💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
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基于大数据的玉米产量数据可视化分析系统介绍
《基于大数据的玉米产量数据可视化分析系统》是一套融合现代大数据处理技术与农业数据分析的综合性平台，系统采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为底层数据存储架构，结合Apache Spark大数据处理引擎实现对海量玉米产量数据的高效处理与分析，后端采用Spring Boot框架构建RESTful API服务，前端基于Vue.js框架配合ElementUI组件库打造现代化用户界面，通过Echarts图表库实现丰富的数据可视化展示效果。系统核心功能涵盖玉米产量数据的全生命周期管理，包括数据质量分析模块对原始数据进行清洗与验证，环境影响分析模块探究气候、土壤等环境因素对产量的影响机制，生长发育分析模块监测玉米各生长阶段的发育状况，时空分布分析模块展现不同地域和时间维度下的产量分布规律，品种特性分析模块对比不同玉米品种的性能差异，产量性能分析模块通过多维度指标评估产量表现，同时配备大屏可视化功能实现数据的直观展示，系统还具备完整的用户管理体系包括个人信息维护、密码修改等基础功能，整套系统利用Spark SQL进行复杂数据查询，结合Pandas和NumPy进行数据科学计算，将传统农业数据分析提升到大数据技术层面，为农业生产决策提供科学的数据支撑和可视化分析工具。
基于大数据的玉米产量数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的玉米产量数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的玉米产量数据可视化分析系统代码展示
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("CornYieldAnalysis").config("spark.master", "local[*]").getOrCreate();
Dataset<Row> cornDataset = spark.read().format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/corn_yield").option("dbtable", "corn_yield_data").option("user", "root").option("password", "123456").load();
public Map<String, Object> analyzeCornYieldData(String region, String year) {
Dataset<Row> filteredData = cornDataset.filter(col("region").equalTo(region).and(col("year").equalTo(year)));
Dataset<Row> yieldStats = filteredData.agg(avg("yield").alias("avg_yield"), max("yield").alias("max_yield"), min("yield").alias("min_yield"), count("yield").alias("total_count"));
Row statsRow = yieldStats.first();
double avgYield = statsRow.getDouble(0);
double maxYield = statsRow.getDouble(1);
double minYield = statsRow.getDouble(2);
long totalCount = statsRow.getLong(3);
Dataset<Row> monthlyYield = filteredData.groupBy("month").agg(avg("yield").alias("monthly_avg")).orderBy("month");
List<Row> monthlyData = monthlyYield.collectAsList();
Dataset<Row> varietyComparison = filteredData.groupBy("variety").agg(avg("yield").alias("variety_avg"), count("*").alias("variety_count")).orderBy(desc("variety_avg"));
List<Row> varietyData = varietyComparison.collectAsList();
Dataset<Row> trendAnalysis = filteredData.select("yield", "temperature", "rainfall", "soil_ph").stat().corr("yield", "temperature");
double tempCorrelation = trendAnalysis.first().getDouble(0);
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
result.put("avgYield", avgYield);
result.put("maxYield", maxYield);
result.put("minYield", minYield);
result.put("totalCount", totalCount);
result.put("monthlyData", monthlyData);
result.put("varietyData", varietyData);
result.put("tempCorrelation", tempCorrelation);
return result;
}
public Map<String, Object> performDataQualityAnalysis() {
long totalRecords = cornDataset.count();
long nullYieldCount = cornDataset.filter(col("yield").isNull().or(col("yield").equalTo(""))).count();
long nullRegionCount = cornDataset.filter(col("region").isNull().or(col("region").equalTo(""))).count();
long nullDateCount = cornDataset.filter(col("plant_date").isNull()).count();
Dataset<Row> duplicateCheck = cornDataset.groupBy("region", "variety", "plant_date").agg(count("*").alias("duplicate_count")).filter(col("duplicate_count").gt(1));
long duplicateRecords = duplicateCheck.count();
Dataset<Row> outlierAnalysis = cornDataset.select("yield").filter(col("yield").isNotNull());
Dataset<Row> yieldQuantiles = outlierAnalysis.stat().approxQuantile("yield", new double[]{0.25, 0.75}, 0.01);
double q1 = yieldQuantiles.first().getDouble(0);
double q3 = yieldQuantiles.first().getDouble(1);
double iqr = q3 - q1;
double lowerBound = q1 - 1.5 * iqr;
double upperBound = q3 + 1.5 * iqr;
long outlierCount = cornDataset.filter(col("yield").lt(lowerBound).or(col("yield").gt(upperBound))).count();
Dataset<Row> dataCompleteness = cornDataset.select("yield", "region", "variety", "plant_date", "temperature", "rainfall").agg(count("yield").alias("yield_complete"), count("region").alias("region_complete"), count("variety").alias("variety_complete"), count("plant_date").alias("date_complete"), count("temperature").alias("temp_complete"), count("rainfall").alias("rain_complete"));
Row completenessRow = dataCompleteness.first();
double dataQualityScore = ((totalRecords - nullYieldCount - nullRegionCount - nullDateCount - duplicateRecords - outlierCount) / (double) totalRecords) * 100;
Map<String, Object> qualityResult = new HashMap<>();
qualityResult.put("totalRecords", totalRecords);
qualityResult.put("nullYieldCount", nullYieldCount);
qualityResult.put("nullRegionCount", nullRegionCount);
qualityResult.put("duplicateRecords", duplicateRecords);
qualityResult.put("outlierCount", outlierCount);
qualityResult.put("dataQualityScore", dataQualityScore);
qualityResult.put("completenessData", completenessRow);
return qualityResult;
}
public Map<String, Object> analyzeSpaceTimeDistribution(String startYear, String endYear) {
Dataset<Row> timeRangeData = cornDataset.filter(col("year").between(startYear, endYear));
Dataset<Row> yearlyDistribution = timeRangeData.groupBy("year").agg(avg("yield").alias("yearly_avg"), sum("yield").alias("yearly_total"), count("*").alias("yearly_count")).orderBy("year");
List<Row> yearlyData = yearlyDistribution.collectAsList();
Dataset<Row> regionalDistribution = timeRangeData.groupBy("region").agg(avg("yield").alias("regional_avg"), sum("yield").alias("regional_total"), count("*").alias("regional_count")).orderBy(desc("regional_avg"));
List<Row> regionalData = regionalDistribution.collectAsList();
Dataset<Row> seasonalAnalysis = timeRangeData.groupBy("season").agg(avg("yield").alias("seasonal_avg"), stddev("yield").alias("seasonal_stddev")).orderBy("season");
List<Row> seasonalData = seasonalAnalysis.collectAsList();
Dataset<Row> spatialCorrelation = timeRangeData.groupBy("latitude_range", "longitude_range").agg(avg("yield").alias("spatial_avg"), count("*").alias("spatial_count"));
List<Row> spatialData = spatialCorrelation.collectAsList();
Dataset<Row> timeSeriesTrend = timeRangeData.select("year", "yield").groupBy("year").agg(avg("yield").alias("trend_yield"));
Dataset<Row> trendCoeff = timeSeriesTrend.stat().corr("year", "trend_yield");
double trendCorrelation = trendCoeff.first().getDouble(0);
Dataset<Row> monthlyPattern = timeRangeData.groupBy("year", "month").agg(avg("yield").alias("monthly_yield")).orderBy("year", "month");
List<Row> monthlyPatternData = monthlyPattern.collectAsList();
Dataset<Row> climateImpact = timeRangeData.groupBy("climate_zone").agg(avg("yield").alias("climate_avg"), count("*").alias("climate_count")).orderBy(desc("climate_avg"));
List<Row> climateData = climateImpact.collectAsList();
Map<String, Object> distributionResult = new HashMap<>();
distributionResult.put("yearlyData", yearlyData);
distributionResult.put("regionalData", regionalData);
distributionResult.put("seasonalData", seasonalData);
distributionResult.put("spatialData", spatialData);
distributionResult.put("trendCorrelation", trendCorrelation);
distributionResult.put("monthlyPatternData", monthlyPatternData);
distributionResult.put("climateData", climateData);
return distributionResult;
}
基于大数据的玉米产量数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
