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💖🔥作者主頁：計算機畢設木哥🔥 💖

一、項目介紹

基于Python+Django的新能源汽車數據分析系統是一個專門針對新能源汽車市場分析和用戶交流的綜合性平臺。該系統采用B/S架構設計，運用Python作為核心開發語言，結合Django強大的Web開發框架，構建了穩定高效的后端服務體系。前端采用Vue.js配合ElementUI組件庫，為用戶提供現代化、響應式的操作界面。系統數據存儲依托MySQL數據庫，確保數據的安全性和完整性。整個系統圍繞新能源汽車數據展開，為管理員提供全面的后臺管理功能，包括用戶賬戶管理、汽車信息維護、用戶評論監管、車輛配置管理、社區交流管理、用戶反饋處理以及舉報記錄跟蹤等模塊。普通用戶可以通過注冊登錄訪問系統，瀏覽詳細的新能源汽車信息，發表個人使用體驗和評價，參與社區討論交流，形成良性的用戶互動生態。系統通過數據分析功能，能夠對收集到的汽車信息、用戶行為、評論內容等進行深度挖掘，為新能源汽車市場趨勢分析提供數據支撐，幫助用戶更好地了解新能源汽車產品特點和市場動態。

選題背景
隨著全球環保意識的日益增強和國家新能源政策的大力推進，新能源汽車產業正經歷著前所未有的快速發展階段。新能源汽車作為傳統燃油車的重要替代方案，其市場占有率持續攀升，產品種類日趨豐富，技術路線也愈發多樣化。然而在這個快速發展的過程中，消費者面臨著信息獲取困難、產品選擇復雜、用戶體驗參差不齊等諸多挑戰。傳統的汽車信息獲取渠道往往存在信息更新滯后、用戶反饋渠道單一、數據分析能力不足等問題。市場上雖然存在一些汽車信息平臺，但大多側重于傳統燃油車，對新能源汽車的專業性覆蓋還不夠深入。同時，新能源汽車的技術參數、續航能力、充電便利性、使用成本等關鍵指標與傳統汽車存在顯著差異，需要更加專業和細致的信息展示與分析。在這樣的市場背景下，構建一個專門針對新能源汽車的信息分析和交流平臺，成為滿足市場需求和用戶期待的重要途徑。

選題意義
從實用價值角度來看，基于Python+Django的新能源汽車數據分析系統能夠為廣大新能源汽車潛在購買者和現有用戶提供一個相對完整的信息獲取和交流平臺。用戶可以通過系統獲得較為全面的車輛信息，了解不同品牌車型的技術特點和市場表現，同時通過其他用戶的真實評價和使用體驗，形成更為客觀的購車參考。從技術實踐意義來說，該系統整合了當前主流的Web開發技術棧，通過Python+Django的后端架構和Vue+ElementUI的前端框架，展示了現代Web應用開發的標準流程和技術要點。系統中的數據分析功能雖然相對基礎，但體現了數據驅動決策的重要理念。從學習研究角度而言，該項目涵蓋了數據庫設計、后端API開發、前端界面構建、用戶權限管理等多個技術領域，為計算機專業學生提供了較為全面的實踐機會。通過項目實施過程，可以加深對Web開發全流程的理解，提升問題解決和系統設計能力。雖然作為畢業設計項目在規模和復雜度上相對有限，但其所體現的技術應用和實際問題解決思路具有一定的參考價值。

二、開發環境

• 大數據技術：Hadoop、Spark、Hive
• 開發技術：Python、Django框架、Vue、Echarts
• 軟件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda
• 可視化 工具 Echarts

三、視頻展示

四、項目展示

登錄模塊：

首頁模塊：

管理模塊：

五、代碼展示

from pyspark.sql import SparkSession
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
import json
from .models import Car, Comment, User
from django.core.paginator import Paginator
from django.db.models import Q, Avg, Count
import pandas as pddef get_car_analysis_data(request):spark = SparkSession.builder.appName("CarDataAnalysis").getOrCreate()cars = Car.objects.all()car_data = []for car in cars:car_data.append({'id': car.id,'name': car.name,'brand': car.brand,'price': float(car.price),'battery_capacity': float(car.battery_capacity),'range_km': int(car.range_km),'energy_consumption': float(car.energy_consumption),'charging_time': float(car.charging_time)})df = spark.createDataFrame(car_data)price_stats = df.agg({'price': 'avg', 'price': 'max', 'price': 'min'}).collect()[0]range_stats = df.agg({'range_km': 'avg', 'range_km': 'max', 'range_km': 'min'}).collect()[0]battery_stats = df.agg({'battery_capacity': 'avg', 'battery_capacity': 'max', 'battery_capacity': 'min'}).collect()[0]brand_count = df.groupBy('brand').count().collect()brand_analysis = []for row in brand_count:brand_analysis.append({'brand': row['brand'], 'count': row['count']})price_range_correlation = df.corr('price', 'range_km')battery_range_correlation = df.corr('battery_capacity', 'range_km')efficiency_df = df.withColumn('efficiency_score', df['range_km'] / df['energy_consumption'])top_efficiency = efficiency_df.orderBy(efficiency_df['efficiency_score'].desc()).limit(10).collect()efficiency_cars = []for car in top_efficiency:efficiency_cars.append({'name': car['name'],'efficiency_score': round(car['efficiency_score'], 2),'range_km': car['range_km'],'energy_consumption': car['energy_consumption']})spark.stop()return JsonResponse({'price_analysis': {'average': round(price_stats['avg(price)'], 2),'maximum': round(price_stats['max(price)'], 2),'minimum': round(price_stats['min(price)'], 2)},'range_analysis': {'average': round(range_stats['avg(range_km)'], 2),'maximum': range_stats['max(range_km)'],'minimum': range_stats['min(range_km)']},'battery_analysis': {'average': round(battery_stats['avg(battery_capacity)'], 2),'maximum': round(battery_stats['max(battery_capacity)'], 2),'minimum': round(battery_stats['min(battery_capacity)'], 2)},'brand_distribution': brand_analysis,'correlations': {'price_range': round(price_range_correlation, 3),'battery_range': round(battery_range_correlation, 3)},'efficiency_ranking': efficiency_cars})@csrf_exempt
def manage_car_comments(request):if request.method == 'GET':page = request.GET.get('page', 1)car_id = request.GET.get('car_id', '')status = request.GET.get('status', '')keyword = request.GET.get('keyword', '')comments_query = Comment.objects.select_related('user', 'car').all()if car_id:comments_query = comments_query.filter(car_id=car_id)if status:comments_query = comments_query.filter(status=status)if keyword:comments_query = comments_query.filter(Q(content__icontains=keyword) |Q(user__username__icontains=keyword) |Q(car__name__icontains=keyword))comments_query = comments_query.order_by('-created_time')paginator = Paginator(comments_query, 20)comments_page = paginator.get_page(page)comments_data = []for comment in comments_page:comments_data.append({'id': comment.id,'content': comment.content,'rating': comment.rating,'status': comment.status,'user_name': comment.user.username,'car_name': comment.car.name,'created_time': comment.created_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),'reply_count': comment.replies.count() if hasattr(comment, 'replies') else 0})return JsonResponse({'comments': comments_data,'total_pages': paginator.num_pages,'current_page': comments_page.number,'total_count': paginator.count,'has_next': comments_page.has_next(),'has_previous': comments_page.has_previous()})elif request.method == 'POST':data = json.loads(request.body)action = data.get('action', '')comment_ids = data.get('comment_ids', [])if action == 'batch_approve':Comment.objects.filter(id__in=comment_ids).update(status='approved')affected_count = len(comment_ids)elif action == 'batch_reject':Comment.objects.filter(id__in=comment_ids).update(status='rejected')affected_count = len(comment_ids)elif action == 'batch_delete':affected_count = Comment.objects.filter(id__in=comment_ids).count()Comment.objects.filter(id__in=comment_ids).delete()elif action == 'single_update':comment_id = data.get('comment_id')new_status = data.get('status')Comment.objects.filter(id=comment_id).update(status=new_status)affected_count = 1else:return JsonResponse({'success': False, 'message': '操作類型無效'})return JsonResponse({'success': True,'message': f'成功處理{affected_count}條評論','affected_count': affected_count})def get_user_interaction_analysis(request):spark = SparkSession.builder.appName("UserInteractionAnalysis").getOrCreate()users = User.objects.all()user_stats = []for user in users:comment_count = Comment.objects.filter(user=user).count()avg_rating = Comment.objects.filter(user=user).aggregate(Avg('rating'))['rating__avg'] or 0latest_comment = Comment.objects.filter(user=user).order_by('-created_time').first()user_stats.append({'user_id': user.id,'username': user.username,'comment_count': comment_count,'avg_rating': float(avg_rating),'registration_date': user.date_joined.strftime('%Y-%m-%d'),'last_activity': latest_comment.created_time.strftime('%Y-%m-%d') if latest_comment else user.date_joined.strftime('%Y-%m-%d'),'is_active': user.is_active})df = spark.createDataFrame(user_stats)active_users = df.filter(df.comment_count > 0).count()total_users = df.count()activity_rate = (active_users / total_users) * 100 if total_users > 0 else 0comment_distribution = df.groupBy('comment_count').count().orderBy('comment_count').collect()rating_distribution = df.filter(df.avg_rating > 0).groupBy('avg_rating').count().collect()top_active_users = df.orderBy(df.comment_count.desc()).limit(10).collect()monthly_activity = Comment.objects.extra(select={'month': "DATE_FORMAT(created_time, '%%Y-%%m')"}).values('month').annotate(comment_count=Count('id'),user_count=Count('user_id', distinct=True)).order_by('month')activity_trends = []for item in monthly_activity:activity_trends.append({'month': item['month'],'comments': item['comment_count'],'active_users': item['user_count']})user_engagement_scores = []for user_data in user_stats:if user_data['comment_count'] > 0:engagement_score = (user_data['comment_count'] * 0.6 + user_data['avg_rating'] * 0.4) * (1 if user_data['is_active'] else 0.5)user_engagement_scores.append({'username': user_data['username'],'engagement_score': round(engagement_score, 2),'comment_count': user_data['comment_count'],'avg_rating': round(user_data['avg_rating'], 2)})user_engagement_scores.sort(key=lambda x: x['engagement_score'], reverse=True)spark.stop()return JsonResponse({'user_activity_overview': {'total_users': total_users,'active_users': active_users,'activity_rate': round(activity_rate, 2)},'comment_distribution': [{'comment_count': row['comment_count'], 'user_count': row['count']} for row in comment_distribution],'top_active_users': [{'username': row['username'], 'comment_count': row['comment_count'], 'avg_rating': round(row['avg_rating'], 2)} for row in top_active_users],'monthly_trends': activity_trends,'user_engagement_ranking': user_engagement_scores[:20]})

六、項目文檔展示

七、總結

基于Python+Django的新能源汽車數據分析系統作為一個綜合性的畢業設計項目，成功地將現代Web開發技術與新能源汽車領域的實際需求相結合，構建了一個功能相對完整的信息管理和數據分析平臺。該系統通過采用Python作為核心開發語言，結合Django框架的強大功能，實現了用戶管理、汽車信息維護、評論互動、數據分析等多個核心模塊。前端采用Vue.js配合ElementUI的技術方案，為用戶提供了直觀友好的操作界面，增強了整體的用戶體驗。系統的數據分析功能雖然在復雜度上符合本科畢業設計的要求，但通過集成Spark等大數據處理技術，展現了對汽車信息、用戶行為、評論數據等多維度信息的處理能力。從技術實現角度來看，項目涵蓋了數據庫設計、后端API開發、前端界面構建、用戶權限控制等Web開發的關鍵環節，為計算機專業學生提供了較為全面的實踐鍛煉機會。通過該項目的完成，不僅加深了對現代Web開發技術棧的理解和應用，也體現了將技術手段運用于解決特定領域問題的能力。雖然作為學生項目在規模和功能深度上還有進一步優化的空間，但其基本的架構設計和功能實現已經能夠滿足新能源汽車信息管理的基礎需求，具備了一定的實用價值和技術參考意義。

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