计算机毕业设计：Python农产品销售数据可视化分析系统 Django框架 数据分析 可视化 大数据 大模型 机器学习（建议收藏）✅
博主介绍：✌全网粉丝50W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅点击查看作者主页，了解更多项目！
🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅
1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
2、最全计算机大数据专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈
采用 Python 语言开发，基于 Django 框架搭建后端服务，使用 MySQL 数据库进行数据存储，前端结合 HTML 与 Echarts 可视化库实现数据展示。
功能模块
· 农产品价格区间分布
· 农产品销量分布
· 农产品不同省份销量分布
· 农产品不同省份数量分布
· 农产品词云图分析
· 农产品价格与销量的关系
· 农产品数据
· 首页
项目介绍
本系统基于 Django 框架构建农产品销售分析可视化平台，通过 MySQL 数据库存储和管理销售数据。系统提供农产品价格区间环形图、销量分布漏斗图、各省份销量与数量分布的中国地图热力图、关键词词云图、价格与销量关系折线图等可视化模块，帮助用户直观了解销售结构、地区差异与价格影响规律。数据中心模块以表格形式展示商品名称、价格、销量、店铺等信息，支持搜索与分页浏览，首页介绍系统架构与功能方向。
2、项目界面
（1）农产品价格区间分布
该页面为农产品数据分析可视化系统的商品价格区间分布模块，以环形图形式展示淘宝商品各价格区间的分布情况，可直观呈现不同价格段商品的占比与数量，辅助用户分析价格分布特征。
（2）农产品销量分布
该页面为农产品数据分析可视化系统的不同类别商品销量分布模块，以漏斗图形式直观展示淘宝各类农产品的销量分布情况，可清晰呈现不同类别商品的销量层级与占比，便于用户分析各类商品的销售情况。
（3）农产品不同省份销量分布-----中国地图
该页面为农产品数据分析可视化系统的不同省份商品销量分布模块，以中国地图热力图形式直观展示各省份农产品销量分布情况，通过颜色深浅区分销量等级，便于用户分析不同地区的销售差异与市场分布特征。
（4）农产品不同省份数量分布-----中国地图
该页面为农产品数据分析可视化系统的不同省份商品数量分布模块，以中国地图热力图形式展示各省份农产品商品数量分布情况，通过不同深浅的绿色区分数量等级，直观呈现各地商品数量差异，便于用户分析市场布局特征。
（5）农产品词云图分析
该页面为农产品数据分析可视化系统的词云可视化模块，以词云图形式直观展示农产品相关关键词的出现频次，搭配下方词频统计列表，清晰呈现各关键词的热度与分布情况，便于用户快速识别高频商品特征。
（6）农产品价格与销量的关系
该页面为农产品数据分析可视化系统的商品价格与销量关系模块，以折线图形式直观呈现淘宝商品价格区间与销量的对应关系，清晰展示不同价格段的销量分布趋势，便于用户分析价格对销量的影响规律。
（7）农产品数据
该页面为农产品数据分析可视化系统的数据中心模块，以表格形式展示淘宝农产品的商品信息，包含商品名称、简介、价格、发货地、销量、店铺等字段，支持搜索与分页浏览，便于用户快速查询和管理商品数据。
（8）首页
该页面为农产品数据分析可视化系统的首页，介绍了系统的技术栈与功能模块，展示了用户模块和数据可视化模块的说明，搭配背景图呈现系统定位，让用户快速了解系统整体架构与功能方向。
3、项目说明
一、技术栈简要说明
本系统采用 Python 语言开发，基于 Django 框架搭建后端服务，使用 MySQL 数据库进行数据存储，前端结合 HTML 与 Echarts 可视化库实现数据展示。
二、功能模块详细介绍
· 农产品价格区间分布
该页面为商品价格区间分布模块，以环形图形式展示淘宝商品各价格区间的分布情况，可直观呈现不同价格段商品的占比与数量，辅助用户分析价格分布特征，了解农产品定价结构。
· 农产品销量分布
该页面为不同类别商品销量分布模块，以漏斗图形式直观展示淘宝各类农产品的销量分布情况，可清晰呈现不同类别商品的销量层级与占比，便于用户分析各类商品的销售表现与市场热度。
· 农产品不同省份销量分布
该页面为不同省份商品销量分布模块，以中国地图热力图形式直观展示各省份农产品销量分布情况，通过颜色深浅区分销量等级，便于用户分析不同地区的销售差异与市场分布特征，识别高销量区域。
· 农产品不同省份数量分布
该页面为不同省份商品数量分布模块，以中国地图热力图形式展示各省份农产品商品数量分布情况，通过不同深浅的绿色区分数量等级，直观呈现各地商品数量差异，便于用户分析市场布局特征与商品覆盖密度。
· 农产品词云图分析
该页面为词云可视化模块，以词云图形式直观展示农产品相关关键词的出现频次，搭配下方词频统计列表，清晰呈现各关键词的热度与分布情况，便于用户快速识别高频商品特征与市场关注焦点。
· 农产品价格与销量的关系
该页面为商品价格与销量关系模块，以折线图形式直观呈现淘宝商品价格区间与销量的对应关系，清晰展示不同价格段的销量分布趋势，便于用户分析价格对销量的影响规律，为定价策略提供参考。
· 农产品数据
该页面为数据中心模块，以表格形式展示淘宝农产品的商品信息，包含商品名称、简介、价格、发货地、销量、店铺等字段，支持搜索与分页浏览，便于用户快速查询和管理商品数据，实现销售信息的集中查阅。
· 首页
该页面为系统首页，介绍了系统的技术栈与功能模块，展示了用户模块和数据可视化模块的说明，搭配背景图呈现系统定位，让用户快速了解系统整体架构与功能方向，提供导航入口。
三、项目总结
本系统基于 Django 框架构建农产品销售分析可视化平台，通过 MySQL 数据库存储和管理销售数据。系统提供农产品价格区间环形图、销量分布漏斗图、各省份销量与数量分布的中国地图热力图、关键词词云图、价格与销量关系折线图等可视化模块，帮助用户直观了解销售结构、地区差异与价格影响规律。数据中心模块以表格形式展示商品名称、价格、销量、店铺等信息，支持搜索与分页浏览，首页介绍系统架构与功能方向。该系统能够帮助农业从业者、销售商和决策者更直观地理解农产品销售情况，发现潜在的销售机会与挑战，为商业决策提供数据支持。
4、核心代码
@login_requireddefciyun(request):query1='select * from 淘宝数据'df1=query_database(query1)defcy(df):# 词云图数据处理titles=df['标题'].tolist()# 加载停用词表stopwords=set()withopen(BASE_DIR+r'./app/StopWords.txt','r',encoding='utf-8')asf:forlineinf:stopwords.add(line.strip())# 将数据进行分词并计算词频words=[]foritemintitles:ifitem:words+=jieba.lcut(item.replace(' ',''))word_counts=Counter([wforwinwordsifwnotinstopwords])# 获取词频最高的词汇top20_words=word_counts.most_common()words_data=[]forwordintop20_words:words_data.append({'name':word[0],'value':word[1]})returnwords_data word1=cy(df1)returnrender(request,'ciyun.html',locals())@login_requireddefjiage(request):query1='select * from 淘宝数据'df1=query_database(query1)defcy(df):# 商品价格区间分布data_res=[[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]]fordataindf['价格'].values.tolist():print(data)ifdata<=10:data_res[0].append(data)if10<data<=20:data_res[1].append(data)if20<data<=30:data_res[2].append(data)if30<data<=40:data_res[3].append(data)if40<data<=50:data_res[4].append(data)if50<data<=60:data_res[6].append(data)if60<data<=70:data_res[7].append(data)if70<data<=80:data_res[8].append(data)if80<data:data_res[9].append(data)data_col=[f'商品价格0~10元',f'商品价格10~20元',f'商品价格20~30元',f'商品价格30~40元',f'商品价格40~50元',f'商品价格50~60元',f'商品价格60~70元',f'商品价格70~80元',f'商品价格80元以上的',]data_num=[len(i)foriindata_res]data_price_interval=[]forkey,valueinzip(data_col,data_num):data_price_interval.append({'name':key,'value':value})returndata_price_interval word1=cy(df1)returnrender(request,'jiage.html',locals())@login_requireddefxiaoliang(request):query1='select * from 淘宝数据'df1=query_database(query1)defcy(sales_df):# 商品销量分布情况data_dict={}foriinsales_df:print(i)key=i[0]value='0'ifi[1]:value=str(i[1]).replace('万','0000').replace('+','').replace('评价','').replace('.','')ifdata_dict.get(key):data_dict[key]+=int(value)else:data_dict[key]=int(value)sales_data=[]sales_key=[]forkey,valueindata_dict.items():sales_key.append(key)sales_data.append({'name':key,'value':value})returnsales_key,sales_data sales_key1,sales_data1=cy(df1[['word','销量']].values.tolist())returnrender(request,'xiaoliang.html',locals())@login_requireddefmap(request):query1='select * from 淘宝数据'df1=query_database(query1)# 地图销量数据处理addr=df1[['发货地','销量']]addr_data=addr.groupby('发货地')['销量'].sum()map_data=[]addr_dict={}forkey,valueinaddr_data.to_dict().items():key=key.split(' ')[0]ifaddr_dict.get(key):addr_dict[key]+=valueelse:addr_dict[key]=valueforkey,valueinaddr_dict.items():map_data.append({'name':key,'value':value})returnrender(request,'map.html',locals())@login_requireddefmap2(request):query1='select * from 淘宝数据'df1=query_database(query1)# 地图销量数据处理addr=df1['发货地'].value_counts()map_data=[]addr_dict={}forkey,valueinaddr.to_dict().items():key=key.split(' ')[0]ifaddr_dict.get(key):addr_dict[key]+=valueelse:addr_dict[key]=valueforkey,valueinaddr_dict.items():map_data.append({'name':key,'value':value})returnrender(request,'map2.html',locals())@login_requireddefjgxl(request):query1='select * from 淘宝数据'df1=query_database(query1)df1=df1[['价格','销量']]# 按价格升序排序df1=df1.sort_values(by=['价格'])# 使用布尔索引选择需要删除的行rows_to_drop=df1['销量']<100# 使用 drop() 方法删除行df1=df1.drop(df1[rows_to_drop].index)df1_data=[df1['价格'].tolist(),df1['销量'].tolist()]returnrender(request,'jgxl.html',locals())# ARIMA 时序预测模型 【销量预测】@login_requireddefpredict(request):defarima_model_train_eval(history):# 构造 ARIMA 模型model=ARIMA(history,order=(1,1,1))# 基于历史数据训练model_fit=model.fit()# 预测接下来的3个时间步的值output=model_fit.forecast(steps=3)yhat=outputreturnyhat query1='select * from 预测数据'df=query_database(query1)df=df[['名称','2022/10月销量','2022/11月销量','2022/12月销量','2023/01月销量','2023/02月销量','2023/03月销量']]df=df.groupby('名称').sum()df=df.reset_index()print(df)year_data=['2022/10月销量','2022/11月销量','2022/12月销量','2023/01月销量','2023/02月销量','2023/03月销量','2023/04月销量','2023/05月销量','2023/06月销量']data=df.iloc[:,1:].values.tolist()bingxiang=data[0]+arima_model_train_eval(data[0]).tolist()xiyiji=data[1]+arima_model_train_eval(data[1]).tolist()dianshi=data[2]+arima_model_train_eval(data[2]).tolist()returnrender(request,'predict.html',locals())@login_requireddefuserInfo(request):returnrender(request,'user_info.html')@login_requireddefuserUpdateInfo(request):ifrequest.method=='POST':try:user=request.user user.username=request.POST.get('fullName')user.gender=request.POST.get('gender')user.phone_number=request.POST.get('company')birthday=datetime.strptime(request.POST.get('birthday'),'%Y-%m-%d')user.birthday=birthdayifrequest.FILES.get('profileImage'):user.avatar=request.FILES['profileImage']user.save()returnJsonResponse({'code':200,'errmsg':'修改成功！！！'})exceptExceptionase:print(e)returnJsonResponse({'code':403,'errmsg':'用户名已被使用'})@login_requireddefuserUpdatePwd(request):ifrequest.method=='POST':password=request.POST.get('password')new_password=request.POST.get('newpassword')renew_password=request.POST.get('renewpassword')# 检查旧密码是否正确ifnotrequest.user.check_password(password):returnJsonResponse({'code':403,'errmsg':'旧密码不正确！！！'})# 检查新密码和确认密码是否匹配ifnew_password!=renew_password:returnJsonResponse({'code':403,'errmsg':'新密码和确认密码不匹配！！！'})# 更新密码user=request.user user.set_password(new_password)user.save()returnJsonResponse({'code':200,'errmsg':'密码已成功更新！！！'})