💕💕作者：计算机源码社 💕💕个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Spark、hadoop、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！ 💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告
1、研究背景
当前月季花卉产业在电商平台呈现爆发式增长态势，海量商家数据分散于各大销售平台，价格体系混乱、销量波动难测、区域分布不均等问题日益凸显。传统人工统计分析方式效率低下，无法从城市维度、价格区间、商家规模等多角度挖掘数据价值，更难以实现精准的销量趋势预判。图片中展示的商家信息涉及湖南长沙、广东深圳、江苏宿迁等多个城市，价格从5.8元到59.7元不等，付款人数跨度从0人到10万+人，充分体现了市场数据的复杂性与异构性。这种数据碎片化现状严重制约了从业者的科学决策能力，亟需构建集成化智能分析平台，运用数据挖掘技术整合分散的月季商品信息，通过机器学习算法建立销量预测模型，为产业链各环节提供数据支撑。
2、研究目的和意义
本系统旨在构建覆盖月季全链路数据的智能分析预测平台，实现对电商场景下花卉商品信息的规范化管理与深度价值挖掘。通过Python爬虫技术采集真实市场数据，建立包含商家名称、城市属地、实时价格、付款人数等维度的标准化数据库，解决原始数据脏乱差的痛点。图片中展示的预测按钮、价格统计图表、城市分布模块直观体现了核心诉求：利用随机森林算法训练销量预测模型，输入商家名称与城市参数即可输出精准销售预估。开发目的聚焦于将机器学习技术转化为可落地的商业智能工具，让普通用户通过Web界面完成从数据查询、可视化分析到趋势预测的全流程操作，最终辅助商家优化定价策略、指导采购决策、提升市场竞争力。
该系统的建设将填补月季产业数字化分析工具的空白，推动传统花卉行业向数据驱动模式转型升级。基于深度学习的预测模型能够揭示价格与销量间的非线性关系，为商家提供科学的定价依据，减少盲目促销带来的利润损耗。图片中城市统计模块展示的浙江杭州、江苏宿迁等产业聚集区数据，可帮助政府与园区管理者精准把握区域发展态势，制定差异化扶持政策。对终端消费者而言，系统的推荐功能与销量预测结果能引导其识别优质商家，规避虚假交易风险。技术层面，Django+Vue的全栈架构与ECharts可视化组件为农业大数据分析提供了可复用的技术范式，MySQL数据库设计兼顾了查询效率与存储安全。系统的应用将显著提升产业资源配置效率，促进月季市场健康有序发展，具有显著的经济与社会效益。
3、系统研究内容
系统开发涵盖数据采集层、分析引擎层与应用展示层的完整技术栈。数据层通过Python爬虫定时抓取电商平台月季商品信息，构建包含商家名称、所属城市、商品价格、付款人数、促销标签等字段的MySQL关系型数据库，图片中展示的21,000条月季信息总数即体现了数据规模。分析引擎层基于随机森林算法设计销量预测模型，整合价格、城市等级、商家信誉等多维特征，通过数据挖掘技术实现销售量描述与标题统计功能。应用层采用Vue框架开发响应式前端，集成ECharts实现价格走势、城市分布、促销效果等多类型图表渲染，如图片中的15,000元价格区间峰值、1000+人付款频次的可视化呈现。系统管理模块支持对洋艺花艺、星雅花艺等商家信息的CRUD操作，个人中心提供用户权限隔离，看板功能实时刷新统计图变化效果，形成覆盖数据治理、智能预测、交互可视的闭环解决方案。
4、系统页面设计
5、参考文献
[1]王禹展.基于深度学习的药品销量预测系统设计与实现[D].北京交通大学,2024.DOI:10.26944/d.cnki.gbfju.2024.000602. [2]蔺常远.基于六西格玛的软件质量管理研究[D].北京邮电大学,2024.DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2024.003219. [3]周杰.基于深度学习的水果识别与销量预测系统设计[D].江西师范大学,2024.DOI:10.27178/d.cnki.gjxsu.2024.000744. [4]刘恒楷.香菇菌棒销量预测与销售管理系统研发[D].山东农业大学,2022.DOI:10.27277/d.cnki.gsdnu.2022.000568. [5]马梦涵.乘用车细分市场销量预测系统[D].重庆邮电大学,2022.DOI:10.27675/d.cnki.gcydx.2022.000736. [6]千文. Python在商品销售数据分析中的使用[J].电子技术与软件工程,2022,(10):211-214.DOI:10.20109/j.cnki.etse.2022.10.049. [7]肖源成.面向医药零售业的销量预测与智能补货系统设计与实现[D].湖南大学,2022.DOI:10.27135/d.cnki.ghudu.2022.002635. [8]唐春燕.基于微服务的智慧餐饮系统的设计与实现[D].华东师范大学,2022.DOI:10.27149/d.cnki.ghdsu.2022.002129. [9]陈敏.智慧汽配进销存系统的设计与实现[D].华东师范大学,2021.DOI:10.27149/d.cnki.ghdsu.2021.002746. [10]高荣,孙忱. 基于智能推荐技术的精准营销预测模型[J].中国市场,2020,(32):126-128+131.DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2020.32.126. [11]葛天萌.智能家装销售管理系统设计与实现[D].北京邮电大学,2020.DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2020.000940. [12]王舒扬.餐饮企业智能信息系统研究与实现[D].北京邮电大学,2020.DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2020.000747. [13]张文帅.基于Python的农副产品销售数据分析应用[D].浙江海洋大学,2019.DOI:10.27747/d.cnki.gzjhy.2019.000128. [14]叶剑锋.基于数据挖掘的快消行业销售预测[D].上海交通大学,2019.DOI:10.27307/d.cnki.gsjtu.2019.002081. [15]王赫.基于领域驱动的云产品管理系统的设计与实现[D].哈尔滨工业大学,2018. [16]马春来.手机销量预测系统的设计与实现[D].华中科技大学,2016. [17]周成.基于Hadoop的卷烟需求预测系统设计与实现[D].南昌大学,2016. [18]闫博,李国和,黎旭. 基于ARMA的销售预测方法与系统实现[J].计算机与现代化,2014,(05):131-135. [19]张传涛.汽车产品市场调研与分析应用系统设计与开发[D].合肥工业大学,2010. [20]宋晔.汽车发动机厂产供销管理系统设计与实现[D].上海交通大学,2008.
6、核心代码
# 构建特征向量
features = {
'city_encoded': [city_code],
'price_bin': [3], # 默认中等价格区间
'payment_num': [df['payment_people'].apply(self.parse_payment).median()],
'price_payment_ratio': [df['price'].median() / (df['payment_people'].apply(self.parse_payment).median() + 1)]
}
X_pred = pd.DataFrame(features)
# 执行预测
pred_log = model.predict(X_pred)[0]
# 将预测结果转换回原始尺度
predicted_sales = np.expm1(pred_log)
return int(predicted_sales)
def parse_payment(self, val):
"""辅助函数：解析付款人数"""
if '万+' in str(val):
return float(str(val).split('万')[0]) * 10000
elif '+' in str(val):
return float(str(val).split('+')[0])
return float(val) if val else 0
def post(self, request):
"""
POST请求处理：接收前端预测请求
"""
try:
# 解析请求参数
data = json.loads(request.body)
merchant_name = data.get('merchant_name')
city = data.get('city')
if not merchant_name or not city:
return JsonResponse({
'status': 'error',
'message': '商家名称和城市不能为空'
}, status=400)
# 执行预测
predicted_sales = self.predict_sales(merchant_name, city)
return JsonResponse({
'status': 'success',
'data': {
'merchant_name': merchant_name,
'city': city,
'predicted_sales': predicted_sales,
'unit': '件'
}
})
except Exception as e:
return JsonResponse({
'status': 'error',
'message': f'预测失败: {str(e)}'
}, status=500)
💕💕作者：计算机源码社 💕💕个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Spark、hadoop、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！ 💕💕学习资料、程序开发、技术解答、文档报告
