农产品价格采集与挖据应用

农产品价格采集与挖掘应用

关键词：农产品价格，数据采集，数据挖掘，机器学习，价格预测，智能农业

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着我国农业现代化进程的加快，农产品价格波动对农业生产、农民收益及社会稳定都具有重要影响。准确预测农产品价格，为农民、企业和政府提供科学的决策依据，已成为当前农业发展的重要课题。

传统农产品价格预测方法主要依靠专家经验，存在主观性强、效率低、预测精度有限等缺点。随着大数据、人工智能技术的快速发展，利用机器学习等方法对农产品价格进行数据采集、分析和预测，成为解决这一问题的关键。

1.2 研究现状

近年来，国内外学者在农产品价格预测领域取得了丰硕的研究成果。主要研究方向包括：

1. 数据采集：通过爬虫技术、移动端APP、物联网等技术，从各类电商平台、新闻媒体、农产品批发市场等渠道采集农产品价格数据。
2. 数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、去重、特征提取等预处理操作，提高数据质量。
3. 机器学习模型：利用回归、分类、聚类等机器学习算法&#