1.农业数据分散(气象、土壤、作物价格等),缺乏可视化分析工具
2.传统农业决策依赖经验,缺乏数据支撑
3.中小型农场/合作社数字化管理需求迫切
4.通过数据聚合与分析辅助种植规划、病虫害预警、市场趋势预测
5.降低农业从业者数据分析门槛
数据采集与清洗
1.爬虫/API获取公开农业数据集(如政府公开数据、气象API)
2.Pandas实现缺失值填充、异常值处理
多维分析看板
1.Flask后端动态计算关键指标(如土壤pH值分布、作物产量预测)
2.前端交互式图表(Matplotlib/Plotly生成折线图、热力图等)
智能预测模块
1.集成Scikit-learn模型(如线性回归预测价格趋势)
2.用户输入参数实时返回预测结果
数据导出与共享
1.支持Excel/PDF导出报表
2.用户权限管理(Flask-Login实现多角色访问)
轻量级架构设计
1.采用Flask微框架快速迭代,RESTful API设计便于扩展
2.使用SQLAlchemy实现ORM,兼容多种数据库
农业场景优化
1.针对农业数据季节性特点设计时间序列分析功能
2.地图可视化展示区域产量/气象数据(Folium库集成)
性能与体验平衡
1.大数据集分页查询优化(Flask-SQLAlchemy分页)
2.前端采用Jinja2模板动态渲染,减少页面刷新
技术扩展性
1.模块化设计,可快速接入物联网设备数据(如传感器数据)
2.预留API接口支持移动端应用扩展