1、项目介绍
技术栈：
Python语言、Flask框架、Selenium爬虫、机器学习、多元线性回归预测模型、LayUI框架、Echarts可视化大屏、淘宝数据采集
本文主要工作为：分析电商背景后，对本平台所使用到的相关技术如Selenium、Echarts、Ajax、MySQL和Flask、Lay-UI、Bootstrap框架进行介绍及对比分析，通过电商数据平台管理者的基本需求及相关电商管理模块的需求分析进行总结，对本平台的设计概要分为数据管理部分及后台管理两大核心模块，数据管理部分囊括了数据爬取、数据存储、数据分析、数据可视化以及基于多元线性回归的数据预测五个板块。
2、项目界面
（1）商品数据可视化大屏
3、项目说明
突如其来爆发的各类数据，使得电商软件面临商品数据管理不当导致商品更新慢；动态变化的疫情对销量产生不确定性，导致平台亏损不一的情况；商品数据背后的价值不能够直观地得到等问题。基于以上问题，本次设计将电商和数据分析系统结合，使用数字化加持，简化平台管理，赋能智慧企业的一款数据分析可视化管理系统。本文主要工作为：分析电商背景后，对本平台所使用到的相关技术如Selenium、Echarts、Ajax、MySQL和Flask、Lay-UI、Bootstrap框架进行介绍及对比分析，通过电商数据平台管理者的基本需求及相关电商管理模块的需求分析进行总结，对本平台的设计概要分为数据管理部分及后台管理两大核心模块，数据管理部分囊括了数据爬取、数据存储、数据分析、数据可视化以及基于多元线性回归的数据预测五个板块。
本课题的核心内容是以电商企业对数据分析平台的基本需求为背景，根据预先设计的思路进行平台的搭建。运用Selenium爬虫技术将数据爬取并用Pandas进行清洗后，将数据导入到MySQL中，使用数据可视化技术对数据进行直观地展示，同时也通过机器学习中的多元线性回归算法对商品销量进行预测，并导入后台在后台管理中查看或使用。最后，本平台运用黑盒测试对数据管理和后台管理进行功能性测试，测试结果均符合预期且平台能够正常运行。
4、核心代码
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