摘 要
随着汽车行业的迅速发展，对于大量汽车数据的深入分析变得尤为重要。数据分析已经成为各行各业的核心，而在汽车领域，它扮演着更为关键的角色。了解消费者的汽车偏好、订车时间、汽车品牌热度等信息对于汽车领域的运营和提供更优质服务至关重要。本研究旨在构建一个汽车销售大数据分析系统，以帮助业界更好地理解消费者行为、优化服务流程，并为业务决策提供有力支持。
本文首先探讨了汽车销售大数据分析系统的背景和意义，随后深入研究了爬虫原理、获取策略、信息提取等常见技术。随后，采用Python进行系统开发，并以MySQL数据库搭建基础，实现了汽车数据的爬取。对数据库查询结果进行了检测和可视化分析，并对系统的前台界面进行了有效管理。通过对爬取结果的分析，将汽车数据以大屏显示形式呈现。最后，进行了全面测试，确保了数据爬取、存储过滤、数据可视化分析以及系统管理等功能的实现。
[关键词] 爬虫，python，大数据，MySQL，汽车数据
Abstract
With the rapid development of the new energy vehicle industry, in-depth analysis of a large amount of new energy vehicle data has become particularly important. Data analysis has become the core of various industries, and in the field of new energy vehicles, it plays a more critical role. Understanding consumer preferences for cars, ordering times, and brand popularity of new energy vehicles is crucial for the operation and provision of better services in the field of new energy vehicles. This study aims to build a new energy vehicle data analysis system based on Python web crawlers, to help the industry better understand consumer behavior, optimize service processes, and provide strong support for business decision-making.
This article first explores the background and significance of a new energy vehicle data analysis system based on Python crawlers, and then delves into common technologies such as crawler principles, acquisition strategies, and information extraction. Subsequently, the system was developed using Python and built on a MySQL database to achieve data crawling for new energy vehicles. Detected and visualized the database query results, and effectively managed the front-end interface of the system. By analyzing the crawling results, present the data of new energy vehicles in the form of a large screen display. Finally, comprehensive testing was conducted to ensure the implementation of functions such as data crawling, storage filtering, data visualization analysis, and system management.
[keywords] Crawler, Python, big data, MySQL, new energy vehicle data
目 录
摘 要 I
Abstract II
1 绪论 3
1.1 课题背景 3
1.2 课题意义 4
1.3 国内外研究现状 5
1.4 研究内容 5
2 相关技术介绍 7
2.1 系统开发环境 7
2.2 网络爬虫概述 7
2.3 Python技术 8
2.4 MySQL数据库 9
3 系统需求分析 10
3.1 可行性分析 10
3.1.1操作可行性 10
3.1.2经济可行性 10
3.1.3技术可行性 10
3.2 功能需求分析 10
3.2.1爬虫功能需求分析 10
3.2.2数据可视化功能需求分析 11
3.3 非功能需求分析 12
4 系统设计 14
4.1 系统架构设计 14
4.2 系统功能设计 15
4.2.1数据采集功能设计 15
4.2.2数据分析功能设计 16
4.3 系统流程设计 17
4.3.1爬虫流程设计 17
4.3.2数据分析可视化流程 18
4.4 数据库设计 19
5 系统实现 22
5.1数据爬取的实现 22
5.1.1汽车网站分析 22
5.1.2汽车数据爬取实现 22
5.2数据存储 23
5.2.1汽车数据清洗 23
5.2.2汽车数据存储 24
5.3数据可视化分析 25
5.3.1汽车查询 25
5.3.2汽车价格走势 25
5.3.3汽车品牌分类 26
5.3.4汽车分类展示 27
5.3.5汽车词云图 27
6 系统测试 29
6.1测试目的 29
6.2功能测试 29
6.3测试总结 30
结 论 31
参 考 文 献 32
致 谢 33
在计算机信息化快速发展的背景下，汽车行业逐渐转向网络领域。本文主要探讨了汽车数据系统的设计和开发。该系统旨在收集并处理汽车数据，包括爬取、清理、存储和统计等功能。作为现代化汽车管理的重要组成部分，该系统为商家的汽车推荐提供了便捷的模式。本文主要针对汽车网上的汽车信息进行爬取，收集各类汽车数据。通过对汽车数据的分析，整理并提取相关信息。首先，系统分析了汽车网的网站结构，观察网页布局，并读取其中的汽车信息。具体操作步骤包括指定汽车网的URL、爬取网页信息、获取特定的URL并将其存入队列中。之后，从网页中提取汽车数据信息，将其存入数据库，并针对汽车进行详细分析。最后，得出汽车数据的可视化视图。
