计算机毕业设计Django+大模型新能源汽车销量分析可视化 新能源汽车推荐系统 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)

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信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

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介绍资料

以下是一份关于《Django+大模型新能源汽车销量分析可视化与推荐系统》的任务书模板，可根据实际需求调整内容：

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任务书：基于Django与大模型的新能源汽车销量分析可视化及推荐系统开发

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 新能源汽车市场快速增长，数据量激增，企业需通过数据分析优化决策。
   • 用户对个性化推荐需求提升，传统推荐系统难以满足复杂场景需求。
   • Django框架适合快速构建数据驱动型Web应用，结合大模型（如LLM、深度学习模型）可提升分析智能化水平。
2. 目标
   • 开发一套新能源汽车销量分析可视化系统，实现多维度数据展示与趋势预测。
   • 构建智能推荐系统，基于用户行为与大模型生成个性化推荐方案。
   • 通过Django实现前后端分离，提供交互式Web界面。

二、任务内容与分工

1. 数据采集与预处理模块

• 任务内容
  • 爬取公开数据源（如汽车销量平台、政府公开数据）或接入企业数据库。
  • 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据。
  • 数据标准化：统一时间格式、车型分类、价格区间等。
• 负责人：数据组
• 交付成果：清洗后的结构化数据集（CSV/SQL数据库）。

2. 销量分析可视化模块

• 任务内容
  • 基于Django构建Web后台，集成ECharts/Plotly实现动态可视化。
  • 功能需求：
    • 时间趋势分析（月度/年度销量对比）。
    • 区域分布热力图（省市级销量排名）。
    • 车型分类统计（纯电动、混动、燃料电池等占比）。
    • 价格区间分布与销量关联分析。
  • 集成机器学习模型（如ARIMA、Prophet）预测未来销量趋势。
• 负责人：前端开发组 + 算法组
• 交付成果：可视化Web页面及预测模型API接口。

3. 大模型集成与推荐系统模块

• 任务内容
  • 用户画像构建：基于用户浏览行为、购买历史生成标签（如价格敏感型、续航偏好型）。
  • 大模型应用：
    • 使用预训练模型（如BERT、GPT）分析用户评论情感，提取关键需求。
    • 结合协同过滤与深度学习模型生成推荐列表。
  • 推荐策略：
    • 实时推荐（基于当前浏览行为）。
    • 冷启动解决方案（新用户通过问卷初始化画像）。
• 负责人：NLP组 + 推荐算法组
• 交付成果：推荐系统API接口及测试报告。

4. 系统集成与部署

• 任务内容
  • Django项目结构优化（MTV模式）。
  • 前后端联调：Ajax交互、RESTful API设计。
  • 部署方案：Docker容器化部署至云服务器（如AWS/阿里云）。
• 负责人：全栈开发组
• 交付成果：可访问的在线系统URL及部署文档。

三、技术栈

• 后端：Django 4.x + Django REST Framework
• 前端：HTML/CSS/JavaScript + ECharts/Plotly + Ajax
• 数据库：MySQL/PostgreSQL（结构化数据） + Redis（缓存）
• 大模型：Hugging Face Transformers（BERT/GPT） + PyTorch/TensorFlow
• 部署：Docker + Nginx + Linux服务器

四、时间计划

阶段	时间	交付成果
需求分析与设计	第1周	系统架构图、数据库ER图、API文档
数据采集与清洗	第2周	结构化数据集
核心功能开发	第3-5周	可视化页面、推荐模型原型
系统集成测试	第6周	完整系统内测版本
优化与部署	第7周	上线版本 + 用户手册

五、验收标准

1. 功能完整性
   • 可视化模块支持至少5种图表类型，推荐系统准确率≥85%（测试集）。
2. 性能要求
   • 页面加载时间≤3秒，推荐响应时间≤1秒。
3. 文档规范
   • 提供完整的代码注释、API文档及部署指南。

六、风险评估与应对

• 数据质量风险：提前与数据源方确认数据更新频率，设计异常处理机制。
• 模型性能风险：采用轻量化模型或模型蒸馏技术优化推理速度。
• 部署风险：提前进行压力测试，配置负载均衡。

负责人签字：________________
日期：________________

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此任务书可根据实际项目规模调整细节，例如增加安全模块（用户认证、数据加密）或扩展多语言支持等。

运行截图

 

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

 

 

 

 

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

 

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