Introducción al blogger : Profesor Huang Juhua, autor de los libros "Getting Started with Vue.js and Mall Development" y "WeChat Mini Program Mall Development", experto en blogs de CSDN, en línea Experto en educación, CSDN Diamond Lecturer; se centra en la educación y orientación de proyectos de graduación para estudiantes universitarios.
Todos los proyectos están equipados con cursos en vídeo de conocimientos básicos desde el inicio hasta la masterización, gratuitos
Los proyectos están equipados con los correspondientes documentos de desarrollo, informes de propuestas, libros de tareas, PPT y artículos, plantillas, etc.El proyecto ha grabado videos de demostración de funcionamiento y lanzamiento; la interfaz y las funciones del proyecto se pueden personalizar, ¡y se incluyen la instalación y el funcionamiento! ! !
La información de contacto se puede encontrar al final del artículo
Nombre del proyecto: Sistema de toma de decisiones de plantación para productores de pitahaya: análisis visual de datos de ventas de comercio electrónico de pitahaya basado en Python reptil
Antecedentes y objetivos del proyecto:
Debido a su sabor y valor nutricional únicos, la demanda de pitahaya en el mercado ha aumentado gradualmente en los últimos años. Sin embargo, los productores de pitaya se enfrentan a una serie de desafíos de plantación y ventas, como la selección de variedades, la previsión de la demanda del mercado, las fluctuaciones de precios, etc. Para ayudar a los productores a tomar decisiones más informadas, planeamos desarrollar un sistema de análisis visual para datos de ventas de comercio electrónico de pitahaya basado en rastreadores de Python. El sistema rastreará los datos de ventas de pitahaya en la plataforma de comercio electrónico, realizará limpieza de datos, análisis estadístico y visualización visual, brindando así a los productores apoyo para la toma de decisiones sobre las preferencias de los consumidores, las tendencias de precios y el volumen de ventas.
Descripción del Proyecto:
- Utilice los rastreadores de Python para rastrear datos de ventas de pitahaya desde las principales plataformas de comercio electrónico, incluida la variedad, el precio, el volumen de ventas, las reseñas y otra información.
- Limpie y procese los datos rastreados, elimine datos duplicados e inválidos y extraiga información clave.
- Utilice la biblioteca de análisis de datos de Python para realizar análisis estadísticos de los datos y explorar las ventas, la distribución de precios, las preferencias de los consumidores, etc. de diferentes variedades de fruta del dragón.
- Utilice la biblioteca de visualización de Python para crear gráficos y visualizar datos para una fácil comprensión y análisis.
- Con base en los resultados del análisis, brindamos sugerencias de estrategias de plantación y ventas para los productores de pitahaya.
Métodos y estrategias:
-
Rastreo de datos: seleccione varias plataformas de comercio electrónico y utilice el marco de rastreo de Python para rastrear datos. De acuerdo con la estrategia anti-rastreadores de la plataforma, establezca una frecuencia de rastreo razonable y solicite encabezados para evitar ser bloqueado. Puede considerar el uso de IP proxy y tecnología de rastreo distribuido para mejorar la eficiencia del rastreo.
-
Limpieza de datos: utilice la biblioteca pandas para la limpieza y el procesamiento de datos, incluida la eliminación de datos duplicados, el procesamiento de valores faltantes, etc. Mejore la calidad de los datos y la precisión del análisis mediante el preprocesamiento de datos. Utilice expresiones regulares para extraer información clave, como el nombre del producto, el precio, etc.
-
Análisis de datos: utilice pandas y numpy para análisis y estadísticas de datos, y calcule el promedio, la desviación estándar, la correlación y otros indicadores. Descubra patrones y tendencias en los datos a través del análisis exploratorio de datos. Considere aplicar algoritmos de aprendizaje automático para predecir las ventas.
-
Visualización de datos: utilice matplotlib y seaborn para crear gráficos, como gráficos de barras, gráficos circulares, gráficos de dispersión, etc. Transmita los resultados del análisis de forma más intuitiva a través de la visualización. Considere el uso de herramientas de visualización interactiva para mejorar la experiencia del usuario. Las siguientes son dimensiones de análisis específicas y recomendaciones de tipos de gráficos:
- La relación entre las variedades de pitahaya y el volumen de ventas: utilice gráficos de barras para mostrar las clasificaciones de ventas de diferentes variedades para ayudar a los productores a comprender las variedades populares en el mercado.
- La relación entre el precio de la pitahaya y el volumen de ventas: utilice un diagrama de dispersión para mostrar la distribución del precio y el volumen de ventas, y analice el impacto del precio en el volumen de ventas.
- Tendencia temporal de las ventas de pitahaya: utilice un gráfico de líneas para mostrar la tendencia de las ventas a lo largo del tiempo para ayudar a los productores a predecir la demanda futura del mercado.
- Análisis de reseñas de consumidores: utilice diagramas de nubes de palabras para mostrar palabras clave en reseñas para comprender las evaluaciones y preocupaciones de los consumidores sobre la pitahaya.
-
Sugerencias para la toma de decisiones: Brindar sugerencias de estrategias de siembra y ventas basadas en los resultados del análisis y la situación real de los productores. Las consideraciones pueden incluir selección de variedades, estrategia de precios, canales de venta, etc. Se pueden construir árboles de decisión o modelos predictivos para predecir retornos y riesgos bajo diferentes estrategias.
-
Desarrollo del sistema: integre las funciones anteriores en una aplicación web para facilitar que los productores vean los resultados del análisis y las sugerencias para la toma de decisiones en cualquier momento y en cualquier lugar. Utilice marcos como Flask o Django para el desarrollo back-end, y el front-end se puede desarrollar utilizando HTML, CSS y JavaScript. Garantizar la estabilidad del sistema y la facilidad de uso.
-
Actualizaciones continuas: rastree periódicamente los datos de ventas más recientes en la plataforma de comercio electrónico para actualizar y mantener el sistema. Según los comentarios de los productores y los cambios del mercado, las funciones del sistema se mejoran y optimizan continuamente.
-
Promoción de marketing: Promocionar el sistema a través de varios canales para que más productores de pitahaya lo comprendan y lo utilicen. Se puede considerar la cooperación con el departamento de agricultura y las instituciones pertinentes para promover conjuntamente el desarrollo sostenible de la industria de la pitahaya.
-
Seguridad de los datos y protección de la privacidad: cumpla estrictamente las leyes, regulaciones y políticas de privacidad pertinentes durante el rastreo, el almacenamiento y el análisis de los datos. Desensibilice o cifre datos confidenciales para garantizar que no se viole la seguridad y privacidad de los datos del usuario.
-
Comentarios y mejoras de los usuarios: recopile periódicamente comentarios y sugerencias de los productores y realice mejoras en el sistema y optimizaciones de funciones para abordar los problemas y satisfacer las necesidades reales de los usuarios y mejorar su satisfacción.
Resultados previstos:
- Proporcionar a los productores de pitahaya una plataforma visual de análisis de datos de ventas para ayudarles a comprender mejor las tendencias del mercado y las necesidades de los consumidores.
- Proporcionar sugerencias de estrategias de venta y plantación específicas para reducir los riesgos de la toma de decisiones de los productores y mejorar sus ganancias y competitividad en el mercado.
- Establecer una base de datos continuamente actualizada para proporcionar a los productores los últimos datos de ventas e información de mercado.
- Mediante la promoción y aplicación de este sistema, se promoverá el desarrollo sostenible de la industria de la pitahaya y se mejorará la competitividad general.
【Tema de innovación】
Con la búsqueda de alimentos saludables por parte de la gente, la fruta del dragón se ha vuelto cada vez más popular entre los consumidores. El cultivo de pitahaya no sólo puede satisfacer la demanda del mercado, sino también aumentar los ingresos de los agricultores. Sin embargo, el cultivo de la fruta del dragón requiere mucho tiempo y dinero, y el efecto del cultivo también se ve afectado por muchos factores, como el clima, el suelo, las plagas y enfermedades, etc. Por lo tanto, en el proceso de cultivo de pitahaya, es necesario tomar decisiones científicas de siembra para obtener mejores rendimientos.
Este tema innovador tiene como objetivo utilizar la tecnología de rastreo de Python para rastrear datos de ventas de comercio electrónico de pitahaya, realizar análisis de visualización de datos, extraer información útil de ellos y ayudar a los productores de pitahaya a tomar decisiones científicas de siembra para aumentar los rendimientos y las ganancias.
【Contenido innovador】
- Rastreo de datos de ventas del comercio electrónico de pitahaya
Utilice la tecnología de rastreo de Python para rastrear datos de ventas de comercio electrónico de pitahaya, incluido el volumen de ventas, el precio, las opiniones de los usuarios y otra información. A través de la recopilación y organización de estos datos, podemos comprender la demanda del mercado y las tendencias de precios.
- Análisis de visualización de datos.
Realice análisis visuales de datos rastreados, incluido análisis estadístico de datos, análisis de tendencias de precios, análisis de volumen de ventas, análisis de evaluación de usuarios, etc. A través de estos análisis, se pueden entender la demanda del mercado y las tendencias de los precios para tomar decisiones científicas sobre plantación.
- Establecimiento de un sistema de toma de decisiones sobre plantación.
Mediante el análisis de los datos de ventas, se establece un sistema de toma de decisiones sobre la plantación de pitahaya para proporcionar estrategias de plantación y planes de inversión basados en la demanda del mercado y las tendencias de precios para mejorar la eficiencia de la plantación.
[Importancia de la innovación]
Este innovador proyecto utiliza la tecnología de rastreo Python para rastrear datos de ventas de comercio electrónico de pitahaya, realizar análisis de visualización de datos y extraer información útil para ayudar a los productores de pitahaya a tomar decisiones científicas sobre la siembra y aumentar los rendimientos y las ganancias. Este movimiento tiene el siguiente significado innovador:
- Proporcionar una base para la toma de decisiones científicas.
Mediante el análisis de los datos de ventas, podemos comprender la demanda del mercado y las tendencias de los precios, formular decisiones científicas de plantación y planes de inversión y aumentar los rendimientos y las ganancias.
- Desarrollar habilidades de análisis y aplicación de datos.
Este tema innovador proporciona una plataforma práctica para cultivar las habilidades de aplicación y análisis de datos de los estudiantes, y mejorar la calidad integral y la competitividad de los estudiantes.
- Promover el desarrollo industrial
Este tema innovador también promueve el desarrollo de la industria de la pitahaya, ayudando a los agricultores a aumentar sus ingresos y promoviendo el desarrollo saludable de la industria de la pitahaya.