基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统

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1. 项目简介

        基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统是一个使用Python编程语言和Flask框架开发的系统。它可以帮助用户分析和预测新能源汽车的销量情况。该系统使用了关系数据库进行数据存储，并使用了一些前端技术如HTML、JavaScript、jQuery、Bootstrap和Echarts框架来实现用户界面的设计和交互。

        该系统的主要功能包括：

1. 数据采集和清洗：通过网络爬虫采集新能源汽车销售数据，并对数据进行清洗、数据库存储，以便后续分析使用。
2. 数据可视化：将清洗后的数据以图表的形式展示，如折线图、柱状图等，帮助用户直观地了解销量情况和趋势。
3. 数据分析：通过统计学和机器学习算法对销售数据进行分析，提取关键特征和规律，帮助用户发现影响销量的因素。
4. 销量预测：基于历史销售数据和分析结果，采用ARIMA差分自回归移动平均算法、决策树回归和Ridge岭回归等预测模型对未来销量进行预测，帮助用户做出决策和制定销售策略。

        通过该系统，用户可以方便地进行新能源汽车销量分析和预测，从而更好地了解市场需求和制定销售策略。

        B站详情与代码下载：基于Python的新能源汽车销量分析与预测系统_哔哩哔哩_bilibili

2.  新能源汽车销量数据采集

        本系统利用Python网络爬虫技术采集某汽车排行榜网站的历史月度销售数据：

ef factory_car_sell_count_spider():    """    新能源汽车销量    """    # ......    # 查询数据库中最新数据的日期    query_sql = "select year_month from car_info order by year_month desc limit 1"    cursor.execute(query_sql)    results = cursor.fetchall()    if len(results) == 0:        start_year_month = '201506'    else:        start_year_month = results[0][0]    print("start_year_month:", start_year_month)    base_url = 'https://xxx.xxxxx.com/ev-{}-{}-{}.html'    # ......    while start_year_month  
3. 新能源汽车销量分析与预测系统
 
3.1 系统首页与注册登录
  
3.2 中国汽车总体销量走势分析
 
3.3 不同品牌汽车销量对比分析
  
3.4 基于机器学习回归算法的汽车销量分析
 
        分别利用ARIMA差分自回归移动平均算法、决策树回归和Ridge岭回归等预测模型，对2015年~2023年所有新能源汽车月度销量数据就行建模训练，并预测最新下一个月度的销量：
 
@api_blueprint.route('/factory_month_year_sell_count_predict//')def factory_month_year_sell_count_predict(factory, algo):    """    汽车销量预测    """    tmp = factory_month_sell_counts[factory_month_sell_counts['厂商'] == factory]    tmp = tmp.drop_duplicates(subset=['时间'], keep='first')    year_months = tmp['时间'].values.tolist()    sell_counts = tmp['销量'].values.tolist()    # 销量预测算法    predict_sell_count = 0    if algo == "arima":        predict_sell_count = arima_model_train_eval(sell_counts)    elif algo == 'tree':        predict_sell_count = decision_tree_predict(sell_counts)    elif algo == 'ridge':        predict_sell_count = ridge_predict(sell_counts)    else:        raise ValueError(algo + " not supported.")    # 下一个月度    next_year_month = datetime.strptime(year_months[-1], '%Y%m')    next_year_month = next_year_month + relativedelta(months=1)    next_year_month = next_year_month.strftime('%Y%m')    year_months.append(next_year_month)    # 转为 int 类型    predict_sell_count = int(predict_sell_count)    sell_counts.append(predict_sell_count)    return jsonify({        'x': year_months,        'y1': sell_counts,        'predict_sell_count': predict_sell_count    })
  
        切换为柱状图可视化，红色为预测的下一个月度的销量： 
  
4. 总结
 
        本项目通过网络爬虫采集新能源汽车销售数据，并对数据进行清洗、数据库存储，以便后续分析使用。将清洗后的数据以图表的形式展示，如折线图、柱状图等，帮助用户直观地了解销量情况和趋势。通过统计学和机器学习算法对销售数据进行分析，提取关键特征和规律，帮助用户发现影响销量的因素。基于历史销售数据和分析结果，采用ARIMA差分自回归移动平均算法、决策树回归和Ridge岭回归等预测模型对未来销量进行预测，帮助用户做出决策和制定销售策略。
   
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