ktv云服务器

一、项目背景与目标

背景新能源汽车市场快速增长，数据量激增，企业需通过数据分析优化决策。用户对个性化推荐需求提升，传统推荐系统难以满足复杂场景需求。Django框架适合快速构建数据驱动型Web应用，结合大模型（如LLM、深度学习模型）可提升分析智能化水平。目标开发一套新能源汽车销量分析可视化系统，实现多维度数据展示与趋势预测。构建智能推荐系统，基于用户行为与大模型生成个性化推荐方案。通过Django实现前后端分离，提供交互式Web界面。

二、任务内容与分工

1. 数据采集与预处理模块

任务内容爬取公开数据源（如汽车销量平台、政府公开数据）或接入企业数据库。数据清洗：处理缺失值、异常值、重复数据。数据标准化：统一时间格式、车型分类、价格区间等。负责人：数据组交付成果：清洗后的结构化数据集（CSV/SQL数据库）。

2. 销量分析可视化模块

任务内容基于Django构建Web后台，集成ECharts/Plotly实现动态可视化。功能需求：时间趋势分析（月度/年度销量对比）。区域分布热力图（省市级销量排名）。车型分类统计（纯电动、混动、燃料电池等占比）。价格区间分布与销量关联分析。集成机器学习模型（如ARIMA、Prophet）预测未来销量趋势。负责人：前端开发组 + 算法组交付成果：可视化Web页面及预测模型API接口。

3. 大模型集成与推荐系统模块

任务内容用户画像构建：基于用户浏览行为、购买历史生成标签（如价格敏感型、续航偏好型）。大模型应用：使用预训练模型（如BERT、GPT）分析用户评论情感，提取关键需求。结合协同过滤与深度学习模型生成推荐列表。推荐策略：实时推荐（基于当前浏览行为）。冷启动解决方案（新用户通过问卷初始化画像）。负责人：NLP组 + 推荐算法组交付成果：推荐系统API接口及测试报告。

4. 系统集成与部署

任务内容Django项目结构优化（MTV模式）。前后端联调：Ajax交互、RESTful API设计。部署方案：Docker容器化部署至云服务器（如AWS/阿里云）。负责人：全栈开发组交付成果：可访问的在线系统URL及部署文档。

三、技术栈

后端：Django 4.x + Django REST Framework前端：HTML/CSS/JavaScript + ECharts/Plotly + Ajax数据库：MySQL/PostgreSQL（结构化数据） + Redis（缓存）大模型：Hugging Face Transformers（BERT/GPT） + PyTorch/TensorFlow部署：Docker + Nginx + Linux服务器

四、时间计划

五、验收标准

功能完整性可视化模块支持至少5种图表类型，推荐系统准确率≥85%（测试集）。性能要求页面加载时间≤3秒，推荐响应时间≤1秒。文档规范提供完整的代码注释、API文档及部署指南。

六、运行截图

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