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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+Spark农产品价格预测与销量分析》的任务书模板，包含任务目标、分工、技术路线、进度安排等内容，供参考：

项目名称：基于Hadoop+Spark的农产品价格预测与销量分析系统开发

农产品价格波动与销量变化受气候、市场供需、政策等多因素影响，传统分析方法存在数据处理效率低、模型精度不足等问题。本项目旨在利用Hadoop分布式存储与Spark内存计算优势，构建高效、精准的农产品价格预测与销量分析系统，为农业生产经营提供数据支持。

技术目标：
- 搭建基于Hadoop+Spark的分布式数据处理平台；
- 实现多源异构农业数据的清洗、融合与特征提取；
- 开发高精度价格预测模型（LSTM神经网络）与销量分析模型（多因素回归+图模型）；
- 构建可视化交互界面，支持结果展示与决策分析。
应用目标：
- 预测未来7-30天农产品价格趋势；
- 分析关键因素（如价格、季节、政策）对销量的影响权重；
- 为农户、企业及政府提供数据驱动的决策建议。

	`数据层：HDFS（存储） + HBase（实时查询）`
	`计算层：Spark Core（数据处理） + Spark MLlib/GraphX（建模）`
	`应用层：Flask/Django（Web服务） + ECharts（可视化）`

数据采集与存储：
- 数据来源：农业农村部公开数据、电商平台（如拼多多、美团）价格数据、气象API（和风天气）；
- 存储方案：HDFS存储原始数据，HBase存储清洗后结构化数据。
数据处理流程：
- 清洗：使用Spark过滤异常值、填充缺失值（如KNN插值）；
- 融合：将气象数据、历史价格、节假日信息等关联到同一时间维度；
- 特征工程：提取时间特征（周/月）、统计特征（滑动窗口均值）、外部特征（降雨量、政策标识）。
模型构建：
- 价格预测：
  - 输入：历史价格、相关农产品价格、气象指数、节假日标志；
  - 模型：双向LSTM网络（PySpark MLlib实现），优化损失函数为Huber Loss；
  - 输出：未来7天价格区间及置信度。
- 销量分析：
  - 输入：价格、季节、促销活动、竞品销量；
  - 模型：
    - 基础回归：XGBoost分析线性关系；
    - 图模型：Spark GraphX构建“地区-农产品”供需关系图，挖掘隐性关联。
可视化设计：
- 价格趋势图（折线图+预测区间）；
- 销量影响因素雷达图；
- 关键指标看板（如价格波动率、销量环比变化）。

阶段	时间	任务内容	交付物
需求分析	第1-2周	调研农业数据源，明确功能需求	需求规格说明书
环境搭建	第3-4周	部署Hadoop/Spark集群，配置开发环境	集群测试报告
数据处理	第5-6周	完成数据清洗与特征工程	清洗后数据集
模型开发	第7-10周	训练LSTM与回归模型，优化参数	模型评估报告
系统集成	第11-12周	开发Web界面，集成预测与分析模块	可运行系统原型
测试优化	第13-14周	压力测试、模型调优	测试用例与优化方案
验收交付	第15周	撰写项目文档，完成答辩演示	完整系统+论文

任务书签署：
项目负责人：__________
日期：__________

备注：