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原创于 2025-12-07 10:26:17 发布 · 659 阅读

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#课程设计 #数据分析 #爬虫 #知识图谱 #大数据 #机器学习 #数据挖掘

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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型农产品价格预测与销量分析系统》的任务书模板，供参考：

任务书：基于Django与LLM大模型的农产品价格预测及销量分析系统开发

一、项目背景与目标

背景
农产品市场受气候、供需、政策等多因素影响，价格波动频繁，销量预测难度大。传统分析方法依赖人工经验，效率低且准确性不足。结合Django框架的Web开发能力与LLM（大语言模型）的数据处理优势，可构建智能化分析平台，辅助决策。
目标
- 开发一套基于Django的Web系统，实现农产品价格预测与销量分析功能。
- 集成LLM大模型（如GPT、LLaMA等）进行数据清洗、特征提取与预测模型优化。
- 提供可视化界面，支持用户交互式查询与结果展示。

二、任务内容与要求

1. 系统功能模块

(1) 数据采集与预处理模块

任务：
- 爬取农产品历史价格、销量数据（如农业部网站、电商平台API）。
- 集成LLM模型进行数据清洗（缺失值填充、异常值检测）、文本数据解析（如政策文件、新闻情感分析）。
要求：
- 支持多数据源接入，数据存储至MySQL/PostgreSQL数据库。
- 利用LLM生成数据质量报告，自动标注异常数据。

(2) 价格预测模块

任务：
- 基于时间序列分析（ARIMA、LSTM）或机器学习模型（XGBoost、随机森林）构建预测模型。
- 结合LLM优化特征工程（如提取政策关键词、市场情绪指数作为外部特征）。
要求：
- 支持短期（日/周）与长期（月/季）预测。
- 模型准确率评估（MAE、RMSE等指标），误差率≤10%。

(3) 销量分析模块

任务：
- 分析销量与价格、季节、节假日、促销活动的关联性。
- 利用LLM生成销量驱动因素报告（如“暴雨导致某地区苹果销量下降20%”）。
要求：
- 支持多维数据可视化（折线图、热力图、地理分布图）。
- 提供销量预测功能，误差率≤15%。

(4) 用户交互模块（Django Web端）

任务：
- 设计用户登录、数据查询、结果展示界面。
- 实现预测结果导出（Excel/PDF）与API接口（供第三方调用）。
要求：
- 前端采用Bootstrap/Vue.js，后端Django REST Framework。
- 响应式设计，兼容PC与移动端。

2. 技术要求

开发框架：
- 后端：Django 4.x + Django REST Framework
- 前端：HTML/CSS/JavaScript + ECharts/D3.js
- 数据库：MySQL/PostgreSQL
- 大模型：LLaMA-2、GPT-3.5 Turbo（或开源替代方案）
部署环境：
- 服务器：Linux（Ubuntu/CentOS）
- 容器化：Docker + Kubernetes（可选）

三、任务分工与进度安排

阶段	时间	任务内容	负责人
需求分析	第1-2周	完成系统功能设计、数据源确认、技术选型。	全体成员
数据采集	第3-4周	开发爬虫程序，完成历史数据存储与LLM预处理。	数据组
模型开发	第5-8周	构建价格/销量预测模型，集成LLM优化特征，完成模型训练与评估。	算法组
Web开发	第5-10周	实现Django后端API与前端界面，完成可视化功能。	开发组
系统集成	第9-11周	联调各模块，测试预测准确性，修复BUG。	全体成员
部署上线	第12周	编写文档，部署至服务器，用户培训。	运维组

四、预期成果

系统功能：
- 完整的Web平台，支持农产品价格预测、销量分析、可视化展示。
- 提供API接口文档与用户手册。
技术文档：
- 系统设计报告、模型训练日志、测试报告。
模型指标：
- 价格预测MAE≤0.5元/斤，销量预测RMSE≤15%。

五、验收标准

系统功能完整，无重大BUG。
预测模型准确率达到要求，可视化效果清晰。
用户操作流畅，支持100人并发访问。

项目负责人（签字）：
日期：

备注：可根据实际需求调整任务细节，如增加数据安全模块（脱敏处理）、引入强化学习优化预测策略等。

运行截图

项目案例

优势

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