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计算机毕业设计：Python农产品电商数据可视化分析大屏 Flask框架数据分析可视化机器学习数据挖掘大数据大模型（建议收藏）✅

news 2026/4/22 1:37:41

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1、项目介绍

技术栈

采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，使用 MySQL 数据库进行数据存储，前端利用 Echarts 实现数据可视化大屏展示。

功能模块

· 农产品数据分析与可视化大屏
· 个人中心

项目介绍

本系统基于 Flask 框架构建电商农产品销售数据分析与可视化平台，使用 MySQL 数据库存储农产品销售数据，前端通过 Echarts 搭建数据可视化大屏。大屏包含商品总数、平均价格等核心指标，以及关键词分析、产地品种明细、门店销量排行、商品销量趋势、热词云、价格与销量分布、品种分布玫瑰图、产地分布、关键词价值分析、门店价格统计、产地价格统计、品种价格与销量统计、热力图、门店总销量 TOP20、门店品种丰富度、关键词总销量 TOP20 等模块，多维度呈现农产品数据特征。个人中心支持用户信息编辑与头像上传。

2、项目界面

农产品数据分析与可视化大屏

该页面为农产品数据分析可视化大屏，包含商品总数、平均价格等核心指标，设有关键词分析、产地品种明细、门店销量排行、商品销量趋势、热词云、价格与销量分布等模块，直观呈现数据特征。

农产品数据分析与可视化大屏

该页面为农产品数据分析可视化大屏，包含关键词价值分析、产地品种明细、门店销量排行、商品销量趋势、产地分布、热词云、价格分布及品种分布玫瑰图模块，多维度呈现农产品数据特征。

农产品数据分析与可视化大屏

该页面为农产品数据分析可视化大屏，包含关键词出现次数与均价统计、门店价格、销量、商品数统计及产地价格统计等模块，通过多类图表直观呈现农产品不同维度数据特征。

农产品数据分析与可视化大屏

该页面为农产品数据分析可视化大屏，包含产地销量与商品数统计、品种价格与销量统计、品种商品数分布、关键词与品种热力图模块，通过图表直观呈现产地、品种维度的销量、价格等数据特征。

农产品数据分析与可视化大屏

该页面为农产品数据分析可视化大屏，包含价格与销量分布玫瑰图、门店总销量TOP20、门店品种丰富度、关键词总销量TOP20及各关键词下总销量最高的门店等模块，通过多类图表直观呈现农产品不同维度数据特征。

个人中心页

该页面为农产品数据分析系统的个人中心，提供用户名、性别、年龄、个人简介等信息编辑功能，支持头像文件上传与信息保存，同时可返回大屏或退出登录，用于管理用户个人信息。

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 Flask 框架搭建后端服务，使用 MySQL 数据库进行数据存储，前端利用 Echarts 实现数据可视化大屏展示。

二、功能模块详细介绍

· 农产品数据分析与可视化大屏
该系统包含多个数据可视化大屏页面，全面展示农产品销售数据特征。大屏呈现商品总数、平均价格等核心指标，设有关键词分析模块，展示关键词出现次数与均价统计。产地品种明细模块清晰呈现不同产地的农产品品种分布。门店销量排行模块展示各门店的销售排名情况。商品销量趋势模块通过折线图呈现销量随时间的变化规律。热词云模块以词云形式展示高频关键词热度。价格与销量分布模块分析价格区间与销量的对应关系。产地分布模块通过图表展示各产地的商品数量与销量情况。品种分布玫瑰图直观呈现不同品种的占比结构。关键词价值分析模块评估各关键词对应的市场价值。门店价格、销量、商品数统计模块综合展示门店经营状况。产地价格统计模块分析各产地的价格水平。品种价格与销量统计模块展示不同品种的价格与销量关系。品种商品数分布模块呈现各品种的商品数量。关键词与品种热力图模块通过热力图展示关键词与品种的关联强度。价格与销量分布玫瑰图以玫瑰图形式呈现价格与销量的分布特征。门店总销量 TOP20 模块列出销量最高的前20家门店。门店品种丰富度模块评估各门店的商品种类丰富程度。关键词总销量 TOP20 模块展示销量最高的前20个关键词及各关键词下总销量最高的门店。所有模块通过柱状图、折线图、玫瑰图、热力图、词云图等多种图表形式，多维度呈现农产品数据特征。

· 个人中心
该页面为农产品数据分析系统的个人中心，提供用户名、性别、年龄、个人简介等信息编辑功能，支持头像文件上传与信息保存，同时可返回大屏或退出登录，用于管理用户个人信息，方便用户维护个人资料。

三、项目总结

本系统基于 Flask 框架构建电商农产品销售数据分析与可视化平台，使用 MySQL 数据库存储农产品销售数据，前端通过 Echarts 搭建数据可视化大屏。大屏包含商品总数、平均价格等核心指标，以及关键词分析、产地品种明细、门店销量排行、商品销量趋势、热词云、价格与销量分布、品种分布玫瑰图、产地分布、关键词价值分析、门店价格统计、产地价格统计、品种价格与销量统计、热力图、门店总销量 TOP20、门店品种丰富度、关键词总销量 TOP20 等模块，通过柱状图、折线图、玫瑰图、热力图、词云图等多种图表形式，多维度呈现农产品销售的产地、品种、门店、价格、销量、关键词等数据特征。个人中心支持用户信息编辑与头像上传。该系统为电商农产品销售分析提供了全面直观的数据可视化支持，帮助用户快速把握销售动态与市场特征。

4、核心代码

# coding:utf-8fromflaskimportBlueprint,jsonifyimportpandasaspdimportmysql.connectorimportjiebafromcollectionsimportCounterimportre# 数据库配置字典DB_CFG=dict(host="127.0.0.1",port=3306,user="root",password="123456",database="ncp",charset="utf8mb4")defget_conn():returnmysql.connector.connect(**DB_CFG)# 建立数据库连接defread_sql(sql,params=None):conn=get_conn()try:df=pd.read_sql(sql,conn,params=params)returndffinally:conn.close()# 执行SQL后自动关闭数据库连接# 创建Flask蓝图，路由前缀为 /apibig_page_bp=Blueprint("big_page",__name__,url_prefix="/api")# 成功响应统一格式defok(data):returnjsonify({"success":True,"data":data})# 失败响应统一格式（含500状态码）deffail(msg):returnjsonify({"success":False,"error":str(msg)}),500# 停用词集合（过滤无意义营销类词汇）STOPWORDS={"官方","旗舰店","店","专营店","专卖店","正品","包邮","全国","现货","送","赠","礼盒","礼品","原装","品质","品牌","全新","新款","装","套装","活动","特价","促销","旗舰","官方旗舰店","升级版","原版","款","系列","经典","正装","大","小","便携","家庭装","组合","随机","任选",}# ==== /api/summary 数据概览接口 ====@big_page_bp.route("/summary")defapi_summary():try:# 总商品数查询与解析df1=read_sql("SELECT COUNT(*) as cnt FROM ncp_data")total_products=int(df1.iloc[0]["cnt"])ifnotdf1.emptyelse0# 有效商品平均价格计算（过滤price<=0的情况）df2=read_sql("SELECT AVG(price) as avg_price FROM ncp_data WHERE price > 0")avg_price=round(float(df2.iloc[0]["avg_price"]),2)ifnotdf2.emptyandpd.notna(df2.iloc[0]["avg_price"])else0# 总销量统计df3=read_sql("SELECT SUM(sales) as total_sales FROM ncp_data")total_sales=int(df3.iloc[0]["total_sales"])ifnotdf3.emptyandpd.notna(df3.iloc[0]["total_sales"])else0# distinct 门店数量统计df4=read_sql("SELECT COUNT(DISTINCT store) as cnt FROM ncp_data")store_count=int(df4.iloc[0]["cnt"])ifnotdf4.emptyelse0returnok({"total_products":total_products,"avg_price":avg_price,"total_sales":total_sales,"store_count":store_count})exceptExceptionase:returnfail(e)# ==== /api/keyword_trends 关键词分析接口（左上） ====@big_page_bp.route("/keyword_trends")defapi_keyword_trends():try:views=[]# 关键词出现次数TOP15查询df1=read_sql(""" SELECT keyword, cnt FROM keyword_count ORDER BY cnt DESC LIMIT 15 """)ifnotdf1.empty:views.append({"key":"count","title":"关键词热度排行","x":df1["keyword"].tolist(),"y":df1["cnt"].tolist(),"type":"bar"})# 关键词平均价格TOP15查询df2=read_sql(""" SELECT keyword, ROUND(avg_price, 2) as avg_price FROM keyword_avg_price ORDER BY avg_price DESC LIMIT 15 """)ifnotdf2.empty:views.append({"key":"price","title":"关键词价值分析","x":df2["keyword"].tolist(),"y":df2["avg_price"].tolist(),"type":"bar"})returnok({"views":views})exceptExceptionase:returnfail(e)# ==== /api/sales_analysis 销量分析接口（左中） ====@big_page_bp.route("/sales_analysis")defapi_sales_analysis():try:# 关键词平均销量TOP20查询df=read_sql(""" SELECT keyword, ROUND(avg_sales, 0) as avg_sales FROM keyword_avg_sales ORDER BY avg_sales DESC LIMIT 20 """)returnok({"keywords":df["keyword"].tolist()ifnotdf.emptyelse[],"sales":df["avg_sales"].tolist()ifnotdf.emptyelse[]})exceptExceptionase:returnfail(e)