本系统为用户和管理员提供全面的汽车驾驶体验评价与推荐功能。用户可浏览详细的汽车信息，通过分类搜索筛选车型，查看其他用户的评论，并发表自己的评价。系统对用户评论进行情感分析，展示整体情感倾向，用户还可将感兴趣的汽车信息添加至收藏夹。管理员可通过看板查看系统整体数据，管理用户信息和汽车信息，查看并管理情感分析结果，同时利用报价预测功能生成汽车价格预测报告。系统旨在为用户提供便捷的汽车信息查询和评价服务，为管理员提供高效的数据管理和分析工具。
用户可浏览汽车信息，查看车型详情。用户可通过分类搜索功能筛选汽车信息。用户可对汽车进行评论，查看其他用户的评论内容。系统对用户评论进行情感分析，展示情感倾向。用户可将感兴趣的汽车信息添加至收藏夹。
管理员可通过看板查看系统整体数据。管理员可管理用户信息，包括添加、修改和删除用户。管理员可管理汽车信息，包括添加、修改和删除汽车数据。管理员可查看和管理情感分析结果。管理员可使用报价预测功能，生成汽车价格预测报告。
随着中国汽车市场的快速发展，消费者对汽车驾驶体验的需求日益增长。汽车销售和评价主要依赖线下渠道和传统媒体，信息获取效率低，用户反馈分散，缺乏系统化的数据分析。现有平台在用户体验、数据整合和智能化推荐方面存在明显不足，无法满足个性化需求。本系统采用Python作为主要开发语言，前端使用Vue.js框架，后端采用Django框架，数据库选用MySQL。系统功能包括用户端的汽车信息浏览、分类搜索、汽车评论、情感分析和收藏夹功能；管理员端的看板查看、用户管理、汽车信息管理、情感分析管理和报价预测功能。通过情感分析技术，系统能够自动评估用户评论的情感倾向，并结合报价预测模型为用户提供个性化推荐。该系统旨在提升用户体验，优化汽车信息管理，为消费者提供更精准的购车决策支持。
关键词：中国汽车；Python；Vue；Django；MySQL
目录
摘要 I
Abstract II
1 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.2.1 国内现状 1
1.2.2 国外现状 2
2 相关技术介绍 3
2.1 Python语言 3
2.2 Django框架 3
2.3 Vue框架 4
2.4 MySQL数据库技术 4
2.5 B/S框架 5
3 系统分析 6
3.1 可行性分析 6
3.1.1 技术可行性 6
3.1.2 操作可行性 6
3.1.3 经济可行性 6
3.2 功能需求分析 6
3.2.1 用户功能 6
3.2.2 管理员功能 7
3.3 非功能需求分析 8
4 系统设计 9
4.1 数据获取 9
4.2 数据清洗与预处理 10
4.2.1 去除重复数据 10
4.2.2 处理缺失值 11
4.2.3 纠正错误数据 11
4.2.4 统一数据格式 11
4.3 可视化设计 11
4.3.1 品牌统计（柱状图） 11
4.3.2 系列词云（词云图） 12
4.3.3 系列词云（词云图） 13
4.3.4 评分统计（折线图） 13
4.3.5 官方报价统计（漏斗图） 13
4.3.6 图片量统计（饼图） 14
4.3.7 车型数统计（极坐标柱状图） 14
4.4 系统结构功能设计 15
4.5 数据库设计 15
4.5.1 E-R图设计 15
4.5.2 数据库表设计 19
5 系统实现 23
5.1 用户功能实现 23
5.1.1 汽车信息浏览 23
5.1.2 分类搜索 24
5.1.3 汽车评论 25
5.1.4 情感分析 26
5.1.5 收藏夹 27
5.2 管理员功能实现 29
5.2.1 看板查看 29
5.2.2 用户管理 30
5.2.3 汽车信息管理 32
5.2.4 情感分析管理 34
5.2.5 报价预测 35
6 系统测试 37
6.1 测试目的 37
6.2 测试方法 37
6.3 测试内容 38
6.3.1 汽车信息浏览功能测试用例表 38
6.3.2 分类搜索功能测试用例表 38
6.3.3 汽车评论功能测试用例表 39
6.3.4 情感分析功能测试用例表 39
6.3.5 收藏夹功能测试用例表 39
6.3.6 看板查看功能测试用例表 40
6.4 测试结论 40
7 总结 42
参考文献 43
致谢 45
