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计算机软件及计算机应用论文_基于时间序列和
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摘要:文章目录 0 引言 1 相关概念 1.1 聚类分析 1.2 K-Means聚类分析 1.3 WordCloud词云 2 数据采集 2.1 网络爬虫 2.2 beautifulsoup 2.3 贵州农经网数据爬取 3 数据分析 3.1 wordcloud词云分析 3.2 时间统计分析
文章目录
0 引言
1 相关概念
1.1 聚类分析
1.2 K-Means聚类分析
1.3 WordCloud词云
2 数据采集
2.1 网络爬虫
2.2 beautifulsoup
2.3 贵州农经网数据爬取
3 数据分析
3.1 wordcloud词云分析
3.2 时间统计分析
3.3 时间序列分析
3.4 逻辑回归价格预测
4 贵州茶叶市场综合分析
4.1 贵阳市各茶叶市场对比分析
4.2 三类茶叶对比分析
5 结论
文章摘要: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。
文章关键词:贵州茶叶,聚类分析,价格预测,时间序列分析,逻辑回归分析,
项目基金: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),
论文作者:刘建义1 夏换2 向怡1 施奕1
作者单位:1. 贵州财经大学信息学院
论文分类号: TP181;TP311.13;F323.7
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文章来源:《山西农经》 网址: http://www.sxnjzzs.cn/qikandaodu/2021/0818/1530.html
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