大数据
精准农业大数据分析
本项目是一门面向智慧农业、计算机科学与技术、数据科学与大数据技术等本科专业的综合性实训课程。课程深度融合了现代农业与前沿信息技术，帮助学生深入学习如何收集和分析历史数据，以解决病虫害防治、农产品加工与仓储优化、以及市场营销策略制定等关键问题。
经过系统培训，学生不仅能掌握高效的数据处理与分析技能，还能提高问题识别和预防措施制定的能力，成长为具备跨学科知识和创新思维的复合型人才，助力推动农业现代化进程，实现绿色、高效、智能的农业发展目标。
实训网址（点击文末“阅读原文”可直接跳转）
https://www.qingjiaoclass.com/market/detail/69580
项目目标
掌握大数据理论知识
深入理解大数据的基本概念、特点及其在现代农业中的应用；
学习数据科学的基础理论，为数据分析打下坚实的理论基础。
熟练使用大数据应用工具
掌握常用的数据采集工具和技术；
熟练使用Python等编程工具；
熟练操作Hadoop分布式计算框架。
精通大数据技能
掌握数据采集、清洗、分析、挖掘及可视化的全流程技能；
学会运用时间序列分析、关联规则挖掘、分类与聚类等方法进行数据分析；
利用Pyecharts、ECharts可视化工具，创建交互性强的动态数据展示平台。
项目框架
以Python数据采集与处理为起点，通过Pandas库高效读取病虫害、加工与仓储以及市场数据；
借助Python与Hadoop HDFS的强大功能，实现数据的清洗与安全存储；
在数据分析与挖掘阶段，融合Python、Java和Hadoop MapReduce技术，对数据进行全面深入的处理，涵盖数据提取、统计分析、关联规则挖掘及预测建模等多方面工作；
利用Pyecharts与ECharts构建农事信息可视化大屏，从多个维度展示三七农作物的生长环境、病虫害防治、加工仓储及市场动态等关键指标，为智慧决策提供强有力的支持。
业务实现
第一章
项目需求分析及技术选型
通过深入调研三七农产品的现状与趋势，结合行业最佳实践，设计出一套既符合实际需求又具有前瞻性的项目实施方案。本阶段将着重于需求理解、项目规划、技术选型与初步设计方案的制定，确保项目方向正确，技术路径清晰。
实训清单
1.1 市场洞察与项目需求
1.2 技术选型与项目开发流程
第二章
农业数据采集与预处理
在本章中，我们将深入实践数据采集与预处理，通过实训项目全面掌握数据采集技术、预处理的核心技能。同时利用Python编程语言结合多个实战案例和技术栈，有效处理三七的相关数据，包括病虫害数据、加工与仓储数据以及市场数据。
实训清单
2.1 数据采集技术
2.2 三七数据采集与预处理
第三章
数据清洗与存储
为确保数据质量和后续分析的有效性，本章设计了一套完整流程，用于处理采集的原始三七相关数据。该流程包括使用Python进行数据清洗，识别并记录错误或异常值，如缺失值、重复记录、格式不一致等问题，之后将清洗的数据高效安全地存储至HDFS中。
实训清单
3.1 三七病虫害数据清洗与存储
3.2 三七加工与仓储数据清洗与存储
3.3 三七市场数据清洗与存储
第四章
数据分析与挖掘
本章结合Python的强大功能与MapReduce的高效处理能力，全面分析三七产业链中的病虫害数据、加工与仓储数据、市场数据，包含时间序列分析、统计分析、关联分析、数据分布分析、预测分析等，旨在为农业生产和市场决策提供数据支持。
实训清单
4.1 三七病虫害数据分析与挖掘
4.2 三七加工与仓储数据分析与挖掘
4.3 三七市场数据分析与挖掘
第五章
数据可视化
为直观呈现三七从种植到销售的各个环节，本章节首先使用pyecharts设计并绘制九个不同类型的图表。每个图表针对特定的数据集进行定制化处理，以确保能够准确反映三七生长环境、病虫害防治、加工仓储及市场动态等多方面的关键指标。
然后，使用ECharts将所有图表集成统一大屏中，构建三七农事信息可视化大屏，帮助从业人员快速理解复杂的数据关系，为科学研究、农业生产管理和市场营销提供有力支持。
实训清单
5.1 数据可视化图表和大屏展示
可视化呈现
九种类型图表
三七农事信息可视化大屏
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