さくらんぼ生産者向けのさくらんぼ農園意思決定システム: Python クローラー (django フレームワーク) に基づくさくらんぼの電子商取引販売データの視覚的分析

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さくらんぼ生産者の植栽意思決定システム: Python クローラーとさくらんぼの電子商取引販売データの視覚的分析に基づく (Django フレームワーク)

1. 研究の背景と意義

電子商取引プラットフォームの普及と消費者のオンラインショッピング習慣の形成に伴い、農産物の電子商取引販売データは市場の需要と消費者の好みを反映する重要な指標となっています。消費者に人気の果物であるさくらんぼの e コマース販売データは、生産者にとって重要な参考値となります。しかし現在、効果的なデータ分析方法が不足しているため、ほとんどの生産者はこれらのデータを植栽決定の指針として十分に活用できていません。したがって、この研究は、生産者が市場の需要と消費者の好みをよりよく理解し、作付け決定の科学性と正確性を向上させるために、Python クローラーと Django フレームワークに基づいてチェリーの e コマース販売データの視覚的分析システムを構築することを目的としています。

2. 国内外の研究状況

現在、農産物の電子商取引販売データの分析において、国内外で一定の研究成果が得られている。一部の学者は、データマイニングと機械学習テクノロジーを使用して農産物の電子商取引販売データを予測および分析し、生産者の意思決定をサポートしています。しかし、これらの研究はビッグデータ分析や複雑なアルゴリズムの適用に焦点を当てていることが多く、一般の栽培者にとっては困難でコストがかかります。一方で、さくらんぼのEC販売データを視覚的に分析するシステムはまだ完成しておらず、生産者の実際のニーズに応えることができていません。

3. 研究の考え方と方法

この研究では、Python クローラー テクノロジーを使用して Chelizi の電子商取引販売データを取得し、Django フレームワークを使用してデータ視覚化分析システムを構築します。具体的な研究アイデアは次のとおりです。

1. Python クローラー テクノロジーを使用して、主流の電子商取引プラットフォームでさくらんぼの販売データをキャプチャします。
2. 収集したデータを整理、整理、分析して有用な情報を抽出します。
3. Django フレームワークを使用してデータ視覚化分析システムを開発し、データのリアルタイム更新と動的な表示を実現します。
4. 栽培者の実際のニーズに基づいて、使いやすいユーザー インターフェイスとインタラクティブな機能を設計します。
5. システムのテストとパフォーマンス評価を実施して、システムの安定性と信頼性を確保します。

4. 研究内容と工夫点

この研究の主な内容は次のとおりです。

1. Python クローラーに基づいて Chelizi e コマース販売データ キャプチャ モジュールを設計および実装します。
2. Django フレームワークを使用してデータ視覚化分析システムを構築します。
3. データのリアルタイム更新と動的な表示を実現します。
4. 使いやすいユーザー インターフェイスとインタラクティブな機能を設計します。
5. システムのテストと性能評価を実施します。

この研究の革新的な点は次のとおりです。

1. 生産者の実際のニーズを満たすために、チェリーの e コマース販売データを視覚的に分析するためのカスタマイズされたデザイン。
2. Python クローラー テクノロジーを使用してリアルタイム データを取得し、データの適時性と正確性を確保します。
3. Django フレームワークを使用してデータ視覚化分析システムを開発し、システムの開発効率と安定性を向上させます。
4. 栽培者の実際のニーズに基づいて使いやすいユーザー インターフェイスとインタラクティブな機能を設計し、システムの使いやすさを向上させます。

5. バックエンド機能要件分析とフロントエンド機能要件分析

バックエンドの機能要件には主に、データ キャプチャ、データ ストレージ、データ処理、データ エクスポートなどが含まれます。具体的な要件には、e コマース プラットフォームからチェリーの販売データを定期的に取得すること、データのクリーニングと整理、処理されたデータのデータベースへの保存、データ エクスポート機能の提供などが含まれます。フロントエンドの機能要件には主に、データの視覚的表示、ユーザー操作およびインターフェイスのデザインなどが含まれます。具体的な要件としては、さくらんぼの販売データをグラフや地図などのビジュアル要素で表示すること、ユーザーインタラクション機能の提供、シンプルで直感的なユーザーインターフェースの設計、多端末対応の実現などが挙げられます。

6. 研究の考え方、研究方法、実現可能性

本研究で採用した技術ルートは成熟しており、関連分野で広く使用されているため、実現可能性は高い。まず、Python クローラー テクノロジーは比較的成熟していて実装が簡単で、電子商取引プラットフォーム上のさくらんぼの販売データを効率的に取得できます。第二に、Django フレームワークは成熟した Web 開発フレームワークとして、豊富な機能と強力な拡張性を備えており、データ視覚化分析システムの開発ニーズを満たすことができます。最後に、この研究では、システムの実用性と使いやすさを確保するために、栽培者の実際のニーズに基づいてシステムの設計と開発を実施します。

7. 研究進捗整理

1. 第 1 段階: 文献調査とニーズ分析を完了します (1 か月)。
2. フェーズ 2: システム アーキテクチャの設計とバックエンド機能の開発を完了します (2 か月)。
3. 第 3 段階: フロントエンド機能の開発とシステムのテストと評価を完了します (1 か月)。
4. 第 4 段階：論文執筆と校正を完了します（1 か月）。

8. 論文（デザイン）執筆概要

1. はじめに：研究の背景と意義、国内外の研究状況などを説明する。
2. データの取得と前処理: Python クローラー テクノロジーを使用して Chelizi e コマースの販売データを取得するプロセスとデータの前処理方法を紹介します。
3. システムアーキテクチャ設計：Djangoフレームワークに基づくデータ可視化分析システムの全体アーキテクチャと各機能モジュールの設計を紹介。
4. バックエンド機能の開発と実装: バックエンド機能の開発プロセスと実装方法について詳しく紹介します。
5. フロントエンド機能の開発と実装: フロントエンド インターフェイスの設計と実装プロセスを紹介します。
6. システムのテストと評価: システムの機能およびパフォーマンスのテストを実施し、システムの安定性と信頼性を評価します。
7. 結論と展望: 研究結果と欠点を要約し、今後の改善点と研究の方向性を提案します。

9. 主な参考文献
[本研究に関連する参考文献はここに記載されています] これらの参考文献には、研究の背景や意義、技術的手法や本研究の実施を裏付けるために、関連する学術論文、技術文書、事例研究などが含まれます。 。

10. 期待される結果

この研究により、以下のような成果が期待されます。

1. Python クローラーと Django フレームワークに基づいた Chelizi 電子商取引販売データの視覚分析システムの開発に成功しました。
2. このシステムは、さくらんぼの電子商取引販売データをリアルタイムで取得して更新し、生産者に最新の市場情報を提供します。
3. 直観的なデータ視覚化を通じて、生産者が市場の需要と消費者の好みをより深く理解し、植栽の決定を導くのに役立ちます。
4. このシステムには使いやすいユーザーインターフェイスとインタラクティブな機能が備わっており、生産者が操作や分析を行うのに便利です。
5. テストと性能評価の後、システムは高い安定性と信頼性を備えており、栽培者の実際のニーズを満たすことができます。

11. 研究課題と対策

この研究では、次のような課題に直面する可能性があります。

1. データ収集の困難さ: クローラー対策メカニズム、電子商取引プラットフォームのデータ暗号化およびその他の対策により、データ収集が困難になる場合があります。対策には、電子商取引プラットフォームのデータ収集戦略の検討、高度なクローラ技術の使用、ログインのシミュレーションなどが含まれます。
2. データ処理の複雑さ: Chelizi の e コマース販売データには大量のノイズや異常値が含まれる可能性があるため、効果的なデータ クリーニングと処理が必要です。対策には、データの精度と信頼性を確保するために、データの平滑化や外れ値の処理など、適切なデータ処理アルゴリズムと技術を使用することが含まれます。
3. システム パフォーマンスの最適化: データ量が増加し、同時ユーザー アクセスが増加すると、システム パフォーマンスが課題に直面する可能性があります。対策には、データベース設計の最適化、分散アーキテクチャと負荷分散の採用、およびシステムのパフォーマンスとスケーラビリティを向上させるその他の技術的手段が含まれます。

12. まとめと展望

この研究の目的は、Python クローラーと Django フレームワークに基づいてチェリーの e コマース販売データの視覚分析システムを構築し、生産者が市場の需要と消費者の好みをよりよく理解し、植栽の決定を支援できるようにすることです。このシステムは、データのリアルタイムの取得、処理、および視覚的表示を実現することで、栽培者に便利で直観的なデータ分析ツールを提供し、植栽決定の科学性と正確性を向上させます。将来に目を向けると、技術の継続的な進歩と適用要件の増加により、このシステムは将来の農業分野でより重要な役割を果たし、生産者により多くの経済的利益と市場競争力をもたらすと考えられています。

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1. 研究の背景と意義 さくらんぼは、味の良さと栄養の豊富さが特徴で、消費者に愛されている果物です。しかし、さくらんぼの植え付けには天候や害虫、病気など不確定な要素が多く、さくらんぼの収量や品質に影響を与えます。したがって、サクランボの植栽に関する意思決定システムを確立することは、生産者がより適切な意思決定を行い、サクランボの収量と品質を向上させるのに役立ち、実用的に非常に重要です。

２．国内外の研究状況 現在、農業の意思決定システムに関する研究は国内外でいくつか行われているが、その多くは畑作物に焦点を当てており、果樹に関する研究は比較的少ない。サクランボの植栽の意思決定システムに関する研究はほとんどありません。したがって、この研究の重要性は、このギャップを埋め、サクランボ生産者に効果的な意思決定ツールを提供することです。

3. 研究のアイデアと方法 この研究の主なアイデアは、Cheerilee の電子商取引販売データをクロールし、データをクリーンアップして分析し、Python のデータ視覚化ライブラリを使用してデータを視覚的に表示し、最終的に Web ページを構築することです。データ視覚化の結果を生産者に提示するための Django フレームワーク アプリケーション。

4. 内部顧客とイノベーションポイントに関する調査 この調査の主な内容は、Chelizi の電子商取引販売データのクローリング、データのクリーニングと分析、データの可視化、Web アプリケーションの構築などです。このイノベーションは主に、サクランボの植栽決定におけるデータ視覚化の適用に反映されており、直感的なチャート表示を通じて、生産者がより適切な決定を下せるように支援します。

5. バックエンド機能要件とフロントエンド機能要件の分析バックエンド機能要件にはデータ クローリング、データ クリーニングと分析、データ視覚化などが含まれ、フロントエンド機能要件には Web ページ レイアウト、データ表示、ユーザーが含まれます。インタラクションなど

6. 研究アイデア、研究方法、実現可能性 本研究の考え方は、クローラ技術によりさくらんぼECの売上データを取得し、Pythonによるデータクリーニングと分析を行い、データ可視化ライブラリを用いて視覚的に表示し、最後に、Django フレームワーク Web アプリケーションを通じてビルドします。この調査方法は実現可能性が高く、対応する技術サポートとツール ライブラリがあります。

7. 研究進捗整理

1. 関連文献を検討して、サクランボの植栽に関する意思決定システムの研究状況と方法を理解する（2週間）
2. データのクローリングとクリーニングのプロセスを設計する (1 週間)
3. データ視覚化モジュールの開発 (2 週間)
4. Web アプリケーションのレイアウトとインタラクションを設計する (1 週間)
5. Webアプリケーションフレームワークの構築（1週間）
6. テストと最適化の実施（1週間）
7. 論文執筆（2週間）

8. 論文（デザイン）執筆概要

1. 導入
2. 関連研究のレビュー
3. デザインの考え方と手法
4. システムの実装とテスト
5. 結果と分析
6. 概要と展望

9. 主な参考文献

1. Smith, J.、Zhang, L.、および Wang, Y. (2018)。農業用意思決定支援システムのレビュー: 概念、モデル、アプリケーション。農業におけるコンピュータとエレクトロニクス、153、34-46。
2. リー、W.、スー、Z.、イン、J. (2017)。多元データに基づいた的確な農業のための意思決定支援システムを構築します。農業におけるコンピュータとエレクトロニクス、141、222-231。
3. Wang, Y.、Zhang, J.、および Zhang, L. (2019)。輪作計画のためのインテリジェントな意思決定支援システム: 中国北東部におけるトウモロコシと小麦の輪作のケーススタディ。農業システム、165、283-291。
4. Liu, X.、Zhao, Y.、Chen, J. (2020)。トウモロコシ栽培のためのモバイルベースの意思決定支援システムの開発と性能評価。農業におけるコンピュータとエレクトロニクス、171、105344。