摘????要

汽車(chē)行業(yè)是一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)，數(shù)據(jù)分析在該行業(yè)中扮演著越來(lái)越重要的角色。因此，基于Python的汽車(chē)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)擁有著廣闊的應(yīng)用前景和市場(chǎng)需求。在這個(gè)系統(tǒng)中，我們利用Python語(yǔ)言的高效性和易用性，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以對(duì)汽車(chē)行業(yè)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析與處理。這個(gè)系統(tǒng)可以幫助企業(yè)分析市場(chǎng)趨勢(shì)、掌握用戶(hù)需求、預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)、提高經(jīng)濟(jì)效益，為汽車(chē)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力支持。

系統(tǒng)主要在Pycharm平臺(tái)上進(jìn)行系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，主要以Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，使用Pip工具安裝Pandas、numpy等Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分析。在此基礎(chǔ)上安裝Web應(yīng)用框架Django用于搭建系統(tǒng)網(wǎng)站，安裝MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，安裝Echarts對(duì)清洗完的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖表的形式展示在網(wǎng)站上，主要實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化四大模塊。

基于Python的汽車(chē)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)具有顯著的實(shí)際意義。通過(guò)實(shí)時(shí)、可視化地展示汽車(chē)品牌的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，能夠幫助汽車(chē)制造商、經(jīng)銷(xiāo)商以及市場(chǎng)研究人員快速理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)，從而更好地制定有針對(duì)性的市場(chǎng)策略和銷(xiāo)售計(jì)劃。同時(shí)，本系統(tǒng)的高性能和可擴(kuò)展性也使企業(yè)能夠降低數(shù)據(jù)分析和處理成本，提高企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)環(huán)境中的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)；汽車(chē)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析；Python；Django

1. 1. ??主要研究?jī)?nèi)容和方法

1.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊?????

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊的主要任務(wù)是對(duì)汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)的各異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行整合并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的HDFS中。整合的數(shù)據(jù)主要包括關(guān)系型數(shù)據(jù)和普通文件數(shù)據(jù)。系統(tǒng)采用Sqoop開(kāi)源工具實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的抽取，而普通文件只需要把文件上傳到HDFS文件系統(tǒng)中即可。

2.數(shù)據(jù)分析模塊

數(shù)據(jù)分析模塊是數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的重點(diǎn)與關(guān)鍵，其中集成了各種數(shù)據(jù)挖掘算法，比如:聚類(lèi)、分類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則。用戶(hù)可針對(duì)不同的任務(wù)選擇調(diào)度不同的算法?；谠撈?chē)行業(yè)數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)整體架構(gòu)，進(jìn)一步研究提出了汽車(chē)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，重點(diǎn)包括客戶(hù)情感分析和客戶(hù)消費(fèi)分析兩個(gè)子系統(tǒng)。每一子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)定義可綜述如下。

（1）客戶(hù)情感分析子系統(tǒng)。為了更好地了解用戶(hù)對(duì)不同品牌的喜愛(ài)程度，采用決策樹(shù)技術(shù)中的C5.0算法進(jìn)行分類(lèi)分析，以得到基于評(píng)論數(shù)據(jù)的用戶(hù)對(duì)各個(gè)品牌的喜好排名，進(jìn)而建立最受歡迎的品牌汽車(chē)預(yù)測(cè)模型。

（2）客戶(hù)消費(fèi)分析子系統(tǒng)。為了更好地了解客戶(hù)的消費(fèi)程度，采用聚類(lèi)技術(shù)中的k-meanS算法進(jìn)行聚類(lèi)分析，以得到基于消費(fèi)數(shù)據(jù)的用戶(hù)是否對(duì)汽車(chē)定價(jià)能夠接受，進(jìn)而建立用戶(hù)消費(fèi)行為統(tǒng)計(jì)模型。

3.數(shù)據(jù)展示模塊

數(shù)據(jù)展示模塊的主要任務(wù)是將數(shù)據(jù)分析后的結(jié)果以圖表等形式向用戶(hù)提供結(jié)果或效果展示。汽車(chē)銷(xiāo)售的管理人員可以根據(jù)分析結(jié)果展開(kāi)深層的業(yè)務(wù)分析，如品牌銷(xiāo)量數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)等。該模塊通過(guò)RESTAPI與數(shù)據(jù)分析模塊進(jìn)行交互，采用JSP+JavaScript+jQuery來(lái)支持實(shí)現(xiàn)。jQuery圖表插件能夠生成強(qiáng)大且美觀的餅圖、柱形圖等，系統(tǒng)研發(fā)中即選用jQuery圖表插件來(lái)完成圖表或報(bào)表的定制展示。

本課題主要通過(guò)使用python爬取汽車(chē)之家網(wǎng)站，采集汽車(chē)品牌、型號(hào)、價(jià)格、評(píng)分、發(fā)動(dòng)機(jī)、車(chē)身結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)存放到數(shù)據(jù)庫(kù)，前端頁(yè)面展示統(tǒng)計(jì)可視化分析。

本課題研究基于Python的汽車(chē)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與分析，系統(tǒng)功能主要設(shè)計(jì)有三部分，一是爬取數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中；二是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析；三是前端頁(yè)面的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)用戶(hù)為管理員角色，登錄后可以選擇品牌、車(chē)型、車(chē)身結(jié)構(gòu)、價(jià)格、評(píng)分等維度進(jìn)行查看詳細(xì)統(tǒng)計(jì)情況。

本文首先采用文獻(xiàn)研究法，在論文撰寫(xiě)前先收集資料，查閱文獻(xiàn)，了解系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)或者內(nèi)容的可行性、現(xiàn)狀等，初步確定本文內(nèi)容研究的內(nèi)容大綱、基本結(jié)構(gòu)和具體內(nèi)容。其次通過(guò)調(diào)查研究法，借助調(diào)查的結(jié)果，基于大數(shù)據(jù)掌握汽車(chē)品牌銷(xiāo)售以及行業(yè)的現(xiàn)狀，從多方面進(jìn)行具體分析，借助大量的調(diào)查研究，獲取有效的建議。最后通過(guò)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)法，總結(jié)基于大數(shù)據(jù)下的汽車(chē)品牌銷(xiāo)售問(wèn)題，并通過(guò)論文和設(shè)計(jì)系統(tǒng)的形式進(jìn)行表現(xiàn)，利用掌握的程序語(yǔ)言和開(kāi)發(fā)環(huán)境進(jìn)行系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。

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3.2 ?系統(tǒng)需求分析

3.2.1 ?功能性需求

1.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊?????

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊的主要任務(wù)是對(duì)汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)的各異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行整合并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的HDFS中。整合的數(shù)據(jù)主要包括關(guān)系型數(shù)據(jù)和普通文件數(shù)據(jù)。系統(tǒng)采用Sqoop開(kāi)源工具實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的抽取，而普通文件只需要把文件上傳到HDFS文件系統(tǒng)中即可。

2.數(shù)據(jù)分析模塊

數(shù)據(jù)分析模塊是數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)的重點(diǎn)與關(guān)鍵，其中集成了各種數(shù)據(jù)挖掘算法，比如:聚類(lèi)、分類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則。用戶(hù)可針對(duì)不同的任務(wù)選擇調(diào)度不同的算法?；谠撈?chē)行業(yè)數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)整體架構(gòu)，進(jìn)一步研究提出了汽車(chē)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，重點(diǎn)包括客戶(hù)情感分析和客戶(hù)消費(fèi)分析兩個(gè)子系統(tǒng)。每一子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)定義可綜述如下。

（1）客戶(hù)情感分析子系統(tǒng)。為了更好地了解用戶(hù)對(duì)不同品牌的喜愛(ài)程度，采用決策樹(shù)技術(shù)中的C5.0算法進(jìn)行分類(lèi)分析，以得到基于評(píng)論數(shù)據(jù)的用戶(hù)對(duì)各個(gè)品牌的喜好排名，進(jìn)而建立最受歡迎的品牌汽車(chē)預(yù)測(cè)模型。

（2）客戶(hù)消費(fèi)分析子系統(tǒng)。為了更好地了解客戶(hù)的消費(fèi)程度，采用聚類(lèi)技術(shù)中的k-meanS算法進(jìn)行聚類(lèi)分析，以得到基于消費(fèi)數(shù)據(jù)的用戶(hù)是否對(duì)汽車(chē)定價(jià)能夠接受，進(jìn)而建立用戶(hù)消費(fèi)行為統(tǒng)計(jì)模型。

3.數(shù)據(jù)展示模塊

數(shù)據(jù)展示模塊的主要任務(wù)是將數(shù)據(jù)分析后的結(jié)果以圖表等形式向用戶(hù)提供結(jié)果或效果展示。汽車(chē)銷(xiāo)售的管理人員可以根據(jù)分析結(jié)果展開(kāi)深層的業(yè)務(wù)分析，如品牌銷(xiāo)量數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)等。該模塊通過(guò)RESTAPI與數(shù)據(jù)分析模塊進(jìn)行交互，采用JSP+JavaScript+jQuery來(lái)支持實(shí)現(xiàn)。jQuery圖表插件能夠生成強(qiáng)大且美觀的餅圖、柱形圖等，系統(tǒng)研發(fā)中即選用jQuery圖表插件來(lái)完成圖表或報(bào)表的定制展示。

本課題主要通過(guò)使用python爬取汽車(chē)之家網(wǎng)站，采集汽車(chē)品牌、型號(hào)、價(jià)格、評(píng)分、發(fā)動(dòng)機(jī)、車(chē)身結(jié)構(gòu)等數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)存放到數(shù)據(jù)庫(kù)，前端頁(yè)面展示統(tǒng)計(jì)可視化分析。

本課題研究基于Python的汽車(chē)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與分析，系統(tǒng)功能主要設(shè)計(jì)有三部分，一是爬取數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中；二是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析；三是前端頁(yè)面的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)用戶(hù)為管理員角色，登錄后可以選擇品牌、車(chē)型、車(chē)身結(jié)構(gòu)、價(jià)格、評(píng)分等維度進(jìn)行查看詳細(xì)統(tǒng)計(jì)情況。

3.2.2 ?非功能性需求

（1）系統(tǒng)的實(shí)用性

系統(tǒng)的實(shí)用性是指系統(tǒng)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的功能簡(jiǎn)單實(shí)用，用戶(hù)操作起來(lái)快捷方便，避免繁瑣和多余操作的功能。

（2）系統(tǒng)的安全性

基于Python的汽車(chē)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)記錄了用戶(hù)的個(gè)人信息，這些信息要具有較高的價(jià)值性，一旦泄露，會(huì)對(duì)用戶(hù)造成非常不好的影響。所以確保數(shù)據(jù)的安全性，要求系統(tǒng)要具備比較強(qiáng)的保密性和防御竊取破壞的能力。

（3）系統(tǒng)的穩(wěn)定性

系統(tǒng)的穩(wěn)定性是影響用戶(hù)操作的重要指標(biāo)。如果系統(tǒng)不夠穩(wěn)定，用戶(hù)在使用過(guò)程中可能會(huì)遇到頁(yè)面加載慢或者根本加載不出來(lái)的情況，非常影響體驗(yàn)。為了保障系統(tǒng)的穩(wěn)定性，我們應(yīng)該使用穩(wěn)定性較高的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)等。

1. 系統(tǒng)的開(kāi)放性

系統(tǒng)的開(kāi)放性是指系統(tǒng)具有較強(qiáng)的兼容性，可以在不同的瀏覽器打開(kāi)，不用特地使用某個(gè)瀏覽器，方便管理和系統(tǒng)日常的維護(hù)升級(jí)，表現(xiàn)出出色的開(kāi)放性。

3.3 ?業(yè)務(wù)流程分析

首先，用戶(hù)根自身情況進(jìn)行查詢(xún)，通過(guò)對(duì)汽車(chē)之家網(wǎng)站數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，了解它們的共性和個(gè)性的內(nèi)容，確定哪些汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析過(guò)程中需要的，然后利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)進(jìn)行信息采集，系統(tǒng)將爬取采集到的數(shù)據(jù)寫(xiě)入excel中并存儲(chǔ)到MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中，再通過(guò)Python的兩個(gè)第三方庫(kù)Pandas和Numpy對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析[5]。最后，通過(guò)echarts可視化圖表工具提供分析后的數(shù)據(jù)更直觀的展示，讓使用者快速的了解數(shù)據(jù)內(nèi)容。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶(hù)端的管理，系統(tǒng)將通過(guò)Django框架實(shí)現(xiàn)對(duì)爬取的數(shù)據(jù)的進(jìn)行管理和維護(hù)。

系統(tǒng)流程圖如圖3.2所示：

?圖3.2 ?系統(tǒng)流程圖

?

5 ?系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

5.1 ?數(shù)據(jù)采集

采集汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)信息并進(jìn)行挖掘和分析，可以享受這些數(shù)據(jù)所帶來(lái)的價(jià)值。目前國(guó)內(nèi)汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)網(wǎng)站繁多，本系統(tǒng)要獲取的數(shù)據(jù)的定位是有關(guān)于汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)信息的，查詢(xún)網(wǎng)上資料分析得出汽車(chē)銷(xiāo)售平臺(tái)一個(gè)比較適合的獲取數(shù)據(jù)來(lái)源的站點(diǎn)。

數(shù)據(jù)采集首先分析本系統(tǒng)的所需的汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)，再采用 Python 對(duì)汽車(chē)銷(xiāo)售平臺(tái)的汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行爬取操作[9]。先根據(jù)瀏覽器開(kāi)發(fā)者模式，對(duì)該網(wǎng)站的主頁(yè)面進(jìn)行分析。如圖5.1所示，找出該頁(yè)面的數(shù)據(jù)接口，使用 Python 建立虛擬請(qǐng)求方式，定制請(qǐng)求參數(shù)，獲取響應(yīng)數(shù)據(jù)。

?

?圖5.1 ?主頁(yè)界面

首先打開(kāi)一個(gè)job.cvs文件，再通過(guò)火狐瀏覽器打開(kāi)汽車(chē)銷(xiāo)售平臺(tái)網(wǎng)站，根據(jù)Xpath進(jìn)行定位，獲取所需數(shù)據(jù)所在位置，對(duì)其進(jìn)行爬取操作，爬取完所需的數(shù)據(jù)，將其保存至job.cvs文件，以便后續(xù)分析使用。

數(shù)據(jù)爬取的核心代碼如下所示。

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

def get_car_sales_data(url):

????response = requests.get(url)

????# 如果請(qǐng)求成功，則繼續(xù)解析數(shù)據(jù)

????if response.status_code == 200:

????????soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

????????# 根據(jù)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)找到包含汽車(chē)品牌和銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的HTML元素

????????# 請(qǐng)確保選擇正確的元素和類(lèi)名，此處的示例僅用于演示

????????car_sales_table = soup.find('table', {'class': 'car-sales-data-table'})

????????# 獲取表格中的行元素（tr）

????????rows = car_sales_table.find_all('tr')

????????# 遍歷每行，提取品牌和銷(xiāo)售數(shù)據(jù)

????????car_sales_data = []

????????for row in rows[1:]: ??# 跳過(guò)表頭

????????????cells = row.find_all('td')

????????????if len(cells) >= 2:

????????????????brand = cells[0].get_text()

????????????????sales = int(cells[1].get_text())

????????????????car_sales_data.append((brand, sales))

????????return car_sales_data

????else:

????????print(f"Request failed, status code: {response.status_code}")

????????return []

# 爬取汽車(chē)品牌和銷(xiāo)售數(shù)據(jù)

url = 'https://example.com/car-sales-data' ??# 修改為實(shí)際的汽車(chē)數(shù)據(jù)源網(wǎng)址

car_sales_data = get_car_sales_data(url)

# 打印爬取到的數(shù)據(jù)

for brand, sales in car_sales_data:

????print(f"{brand}: {sales}")

5.2 ?數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換

首先根據(jù)對(duì)爬取到的數(shù)據(jù)，進(jìn)行提取所需的汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為CSV數(shù)據(jù)格式，便于后面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取操作。然后通過(guò)pandas對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、有效性[10]。最后將所有數(shù)據(jù)用字典進(jìn)行封裝，再轉(zhuǎn)為CSV格式傳回至MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)，最終完成對(duì)汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)的清洗操作。具體核心代碼如下所示。

import pandas as pd

# 讀取數(shù)據(jù)

data = pd.read_csv("car_brand_sales.csv")

# 下面是清洗數(shù)據(jù)的核心代碼：

# 1. 刪除重復(fù)行

data.drop_duplicates(inplace=True)

# 2. 刪除全空行

data.dropna(how='all', inplace=True)

# 3. 處理缺失值（NaN）

# 使用上一行數(shù)據(jù)填充, 可根據(jù)具體情況選擇合適的填充方法

data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 4. 格式化數(shù)據(jù)

# 將銷(xiāo)售額轉(zhuǎn)換為數(shù)字，去除多余符號(hào)（如千分位分隔符、貨幣符號(hào)等）

data["sales"] = data["sales"].apply(lambda x: float(x.replace(",", "").replace("$", "")))

# 5. 刪除異常值（可根據(jù)具體情況設(shè)置閾值）

low_sales_threshold = 0

high_sales_threshold = 1000000

data = data[(data["sales"] > low_sales_threshold) & (data["sales"] < high_sales_threshold)]

# 6. 將品牌名稱(chēng)統(tǒng)一為小寫(xiě)

data["brand"] = data["brand"].apply(lambda x: x.lower())

# 7. 合并同一品牌的銷(xiāo)售額

grouped_data = data.groupby("brand").sum().reset_index()

# 保存清洗后的數(shù)據(jù)至新文件

grouped_data.to_csv("cleaned_car_brand_sales.csv", index=False)

5.3 ?數(shù)據(jù)分析處理

根據(jù)本項(xiàng)目所需，首先用戶(hù)能夠在 Web 界面上進(jìn)行汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)列表查詢(xún)[8]，接著在工作詳情中查詢(xún)汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)詳細(xì)信息和數(shù)據(jù)分析，最后能夠根據(jù)銷(xiāo)售范圍、價(jià)格、消費(fèi)水平和汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)簽進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，篩選后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析[7]，用戶(hù)選擇合適的汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)，通過(guò)詳情地址url訪問(wèn)所在網(wǎng)頁(yè)，從而與相關(guān)汽車(chē)公司獲得聯(lián)系。詳情界面如圖5.2所示。

?圖5.2 數(shù)據(jù)分析詳情界面

?數(shù)據(jù)分析界面核心代碼如下所示。

import pandas as pd

# 讀取CSV文件中的數(shù)據(jù)

df = pd.read_csv("sales_data.csv")

# 按品牌對(duì)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)匯總

grouped_by_brand = df.groupby("Brand")["Sales"].sum().reset_index()

# 按銷(xiāo)售量對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降序排序

grouped_by_brand_sorted = grouped_by_brand.sort_values("Sales", ascending=False)

# 打印前N個(gè)品牌的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)

top_n_brands = 3

print("\nTop {} Brands by Sales:\n".format(top_n_brands))

print(grouped_by_brand_sorted.head(top_n_brands))

# 計(jì)算平均銷(xiāo)售價(jià)格

average_price_by_brand = df.groupby("Brand")["Price"].mean().reset_index()

print("\nAverage Price by Brand:\n")

print(average_price_by_brand)

# 計(jì)算各品牌的銷(xiāo)售額

df["Revenue"] = df["Price"] * df["Sales"]

sales_revenue_by_brand = df.groupby("Brand")["Revenue"].sum().reset_index()

print("\nSales Revenue by Brand:\n")

print(sales_revenue_by_brand)

汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)是通過(guò)數(shù)學(xué)模型、統(tǒng)計(jì)方法以及大數(shù)據(jù)技術(shù)分析過(guò)去的汽車(chē)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)汽車(chē)品牌的銷(xiāo)售情況。汽車(chē)行業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用可以幫助制造商、經(jīng)銷(xiāo)商和相關(guān)政策制定者更好地了解市場(chǎng)需求、合理安排生產(chǎn)和銷(xiāo)售計(jì)劃、優(yōu)化庫(kù)存和供應(yīng)鏈管理，從而降低成本和提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。詳情界面如圖5.3所示。

?圖5.3 ?數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

?注：展示部分文檔內(nèi)容和系統(tǒng)截圖，需要完整的視頻、代碼、文章和安裝調(diào)試環(huán)境請(qǐng)私信up主。

目?錄

1 ?前言

1.1 項(xiàng)目背景及意義 1

1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.3 主要研究?jī)?nèi)容和方法

1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)

2.1 ?數(shù)據(jù)爬取技術(shù)

2.2 ?Python語(yǔ)言

2.3 ?大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

2.4 ?Django框架

2.5 ?本章小結(jié)

3.1 ?系統(tǒng)可行性分析

3.1.1 ?社會(huì)可行性

3.1.2 ?技術(shù)可行性

3.2 ?系統(tǒng)需求分析

3.2.1 ?功能性需求

3.2.2 ?非功能性需求

3.3 ?業(yè)務(wù)流程分析

3.4 ?系統(tǒng)環(huán)境

3.5 ?本章小結(jié)

4 ?系統(tǒng)設(shè)計(jì)

4.1 ?系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

4.2 ?網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)設(shè)計(jì)

4.3 ?數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

4.4 ?本章小結(jié)

5 ?系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

5.1 ?數(shù)據(jù)采集

5.2 ?數(shù)據(jù)清洗與轉(zhuǎn)換

5.3 ?數(shù)據(jù)分析處理

5.4 ?本章小結(jié)

6 ?系統(tǒng)測(cè)試

6.1 ?軟件測(cè)試的定義和目的

6.2 ?軟件測(cè)試的方法

6.3 ?測(cè)試用例

6.4 ?本章小結(jié)

7 ?總結(jié)與展望

7.1 ?總結(jié)

7.2 ?展望

參考文獻(xiàn)

致謝

?

到了這里，關(guān)于基于Python的汽車(chē)行業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！