博主介绍✌全网粉丝50W,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战8年之久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、大数据毕业设计2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python语言、Flask框架、唯品会网站、requests爬虫、Echarts可视化、数据清洗、HTML功能模块· 商品品牌分布占比分析· 各大品牌商品原价平均价格分析· 各大品牌商品售价平均价格分析· 商品平均加工前10· 商品词云图分析· 首页· 注册登录项目介绍本项目是基于唯品会网站商品数据的可视化分析系统。后端采用Python与Flask框架搭建服务通过requests爬虫采集唯品会商品数据经数据清洗后存入本地。系统利用Echarts将分析结果以可视化图表呈现包括商品品牌分布占比饼图、各大品牌原价与售价平均价格柱状图、商品平均加工时间前10排名柱状图以及商品关键词词云图。前端使用HTML构建页面左侧设有功能导航栏便于用户切换分析模块。系统提供用户注册登录功能保障访问安全为用户和商家提供市场数据洞察与决策参考依据。2、项目界面1商品品牌分布占比分析该页面是商品数据可视化分析系统界面左侧设有数据可视化功能导航栏包含多种商品数据维度的分析选项中部展示商品品牌分布占比的饼图配有图例与数据标注可实现商品数据的多维度可视化分析与直观展示。2各大品牌商品原价平均价格分析该页面是商品数据可视化分析系统界面左侧设有数据可视化功能导航栏包含不同商品数据维度的分析选项中部展示各大品牌商品原价平均价格的柱状图配有图例与数据标注可实现商品价格数据的多维度可视化分析与直观呈现。3各大品牌商品售价平均价格分析该页面是商品数据可视化分析系统界面左侧设有数据可视化功能导航栏包含多种商品数据维度的分析选项中部展示各大品牌商品售价平均价格的柱状图配有图例与数据标注可实现商品售价数据的多维度可视化分析与直观展示。4商品平均加工前10该页面是商品数据可视化分析系统界面左侧设有数据可视化功能导航栏包含多种商品数据维度的分析选项中部展示商品售价平均价格前10品牌的柱状图配有图例与数据标注可实现商品售价数据的排名可视化分析与直观展示。5商品词云图分析该页面是商品数据可视化分析系统界面左侧设有数据可视化功能导航栏包含多种商品数据维度的分析选项中部展示商品词云图可直观呈现商品相关关键词的分布与热度实现商品文本数据的可视化分析与特征提取展示。6首页该页面是商品数据可视化分析系统的个人桌面界面左侧设有数据可视化功能导航栏包含多种商品数据维度的分析选项顶部有多个分析模块标签页中部展示欢迎提示与个人信息表单可实现系统功能导航与个人信息查看展示。7注册登录该页面是商品数据可视化分析系统的登录界面中部设有账号密码输入框、自动登录选项与登录按钮同时提供注册账号入口可实现用户身份验证登录与新账号注册引导保障系统访问的安全性与用户准入管理。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统后端采用Python语言进行开发基于Flask轻量级框架搭建Web服务架构实现路由分发与业务逻辑处理。数据采集层面使用requests库编写爬虫脚本从唯品会网站抓取商品信息包括品牌、原价、售价、加工时间等核心字段。采集到的原始数据经过数据清洗处理去除缺失值和异常值转换为结构化数据格式。数据可视化采用Echarts库将分析结果以饼图、柱状图、词云图等形式在前端动态呈现。前端界面使用HTML构建配合CSS进行样式布局实现用户交互与页面展示。整体技术架构完整覆盖数据采集、数据处理、数据可视化和用户交互四个核心环节。二、功能模块详细介绍· 商品品牌分布占比分析该模块通过饼图形式展示不同品牌商品在唯品会平台上的分布占比情况。左侧导航栏提供功能入口中部饼图配有图例与百分比标注用户可直观了解各品牌的市场占有率为商家评估品牌竞争力和用户选择购物品牌提供数据参考。页面布局清晰数据解读直观。· 各大品牌商品原价平均价格分析模块以柱状图形式呈现各大品牌商品的原价平均价格。横轴为品牌名称纵轴为价格数值配有具体数据标注。通过对比不同品牌的定价水平帮助用户了解品牌定位同时为商家制定价格策略提供市场参考依据图表设计便于横向比较。· 各大品牌商品售价平均价格分析该模块关注商品的最终售价平均价格同样采用柱状图进行可视化展示。售价反映了品牌在唯品会平台的实际销售价格水平与平台促销活动和品牌折扣力度相关。页面左侧导航栏便于切换中部柱状图清晰展示各品牌售价差异为用户购买决策和商家调整销售策略提供数据支持。· 商品平均加工前10模块展示商品平均加工时间排名前10的商品信息以柱状图形式呈现。加工时间涉及商品生产、上架等环节的效率指标该分析帮助商家识别供应链中的高效商品为优化生产流程和库存管理提供参考依据。图表按数值排序重点突出。· 商品词云图分析该模块将商品标题、描述等文本数据进行分析处理生成词云图直观展示热门关键词。词云图中词语的大小代表出现频率可快速识别用户关注焦点、市场趋势和商品特征为营销策略制定和商品选品提供方向。视觉效果突出信息呈现直观。· 首页作为系统的入口页面首页左侧设有数据可视化功能导航栏包含所有分析模块的快捷入口。顶部设有多个分析模块标签页中部展示欢迎提示与个人信息表单方便用户了解系统功能并进行个人资料查看提供良好的导航体验和系统概览。· 注册登录该模块提供用户注册和登录功能保障系统访问安全性和用户数据隐私。登录界面包含账号密码输入框、自动登录选项和登录按钮同时提供注册账号入口引导新用户完成账号创建。页面设计简洁功能明确为后续个性化服务奠定基础。三、项目总结本项目构建了一个基于Flask框架的唯品会商品数据可视化分析系统实现了从数据采集、清洗处理到可视化展示的全流程功能。系统通过requests爬虫获取唯品会商品数据经过数据清洗保证分析质量利用Echarts将品牌分布、价格分析、加工效率、关键词热度等多维度分析结果以直观图表形式呈现。前端采用HTML构建左侧导航栏便于用户在不同分析模块间切换注册登录功能保障系统安全。界面层面商品品牌分布占比页面以饼图展示品牌格局原价和售价分析页面通过柱状图对比价格水平平均加工前10页面聚焦效率指标词云图页面挖掘文本热点首页提供功能总览登录注册页面管理用户准入。项目为用户和商家提供了深入的市场洞察工具帮助理解品牌竞争格局、价格水平和用户关注热点具有较强的实用价值和参考意义。4、核心代码fromsqlalchemyimportcreate_enginefrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.globalsimportCurrentConfig,NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPENotebookType.JUPYTER_LABimportpandasaspdfrompyecharts.chartsimportPiefrompyecharts.chartsimportWordCloudimportjiebafrompyechartsimportoptionsasopts# 连接数据库读取数据enginecreate_engine(mysqlpymysql://root:123456localhost:3306/vipshop)sql1select * from datadfpd.read_sql_query(sql1,engine)df.head()shop_numdf[品牌].value_counts().to_list()shop_typedf[品牌].value_counts().index.to_list()c(Pie().add(,[list(z)forzinzip(shop_type,shop_num)],center[40%,50%],).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title商品品牌分布占比),legend_optsopts.LegendOpts(type_scroll,pos_left80%,orientvertical),).set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(formatter{b}: {c})))c.render(templates/商品品牌分布占比饼图.html)avg_salarydf.groupby(品牌)[售价].mean()ShopTypeavg_salary.index.tolist()ShopNum[int(a)forainavg_salary.values.tolist()]c(Bar().add_xaxis(ShopType).add_yaxis(,ShopNum).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title各大品牌商品售价平均价格),xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate45))# 设置X轴标签旋转角度为45度).set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),markline_optsopts.MarkLineOpts(data[opts.MarkLineItem(type_min,name最小值),opts.MarkLineItem(type_max,name最大值),opts.MarkLineItem(type_average,name平均值),]),))c.render(templates/各大品牌商品售价平均价格柱状图.html)avg_salarydf.groupby(品牌)[原价].mean().dropna()ShopType_1avg_salary.index.tolist()ShopNum_1[int(a)forainavg_salary.values.tolist()]c(Bar().add_xaxis(ShopType_1).add_yaxis(,ShopNum_1).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title各大品牌商品原价平均价格),xaxis_optsopts.AxisOpts(axislabel_optsopts.LabelOpts(rotate45))# 设置X轴标签旋转角度为45度).set_series_opts(label_optsopts.LabelOpts(is_showFalse),markline_optsopts.MarkLineOpts(data[opts.MarkLineItem(type_min,name最小值),opts.MarkLineItem(type_max,name最大值),opts.MarkLineItem(type_average,name平均值),]),))c.render(templates/各大品牌商品原价平均价格柱状图.html)wdf.groupby(品牌)[售价].mean()top_10_indicesw.nlargest(10).index.tolist()top_10_pricesw[top_10_indices].tolist()c(Bar().add_xaxis(top_10_indices).add_yaxis(,top_10_prices).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title商品售价平均价格前10品牌)))c.render(templates/商品售价平均价格前10品牌柱状图.html)df1df[标题]df1df1.values.tolist()dict{}foritemindf1:wordlistjieba.cut(item)forkeyinwordlist:dict[key]dict.get(key,0)1wordslist(dict.keys())countslist(dict.values())data1[]foriinrange(len(words)):iflen(words[i])2:data1.append((words[i],counts[i],))else:passc(WordCloud().add(,data1,word_size_range[20,100],textstyle_optsopts.TextStyleOpts(font_familycursive),).set_global_opts(title_optsopts.TitleOpts(title商品词云图)).render(templates/商品词云图.html))5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式