基于数据挖掘的农产品价格分析与营销策略

发布时间：2020-03-30 03:04

【摘要】：我们国家是一个农业大国,农业人口占比大,土地辽阔,农作物的种类非常繁多。农业产出品的价格也是与我国千家万户人民的生产生活息息相关的,农业和其他行业不同,能够对农业产出品价格造成影响的因素相对于其他行业而言就更复杂并繁多了。在农业生产中产生的数据信息量庞大复杂。市场经济条件下,农民对市场信息服务有巨大的需求,而乡村普及信息的载体有限,无法接纳海量的数据信息,并且农民也无法从事复杂的市场数据处理工作。现代农业一个重要的研究课题是“从农业市场庞大的数据库中找出有价值的信息数据和规律,给予农业市场指导和分析,进而推动农业活动开展。”数据挖掘作为一种能够完成“数据信息—知识—价值”的转变过程的数学工具,能够为这种现状的改变提供最有力的帮助。本文研究影响现代农业中的农业产出品价格的因素,进而制定合理的营销策略问题。运用理论分析的方法分析影响农业产出品价格的实际因素,再针对实际样本数据,使用数据分析的方法,确定引起农业产出品价格变动的主要因素。接着运用统计分析方法,挖掘出农业产出品价格与影响因素间的数量关系,通过分析数量关系,制定出合理的农业产出品营销策略。具体研究以山东省滨州市大蒜生产和销售为例,搜集了涉及8年的实际数据,用粗糙集理论的属性约简方法,确定影响大蒜价格的主要因素,再用回归分析的方法,建立大蒜价格与影响因素间的回归方程,以此为根据制定出该地区大蒜生产和营销的合理方案。将研究方法应用于解决实际问题,可以有效避免农产品的大规模滞销以及贱卖等不良情况的频繁发生,促进农村个体经济向市场化经济转变,扭转以往出现的产销脱节现象。因此,本课题研究对帮助农民致富,促进区域农业经济协调发展,具有一定的实际应用意义。
【图文】：

样本数据,统计分析,第一,影响因素

本章利用第三章确定的 2 组影响因素集，结合附录 A 中的原始数据，做出 2含 4 个样本的样本数据集，根据回归分析的原理，使用 SPSS 软件求出大蒜价响因素集中因素之间的函数关系。这种函数关系可能是线性函数，也可能是非数，因此，使用 SPSS 针对数据集要做多元线性回归分析或非线性回归分析。用 SPSS 对第一影响因素集的建模分析在这里，利用第 3 章中方法最后确定出的两组影响因素进行回归运算，这两种性集分别为 1 1 6 13 27D a , a , a ,a和 2 5 8 21 26D a , a , a ,a。对于第一组影响因素集 1 1 6 13 27D a , a , a ,a进行回归分析时，在 SPSS 系统中，价格设置为因变量 y ，把因素1a ，6a ，13a 和27a 设置为回归自变量1x ，，2x ，3x 从附录 A 中提取用于回归分析的样本数据，如下图 4-1 所示。

散点图,样本数据,散点图,第一

图 4-2 第一组样本数据的散点图Fig. 4-2 The scatter plot of first group of sample data对样本数据集进行线性回归分析操作数据操作页面，点击“分析—回归—线性”，点击“确定”下表 4-1，表 4-2 和表 4-3。表 4-1 第一组数据回归分析结果--决定系数-1 The determining coefficients of regression analysis of the first grouModel SummaryR R Square Adjusted R SquareStd.976a.953 .891 .973b.947 .908 : (Constant), X2, X1, X4, X3
【学位授予单位】：浙江海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F323.7

【相似文献】