【摘 要】
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近年来,随着互联网技术和大数据技术的不断发展,网络信息呈爆炸式增长。如何从网络中获取有价值的信息,并通过数据分析预测未知的事件变得越来越重要。主要研究贵州茶叶产品的价格行情以及销售地分布,并预测茶叶的价格波动趋势,通过beautifulSoup技术爬取了贵州农经网茶叶信息,再利用K-means聚类算法。wordcloud算法分析茶叶销售的情况,通过时间序列预测茶叶价格,并结合绘图扩展包对贵州茶叶产品的数据进行可视化展现。研究内容具有重要应用价值,能被应用于茶叶价格预测,数据分析等领域。
【机 构】
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贵州财经大学信息学院,贵州财经大学电子商务大数据营销工程研究中心
【基金项目】
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贵州省科学技术基金(黔科合基础[2019]1041、黔科合基础[2019]1403、黔科合基础[2020]1Y279),贵州省普通高等学校科技拔尖人才支持计划项目(黔教合KY字[2016]068),贵州财经大学2019年度校级项目(项目编号2019XQN01)。
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近年来,随着互联网技术和大数据技术的不断发展,网络信息呈爆炸式增长。如何从网络中获取有价值的信息,并通过数据分析预测未知的事件变得越来越重要。主要研究贵州茶叶产品的价格行情以及销售地分布,并预测茶叶的价格波动趋势,通过beautifulSoup技术爬取了贵州农经网茶叶信息,再利用K-means聚类算法。wordcloud算法分析茶叶销售的情况,通过时间序列预测茶叶价格,并结合绘图扩展包对贵州茶叶产品的数据进行可视化展现。研究内容具有重要应用价值,能被应用于茶叶价格预测,数据分析等领域。
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