基于Python的农副产品销售数据分析应用

发布时间：2020-03-19 18:21

【摘要】：人们生活中常见的农副产品除了粮食、经济作物、禽畜产品、干鲜果、干鲜菜及调味品、药材、土副产品、水产品等人们可食用的商品外,还包括竹木材、工业用油及漆胶、蚕茧蚕丝等人们在生产生活所需的商品。在农副产品中,有很多商品属于易腐产品,具有严格的保质期限制,不易保存,这些商品在人们的日常生活中的需求量又比较大,所以农副产品的销售单位就需要对这些商品的销量进行精确预测,才能使相关从业者做出合理的商品采购决策。目前,我国农副产品的销售主要通过批发市场和零售商来进行,这些销售单位在销售过程中产生大量的销量历史数据。如何从这些数据中挖掘出对商户未来销售有用的信息,预测出商户未来销量变化的趋势,在农副产品的销售中变的越来越重要。尽管目前已有许多对相关数据的分析挖掘工作,但预测的精度普遍不高,难以提供有效的、精准的预测结果供商户使用。本设计通过将与销量有关的温度、天气、节假日、促销活动等的因素视为自变量,结合SVR算法建立一个多元的回归模型,对短期的销量进行预测,与实际销量的匹配度在95%左右。结合先进的Web开发技术,建立一个完整的集销量数据查询、销量数据管理、人员沟通、短期销量预测等功能于一体的销量管理预测平台。通过对农副产品销售过程中产生的历史数据进行回归预测,使商户对商品未来的销量有一个准确的把握,方便用户对商品的采购量进行调节控制,让用户有更加明确的定量指标依据,从而给商户带来利益的增长,降低其商品的损失,使商户的销售过程更加智能化。
【图文】：

算法复杂度与样本维数无关[26]。归然最初被用来解决模式识别问题，但是在后续的研很好地应用于回归问题的解决中，其处理问题的思路了我们一组训练样本集 D={(x1,y1),...,(xn,yn)}，xi，yi R如 fxwxbT( ) 的回归模型，训练的目的是使的 f (和 b 就是我们需要确定的模型参数。只有当 f (x)完全等于 y 时才认为模型预测正确，而只要 与 偏离程度不算太大，我们都可以认为计算损失。具体来说，我们对此设置具体的阈值 ，损失，如图 2-1 所示，，红色显示出 -间隔带，相当于若训练的数据落入阴影部分，即可认为该模型的预测据点的损失即可[27]。

(9)提升开发效率，前后端分离之后，前后端的开发人员并行开发，不再像从前一样具有很强的依赖性。(10)减少开发过程中的代码量，开发过程中遇见相似的问题，前端大量的组件代码可以直接拿过来复用，简化开发的过程，提高开发效率。2.4.3 前端开发框架本次设计的前端开发采用基于 Layui 的 EasyWeb 开发平台进行开发，开发使用的核心框架是由 Layui 和 jQuery 构成，所使用的路由框架是 Q.js。Q.js 作为轻量级的前端单页路由框架，其设计理念是“轻量、简单、极简”，为了更好的利用缓存以及更少的后端支援，Q.js 放弃了 HTML5State，在 Q.js 中提供关键字和正则表达式两种注册 URL 的方式；所采用的 mvvm 框架是由专门为 jQuery 编写的 pandyle.js。作为核心框架的 Layui，其遵循原生 HTML/CSS/JS 的书写与组织形式，但它的使用不涉及复杂的前端工具的配置，只需专注于与浏览器交互的元素的控制，其目录结构如图 2-2 所示。
【学位授予单位】：浙江海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F323.7;TP312.1;TP181

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本文编号：2590536