarts框架，将洗濯后的数据和推测效果以直观的图表形式展示，如折线图、柱状图、饼图等，帮助用户快速相识销量环境和趋势。
用户交互模块：构建用户友好的交互界面，提供数据查询、推测功能以及可视化图表的动态交互，使用户能够方便地获取所需信息并进行深入分析。
2.3 数据库设计
系统接纳关系数据库进行数据存储，主要包括以下两张焦点表：
销售数据表：存储新能源汽车的销售数据，字段包括车型、销售日期、销量、价格、促销活动等，为数据分析和推测提供底子数据支持。
推测效果表：存储销量推测的效果，字段包括推测值、推测时间、推测模型范例等，方便用户查察和对比差别模型的推测效果。
系统优势
通过该系统，用户可以实现新能源汽车销量的高效分析与精准推测，从而更好地把握市场需求动态，优化库存管理，制定科学公道的销售计谋。系统的自动化数据采集、智能化数据分析和直观的可视化展示，使其成为新能源汽车企业决议支持的重要工具。
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