在本论文中，基于机器学习的汽车销售数据分析与预测系统被提出并实现。系统设计围绕着提高汽车销售数据管理效率，优化销售数据预测的准确性以及加强用户和管理员的互动性展开。论文首先从研究背景和意义入手，明确了在当今大数据与机器学习技术迅速发展的背景下，传统的汽车销售数据管理方式面临的挑战与局限。通过分析系统需求、系统架构及数据库设计，本论文展示了一个面向用户与管理员的完整汽车销售数据分析与预测平台。在用户端，系统支持查看汽车销售数据、公告资讯以及个人中心管理功能；管理员则可以通过系统进行销售数据的管理与修改、销售预测的查看与调整，以及公告资讯的发布与管理。系统整体基于Python语言开发，采用Django框架进行后端开发，前端使用Vue技术实现，数据存储则使用MySQL数据库，并通过机器学习算法进行销售数据的分析与预测。
系统的设计与实现过程中，本论文详细分析了功能需求、非功能需求及可行性分析，确保了系统在技术、操作及经济方面的可行性。通过系统的实现，管理员可以轻松管理销售数据，并根据不同的维度进行精准的销售预测，有效提高决策效率。而用户端则能够方便地查询和管理相关数据，提升了用户体验。在测试阶段，通过多种方法对系统的各项功能进行了验证，确保系统的稳定性与可靠性。总体来看，本论文的研究与实现不仅提升了汽车销售数据管理的智能化水平，也为相关行业提供了一个高效、易用的数据分析与预测工具。
本系统基于机器学习技术，采用Django框架与Python语言开发，前端采用Vue与后端紧密集成，提供高效、便捷的数据管理与预测服务。后端使用MySQL数据库存储和管理数据，确保数据的安全性与高效访问。系统主要面向两类用户：普通用户与管理员。普通用户可以查看汽车销售数据、公告资讯、以及管理个人中心。管理员具备更为丰富的管理功能，包括看板功能、用户管理、数据管理、公告资讯管理，以及销售数预测功能。管理员可基于省份、车身类型、年份、搜索量等因素进行销量预测，查看、修改、删除预测结果。
关键词：汽车销售；销量预测；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 2
1.3 论文组织结构 3
2 相关技术介绍 5
2.1 Python语言 5
2.2 Django框架 5
2.3 MySQL数据库 6
2.4 Vue技术 6
2.5 机器学习 7
3 需求分析 8
3.1 功能需求分析 8
3.1.1 用户功能 8
3.1.2 管理员功能 8
3.2 非功能需求分析 8
3.3 可行性分析 9
3.3.1 技术可行性 9
3.3.2 操作可行性 10
3.3.3 经济可行性 10
3.4 系统总体流程设计 10
3.4.1 数据开发流程 10
3.4.2 用户登录流程 11
3.4.3 系统操作流程 11
4 系统设计 13
4.1 系统架构设计 13
4.2 系统总体功能设计 13
4.3 数据库设计 14
4.3.1 概念设计 14
4.3.2 数据库表设计 15
5 系统实现 18
5.1 学生用户功能实现 18
5.1.1 汽车销售数据查看 18
5.1.2 公告资讯查看 18
5.1.3 个人中心管理 19
5.1.4 注册登录 19
5.2 管理员功能实现 20
5.2.1 看板功能 20
5.2.2 用户管理 20
5.2.3 汽车销售数据管理 21
5.2.4 销售数预测 21
5.2.5 公告资讯管理 21
6 系统测试 23
6.1 测试目的 23
6.2 测试方法 23
6.3 测试内容 23
6.4 测试结论 27
7 总结 28
参考文献 29
致谢 30
