商品详情
本系统是一款基于Python开发的笔记本电脑商品数据分析与预测解决方案，涵盖从数据采集到模型预测再到可视化展示的全流程。
系统采用现代化技术栈，具备高度可扩展性与实践价值，适合作为毕业设计或企业级数据决策工具。
✅ 内置高效爬虫模块，可稳定抓取京东平台笔记本商品信息；✅ 运用随机森林机器学习算法，精准预测商品销量趋势与波动；✅ 集成BERT自然语言处理模型，实现用户评论的情感分析并可视化呈现；✅ 提供有偿定制服务，可根据不同商品类别灵活调整分析维度。
系统首先通过Scrapy或Requests库编写网络爬虫，自动化京东平台上笔记本商品的标题、、销量、评价等关键字段。
随后利用Pandas对原始数据进行去重、缺失值处理、异常值过滤等清洗操作，确保数据质量。
清洗后的结构化数据将持久化存储至MySQL数据库，便于后续查询与管理。
在数据分析基础上，系统引入随机森林回归算法，训练历史销量与数据，建立时间序列预测模型。
该模型能够输出未来一段时间内的走势和变化趋势，辅助商家制定库存与策略，提升运营效率。
针对用户评论文本，系统调用预训练的BERT模型进行情感极性判断（正面/负面），并通过词云图、柱状图等形式直观展示情感分布。
所有分析结果均通过Echarts动态图表在前端界面呈现，增强交互体验。
后端基于Django框架搭建Web管理系统，实现数据管理、模型调用与权限控制；前端集成Echarts实现多维度图表展示；整体项目融合了爬虫、数据处理、机器学习与Web开发四大技术领域，是一套完整的全栈数据分析工程实践案例。
发货方式
自动：在特色服务中标有自动发货的商品，拍下后，源码类 软件类 商品会在订单详情页显示来自卖家的商品下载链接，点卡类 商品会在订单详情直接显示卡号密码。
手动：未标有自动发货的的商品，付款后，商品卖家会收到平台的手机短信、邮件提醒，卖家会尽快为您发货，如卖家长时间未发货，买家也可通过订单上的QQ或电话主动联系卖家。
退款说明
1、源码类：商品详情(含标题)与实际源码不一致的（例：描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、功能不能正常使用等）！有演示站时，与实际源码不一致的（但描述中有"不保证完全一样、可能有少许偏差"类似显著公告的除外）；
2、营销推广类：未达到卖家描述标准的；
3、点卡软件类：所售点卡软件无法使用的；
3、发货：手动发货商品，在卖家未发货前就申请了退款的；
4、服务：卖家不提供承诺的售后服务的；（双方提前有商定和描述中有显著声明的除外）
5、其他：如商品或服务有质量方面的硬性常规问题的。未符合详情及卖家承诺的。
注：符合上述任一情况的，均支持退款，但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品，卖家无法修改描述！
注意事项
1、在付款前，双方在QQ上所商定的内容，也是纠纷评判依据（商定与商品描述冲突时，以商定为准）；
2、源码商品，同时有网站演示与商品详情图片演示，且网站演示与商品详情图片演示不一致的，默认按商品详情图片演示作为纠纷评判依据（卖家有特别声明或有额外商定的除外）；
3、点卡软件商品，默认按商品详情作为纠纷评判依据（特别声明或有商定除外）；
4、营销推广商品，默认按商品详情作为纠纷评判依据（特别声明或有商定除外）；
5、在有"正当退款原因和依据"的前提下，写有"一旦售出，概不支持退款"等类似的声明，视为无效声明；
6、虽然交易产生纠纷的几率很小，卖家也肯定会给买家最完善的服务！但请买卖双方尽量保留如聊天记录这样的重要信息，以防产生纠纷时便于送码网快速介入处理。
淘好品声明
1、作为第三方中介平台，依据双方交易合同（商品描述、交易前商定的内容）来保障交易的安全及买卖双方的权益；
2、平台上所有的资源都是亲测无误的，在平台下单安全有保障，有任何问题，可以随时联系在线客服。
