基于机器学习的电商销售预测模型研究与实现(源码+定制+开发）
博主介绍：
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我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题，我都乐意与你分享解决方案。主要内容：
我的服务内容包括：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文撰写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导。我还提供腾讯会议一对一的专业讲解和模拟答辩演练，帮助你全面掌握答辩技巧与代码逻辑。🍅获取源码请在文末联系我🍅
温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的阿龙联系方式的名片！
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目录：
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2 相关工具及介绍
2.1 Python语言
Python是由荷兰数学和计算机研究学会的吉多·范罗苏姆于20世纪90年代设计的一款高级语言。Python优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为许多领域脚本编写和快速开发应用的首选语言。Python相比与其他高级语言，开发代码量较小，代码风格简洁优雅，拥有丰富的第三方库。Python的代码风格导致其可读性好，便于维护人员阅读维护，程序更加健壮。Python能够轻松地调用其他语言编写的模块，因此也被成为“胶水语言”。
2.2 hive简介
Hive是一个数据仓库工具，当把特定结构地数据文件存入Hive对应的HDFS目录时，Hive能将其映射成表，并提供类 SQL 查询功能。底层会将sql语句转成MapReduce程序，大大方便程序开发，其中执行引擎可以更换，执行效率大大提高，Hive主要用于解决海量结构化日志的数据统计。
在本课题中，配置Hive为主要数据仓库，有以下几点原因
（1） Hive的操作接口采用类SQL语法，提供快速开发能力。
（2）相对于传统的关系型数据库，Hive更擅长于数据分析。
（3） Hive支持用户自定义函数，用户可根据自己的需求来实现自己的函数。
（4） Hive基于HDFS进行存储，扩展性高，可靠性高。
（5） Hive底层计算引擎可更换。
由于Hive默认底层引擎位MapReduce，MapReduce在遇到迭代式任务时，会将任务落盘至HDFS再进行运算，对于大批量数据处理来说，这很影响效率，所以我们会将引擎改成Tez。
Hadoop 是 Apache 软件基金会下的一个开源分布式计算平台，它以分布式文件系统HDFS和MapReduce算法为核心。Hadoop提供了一个可靠的共享存储与分析系统[2]。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
Hadoop拥有以下4大优势：
（1） 高容错性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
（2） 高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便扩展数以千计的节点。
（3） 高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，大大加快了任务的处理速度。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
在本课题中，由于其中的Mapreduce框架其设计初衷并不是为了满足循环迭代式数据流处理，因此在多并行运行的数据可复用场景中存在诸多计算效率等问题，Hadoop框架主要用于数据存储。
2.5 Spark
是一种DAG（有向无环图）的，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark 是分布式数据快速分析项目。它的核心技术是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets），简称RDD，提供了比 MapReduce 丰富的模型，可以快速在内存中对数据集进行多次迭代，不像MapReduce需要落盘数据才能进行迭代式运算，可支持复杂的数据挖掘算法和图形计算算法[4]。Spark的运行模式包括Local、Standalone、Yarn及Mesos几种。其中Local模式仅用于本地开发，Mesos模式国内几乎不用。在公司中因为大数据服务基本搭载Yarn集群调度，因此Spark On Yarn模式会用的比较多。
Spark是一个基于内存的，用于大规模数据处理的统一分析引擎，其运算速度可以达到Mapreduce的10-100倍。具有如下特点：内存计算。Spark优先将数据加载到内存中，数据可以被快速处理，并可启用缓存。shuffle过程优化。和Mapreduce的shuffle过程中间文件频繁落盘不同，Spark对Shuffle机制进行了优化，降低中间文件的数量并保证内存优先。RDD计算模型。Spark具有高效的DAG调度算法，同时将RDD计算结果存储在内存中，避免重复计算。
2.4 数据采集
考虑到更方便后续对数据的处理和分析，在采集视频数据后，选择了将爬取到的数据存入CSV文件中。CSV提供了一种轻量级、便捷的方式来批量写入数据且CSV文件较小，便于在网络间传输和分享，这对于分布式计算框架如Hadoop非常有利。而且CSV以纯文本形式存储表格数据，每行代表一条记录，各字段由逗号（或其他分隔符）分隔。这种结构化数据格式可以被各种编程语言和工具解析，包括Hadoop生态中的MapReduce程序。
2.5 环境部署
本文的软件开发环境及运行环境如下。操作系统：Linux；JDK：1.8.0_241 版本；Hadoop：hadoop-3.3.5版本；虚拟机：VMware-16.0；数据库工具：mysql-5.7.29版本、SQLyog-13.2.0版本；框架：Flask；可视化工具：Echarts。
为了实现基于大数据技术的视频数据分析与研究，需要搭建Hadoop集群，它可提供海量数据的分布式存储、分布式计算和分布式管理功能[9]。首先创建三台Linux系统的虚拟机，修改三台虚拟机的IP(192.168.144.131、192.168.144.132、192.168.144.133)并添加免密登录和安装JDK与Hadoop，修改Hadoop配置文件（hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml），在终端运行hadoop namenode -format命令进行格式化格式化HDFS，最后启动Hadoop（start-all.sh)，能在浏览器中http://192.168.144.131:9870查看是否HDFS正常运行，访问成功如图4.1所示。
2.6 环境部署
本文的软件开发环境及运行环境如下。操作系统：Linux；JDK：1.8.0_241 版本；Hadoop：hadoop-3.3.5版本；虚拟机：VMware-16.0；数据库工具：mysql-5.7.29版本、SQLyog-13.2.0版本；框架：Flask；可视化工具：Echarts。
为了实现基于大数据技术的视频数据分析与研究，需要搭建Hadoop集群，它可提供海量数据的分布式存储、分布式计算和分布式管理功能[9]。首先创建三台Linux系统的虚拟机，修改三台虚拟机的IP(192.168.144.131、192.168.144.132、192.168.144.133)并添加免密登录和安装JDK与Hadoop，修改Hadoop配置文件（hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml），在终端运行hadoop namenode -format命令进行格式化格式化HDFS，最后启动Hadoop（start-all.sh)，能在浏览器中http://192.168.144.131:9870查看是否HDFS正常运行，访问成功如图4.1所示。
系统实现界面展示：
LSTM模型训练代码介绍：
#获取当前文件路径的根目录
parent_directory = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
dbtype, host, port, user, passwd, dbName, charset,hasHadoop = config_read(os.path.join(parent_directory,"config.ini"))
#MySQL连接配置
mysql_config = {
'host': host,
'user':user,
'password': passwd,
'database': dbName,
'port':port
}
#获取预测可视化图表接口
def productdataforecast_forecastimgs(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {'code': normal_code, 'message': 'success'}
# 指定目录
directory = os.path.join(parent_directory, "templates", "upload", "productdataforecast")
# 获取目录下的所有文件和文件夹名称
all_items = os.listdir(directory)
# 过滤出文件（排除文件夹）
files = [f'upload/productdataforecast/{item}' for item in all_items if os.path.isfile(os.path.join(directory, item))]
msg["data"] = files
fontlist=[]
for font in fm.fontManager.ttflist:
fontlist.append(font.name)
msg["message"]=fontlist
return JsonResponse(msg, encoder=CustomJsonEncoder)
# 定义函数创建时间序列数据集
def create_dataset(data, time_step=1):
X, Y = [], []
for i in range(len(data) - time_step - 1):
a = data[i:(i + time_step), :]
X.append(a)
Y.append(data[i + time_step, :])
return np.array(X), np.array(Y)
def productdataforecast_forecast(request):
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
#1.获取数据集
connection = pymysql.connect(**mysql_config)
query = "SELECT date, productname,shopnames,price,salesvolume,xse FROM productdata ORDER BY date ASC"
#2.处理缺失值
data = pd.read_sql(query, connection).dropna()
# 转换日期格式为datetime
date_format = data['date'].iloc[0]
if isinstance(date_format, (datetime.date, datetime.datetime)):
date_format=''
elif "年" in date_format and "月" in date_format and "日" in date_format:
date_format='%Y年%m月%d日'
elif "年" in date_format and "月" in date_format:
date_format='%Y年%m月'
elif "年" in date_format:
date_format='%Y年'
else:
date_format=''
if date_format=="" or date_format==None:
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
else:
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format=date_format)
data.set_index('date', inplace=True)
productname_encoder = LabelEncoder()
data['productname'] = productname_encoder.fit_transform(data['productname'])
shopnames_encoder = LabelEncoder()
data['shopnames'] = shopnames_encoder.fit_transform(data['shopnames'])
#只选择需要的列
data = data[[
'productname',
'shopnames',
'price',
'salesvolume',
'xse',
]]
# 归一化处理（为了LSTM的训练）
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
#设置时间步长
time_step = int(len(data)/10)# 使用过去30的数据
if time_step>30:
time_step=30
if time_step<=0:
time_step=1
X, y = create_dataset(scaled_data, time_step)
#划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8) # 80%的数据用于训练
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]
# 查看训练数据集的形状
print(f'X_train shape: {X_train.shape}, y_train shape: {y_train.shape}')
# 创建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model.add(Dropout(0.2)) # 防止过拟合
model.add(LSTM(50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(len(data.columns), activation='relu')) # 输出层，预测
#编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
#训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)
#进行预测
train_predict = model.predict(X_train)
test_predict = model.predict(X_test)
#将预测结果反归一化
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
#绘制预测结果
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 使用黑体 SimHei
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号 '-' 显示为方块的问题
plt.figure(figsize=(12, 6),dpi=80)
plt.plot(data.index[:len(train_predict)], train_predict[:, 1 -1], label='训练productname预测',
color='blue')
plt.plot(data.index[len(train_predict) + time_step + 1:], test_predict[:, 1 -1],
label='测试productname预测', color='red')
plt.plot(data.index, data['productname'], label='实际productname', color='green')
plt.title('productname预测')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('productname')
plt.legend()
directory =os.path.join(parent_directory,"templates","upload","productdataforecast","productname_prediction.png")
os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
plt.savefig(directory)
plt.clf()
plt.close()
plt.figure(figsize=(12, 6),dpi=80)
plt.plot(data.index[:len(train_predict)], train_predict[:, 2 -1], label='训练shopnames预测',
color='blue')
plt.plot(data.index[len(train_predict) + time_step + 1:], test_predict[:, 2 -1],
label='测试shopnames预测', color='red')
plt.plot(data.index, data['shopnames'], label='实际shopnames', color='green')
plt.title('shopnames预测')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('shopnames')
plt.legend()
directory =os.path.join(parent_directory,"templates","upload","productdataforecast","shopnames_prediction.png")
os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
plt.savefig(directory)
plt.clf()
plt.close()
plt.figure(figsize=(12, 6),dpi=80)
plt.plot(data.index[:len(train_predict)], train_predict[:, 3 -1], label='训练price预测',
color='blue')
plt.plot(data.index[len(train_predict) + time_step + 1:], test_predict[:, 3 -1],
label='测试price预测', color='red')
plt.plot(data.index, data['price'], label='实际price', color='green')
plt.title('price预测')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('price')
plt.legend()
directory =os.path.join(parent_directory,"templates","upload","productdataforecast","price_prediction.png")
os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
plt.savefig(directory)
plt.clf()
plt.close()
plt.figure(figsize=(12, 6),dpi=80)
plt.plot(data.index[:len(train_predict)], train_predict[:, 4 -1], label='训练salesvolume预测',
color='blue')
plt.plot(data.index[len(train_predict) + time_step + 1:], test_predict[:, 4 -1],
label='测试salesvolume预测', color='red')
plt.plot(data.index, data['salesvolume'], label='实际salesvolume', color='green')
plt.title('salesvolume预测')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('salesvolume')
plt.legend()
directory =os.path.join(parent_directory,"templates","upload","productdataforecast","salesvolume_prediction.png")
os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
plt.savefig(directory)
plt.clf()
plt.close()
plt.figure(figsize=(12, 6),dpi=80)
plt.plot(data.index[:len(train_predict)], train_predict[:, 5 -1], label='训练xse预测',
color='blue')
plt.plot(data.index[len(train_predict) + time_step + 1:], test_predict[:, 5 -1],
label='测试xse预测', color='red')
plt.plot(data.index, data['xse'], label='实际xse', color='green')
plt.title('xse预测')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('xse')
plt.legend()
directory =os.path.join(parent_directory,"templates","upload","productdataforecast","xse_prediction.png")
os.makedirs(os.path.dirname(directory), exist_ok=True)
plt.savefig(directory)
plt.clf()
plt.close()
#准备未来7的输入数据
last_data_days = scaled_data[-time_step:] #取最后time_step的数据
future_predictions = []
for _ in range(7): # 预测未来7
last_data_days = last_data_days.reshape((1, time_step, len(data.columns))) # 重塑数据
prediction = model.predict(last_data_days)
future_predictions.append(prediction[0])
last_data_days = np.append(last_data_days[:, 1:, :], [prediction], axis=1) # 更新输入数据
#转换为原始数据
future_predictions = scaler.inverse_transform(future_predictions)
#获取当前日期
last_date = data.index[-1] # 数据集中最后一个日期
future_dates = [last_date + datetime.timedelta(days=i) for i in range(1, 7+1)] # 生成未来7日的日期
df = pd.DataFrame(columns=[
'date',
'productname',
'shopnames',
'price',
'salesvolume',
'xse',
])
df['date'] = future_dates
df['productname'] = future_predictions[:, 1 -1]
df['shopnames'] = future_predictions[:, 2 -1]
df['price'] = future_predictions[:, 3 -1]
df['salesvolume'] = future_predictions[:, 4 -1]
df['xse'] = future_predictions[:, 5 -1]
df['productname']=df['productname'].astype(int)
df['productname'] = productname_encoder.inverse_transform(df['productname'])
df['shopnames']=df['shopnames'].astype(int)
df['shopnames'] = shopnames_encoder.inverse_transform(df['shopnames'])
df['price'] = df['price'].astype(float)
df['price']=np.round(df['price'], 2)
df['salesvolume']=df['salesvolume'].astype(int)
df['xse'] = df['xse'].astype(float)
df['xse']=np.round(df['xse'], 2)
#9.创建数据库连接,将DataFrame 插入数据库
connection_string = f"mysql+pymysql://{mysql_config['user']}:{mysql_config['password']}@{mysql_config['host']}:{mysql_config['port']}/{mysql_config['database']}"
engine = create_engine(connection_string)
2.7 测试概述
系统测试就是对项目是否存在错误而运行程序的一种检测方式。系统测试对于一个软件来说极为重要，并且在开发过程中占有很大的比重。每一次功能的实现都伴随着很多次的测试。它是软件是否能用的检测环节，对于软件质量的评估有着重要影响。系统能否被验收成功是测试中最后一个至关重要的环节。
2.8软件测试原则
当进行软件测试时，有一些原则需要遵循，以确保测试的有效性和效率。
第一：测试应该尽早开始。在需求分析和系统设计阶段就应该进行测试准备，以便尽早发现系统的不足之处。这样可以降低修复成本，提高开发效率。测试人员应该在分析需求时就参与进来，确保需求具备可测试性和正确性。
第二：测试应该是全面的。测试应该覆盖软件的各个功能模块和不同的使用场景，以确保软件在各种情况下都能正常运行。测试还应该关注软件的性能、安全性和可用性等方面，以全面评估软件的质量。
随着软件开发的复杂性增加，手动测试已经无法满足需求。自动化测试可以提高测试的效率和准确性，减少人为错误。通过编写自动化测试脚本，可以快速执行大量的测试用例，并及时发现问题。软件的开发是一个迭代的过程，每个迭代都会引入新功能和修复旧问题。因此，测试也应该是一个持续的过程，与开发同步进行。持续集成和持续交付等技术可以帮助实现持续测试，确保软件在每个迭代中都能达到预期的质量标准。通过测试不仅仅是为了发现问题，更重要的是提供有价值的反馈给开发人员。测试人员应该及时向开发人员报告问题，并提供详细的复现步骤和环境信息，以便开发人员能够快速定位和解决问题。
2.9测试用例
（1）用户登陆测试用例
表 6-1 用户登录用例表
|
项目/软件 |
编制时间 |
20xx/xx/xx |
||||
|
功能模块名 |
用户登陆模块 |
用例编号 |
xxxx |
|||
|
功能特性 |
用户身份验证 |
|||||
|
测试目的 |
验证是否输入合法的信息，允许合法登陆，阻止非法登陆 |
|||||
|
测试数据 |
用户名=1密码=a1身份= 非认证用户 |
|||||
|
操作步骤 |
操作描述 |
数 据 |
期望结果 |
实际结果 |
状态 |
|
|
1 |
输入用户名和密码 |
用户名= 1密码=1 |
显示进入后的页面。 |
同期望结果。 |
正常 |
|
|
2 |
输入用户名和密码 |
用户名= 1密码=aaa |
显示警告信息“不存在该用户名或密码错误！” |
同期望结果。 |
正常 |
|
|
3 |
输入用户名和密码 |
用户名= aaa密码=1 |
显示警告信息“不存在该用户名或密码错误” |
同期望结果。 |
正常 |
|
|
4 |
输入用户名和密码 |
用户名=“” 密码=“” |
显示警告信息“用户名密码不能为空！” |
同期望结果。 |
正常 |
|
（2）用户注册测试用例
表 6-2 用户注册用例表
|
项目/软件 |
编制时间 |
20xx/xx/xx |
|||||
|
功能模块名 |
用户注册模块 |
用例编号 |
xxxx |
||||
|
功能特性 |
用户注册 |
||||||
|
测试目的 |
验证私注册是否成功，注册数据是否合法 |
||||||
|
测试数据 |
用户名=aaa 密码=aaa电子邮件=dwa@qq.com |
||||||
|
操作步骤 |
操作描述 |
数 据 |
期望结果 |
实际结果 |
测试状态 |
||
|
1 |
输入注册数据 |
用户名= aaa密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com |
提示：注册成功！转入用户主页 |
同期望结果。 |
正常 |
||
|
2 |
输入注册数据 |
用户名= aaa密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com |
提示：用户名已注册 |
同期望结果。 |
正常 |
||
|
3 |
输入注册数据 |
用户名= aaa密码=”” 电子邮件=dwa@qq.com |
提示：密码不能为空 |
同期望结果。 |
正常 |
||
|
4 |
输入注册数据 |
密码=aaa 电子邮件=dwa@qq.com |
提示：用户名为空 |
同期望结果。 |
正常 |
||
论文部分参考：
为什么选择我（我可以给你的定制项目推荐核心功能，一对一推荐）实现定制！！！
我是程序员阿龙，专注于软件开发，拥有丰富的编程能力和实战经验。在过去的几年里，我辅导了上千名学生，帮助他们顺利完成毕业项目，同时我的技术分享也吸引了超过50W+的粉丝。我是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，并在Java领域内获得了多项荣誉，如博客之星。我的作品也被掘金、华为云、阿里云、InfoQ等多个平台推荐，成为各大平台的优质作者。
已经为上百名同学获得优秀毕业生！
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