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。