🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-功能介绍
本系统全称为《基于Python大数据+AI的农产品供应价格数据可视化分析系统》，是一个集数据采集、清洗、分布式计算、深度分析与前端可视化于一体的综合性毕业设计项目。系统核心技术栈以后端Python语言结合Django框架为基础，负责API接口的开发与业务逻辑控制；核心数据处理层则完全依托于大数据生态，采用Hadoop的HDFS作为海量数据的分布式存储基石，并利用Apache Spark框架进行高效的并行计算与分析。在数据处理阶段，我们通过PySpark对包含数十万条记录的原始农产品交易数据集进行了一系列精细化的ETL（提取、转换、加载）操作，包括对“成交xx万元”这类非结构化金额字段的规范化统一、从冗长的商品标题中智能提取关键产品品类、解析复杂的地址文本以获取省份与城市信息，以及对评分、粉丝数等字段中存在的缺失值进行合理填充。在此基础上，系统设计并实现了14个关键业务维度的深度数据分析，涵盖了全国农产品供应地域热力图、不同品类价格与成交额对比、头部商家累计成交额排行、商家信誉与成交额的关联性探究以及基于商品标题的关键词词云分析等。所有分析结果均通过Django后端封装成标准API接口，最终由基于Vue、ElementUI及Echarts技术栈构建的现代化前端界面进行调用，将复杂的数据洞察以地图、折线图、柱状图、饼图和雷达图等多种直观、动态的图表形式呈现给用户，从而实现一个从原始数据到商业洞察的完整闭环。
基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 现在这个时代，我们获取农产品价格信息的地方真的不少，各种电商平台、行业网站上都堆满了数据。但问题也恰恰出在这里，这些数据来源五花八门，格式乱七八糟，不成体系。比如，有的成交额写的是“成交8.5万元”，有的直接就是数字；商品标题里混杂着“产地直销”、“一件代发”等营销词，很难直接看出它到底卖的是“苹果”还是“土豆”；地址信息也是，有的很详细，有的只有一个大概的城市。对于想了解市场行情的普通人或者小规模的农业从业者来说，面对这些海量又杂乱的数据，感觉就像大海捞针，很难有效地把它们利用起来，看清市场的整体趋势。所以说，我们面临的已经不是“有没有数据”的问题，而是“怎么把这些乱七-八糟的数据变得干净、可用，并从中挖出有价值信息”的挑战。这个课题的背景，就是想针对这种普遍存在的数据混乱、难以利用的现实情况，做一次技术上的尝试。 选题意义 咱们做这个系统，说实话，最核心的意义在于完整地实践并展示了一套从原始数据到最终可视化洞察的大数据处理全流程，这对于一个计算机专业的毕业生来说，是一个非常不错的综合能力证明。它让我们有机会亲手处理那些在课本里不常见的“脏数据”，比如用Python写函数去解析那些带单位的金额字符串，或者从地址里提取出省份信息，这些都是很具体、很实用的技能。从技术应用的角度看，这个项目把Python后端开发（Django）、大数据核心技术（Hadoop和Spark）以及现代化前端（Vue和Echarts）很好地结合了起来，展示了如何将不同技术栈整合起来解决一个实际问题。对于一些对农业数据感兴趣的同学或者老师，这个系统也能提供一些有意思的参考视角，比如直观地看到哪个省份的某种农产品供应量最大，或者哪些产品的市场热度最高。虽然它只是一个毕业设计，不能说能产生多大的商业价值，但它作为一个学习和展示的工具，能够帮助我们把学到的理论知识真正落地，这个过程本身的意义就已经足够了。
基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-视频展示
基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-图片展示
基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-代码展示
# 导入必要的模块和函数 (在实际项目中需要，此处按要求省略)
# from pyspark.sql import SparkSession
# from pyspark.sql.functions import udf, col, sum as _sum, desc, count as _count
# from pyspark.sql.types import FloatType, StringType, IntegerType
# from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
# from pyspark.ml.stat import Correlation
# import re
# 1. 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口
spark = SparkSession.builder.appName("AgriculturalProductAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 读取HDFS上的原始数据文件
df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/input/67x028uj_cnhnbsc.csv", header=True, inferSchema=True)
# 2. 定义一系列UDF（用户自定义函数）用于数据清洗和提取
# UDF：解析包含“万”和“元”的金额字符串
def parse_monetary_value(value_str):
if value_str is None:
return 0.0
try:
if '万' in value_str:
return float(re.findall(r'(\d+\.?\d*)', value_str)[0]) * 10000
elif '元' in value_str:
return float(re.findall(r'(\d+\.?\d*)', value_str)[0])
return 0.0
except (IndexError, TypeError, ValueError):
return 0.0
parse_monetary_udf = udf(parse_monetary_value, FloatType())
# UDF：从标题中提取核心农产品类别
def extract_product_category(title):
if title is None: return "未知品类"
# 这是一个简化的关键词匹配逻辑，实际项目可以更复杂
keywords = ["香菇", "菠菜", "木耳", "苹果", "土豆", "白菜", "辣椒", "西红柿", "黄瓜"]
for keyword in keywords:
if keyword in title:
return keyword
return "其他品类"
extract_category_udf = udf(extract_product_category, StringType())
# UDF：从详细地址中提取省份信息
def extract_province_from_address(address):
if address is None: return "未知地区"
provinces = ["北京", "天津", "上海", "重庆", "河北", "山西", "辽宁", "吉林", "黑龙江", "江苏", "浙江", "安徽", "福建", "江西", "山东", "河南", "湖北", "湖南", "广东", "海南", "四川", "贵州", "云南", "陕西", "甘肃", "青海", "台湾", "内蒙古", "广西", "西藏", "宁夏", "新疆"]
for province in provinces:
if province in address:
return province
return "未知地区"
extract_province_udf = udf(extract_province_from_address, StringType())
# UDF：处理评分和粉丝数的缺失值('\N')
def clean_numeric_field(value_str):
if value_str is None or value_str == r'\N':
return 0
return int(value_str)
clean_numeric_udf = udf(clean_numeric_field, IntegerType())
def clean_float_field(value_str):
if value_str is None or value_str == r'\N':
return 0.0
return float(value_str)
clean_float_udf = udf(clean_float_field, FloatType())
# 3. 应用UDF进行数据转换，生成新的数据列
df_cleaned = df.withColumn("category", extract_category_udf(col("title"))) \
.withColumn("province", extract_province_udf(col("address"))) \
.withColumn("cleaned_turnover", parse_monetary_udf(col("turnover"))) \
.withColumn("cleaned_leiji", parse_monetary_udf(col("leiji"))) \
.withColumn("cleaned_pingfen", clean_float_udf(col("pingfen"))) \
.withColumn("cleaned_fenshi", clean_numeric_udf(col("fenshi")))
# ======================= 核心功能1: 成交额最高农产品分析 =======================
# 按产品品类分组，计算每个品类的总成交额
# 然后按总成交额降序排序，选出TOP N
# 这是一个典型的聚合分析业务
turnover_by_category = df_cleaned.groupBy("category") \
.agg(_sum("cleaned_turnover").alias("total_turnover")) \
.orderBy(desc("total_turnover"))
# 将分析结果写入HDFS，供前端API调用
turnover_by_category.write.mode("overwrite").csv("hdfs://localhost:9000/output/turnover_by_category", header=True)
print("核心功能1：成交额最高农产品分析完成。")
turnover_by_category.show(10)
# ======================= 核心功能2: 全国农产品供应地域分布分析 =======================
# 按省份对数据进行分组
# 然后统计每个省份的商品（供应）数量
# 这个分析可以用来绘制供应热力图
supply_by_province = df_cleaned.groupBy("province") \
.agg(_count("id").alias("supply_count")) \
.filter(col("province") != "未知地区") \
.orderBy(desc("supply_count"))
# 将分析结果写入HDFS
supply_by_province.write.mode("overwrite").csv("hdfs://localhost:9000/output/supply_by_province", header=True)
print("核心功能2：全国农产品供应地域分布分析完成。")
supply_by_province.show(10)
# ======================= 核心功能3: 商家评分、粉丝数与成交额关联分析 =======================
# 这是一个更偏向数据挖掘的分析功能
# 首先筛选出用于分析的数值列，并过滤掉成交额为0的数据以避免影响相关性计算
correlation_df = df_cleaned.select("cleaned_pingfen", "cleaned_fenshi", "cleaned_leiji") \
.filter(col("cleaned_leiji") > 0)
# Spark MLlib要求特征是向量格式，所以需要先将列合并成一个特征向量
vector_assembler = VectorAssembler(inputCols=["cleaned_pingfen", "cleaned_fenshi", "cleaned_leiji"], outputCol="features")
vector_df = vector_assembler.transform(correlation_df)
# 计算皮尔逊相关系数矩阵
correlation_matrix = Correlation.corr(vector_df, "features").head()
# 提取并打印相关系数矩阵
# 这个矩阵揭示了评分、粉丝数和累计成交额三者之间的线性关系强度
print("核心功能3：商家信誉与成交额关联分析完成。")
print("相关性矩阵 (评分, 粉丝数, 累计成交额):")
# 这里的输出是一个密集矩阵，需要进一步解析才能在前端展示
# 例如，可以通过API返回一个JSON格式的矩阵数据
print(correlation_matrix[0])
# 停止SparkSession
spark.stop()
基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-结语
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