1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Flask框架、Echarts可视化、机器学习多元线性回归预测算法模型、HTML、MySQL数据库

2、项目界面

（1）各省份数据分布分析

（2）系统首页—数据概况

（3）酒类数据列表

（4）酒类价格可视化分析

（5）包邮比例可视化分析

（6）付款人数可视化分析

（7）词云图分析1

（8）词云图分析2

（9）机器学习多元线性回归预测算法模型–价格预测

（10）注册登录

3、项目说明

各省份数据分布分析
功能描述：通过可视化图表展示各省份的酒类数据分布情况，帮助用户直观了解不同地区酒类市场的差异。
技术实现：使用 Echarts 绘制地图或柱状图，结合 MySQL 数据库中的省份数据进行动态展示。
系统首页——数据概况
功能描述：展示整个系统的数据概览，包括总数据量、主要指标的统计信息等。
技术实现：从 MySQL 数据库中提取关键数据，通过 Flask 框架渲染到 HTML 页面，并使用 Echarts 进行数据可视化。
酒类数据列表
功能描述：以表格形式展示酒类数据的详细信息，包括品牌、价格、销量等。
技术实现：通过 Flask 后端从 MySQL 数据库中查询数据，并将其传递到前端的 HTML 页面中，以表格形式展示。
酒类价格可视化分析
功能描述：通过折线图、柱状图等形式展示酒类价格的分布和变化趋势。
技术实现：使用 Echarts 绘制价格相关的图表，数据来源于 MySQL 数据库，通过 Flask 后端传递到前端。
包邮比例可视化分析
功能描述：分析并展示酒类产品中包邮的比例情况，帮助用户了解商家的配送策略。
技术实现：从 MySQL 数据库中提取包邮和非包邮的数据，使用 Echarts 绘制饼图或柱状图进行展示。
付款人数可视化分析
功能描述：展示不同酒类产品的付款人数分布，分析消费者的购买行为。
技术实现：通过 Echarts 绘制柱状图或折线图，数据从 MySQL 数据库中提取，通过 Flask 后端传递到前端。
词云图分析1
功能描述：通过词云图展示酒类产品的关键词分布，帮助用户了解市场热点和用户关注点。
技术实现：使用 Python 的词云库生成词云图，数据来源于用户评论或产品描述，通过 Flask 后端传递到前端展示。
词云图分析2
功能描述：与词云图分析1类似，但可能针对不同的数据集或分析角度，进一步挖掘用户需求和市场趋势。
技术实现：与词云图分析1类似，但可能对数据来源或分析逻辑进行调整。
机器学习多元线性回归预测算法模型——价格预测
功能描述：利用机器学习中的多元线性回归算法，根据历史数据预测酒类产品的价格走势。
技术实现：使用 Python 的机器学习库（如 scikit-learn）构建多元线性回归模型，从 MySQL 数据库中提取历史数据进行训练和预测，结果通过 Flask 后端传递到前端展示。
注册登录
功能描述：提供用户注册和登录功能，允许用户保存个性化设置和查看历史记录。
技术实现：使用 Flask 框架实现用户认证功能，结合 MySQL 数据库存储用户信息，通过 HTML 和前端技术实现用户界面。
4、核心代码

5、源码获取方式

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