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摘要 本项目开发了一个基于协同过滤算法的商品推荐系统，采用Python+Django技术栈构建。系统实现了基于用户和物品的双重协同过滤推荐算法，通过计算用户偏好相似度和商品关联度实现个性化推荐。主要功能包括：商品分类浏览、搜索排序、用户评分收藏、两种推荐算法展示以及多维度数据可视化（柱状图、词云图、饼图、折线图）。系统采用MySQL存储核心数据，前端使用Bootstrap+Echarts构建响应式

本文介绍了一个基于Django框架的淘宝商品数据分析预测系统。系统采用Python技术栈，通过requests爬虫采集商品数据，运用ARIMA时序模型进行销量预测，并利用MySQL存储数据。核心功能包括：商品数据管理、多维度可视化展示（词云图、价格分布图、销量热力图等）以及基于ARIMA的未来销量预测。系统为电商商家提供从数据采集、分析到预测的全流程服务，有效解决库存管理和市场预判难题，提升运营决

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