🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
🖥️ 简介：8年计算机软件程序开发经验。精通Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等技术栈。
🛠️ 专业服务 🛠️

• 需求定制化开发
• 源码提供与讲解
• 技术文档撰写（指导计算机毕设选题【新颖+创新】、任务书、开题报告、文献综述、外文翻译等）
• 项目答辩演示PPT制作

🌟 欢迎：点赞 👍 收藏 ⭐ 评论 📝
👇🏻 精选专栏推荐 👇🏻 欢迎订阅关注！
大数据实战项目
PHP|C#.NET|Golang实战项目
微信小程序|安卓实战项目
Python实战项目
Java实战项目
🍅 ↓↓主页获取源码联系↓↓🍅

基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-功能介绍

【Python大数据+AI毕设实战】农产品供应价格数据可视化分析系统是一个完整的、端到端的数据工程与分析解决方案，旨在将原始、混杂的农产品交易数据转化为具有商业洞察力的可视化报告。本系统的核心价值在于其技术栈的深度与广度，它并不仅仅是一个传统的Web应用，而是深度融合了大数据处理与人工智能技术的数据产品。在技术实现上，系统后端采用Python语言及主流的Django框架构建服务，确保了开发的灵活性与高效性；而数据处理的核心引擎则采用了强大的Hadoop+Spark组合，通过HDFS存储海量原始数据，利用Spark SQL和Pandas、NumPy等库进行高效的分布式数据清洗、转换与聚合运算，这足以应对未来更大规模的数据挑战。前端界面则通过Vue.js及其生态中的ElementUI组件库，实现了响应式和现代化的用户交互界面，所有的数据分析结果最终借助Echarts图表库，以折线图、柱状图、地理热力图、词云等多种直观形式进行动态呈现。在功能层面，系统内置了超过十个维度的深度分析，例如，它能够智能解析标题文本，运用类似AI的自然语言处理技术（jieba分词）提取产品品类与关键词；能够自动处理并统一金额、地址等非结构化字段；还能通过关联分析，初步探索商家信誉（评分、粉丝数）与累计成交额之间的潜在关系。整个系统从数据采集、数据处理、数据分析到数据可视化的完整链路，为计算机专业的同学提供了一个绝佳的、能够充分展示其大数据与全栈开发综合能力的毕业设计范例。

基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-选题背景意义

选题背景
近些年，随着电商的普及，大家在网上买菜、买水果已经不是什么新鲜事了。打开任何一个农产品电商平台，我们都会发现一个现象：同一种商品，比如红富士苹果，价格五花八门，从几块钱一斤到十几块的都有，产地、卖家信誉、包装等信息也让人眼花缭乱。这种信息的爆炸，对于咱们普通消费者来说，其实造成了选择困难，很难判断哪个才是“物有所值”的选择。反过来，对于想在网上销售自家农产品的商家或者农户来说，他们也面临着定价的难题：定高了怕没人买，定低了又没利润。他们同样迫切地想知道，现在市场上什么农产品最受欢迎？哪个地区购买力最强？别家的高销量店铺都有哪些共同特征？说白了，这些交易过程中产生的海量数据，就像一座未被开采的金矿，里面蕴含着巨大的价值。但这些数据本身是原始、杂乱的，如果不借助专业工具进行处理和分析，它们就是一堆无意义的数字和文本。因此，如何利用大数据技术，对这些农产品供需数据进行系统性的分析，从中提炼出有价值的规律和趋势，就成了一个非常有意思且值得研究的课题。
选题意义
当然了，作为一个毕业设计，我们很难说它能立刻改变整个农产品行业，它的意义更多是体现在技术实践和提供思路上。这个系统首先就是一次不错的技术综合演练。它不像一些纯前端或纯后端的项目，而是要求我们把Hadoop、Spark这些大数据技术和Python Web开发、前端可视化技术串联起来，搭建一个完整的数据处理管道。从数据清洗的各种细节（比如处理“成交xx万元”这种文本），到用Spark SQL进行复杂的聚合查询，再到最后用Echarts画出漂亮的图表，整个过程能让我们对企业里真实的数据分析流程有一个非常直观和深入的了解，这对提升个人技术能力是很有帮助的。从实际应用的角度来看，这个系统虽然是个“迷你版”，但它产出的分析结果，比如“全国农产品供应地域分布”或者“成交额最高农产品分析”，确实能为市场观察提供一点点参考。比如，一个创业者可以通过它，大致了解哪个品类的农产品线上竞争不那么激烈；一个消费者也能通过“不同地域农产品价格分析”，对自己所在城市的价格水平有个基本概念。它就像一个数据分析的“教学案例”，向人们展示了如何让沉睡的数据“开口说话”，为决策提供依据，这本身就是数据科学的核心价值。总的来说，这个课题的意义在于将学到的理论知识应用于一个有现实影子的场景中，锻炼解决复杂问题的能力。

基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-技术选型

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL

基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-图片展示

基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf, col, when, sum as _sum, count as _count, desc
from pyspark.sql.types import FloatType, StringType
import jieba

# ① 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口点
spark = SparkSession.builder.appName("AgriculturalProductAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()

# 定义一个UDF（用户自定义函数），用于将"xx万元"或"xx元"格式的字符串统一转换为float类型的数值
def parse_leiji_amount(amount_str):
    try:
        if isinstance(amount_str, str):
            if '万' in amount_str:
                return float(amount_str.replace('万', '').strip()) * 10000
            elif '元' in amount_str:
                return float(amount_str.replace('元', '').strip())
        return 0.0
    except (ValueError, TypeError):
        return 0.0
leiji_parser_udf = udf(parse_leiji_amount, FloatType())

# 定义一个UDF，用于从详细地址中解析出省份
def parse_province_from_address(address):
    if not address or not isinstance(address, str):
        return "未知"
    provinces = ["北京", "上海", "天津", "重庆", "河北", "山西", "辽宁", "吉林", "黑龙江", "江苏", "浙江", "安徽", "福建", "江西", "山东", "河南", "湖北", "湖南", "广东", "海南", "四川", "贵州", "云南", "陕西", "甘肃", "青海", "台湾", "内蒙古", "广西", "西藏", "宁夏", "新疆"]
    for p in provinces:
        if p in address:
            return p
    return "其他"
province_parser_udf = udf(parse_province_from_address, StringType())

# 从HDFS（此处用本地文件系统模拟）加载数据集
df = spark.read.csv("path/to/your/67x028uj_cnhnbsc.csv", header=True, inferSchema=False)

# 核心功能1: 累计成交额最高商家分析 (对应需求7)
# 使用UDF清洗'leiji'字段，并处理空值或'\N'
df_seller_analysis = df.withColumn("leiji_cleaned", leiji_parser_udf(col("leiji")))
# 替换\N为空值，以便后续处理
df_seller_analysis = df_seller_analysis.withColumn("leiji_cleaned", when(col("leiji") == "\\N", 0.0).otherwise(col("leiji_cleaned")))
# 按卖家'seller'分组，对清洗后的累计成交额'leiji_cleaned'进行求和
seller_turnover_summary = df_seller_analysis.groupBy("seller").agg(
    _sum("leiji_cleaned").alias("total_leiji")
)
# 按总累计成交额降序排序，选出头部商家
top_sellers_by_leiji = seller_turnover_summary.orderBy(desc("total_leiji"))
# top_sellers_by_leiji.show(15) # 展示结果
# top_sellers_by_leiji.coalesce(1).write.csv("output/leiji_top_seller_analysis", header=True, mode="overwrite") # 写入CSV

# 核心功能2: 全国农产品供应地域分布分析 (对应需求3)
# 使用UDF从'address'字段创建新的'province'列
df_geo_analysis = df.withColumn("province", province_parser_udf(col("address")))
# 过滤掉地址解析为"未知"或"其他"的记录，以获得更准确的地理分布
df_geo_analysis_filtered = df_geo_analysis.filter((col("province") != "未知") & (col("province") != "其他"))
# 按省份'province'分组，统计每个省份的商品链接数量（即行数）
province_supply_summary = df_geo_analysis_filtered.groupBy("province").agg(
    _count("id").alias("product_count")
)
# 按商品数量降序排列
province_supply_sorted = province_supply_summary.orderBy(desc("product_count"))
# province_supply_sorted.show() # 展示结果
# province_supply_sorted.coalesce(1).write.csv("output/province_supply_distribution_analysis", header=True, mode="overwrite") # 写入CSV

# 核心功能3: 农产品标题关键词词云分析 (对应需求10)
# 选取'title'列，并去除空值
titles_rdd = df.select("title").na.drop().rdd.map(lambda row: row.title)
# 使用jieba对每个标题进行分词，并压平结果
words_rdd = titles_rdd.flatMap(lambda title: jieba.cut(title, cut_all=False))
# 过滤掉停用词和长度小于2的词
stopwords = {"的", "新鲜", "包邮", "产地", "直销", "农家", "现挖", "批发", " ","、"}
filtered_words_rdd = words_rdd.filter(lambda word: word not in stopwords and len(word) >= 2)
# 将每个词映射为(word, 1)的键值对
word_pairs_rdd = filtered_words_rdd.map(lambda word: (word, 1))
# 按词进行聚合计数
word_counts_rdd = word_pairs_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 将RDD转换为DataFrame以便后续处理和保存
word_counts_df = word_counts_rdd.toDF(["word", "count"])
# 按词频降序排序
top_keywords = word_counts_df.orderBy(desc("count"))
# top_keywords.show() # 展示结果
# top_keywords.coalesce(1).write.csv("output/title_keyword_wordcloud_analysis", header=True, mode="overwrite") # 写入CSV

# 关闭SparkSession
spark.stop()

基于大数据的农产品供应价格数据可视化分析系统-结语

🌟 欢迎：点赞 👍 收藏 ⭐ 评论 📝
👇🏻 精选专栏推荐 👇🏻 欢迎订阅关注！
大数据实战项目
PHP|C#.NET|Golang实战项目
微信小程序|安卓实战项目
Python实战项目
Java实战项目
🍅 ↓↓主页获取源码联系↓↓🍅