基于Python的农副产品销售数据分析应用

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。

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摘要

第一章绪论

1．1．1课题研究的背景

1．1．2课题研究的意义

1．2国内外研究现状

1．2．1农副产品预测的研究现状

1．2．2支持向量回归的研究现状

第二章销量预测理论与平台开发技术

2．1销量预测理论

2．1．1销量预测的定义

2．1．2销量预测流程

2．2销量预测的方法

2．2．1回归分析

2．2．2概率估计

2．2．3时间序列

2．2．4机器学习

2．3支持向量回归

2．3．1核函数

2．3．2损失函数

2．4系统开发技术

2．4．2前后端分离的Web开发模式

2．4．3前端开发框架

2．4．4后端开发框架

2．4．5数据库MySQL

第三章农副产品管理预测项目分析

3．1农副产品特点

3．2农副产品销售的现状和面临的问题

3．2．1农副产品销售的现状

3．2．2农副产品销售面临的问题

3．3销量预测的影响因素

3．4本章小结

第四章农副产品销量预测模型的构建和验证

4．1销量预测方法的选取

4．2农副产品销售影响因素分析与处理

4．3基于SVR的农副产品预测模型的设计

4．4预测效果的评估

4．4．1模型评估的方法

4．4．2预测中的误差

4．4．3模型评估的指标

4．5数据的收集及处理

4．6模型的验证

第五章管理预测平台的设计与实现

5．1程序设计准则

5．2．1销量管理预测系统的需求分析

5．2．2销量管理预测系统的概要设计

5．3．1系统的整体流程设计

5．3．2程序开发平台

5．4管理预测平台的实现

5．4．1用户信息模块

5．4．2销量历史模块

5．4．3意见和通告模块

5．4．4预测模块

第六章结论与展望

6．1结论

6．2展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文及研究成果