标题：django基于python的汽车销量数据分析
设计并实现一个基于Python的Django汽车销量数据分析系统，旨在为企业提供深入的数据洞察，以支持市场策略制定与产品优化。
系统的主要功能模块：
1. 数据导入与清洗•多源数据集成：支持从Excel、CSV、数据库等多种来源导入汽车销售数据。•数据质量控制：自动检测并清理异常值、缺失值，标准化数据格式。
2. 销量统计与可视化•时间序列分析：按日、周、月、年统计汽车销量，展现销售趋势。•区域销量分布：以地图可视化形式展示不同地区的销量分布情况。•车型对比：对比不同车型、品牌之间的销售表现，生成图表。
3. 客户购买行为分析•销售漏斗分析：追踪顾客从浏览到购买的转化过程，识别潜在的流失点。•购买偏好分析：基于用户特征（如年龄、性别、职业）分析购车偏好。
4. 市场趋势预测•机器学习预测：应用时间序列预测模型（如ARIMA、LSTM）预测未来销量。•竞品分析：比较竞品销售情况，预测市场变化趋势。
5. 营销效果评估•促销活动分析：评估特定营销活动对销量的拉动效果。•ROI计算：计算营销投入产出比，优化营销预算分配。
6. 决策支持报告•自动化报告生成：定期生成销售总结报告，包含关键指标、趋势分析等。•可定制仪表板：为不同层级管理者提供个性化的数据视图，便于快速决策。
7. 数据安全与权限管理•数据加密存储：确保销售数据的安全，防止未授权访问。•权限控制：根据用户角色设置数据访问与操作权限。
代码实现：
毕业答辩流程：
具体的毕业答辩流程可能会根据学校和学院的规定有所不同，一般包括以下环节：
答辩准备：准备答辩展示材料和PPT，并详细准备自己对项目的阐述和回答问题的准备。
展示与介绍：简要介绍项目的背景、目标和开发过程，强调项目的创新点和价值。
报告：详细介绍项目的研究内容、方法和实际操作，包括需求分析、系统设计、功能实现、测试结果等。
提问与答辩：教师、评委等提问，对项目的技术、创新、实际应用等方面进行深入探究，并回答评委的问题。
答辩评价：评委根据自己的评分标准对毕业论文的质量和答辩表现进行评价。
答辩结果：评委根据评分结果，最终确定论文的质量与成绩。