【大数据分析分享系列】商品信息数据分析及展现系统的设计与开发
基于大数据的商品推荐系统的设计与开发
基于大数据的商品推荐系统的设计与开发随着科技的不断发展和互联网的普及，电子商务行业逐渐成为了人们购物的首选。
在这个行业内，一个好的商品推荐系统可以对商家和消费者都有很大的帮助。
在传统的商品推荐系统中，更新速度不够快，推荐效果不够准确。
而基于大数据的商品推荐系统，可以有效地解决这些问题。
本文将探讨基于大数据的商品推荐系统的设计与开发。
一、用户行为数据的收集和处理基于大数据的商品推荐系统首先需要收集用户行为数据。
这些数据包括用户的点击、浏览、购买、评价等行为数据。
这些数据需要进行处理和分析，以便发掘用户的行为模式。
比如，某些用户喜欢看哪种类型的商品，喜欢购买哪些品牌的商品等等。
同时，这些数据还可以用来对商品进行标签化。
标签化的过程会对原有数据进行加工、处理和判断，并对商品进行分类。
通过这种方式，系统能够更加精准地识别用户的需求，并准确的推荐商品。
二、商品数据的分析与处理除了用户行为数据，基于大数据的商品推荐系统还需要分析商品数据。
客观的数据可以为系统推荐商品提供更加准确的参考。
这部分数据包括商品的属性、价格、评价等。
同时，为了形成系统所需的标签化商品数据，这些数据还需要进行分析和处理。
这个过程可能需要将商品信息中的一部分特征在算法中进行提高，以形成更加准确的商品标签。
三、基于机器学习的推荐算法基于大数据的商品推荐系统最核心的部分就是采用机器学习算法来推荐商品。
目前，基于大数据的推荐系统采用最广泛的是协同过滤算法和深度学习算法。
协同过滤算法虽然使用广泛，但需要在线更新推荐模型，因此其算法复杂度较高。
而深度学习算法主要是通过神经网络的方式进行推荐，具有更强的自适应能力。
基于神经网络的深度学习模型是目前最常用的推荐算法。
同时，知名的电子商务平台和搜索引擎有很多关于基于推荐的技术文献可供参考学习。
四、推荐系统的部署与应用在推荐算法运行了一段时间后，需要进行数据的评估和相应的调整，才能够指导后续的推荐工作。
这个过程需要定期评估推荐算法和数据质量，比如训练数据的过拟合程度等。
基于大数据的购物推荐系统设计与实现
基于大数据的购物推荐系统设计与实现随着科技的不断发展，基于大数据的购物推荐系统已经成为了商家和消费者之间一个不可或缺的桥梁。
通过收集消费者的购买记录、浏览历史、喜好等数据，该系统可以分析、预测和推荐出一些符合消费者需求和偏好的商品，为消费者提供更加便捷的购物体验。
本文主要介绍一下基于大数据的购物推荐系统的设计和实现。
一、系统设计1. 数据收集与处理为了建立起这样一个购物推荐系统，首先需要准备好充分的数据。
商家需要通过各种途径收集消费者的购买记录、浏览历史、喜好等信息，并通过数据清洗、归纳、整合等处理方式来将这些数据转化为可以用来建模和分析的数据。
2. 模型构建模型构建主要是根据已有的数据来建立出一些模型。
这些模型可以是基于协同过滤算法、基于关联规则挖掘算法、基于聚类算法等不同的算法来进行构建。
通过这些模型，可以根据已有的历史数据进行分析和预测，以实现对消费者商品偏好的识别和推荐。
3. 推荐算法的选择推荐算法是购物推荐系统的核心，因此商家需要选择合适的推荐算法来进行建模和分析。
近年来，基于深度学习的推荐算法，例如深度神经网络模型等，已经成为了研究的热点。
这些算法利用大数据进行训练，能够更好地挖掘出数据的潜在规律，从而实现更精准和个性化的推荐。
4. 推荐系统架构设计推荐系统架构设计需要考虑系统的灵活、可扩展和稳定性等方面的问题。
商家可以采用分布式存储、平行计算等技术来构建高效、稳定的推荐系统。
同时，商家还需要考虑系统的安全性，防止数据泄露造成不必要的风险。
二、系统实现1. 数据预处理在实现基于大数据的购物推荐系统之前，商家需要进行数据预处理。
数据预处理主要是将数据进行清洗、转化和标准化等操作，以提高数据的质量和准确性。
例如，商家需要对商品名称进行统一化处理、将数据进行标准化等操作。
2. 模型开发在实现购物推荐系统的时候，商家需要根据不同的算法来开发相应的模型。
例如，基于协同过滤算法的模型可以通过维护一个用户-商品矩阵来进行推荐。
基于大数据分析的微商城系统设计与开发
基于大数据分析的微商城系统设计与开发摘要：本文基于大数据分析，设计与开发了一种微商城系统。
该系统通过收集和分析大量的用户行为数据、商品数据和交易数据，提供个性化的推荐和精准的营销策略，以提高用户购物体验和商家销售效果。
系统包括用户管理、商品管理、订单管理、支付管理和数据分析等模块，利用机器学习和数据挖掘算法实现用户画像建模、商品推荐和销售预测等功能。
通过本系统，商家可以更好地了解用户需求和购买偏好，优化商品供应链和库存管理，提高销售效益。
实验结果表明，该系统在提升用户满意度和商家收益方面具有良好的效果。
关键词：微商城系统，大数据分析，个性化推荐，营销策略，销售效果引言：随着电子商务的快速发展和移动互联网的普及，微商城系统在满足用户购物需求和促进商家销售方面发挥着重要作用。
然而，如何利用大数据分析来提升微商城系统的个性化推荐和营销策略仍然是一个具有挑战性的问题。
本文通过设计与开发一种基于大数据分析的微商城系统，旨在利用收集和分析的海量数据来提供精准的商品推荐和优化销售效果。
通过此系统，商家可以深入了解用户需求，提高用户满意度并获得更大的商业利益。
本文详细介绍了系统的设计与实现，以及实验结果的分析。
一微商城系统设计与架构本节将详细阐述基于大数据分析的微商城系统的设计与架构。
微商城系统旨在通过收集和分析大量的用户行为数据、商品数据和交易数据，提供个性化的推荐和精准的营销策略，以提高用户购物体验和商家销售效果。
1. 系统需求分析：在设计微商城系统之前，需要进行系统需求分析，明确系统的功能和性能要求。
这包括用户管理、商品管理、订单管理、支付管理以及数据分析等基本模块的需求。
2. 系统架构设计：微商城系统采用分层架构设计，包括数据层、应用层和展示层。
数据层负责数据的存储和管理，应用层处理业务逻辑，展示层负责用户界面的展示。
此外，系统还需要考虑扩展性、安全性和可靠性等方面的设计。
3. 数据收集与存储：系统通过各种渠道收集用户行为数据、商品数据和交易数据。
基于大数据分析的商品推荐系统设计
基于大数据分析的商品推荐系统设计一、引言随着互联网的快速发展和数据产生的爆炸式增长，大数据分析已经成为各行各业的热门话题。
在电子商务领域，基于大数据分析的商品推荐系统能够提供个性化的商品推荐，为用户提供更好的购物体验。
本文将重点讨论基于大数据分析的商品推荐系统的设计。
二、商品推荐系统的背景和意义商品推荐系统是电子商务平台中的重要组成部分，它能够根据用户的历史购买记录、浏览行为和社交网络等信息，为用户推荐感兴趣的商品。
通过商品推荐系统，电子商务平台可以提高用户的点击率、购买率和用户留存率，从而实现更高的销售额和利润。
三、商品推荐系统的基本原理商品推荐系统主要依靠大数据分析技术来实现个性化推荐的目标。
其基本原理包括以下几个方面：1. 数据收集与存储：通过用户行为日志、购买记录和其他相关数据的收集，将数据存储到大数据平台中，以供后续的分析和挖掘。
2. 数据预处理：对收集到的原始数据进行清洗、过滤和转换，去除噪声和冗余信息，提取出有用的特征。
3. 用户画像构建：根据用户的购买行为、点击行为、偏好等信息，建立用户的画像，描述用户的属性和兴趣。
4. 相似度计算：通过计算用户之间的相似度，找到具有相似兴趣的用户，将相似用户的购买和浏览记录作为推荐的基础。
5. 推荐算法选择与应用：根据用户的兴趣和历史行为，选择合适的推荐算法，例如基于内容的推荐、协同过滤等算法。
6. 推荐结果排序：将生成的推荐列表进行排序，根据用户的个性化需求和平台的商业目标，对推荐结果进行加权和排序。
7. 推荐结果展示：将排序后的推荐结果展示给用户，例如通过商品展示页面、推荐广告等方式。
四、基于大数据分析的商品推荐系统设计方法基于大数据分析的商品推荐系统的设计方法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对收集到的原始数据进行清洗、去重和转换，确保数据的准确性和一致性。
2. 特征提取与选择：从预处理后的数据中提取出有用的特征，例如商品的属性、用户的历史购买记录和点击行为等。
基于大数据分析的购物推荐系统设计与实现
基于大数据分析的购物推荐系统设计与实现随着大数据技术的发展，购物推荐系统已经成为电商行业中不可或缺的一部分。
基于大数据分析的购物推荐系统可以根据用户的个人偏好、历史浏览记录以及其他用户的消费行为，为用户提供个性化、准确的购物推荐，提高用户的购物体验和购买率。
本文将从系统设计和实现两个方面，介绍基于大数据分析的购物推荐系统的具体步骤和方法。
首先, 在系统设计阶段，我们需要明确系统所要实现的目标和功能。
主要包括以下几个步骤：1. 数据收集和预处理：购物推荐系统的核心在于大数据分析，数据的质量对系统的准确性起着关键作用。
因此，我们首先需要收集用户的购物行为数据、商品信息数据以及其他相关数据。
接下来，对数据进行清洗、去重和归类，以保证数据的完整性和一致性。
2. 特征提取和选择：在准备好的数据中，我们需要提取能够反映用户偏好和商品特征的特征，并通过特征选择算法选出对推荐结果影响较大的特征。
这些特征可以包括用户的年龄、性别、购买频率等，以及商品的价格、品牌、销售量等信息。
3. 数据建模和算法选择：在完成特征提取和选择之后，我们需要根据用户的历史行为数据构建推荐模型。
常见的推荐算法包括基于内容的推荐算法、协同过滤算法和深度学习算法等。
根据不同的场景和需求，选择适合的算法进行推荐。
4. 模型训练和优化：在得到推荐模型后，我们需要使用历史数据对模型进行训练和优化。
通过不断迭代和调整模型参数，提高系统的准确性和性能。
接下来，我们将介绍基于以上系统设计的购物推荐系统的实现步骤。
1. 数据采集和处理：通过网站和移动应用程序等渠道收集用户的点击、购买和评价等数据，并将数据进行清洗和预处理，以便后续的分析和建模。
2. 特征提取和选择：根据用户和商品的属性信息，提取特征并选择合适的特征。
例如，用户的地理位置、购买历史、兴趣爱好等，以及商品的分类、价格、销售量等。
3. 数据建模和算法选择：根据用户的历史行为和商品特征，构建推荐模型。
如何利用大数据分析优化产品设计和研发过程
随着科技的发展和信息化的进程，大数据已经成为了各行业的热点话题，其中包括产品设计和研发领域。
利用大数据进行产品设计和研发过程的优化已经成为了企业提升竞争力和满足客户需求的重要手段。
本文将从多个方面探讨如何利用大数据分析优化产品设计和研发过程。
1. 数据采集与分析首先，大数据分析的关键在于数据的采集和分析。
在产品设计和研发过程中，企业可以通过各种传感器、监测设备和用户反馈等手段采集大量的产品使用数据、市场数据和用户反馈数据。
通过大数据分析工具，企业可以对这些数据进行深入分析，挖掘出潜在的规律和趋势，为产品设计和研发提供有力的支持。
2. 用户需求识别大数据分析可以帮助企业更准确地识别用户需求。
通过对用户行为数据和反馈数据的深入分析，企业可以了解用户的使用习惯、喜好和需求，从而为产品设计和研发提供有力的指导。
例如，通过分析用户使用产品的路径和频率，企业可以了解用户对产品的关注点和痛点，有针对性地进行产品改进和优化。
3. 市场趋势分析大数据分析还可以帮助企业更好地了解市场趋势。
通过对市场数据、竞争对手数据和行业数据的分析，企业可以及时掌握市场动态、竞争态势和新兴趋势，为产品设计和研发提供及时的参考和支持。
例如，通过对竞争对手产品性能和市场表现的比较分析，企业可以及时调整产品设计和研发策略，提高产品的竞争力。
4. 创新设计与快速迭代大数据分析可以帮助企业实现创新设计和快速迭代。
通过对大数据的深入挖掘和分析，企业可以发现产品设计和研发过程中的潜在问题和改进空间，及时调整设计方案和优化研发流程，实现快速迭代和持续创新。
例如，通过对产品功能使用数据和性能数据的分析，企业可以了解用户对产品的实际需求和偏好，及时调整产品设计和功能布局，提高产品的市场适应性和用户满意度。
5. 资源优化与成本控制大数据分析可以帮助企业实现资源优化和成本控制。
通过对产品设计和研发过程中的各种数据的分析，企业可以了解资源利用效率和成本分布情况，及时调整资源配置和成本控制策略，提高产品设计和研发的效率和效益。
基于大数据的商品推荐系统的研究与设计
基于大数据的商品推荐系统的研究与设计随着互联网的快速发展，越来越多的商品在网络上出现，消费者的选择范围也变得更加广泛。
但是，也面临着信息过载的问题，消费者需要耗费大量时间去寻找自己需要的商品。
为了解决这一问题，基于大数据的商品推荐系统应运而生。
本文将探讨基于大数据的商品推荐系统的研究与设计。
一、什么是基于大数据的商品推荐系统基于大数据的商品推荐系统是一种通过数据挖掘和机器学习技术，为用户推荐个性化商品的系统。
基于用户的历史行为、浏览记录和兴趣偏好等信息，系统能够分析出用户的潜在需求，并为其推荐符合其兴趣的商品。
这种推荐系统能够让消费者将他们的时间和精力集中在最有兴趣的商品上，提高购物效率。
二、基于大数据的商品推荐系统的工作原理基于大数据的商品推荐系统的工作原理可以简单地分为两个步骤：数据处理和推荐生成。
1. 数据处理在数据处理过程中，系统需要收集和处理大量的用户历史数据，包括浏览历史、购买历史、搜索历史、评论历史等。
数据采集可以通过日志记录技术、数据挖掘技术和爬虫技术完成。
数据的处理涉及到数据清洗、数据预处理和数据建模。
清洗数据的目的是去掉无用数据、错误的数据和重复的数据，保证数据的准确性。
数据预处理的目的是针对问题选取和数据清理后的数据进行特定的处理，以减少数据噪声、缺失值或数据量不平衡等问题的影响。
数据建模的目的是基于收集到的数据生成模型，以预测未来用户行为和推荐目标商品。
2. 推荐生成在推荐生成过程中，系统需要将用户数据和商品数据匹配，然后生成推荐。
推荐方法包括基于内容过滤和基于协同过滤。
基于内容过滤的推荐方法是将用户数据与商品数据进行匹配，然后将相关商品推荐给用户。
基于协同过滤的推荐方法是通过分析用户历史行为，找到和他们的行为相似的用户和商品，然后将这些商品推荐给他们。
这两种方法都可以通过算法进行计算，最终生成推荐结果。
三、基于大数据的商品推荐系统的优势1. 提高购物效率基于大数据的商品推荐系统能够为消费者提供更加准确的推荐商品，减少消费者在寻找商品上的时间和精力，提高购物效率。
电商大数据分析与个性化推荐系统设计与实现
电商大数据分析与个性化推荐系统设计与实现随着互联网的兴起和电子商务的蓬勃发展，电商平台上积累的大量用户行为数据成为了一种宝贵的资源。
通过对这些数据进行分析和挖掘，可以帮助电商平台更好地了解用户需求和行为特点，提供个性化的服务和推荐，从而提升用户体验和销售转化率。
本文将重点讨论电商大数据分析和个性化推荐系统的设计与实现。
一、电商大数据分析1. 数据采集与存储电商平台上的大数据主要包括用户的浏览、点击、购买、评价等行为数据，以及商品的属性、销售数据等。
为了保证数据的完整性和准确性，电商平台需要建立完善的数据采集机制，并将数据存储在可靠、高效的数据存储系统中，如关系型数据库或分布式存储系统。
2. 数据清洗与预处理电商数据往往包含大量的噪音和缺失值，需要通过数据清洗和预处理来去除异常和填补缺失值。
同时，还需要进行数据转换和集成，将不同来源和格式的数据整合到统一的数据模型中，以便后续分析和应用。
3. 数据分析与挖掘对于电商大数据的分析和挖掘，可以从多个维度进行，如用户行为、商品属性、市场趋势等。
常用的数据分析和挖掘方法包括统计分析、关联规则挖掘、聚类分析、分类预测和推荐算法等。
通过这些方法，可以发现用户的购买偏好和行为规律，挖掘潜在的用户群体和市场需求，为个性化推荐系统的设计提供依据。
二、个性化推荐系统设计与实现1. 用户画像构建个性化推荐系统的核心是建立用户画像，即对用户的兴趣、倾向和特征进行描述和分析。
通过对用户的历史行为数据进行建模和分析，可以得到用户的喜好标签、兴趣分类和购买行为特征。
同时，还可以结合用户的基本信息和社交网络信息，构建更加全面和精确的用户画像，为后续的推荐算法提供数据支持。
2. 推荐算法选择与优化个性化推荐系统的关键是选择合适的推荐算法来为用户提供个性化推荐。
常用的推荐算法包括基于内容的过滤算法、协同过滤算法和深度学习算法等。
不同的算法有不同的优缺点，需要根据电商平台的实际情况和用户需求来选择和优化。
基于大数据分析的电商推荐系统设计与实现
基于大数据分析的电商推荐系统设计与实现近年来，随着互联网的迅猛发展，电商行业成为了人们生活中不可或缺的一部分。
为了提升用户的购物体验和推广商品，开发一款智能的电商推荐系统成为了商家们的迫切需求。
而基于大数据分析的电商推荐系统则能够根据用户的历史行为和偏好进行精准推荐，有效提高销量和用户黏性。
本文将介绍基于大数据分析的电商推荐系统的设计与实现。
一、系统架构设计基于大数据分析的电商推荐系统需要具备以下核心组件：数据获取与预处理模块、用户画像与数据分析模块、推荐算法模块、推荐结果呈现模块等。
其中，数据获取与预处理模块负责从不同数据源中收集和整理电商数据，用户画像与数据分析模块负责分析用户的历史行为和偏好，推荐算法模块根据数据分析结果进行推荐算法的选择和实现，推荐结果呈现模块将推荐结果以可视化的方式展示给用户。
二、数据获取与预处理电商推荐系统的数据源包括用户行为数据、商品数据等。
为了提高数据的质量，首先需要对数据进行清洗和预处理。
清洗过程中，可以去除重复数据、错误数据等。
预处理过程中，可以进行数据转换、数据合并、数据格式规范化等操作。
三、用户画像与数据分析在电商推荐系统中，用户画像与数据分析是非常重要的环节。
通过分析用户的历史购买记录、浏览行为、搜索行为等数据，可以了解用户的兴趣、偏好、购买能力等特征，从而为用户提供个性化的推荐服务。
数据分析可以采用机器学习、深度学习等算法，通过对历史数据的学习和挖掘，构建用户画像模型。
四、推荐算法模块根据数据分析的结果和用户画像，电商推荐系统可以采用不同的推荐算法。
常见的推荐算法包括协同过滤算法、内容推荐算法、混合推荐算法等。
协同过滤算法基于用户的历史行为和其他用户的行为进行推荐，内容推荐算法基于商品的属性和用户的兴趣进行推荐，混合推荐算法结合了多种推荐算法的优点。
根据实际情况，可以选择适合的推荐算法进行实现。
五、推荐结果呈现为了让用户更好地理解和使用推荐系统，推荐结果的呈现需要简洁清晰、用户友好。
如何利用大数据分析优化产品设计和研发过程(六)
在当今数字化时代，大数据成为了各行业的热门话题。
其中，利用大数据分析优化产品设计和研发过程成为了许多企业的关注焦点。
通过大数据分析，企业可以更好地了解消费者需求、市场趋势和竞争对手动态，从而提升产品设计和研发的效率和精度。
首先，大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者需求。
通过分析各种渠道上的数据，包括社交媒体、电子商务平台和客户反馈等，企业可以掌握消费者的喜好、购买习惯、使用场景等信息。
例如，一家电子产品公司可以通过分析社交媒体上的讨论和客户评论，了解消费者对于某一款产品的喜好和不满意之处，进而优化产品设计和研发方向。
其次，大数据分析也可以帮助企业把握市场趋势和竞争对手的动态。
通过对市场数据、行业报告和竞争对手动态的分析，企业可以更准确地把握市场需求和趋势，预测产品研发的方向和未来的市场表现。
例如，通过对竞争对手产品销量和用户反馈的数据分析，企业可以了解市场的热点和趋势，从而调整自身产品的设计和研发方向，提前布局市场。
此外，大数据分析还可以帮助企业提升产品设计和研发的效率和精度。
通过对产品生命周期各个阶段的数据进行分析，企业可以发现产品研发过程中的瓶颈和问题，并及时进行调整和优化。
例如，通过对产品原材料采购、生产过程和市场销售数据的分析，企业可以找到产品研发过程中的效率低下和成本过高的环节，并进行改进，提升产品设计和研发的效率和精度。
最后，大数据分析还可以帮助企业实现产品设计和研发的个性化定制。
通过对大量用户数据的分析，企业可以发现不同用户群体的需求和偏好，从而针对性地进行产品设计和研发。
例如，通过对用户的购买记录、使用行为和反馈数据的分析，企业可以发现不同用户群体对产品功能、外观和用户体验的不同需求，从而设计出更符合用户期待的产品。
总之，大数据分析是一个强大的工具，可以帮助企业更好地了解消费者需求、把握市场趋势和竞争对手的动态，提升产品设计和研发的效率和精度，实现个性化定制。
因此，企业应该充分利用大数据分析，优化产品设计和研发过程，提升自身的竞争力和市场表现。
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【大数据分析分享系列】
之商品信息数据分析及展现系统的设计与开发
基于数据挖掘技术的智能化数据分析系统设计与开发
潍坊物价信息数据分析及展现
目录
背景： (1)
实现过程： (1)
一、数据获取 (2)
数据来源： (2)
获取方式： (2)
1.使用Excel工具抓取 (2)
2.使用RCurl爬虫 (2)
二、数据展现 (3)
展现方式： (3)
展现内容： (3)
1．价格分析 (3)
①价格走势： (3)
②价格对比： (3)
③全国商品价格 (4)
2.居民消费指数 (6)
①同比环比 (6)
②CPI比例 (7)
③各省月度CPI (8)
3.商品流通情况 (9)
4.各农作物主要产地 (10)
5.价格预测 (11)
三、数据预测 (12)
不足与展望： (19)
背景：
商品价格和人们生活息息相关，比如农产品价格波动不仅会对农民收入和农民生产积极性产生直接影响，更关乎百姓的日常生活和切身利益。
经常看新闻看到农民辛苦了一个季度的农作物全都烂在地里，因为价格太低廉，或者没有销路。
虽然说物价波动是一种正常的经济现象，但是在一定程度上物价稳，人心才稳，社会才稳。
为保持经济平稳健康发展、保障群众生活，稳定物价，信息公开显得尤为重要。
价格监测和预测是维持物价稳定的一个重要环节。
而对于商品价格、产量、以及销路、销量等数据公开，建立产品价格分析、监测、预测平台可以为相关政府管理部门提供生产调控、决策分析的依据，成为农门种植的依据，避免盲目种植。
国家也有譬如南菜北运、西果东送等等政策但是数据实时公开，友好的向全国人民展示我认为还有很大的提升空间。
实现过程：
针对从价格信息网抓取来的数据利用eclipse工作平台开发出了商品信息数据分析及展现系统，实现了价格展示、价格分析、价格预测、居民消费指数分析、商品流通情况以及作物主要产地及产量的展示。
价格分析包括价格走势、价格对比（市场之间对比）、价格展示（各省对比）。
价格预测最后采用基于时间序列的神经网络算法做了初步短期价格预测。
居民消费指数CPI作为反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，也是一种度量通货膨胀水平的工具，主要包括同比环比及其涨跌情况、CPI构成比例以及各省月度CPI展示等。
分析结果以带有时间轴的折线图、柱状图、地图热力图、饼状图形式展示，界面美观，和用户交互性强，简单易懂。
一、数据获取
数据来源：
潍坊物价信息网；中华人民共和国国家统计局
获取方式：
针对数据来源网站信息大多有规律的更新，但网页数据结构保持不变，使用的方式有两种：
1.使用Excel工具抓取
1)通过Excel从网页导入数据，选中自己要导入的数据。
2)新建宏，重复上步操作
3)观察数据发布的网页地址规律，修改宏代码
（使用该方法的好处是可用Excel对获取来的数据进行数据处理）
2.使用RCurl爬虫
（方便对抓回来的数据用R直接对数据进行相关分析计算）
数据处理：
因为各种原因，价格信息网提供的商品价格信息有数据单位不统一、商品名称不规范、市场名称前后不一、缺失值等等问题。
经过对这些数据的分析和总结，
对数据进行了统一商品名称格式、规范市场名称、规范数据单位、去重和缺失值5方面的处理。
存储方式：
将处理好的数据，建好表结构存储到mysql数据库中。
二、数据展现
展现方式：
使用Echarts在网页显示。
展现内容：
1．价格分析
①价格走势：
这里主要展示的是将爬取来的每日商品价格数据按商品类型取平均值（右侧图例选择要查看的商品类型），做曲线图。
通过下面时间轴拖动、拉长查看某一范围内的价格走势；也可通过区域缩放按钮查看某一段曲线的详细走势。
效果展示：（点击图片可放大）
②价格对比：
针对从潍坊物价信息网获取来的数据，根据价格采集地点进行价格对比。
大体分为两类：超市价格和集市价格。
以柱状图的方式可直观的看出某天某种商品在不同地点的价格高低情况。
如要查看2014-08-01的价格对比情况。
效果展示如下：
鼠标移动切换标签展示集市商品价格对比。
③全国商品价格
在地图上，以热力图的形式展现全国各省某种商品价格的高低。
鼠标悬停显示具体价格信息。
此外，可以具体到某省下的各市价格展示：
继续往下深入，具体到某市下各区、镇价格展示（以潍坊市为例）：
2.居民消费指数
CPI (Consumer price index) 居民消费指数,反应通货膨胀或者紧缩的程度，一般来讲，物价全面的持续的上涨就会被认为发生的通货膨胀。
①同比环比（数据来自潍坊物价信息网）
可选择查看整体CPI涨跌情况，或者影响CPI八大类中某一类CPI涨跌情况。
如选择食品类，还可继续查看食品类下的具体涨跌情况
效果展示如下：下方为时间轴，可以选择相关年份查看
②CPI比例
用饼状图的方式可直观展现八大类及其分类对整体CPI的构成影响。
下方为时间轴，展现不同时间段的构成比例。
③各省月度CPI（下方为时间轴，可以选择年月份查看）
3.商品流通情况
国家有南菜北运、西果东送的政策，友好的相关信息展示，为合理分配资源开辟市场提供相关决策依据。
效果展示如下：
4.各农作物主要产地
鼠标悬停显示产地产量信息。
效果展示如下：
5.价格预测
主要包含两部分：1 .价格预警 2.商品价格预测
价格预警：采用Ajax技术每隔一小时自动刷新属于，红色为预警标识。
计算上一周价格移动平均值，和当前价格做差，涨跌绝对值大于0.5红色箭头标识预警。
效果展示如下：
商品价格预测（以大白菜价格为例）：
虚线为预测价格，实线为实际价格
三、数据预测
预测工具：rapidminer
数据来源：潍坊物价信息网
实现算法：基于时间序列神经网络的短期价格预测
实现过程：
（以大白菜价格为例）
训练集：选取2013-2014内大白菜的价格。
测试集：抽取1/3作为测试集。
预测模型：方案有两种一是采用支持向量机SVM，二是采用神经网络，下面对两种模型进行评估。
指数平滑和移动平均
模型如下：
首先使用支持向量机进行移动平均和指数平滑的计算（这里窗口大小设为5，alpha设为0.8）
部分结果如下：
折线图如下：
可以看出移动平均线和本期实际价格有一定误差，而指数平滑出来的价格exponential_smoothing(本期价格)和本期价格基本重合，而趋势线（trend蓝线）效果不是很好。
再使用神经网络进行移动平均和指数平滑的计算（参数设置如上）
部分结果如下：
折线图如下：
可以看出时间序列几何平均法（average）和本期价格误差不大，而指数平滑exponential_smoothing基本和本期价格一致。
趋势线基本符合价格涨跌情况，在14年4月出现了大幅度上升，这样就能发现价格异常的产品，从而对其价格预警。
为了评估模型预测的精度，加入时间序列包中Validation 操作符,并设定好相关参数。
Validation 操作符内部需要放置某种算法，这里采用支持向量机 SVM：
预测精度：
下面再采用神经网络Neural Net 比较一下预测精度：
预测精度：
可以看出采用神经网络预测精度高一些，所以下面采用神经网络算法进行模型训练及预测。
这里窗口大小设为5
模型如下：
预测结果如下：
红色线为实际价格，蓝色线为预测价格。
从图中可以看出，预测价格基本还行。
不足与展望：
因为时间和能力有限，作品本身还有很大的提升空间。
比如数据抓取和处理没有实现完全自动化。
数据预测因素单一，需要收集更多的数据来进一步产品价格预测精度，及时发现价格异常的农产品。
商品价格波动的主导因素很复杂，像供需关系、生产成本、自然条件、科技发展、运输存储、国家政策、自然灾害等都是造成价格波动的主导因素。
这也为提高商品价格预测的精度带来了很多困难。
如何有效、准确的预测商品价格还需要继续学习和研究。
自己对物价这方面的研究很有兴趣，因为它和人们的生活息息相关，一方面对农民收入和农民积极性产生直接影响，另一方面又关乎我们每一个人的日常生活和切身利益。
物价过高，涨速过快，就会造成百姓生活压力过大、心里不安影响人们的幸福度。
所以，促公开，推进信息价格透明化是一项很有意义的工作。
稳定高效的商品智能分析系统可以增强相关部门决策的科学性、针对性和及时性，希望自己能够通过进一步的努力更加完善。
（作者：赵空暖）。