Système de prise de décision en matière d'élevage pour les éleveurs de poulets et de canards : analyse visuelle des données de ventes e-commerce de poulets et de canards basée sur python reptile (framework django)

 Introduction au blogueur  : professeur Huang Juhua, auteur des livres "Getting Started with Vue.js and Mall Development" et "WeChat Mini Program Mall Development", expert du blog CSDN, en ligne expert en éducation, CSDN Diamond Lecturer ; se concentre sur l'éducation aux projets de fin d'études et l'orientation des étudiants.
Tous les projets sont équipés de cours vidéo de connaissances de base, de l'entrée à la maîtrise, gratuitement
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Le projet a enregistré des vidéos de démonstration de version et de fonctionnement fonctionnel ; l'interface et les fonctions du projet peuvent être personnalisées, et l'installation et le fonctionnement sont inclus ! ! !

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Système de prise de décision en matière d'élevage pour les éleveurs de poulets et de canards : Analyse visuelle des données de ventes e-commerce de poulets et de canards basée sur Python reptile (framework Django)

1. Contexte et importance de la recherche

Avec l'amélioration du niveau de vie de la population, la demande alimentaire a progressivement augmenté et les produits à base de volaille tels que les poulets et les canards ont toujours été privilégiés par les consommateurs sur le marché. Cependant, en raison de la concurrence féroce sur le marché, les agriculteurs sont confrontés à diverses difficultés dans le processus de sélection. Comment prendre des décisions scientifiques en matière de sélection et améliorer l'efficacité de la sélection est devenu un problème urgent à résoudre. Par conséquent, cette recherche vise à concevoir un système d’analyse visuelle des données de vente en ligne de poulets et de canards basé sur les robots d’exploration Python pour aider les agriculteurs à prendre des décisions d’élevage plus scientifiques et à améliorer l’efficacité de l’élevage. Plus précisément, l’importance de cette étude se reflète principalement dans les aspects suivants :

1. Améliorer l'efficacité de l'élevage : Grâce à l'analyse visuelle des données de vente de poulets et de canards sur les plateformes de commerce électronique, les agriculteurs peuvent comprendre plus intuitivement la demande du marché et les tendances des prix, formulant ainsi des plans d'élevage et des stratégies de vente plus scientifiques et améliorant l'efficacité de l'élevage.
2. Réduire les risques de reproduction : grâce à l'analyse des données de vente, les agriculteurs peuvent juger plus précisément les tendances et les risques du marché, éviter d'élargir aveuglément l'échelle de la sélection ou de suivre aveuglément la tendance de la sélection, et réduire les risques de reproduction.
3. Promouvoir le développement de l'industrie avicole : ce système peut fournir un soutien technique et des solutions aux industries avicoles telles que les poulets et les canards, promouvoir la transformation numérique et la mise à niveau de l'industrie avicole et promouvoir le développement de l'industrie avicole.

2. Statut de recherche en Suisse et à l'étranger

À l'heure actuelle, il existe de nombreuses études et pratiques sur l'analyse visuelle des données de vente des plateformes de commerce électronique au pays et à l'étranger. À l'étranger, certaines plateformes de commerce électronique bien connues telles qu'Amazon et eBay ont mis en œuvre des fonctions d'analyse visuelle des données de vente ; au niveau national, des plateformes de commerce électronique telles que Taobao et JD.com fournissent également des outils d'analyse de données correspondants. Cependant, dans le domaine de l'analyse visuelle des données de vente de produits avicoles tels que les poulets et les canards, bien que certaines plates-formes fournissent des fonctions simples de statistiques de données, il manque encore des outils d'analyse professionnels pour les agriculteurs. Cette étude est donc prospective et pratique.

3. Idées et méthodes de recherche

Cette étude utilise la technologie Python Crawler pour explorer les données de ventes de poulets, de canards et d'autres produits avicoles sur la plateforme de commerce électronique, nettoie et traite les données et les stocke dans la base de données. Ensuite, utilisez le framework Django pour créer un serveur backend afin d'implémenter l'ajout, la suppression, la modification et d'autres opérations de données, et concevez une interface API pour les appels frontaux. Le frontal utilise HTML, CSS, JavaScript et d'autres technologies pour réaliser les fonctions d'affichage visuel et d'analyse des données. Les méthodes de recherche spécifiques sont les suivantes :

1. Exploration des données : utilisez la technologie d'exploration Python pour explorer les données de vente de poulets, de canards et d'autres produits à base de volaille sur la plateforme de commerce électronique, y compris les noms de produits, les prix, les ventes, les avis et d'autres informations.
2. Nettoyage et traitement des données : nettoyez et traitez les données analysées, supprimez les informations en double, filtrez les données non pertinentes, etc.
3. Conception de la base de données : concevez la structure des tables de la base de données et stockez les données nettoyées dans la base de données.
4. Développement backend : utilisez le framework Django pour créer un serveur backend afin de mettre en œuvre des opérations telles que l'ajout, la suppression, la modification et la vérification des données, ainsi que la conception d'interfaces API pour les appels frontaux.
5. Développement front-end : utilisez HTML, CSS, JavaScript et d'autres technologies pour réaliser l'affichage visuel et l'analyse des données, y compris des graphiques, des rapports et d'autres formulaires.
6. Test et optimisation du système : testez le système et optimisez les goulots d'étranglement des performances.

4. Contenu de la recherche et points d'innovation

Le contenu principal de cette étude comprend :

1. Exploration et nettoyage des données de vente en ligne de poulet et de canard : L'exploration et le nettoyage des données de vente de poulet et de canard sur la plate-forme de commerce électronique fourniront un support de données de base pour l'analyse et la visualisation ultérieures des données.
2. Conception et mise en œuvre de la base de données : sur la base des caractéristiques des données de ventes de poulets et de canards, la structure des tables de la base de données est conçue pour réaliser le stockage et la gestion des données.
3. Analyse et mise en œuvre des exigences fonctionnelles back-end : Analyser les besoins du système pour les décisions de sélection des agriculteurs, mettre en œuvre des opérations telles que l'ajout, la suppression, la modification et la vérification des données back-end, ainsi que la conception et la mise en œuvre d'interfaces API.
4. Analyse et mise en œuvre des exigences fonctionnelles frontales : Concevoir la disposition de l'interface et la méthode d'interaction du système d'analyse visuelle pour réaliser les fonctions d'affichage graphique et d'analyse des données tout en tenant compte de la vitesse de réponse du système et de l'expérience utilisateur.
5. Tests et optimisation du système : tests complets du système pour identifier et résoudre les problèmes potentiels et les goulots d'étranglement des performances.

Les innovations de cette étude se reflètent principalement dans les aspects suivants :

1. Pour la première fois, un système d'analyse de visualisation de données basé sur le framework Django a été conçu pour les données de vente de produits avicoles tels que les poulets et les canards, ce qui est prospectif et pratique.
2. Des méthodes riches de visualisation de données sont utilisées pour afficher et analyser les données sur les ventes de poulet et de canard, ce qui améliore la lisibilité et la facilité d'utilisation des données.
3. La mise à jour en temps réel des données sur les ventes de poulets et de canards sur la plateforme de commerce électronique permet aux agriculteurs de comprendre plus rapidement la dynamique du marché et les tendances des prix et de prendre des décisions d'élevage plus scientifiques.

6. Analyse des exigences fonctionnelles back-end et analyse des exigences fonctionnelles front-end

(1) Analyse des exigences fonctionnelles de base

1. Gestion des utilisateurs : les administrateurs système peuvent ajouter, supprimer, modifier et interroger les informations des utilisateurs, notamment les noms d'utilisateur, les mots de passe, les informations de contact, etc.
2. Gestion des données : les administrateurs peuvent ajouter, supprimer, modifier et vérifier les données de ventes de poulets et de canards explorées pour garantir l'exactitude et l'exhaustivité des données.
3. Génération de rapports : le système peut générer divers rapports de ventes en fonction des besoins des utilisateurs, tels que des rapports de ventes, des rapports sur le volume des ventes, etc., pour faciliter l'analyse et la comparaison des données par les utilisateurs.
4. Paramètres système : les administrateurs peuvent effectuer des réglages de base sur le système, tels que la modification des mots de passe de connexion, la définition de la fréquence de mise à jour des données, etc.

(2) Analyse des exigences fonctionnelles frontales

1. Visualisation des données : le système peut afficher des données de base sous forme de graphiques, tels que des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des diagrammes circulaires, etc., pour permettre aux utilisateurs de comprendre intuitivement l'évolution des tendances et la répartition des données de vente.
2. Requête de données : les utilisateurs peuvent interroger les données de vente en fonction de l'heure, du nom du produit et d'autres conditions. Le système prend en charge les requêtes floues et les requêtes précises.
3. Exportation de rapports : les utilisateurs peuvent exporter les rapports générés vers Excel, PDF et d'autres formats pour faciliter l'analyse et le partage hors ligne.
4. Mise à jour en temps réel : le système peut mettre à jour les données de vente de poulet et de canard sur la plateforme de commerce électronique en temps réel pour garantir que les informations obtenues par les utilisateurs sont les plus récentes.

7. Idées de recherche, méthodes de recherche et faisabilité

Cette étude utilise la technologie de robot d'exploration Python pour obtenir des données sur les ventes de poulet et de canard sur la plate-forme de commerce électronique, et utilise le framework Django pour créer un serveur backend afin de réaliser le stockage et la gestion des données. Le frontal utilise HTML, CSS, JavaScript et d'autres technologies pour réaliser les fonctions d'affichage visuel et d'analyse des données. Grâce à la conception et à la mise en œuvre du système, il vise à aider les agriculteurs à prendre des décisions plus scientifiques en matière de sélection et à améliorer l'efficacité de la sélection.

En termes de faisabilité, les technologies utilisées dans cette étude sont actuellement relativement matures et populaires, comme la technologie des robots d'exploration Python, le framework Django, etc., qui ont été largement utilisées et vérifiées. Dans le même temps, cette recherche a également reçu le soutien et la coopération des entreprises et institutions concernées, ce qui garantit le bon déroulement de la recherche.

8. Disposition relative au progrès de la recherche

Ce plan de recherche est divisé en les étapes suivantes :

1. La première étape (1-2 mois) : Effectuer une analyse de la demande et des recherches techniques pour déterminer les exigences fonctionnelles et les solutions techniques du système.
2. La deuxième étape (2-3 mois) : Réaliser la conception du système et la construction de la base de données, y compris la conception et la mise en œuvre du back-end et du front-end.
3. La troisième étape (3-4 mois) : Réaliser le développement et les tests du système, y compris la mise en œuvre des fonctions back-end, le développement des interfaces frontales, ainsi que les tests et le débogage du système.
4. La quatrième étape (4-5 mois) : Effectuer l'exploitation et la maintenance en ligne du système, recueillir les commentaires des utilisateurs et améliorer et optimiser continuellement le système.
5. La cinquième étape (5-6 mois) : Réaliser la synthèse et l'évaluation, rédiger la thèse et préparer la soutenance.

9. Plan de rédaction de la thèse (conception)

1. Introduction : Présenter le contexte et l'importance de la recherche, l'état actuel de la recherche au pays et à l'étranger, ainsi que les objectifs et le contenu de cette recherche.
2. Analyse des exigences du système : Élaborer les exigences fonctionnelles du backend et du front-end pour fournir une base pour la conception et la mise en œuvre ultérieures du système.
3. Conception du système : présentez l'architecture globale du système et les idées de conception de chaque module, y compris la conception de la base de données, la conception du module back-end, la conception du module front-end, etc.
4. Implémentation du système : description détaillée du processus de mise en œuvre du système, y compris les méthodes de mise en œuvre et la mise en œuvre du code des technologies clés.
5. Tests et optimisation du système : introduisez les méthodes et les résultats de test du système et optimisez les goulots d'étranglement des performances pour améliorer la stabilité du système et la facilité d'utilisation.
6. Exemples d'application et évaluation des effets : montrez l'effet du système dans des applications réelles et évaluez-le.
7. Conclusion et perspectives : Résumer les principaux résultats et contributions de cette étude et proposer des orientations de recherche de suivi et des mesures d'amélioration.
8. Références : répertorier la littérature et les documents pertinents cités dans cette étude.

10. Principales références

[Veuillez insérer la référence ici]

Ce qui précède est le contenu du rapport de projet sur le système de prise de décision en matière d'élevage pour les éleveurs de poulets et de canards : analyse visuelle des données de vente en ligne de poulets et de canards basée sur les reptiles Python (framework Django). J'espère qu'il pourra répondre à vos besoins.

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Rapport de proposition : Recherche et développement d'un système de prise de décision en matière d'élevage pour les éleveurs de poulets et de canards

1. Contexte et importance de la recherche L'industrie de l'élevage de poulets et de canards constitue une partie importante de l'agriculture et revêt une grande importance pour le développement de l'économie rurale et l'augmentation des revenus des agriculteurs. Cependant, à l'heure actuelle, les éleveurs de poulets et de canards sont souvent confrontés à des problèmes tels que de mauvais canaux de vente, d'importantes fluctuations des prix de vente et le manque d'analyse des données de vente pendant le processus d'élevage, ce qui se traduit par des revenus instables pour les agriculteurs. Par conséquent, l’analyse visuelle des données de vente en ligne de poulet et de canard afin de fournir une aide à la décision scientifique revêt une grande importance pratique pour résoudre ces problèmes.

2. État de la recherche au pays et à l'étranger Certaines études ont été menées sur la visualisation des données sur les ventes de produits agricoles au pays et à l'étranger. Par exemple, les chercheurs utilisent la technologie Python Crawler pour obtenir des données sur les ventes de produits agricoles et effectuer une analyse visuelle des données pour aider les agriculteurs à comprendre la demande du marché et à ajuster leurs plans de sélection. Cependant, dans le domaine de l’élevage de poulets et de canards, il existe actuellement un manque de recherche et de développement correspondant, cette étude a donc l’importance de combler cette lacune.

3. Idées et méthodes de recherche L'idée de​​cette recherche est basée sur la technologie de robot d'exploration Python, collectant des données sur les ventes de poulet et de canard dans le commerce électronique et utilisant le framework Django pour effectuer une analyse de visualisation des données. La méthode spécifique comprend les étapes suivantes :

1. Collecte de données : utilisez la technologie de robot d'exploration Python pour obtenir automatiquement des données de ventes sur la plateforme de commerce électronique Chicken and Duck, y compris la quantité des ventes, le prix, la région et d'autres informations.

2. Nettoyage des données : nettoyez et organisez les données collectées, supprimez les données en double, traitez les valeurs manquantes, etc.

3. Stockage des données : stockez les données nettoyées dans la base de données pour une analyse ultérieure et un affichage visuel.

4. Analyse des données : utilisez le framework Django pour effectuer une analyse de visualisation des données, y compris une analyse des tendances du volume des ventes, une analyse des fluctuations des prix, des ventes régionales, etc.

5. Aide à la décision : sur la base des résultats de l'analyse, fournir une aide à la décision scientifique aux éleveurs de poulets et de canards, notamment en organisant rationnellement les plans d'élevage, en sélectionnant les canaux de vente appropriés, etc.

4. Recherche sur les clients internes et les points d'innovation Les clients internes de cette étude sont des éleveurs de poulets et de canards. Elle vise à fournir aux agriculteurs une aide à la décision scientifique et à les aider à augmenter leurs revenus de vente grâce à l'analyse visuelle des données de vente du commerce électronique de poulets et de canards. . Les innovations de cette étude se reflètent principalement dans les aspects suivants :

1. Collecte de données : grâce à la technologie Python Crawler, les données de vente sur la plateforme de commerce électronique de poulet et de canard sont automatiquement collectées, évitant ainsi le processus fastidieux de saisie manuelle des données.

2. Visualisation des données : grâce au framework Django pour l'analyse de la visualisation des données, les agriculteurs peuvent comprendre intuitivement les tendances changeantes et les principaux facteurs d'influence des données de vente.

3. Aide à la décision : sur la base des résultats de l'analyse des données, fournir aux agriculteurs une aide à la décision scientifique pour les aider à ajuster leurs plans de sélection, à choisir les canaux de vente appropriés et à augmenter les revenus des ventes.

5. Analyse des exigences fonctionnelles back-end et analyse des exigences fonctionnelles front-end L'analyse des exigences fonctionnelles back-end comprend principalement des fonctions telles que la collecte de données, le nettoyage des données, le stockage des données et l'analyse des données. L'analyse des exigences fonctionnelles frontales comprend principalement des fonctions d'affichage de visualisation de données et d'aide à la décision.

Les exigences fonctionnelles du back-end incluent :

1. Fonction de collecte de données : réalisez la collecte automatique des données de vente sur la plateforme de commerce électronique de poulet et de canard et enregistrez les données dans la base de données.

2. Fonction de nettoyage des données : nettoyez et organisez les données collectées, comme la suppression des données en double, le traitement des valeurs manquantes, etc.

3. Fonction de stockage de données : stockez les données nettoyées dans la base de données pour faciliter l'analyse ultérieure des données et l'affichage visuel.

4. Fonction d'analyse des données : utilisez le framework Django pour effectuer une analyse visuelle des données de ventes, y compris l'analyse des tendances du volume des ventes, l'analyse des fluctuations de prix, les ventes régionales, etc.

Les exigences fonctionnelles frontales comprennent :

1. Fonction d'affichage de visualisation des données : affichez les données de vente sous forme de graphiques pour refléter intuitivement les tendances des ventes et les principaux facteurs d'influence.

2. Fonction d'aide à la décision : Sur la base des résultats de l'analyse des données, fournir aux agriculteurs une aide à la décision scientifique, notamment en ajustant les plans d'élevage, en sélectionnant les canaux de vente appropriés, etc.

6. Idées de recherche, méthodes de recherche et faisabilité L'idée de cette recherche est basée sur la technologie de robot d'exploration Python et le framework Django pour collecter des données sur les ventes de poulet et de canard en ligne et effectuer une analyse visuelle pour fournir une aide à la décision scientifique. Cette idée est réalisable car la technologie des robots d'exploration Python est mature et largement utilisée, et le framework Django fournit une multitude d'outils et de bibliothèques pour réaliser une analyse visuelle des données.

7. Disposition relative au progrès de la recherche Ce plan de recherche est divisé en les étapes suivantes :

1. Étape de préparation à la recherche (1 semaine) : Mener des recherches sur l'industrie de l'élevage de poulets et de canards pour comprendre les caractéristiques et les besoins des données de vente en ligne de poulets et de canards.

2. Étape de collecte et de nettoyage des données (2 semaines) : utilisez la technologie de robot d'exploration Python pour collecter les données sur les ventes en ligne de poulet et de canard, puis nettoyer et organiser les données.

3. Étape de stockage et d'analyse des données (2 semaines) : stockez les données nettoyées dans la base de données et utilisez le framework Django pour l'analyse de la visualisation des données.

4. Étape d'aide à la décision et de développement de fonctions (2 semaines) : Sur la base des résultats de l'analyse, développer des fonctions d'aide à la décision et réaliser un affichage de visualisation de données.

5. Phase de test et d'amélioration (1 semaine) : Tester et optimiser le système pour améliorer les fonctions du système et l'expérience utilisateur.

8. Plan de rédaction de la thèse (conception)

1. Introduction 1.1 Contexte et importance de la recherche 1.2 Statut de la recherche en Suisse et à l'étranger 1.3 Idées et méthodes de recherche

2. Conception et mise en œuvre du système 2.1 Analyse et mise en œuvre des exigences fonctionnelles back-end 2.2 Analyse et mise en œuvre des exigences fonctionnelles front-end

3. Analyse et visualisation des données 3.1 Collecte et nettoyage des données 3.2 Stockage et analyse des données 3.3 Affichage de la visualisation des données

4. Aide à la décision et analyse des résultats 4.1 Mise en œuvre de la fonction d'aide à la décision 4.2 Analyse des résultats de l'analyse des données

5. Tester et optimiser

6. Conclusion et perspectives