随着大数据技术的快速发展，共享单车行业逐渐从传统运营模式向智能化转变。传统模式下，共享单车运营依赖人工统计，数据处理效率低，数据分析不全面，难以精准预测用户行为，影响运营决策。为解决这些问题，设计并实现了一套基于大数据的共享单车用户行为分析系统。
系统前端采用Vue技术，后端使用Django框架，数据库选用MySQL。系统功能分为用户端和管理员端。用户端功能包括数据可视化，可统计用户活跃度、骑行数据、车辆品牌、骑行时长、昵称、骑行距离及日期类别；同时支持骑车数据管理，查看骑车数据，以及骑行预测管理，支持预测图表的添加和删除。管理员端功能更为丰富，包括用户管理，实现用户信息的增删改查，用户密码输错账号会自动锁定，管理员可解锁；骑车数据管理支持数据的增删改查及导入导出；骑行预测管理通过车辆品牌、骑车开始日期和用户昵称预测骑车时长；系统管理可查看和删除系统日志，同时支持数据备份功能。
用户功能
用户功能包括数据可视化、骑车数据管理和骑行预测管理。数据可视化提供用户活跃度统计、骑车数据、车辆品牌、骑行时长统计、昵称、骑行距离统计和日期类别统计。骑车数据管理支持查看用户活跃度统计、骑行时长统计、车辆品牌、骑行距离统计和日期类别统计。骑行预测管理允许用户添加和删除预测图表。
管理员功能涵盖用户管理、骑车数据管理、骑行预测管理和系统管理。用户管理实现用户信息的增删改查，密码错误时锁定账号并支持解锁。骑车数据管理包括用户活跃度统计、骑行时长统计、车辆品牌、骑行距离统计、日期类别统计，支持数据的增删改查和导入导出。骑行预测管理允许增删改查车辆品牌，通过车辆品牌、骑车开始日期和用户昵称预测骑车时长。系统管理支持查看和删除系统日志以及备份数据。
该系统通过大数据技术实现对共享单车用户行为的精准分析和预测，提升了运营效率，优化了用户体验，为共享单车行业的智能化发展提供了有力支持。
【关键词】共享单车 大数据 Django MySQL
目 录
1绪论 1
1.1 引言 1
1.2 国内外研发现状 1
1.3 论文主要工作 2
1.4 论文的组织与结构 2
2 系统开发的核心技术（2000~2500字） 3
2.1 Django框架 3
2.2 Vue技术 3
2.3 MySQL数据库 4
2.4 Echarts可视化 4
2.5 本章小结 5
3 系统分析与设计（3000~3500字） 6
3.1 系统需求分析与建模 6
3.1.1 系统需求概述 6
3.1.2 系统数据分析 6
3.1.3 系统功能分析 7
3.1.4 系统行为分析 8
3.1.5 系统性能分析 9
3.2 系统概要设计与建模 10
3.2.1 系统概要设计概述 10
3.2.2 系统数据（库）设计 10
3.2.3 系统软件架构设计 15
3.3 系统详细设计与建模 16
3.3.1 骑车数据管理模块设计 16
3.3.2 数据获取、收集与预处理 18
3.3.2.1 数据源说明 18
3.3.2.2 数据清洗与预处理过程 19
3.3.2.3 特征工程方法 20
3.3.3 数据分析与建模 20
3.3.3.1 数据分析方法 20
3.3.3.2 模型的选择与训练过程 21
3.3.3.3 模型的评估与结果 21
3.4 本章小结 22
4 系统实现（1500~2000字左右） 24
4.1 实现环境与工具 24
4.2 主要程序模块描述 24
4.2.1骑车数据管理模块 24
4.2.2骑车预测管理模块 25
4.3 数据可视化 26
4.3.1 可视化工具与技术 26
4.3.2 主要可视化结果与解释 27
4.4 系统运行 30
4.4.1用户数据可视化界面 30
4.4.2骑车数据管理界面 31
4.4.3骑行预测管理界面 31
4.4.4用户管理界面 32
4.4.5系统管理界面 33
4.5 本章小结 33
5 系统测试（1500~2000字左右） 34
5.1 测试环境 34
5.2 测试程序和测试数据设计 34
5.3 测试运行和测试记录 35
5.4 测试结果分析 37
5.5 本章小结 37
总结及展望（500字左右） 39
参考文献 40
附录 41
致谢 42
