商品价格监测的目的

**商品价格监测系统**

**目的**

商品价格监测系统是为了监控和分析商品价格变化趋势而设计的一种信息系统。其主要目的是帮助商家、消费者和政府决策者了解市场价格动态，预防价格欺诈和维护公平竞争。

**功能**

1. **价格监测**:实时监控商品价格的变化，并将数据存储在数据库中。
2. **价格分析**:对历史价格数据进行统计分析，生成趋势图表和报告。
3. **异常检测**:识别价格异常并发送警告通知。
4. **预测**:使用机器学习算法预测未来价格变化。

**技术实现**

###1. 数据采集使用爬虫或API接口获取商品价格数据，例如：

import requests# 使用requests库发送GET请求获取商品价格数据url = " />response = requests.get(url)
data = response.json()

sqlCREATE TABLE product_price (
 id INT PRIMARY KEY,
 product_id INT,
 price DECIMAL(10,2),
 timestamp DATETIME);

import pandas as pd# 从数据库读取历史价格数据df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM product_price", db_connection)

# 统计平均价格和最大最小值avg_price = df['price'].mean()
max_min_price = (df['price'].max(), df['price'].min())

#生成趋势图表plt.plot(df['timestamp'], df['price'])
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('价格')
plt.title('商品价格趋势')

from sklearn.ensemble import IsolationForest# 从数据库读取历史价格数据df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM product_price", db_connection)

# 创建Isolation Forest模型model = IsolationForest(n_estimators=100, random_state=42)

#.fit()方法训练模型model.fit(df[['price']])

# predict()方法预测异常值anomaly_scores = model.predict(df[['price']])

from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegression# 从数据库读取历史价格数据df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM product_price", db_connection)

# 将数据分割为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['price']], df['timestamp'], test_size=0.2, random_state=42)

# 创建线性回归模型model = LinearRegression()

# fit()方法训练模型model.fit(X_train, y_train)

# predict()方法预测未来价格变化future_price = model.predict([[datetime.now() + timedelta(days=30)]]))