基于Python 的茶叶大数据分析平台研发★

江 进

（江苏农林职业技术学院， 江苏 句容 212400）

1 项目研究背景

中国是茶的故乡，国人有饮茶的习惯，我们也是茶叶生产、消费大国。2020年虽然有疫情的影响，但我国茶叶销量依然达到了220.16 万t，与2019年相比，增长8.69%。相比其他国家，我国有很多他们难以取代的优势，但是优势并未转化为强势。

随着云计算、大数据等新技术的兴起，这些新技术已经逐渐应用到了相对传统的茶产业中。

2017年，农业部发布《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》，明确了农业农村大数据发展和应用的总体要求和重要意义，要夯实农业农村大数据发展和应用的基础，把握农业农村大数据发展和应用的重点领域，充分发挥大数据作为农业农村经济新型资源要素的作用，实现农业农村大数据与现代农业的全面融合，促进智慧农业长足发展。

近几年，以“国家茶叶全产业链大数据中心公共平台”等为代表的大数据建设试点，为行业大数据分析平台的建设探索路子、提供了经验[1]。

2 相关技术

2.1 Python

数据分析是指使用统计分析、算法和建模等方法，对特定的数据集进行分析、探索和研究，以提取有价值的信息、挖掘规律或得到有效结论的过程。

目前绝大多数用户使用Python 语言对数据进行分析。

Python 是一种面向对象的解释性高级编程语言，借助丰富的第三方数据库，它在数据分析、数据挖掘和数据化运营中的应用十分广泛。Python 有以下特点：开源、可移植性、丰富的第三方数据工作库，强大的数据获取和集成能力，海量数据的计算能力等特点。

2.2 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个在线交互式Web 应用服务，通过调用不同的内核程序，可支持包括Python在内的40 多种编程语言。它可以实现数据读取、数据处理、数据分析、数据可视化以及数据结果保存，已经成为一种非常实用的交互式计算工具，同时还是科研和教学的一种理想媒介。如图1 所示。

Jupyter 有一种基于JSON 的文档格式.ipynb，可以轻松分享代码、输出结果以及图片等内容。目前在各种Python 研讨会上，一种流行的演示手段就是使用Jupyter Notebook，将.ipynb 文件发布到网上以供所有人查阅。

3 茶叶大数据分析平台构建思路

本文研究茶叶大数据分析平台，提出茶叶供应链资源匹配概念，以促进茶叶生产企业的整体效益。资源匹配是利用供应链大数据技术，实现茶叶供需双方对茶叶供需信息的集合，并明确供需双方的要求信息，同时采用符合供销企业自身业务的资源匹配方法，茶叶供需双方可实现更高的资源匹配。

在国内茶叶市场竞争日趋激烈的情况下，茶叶生产企业如何通过改变传统的管理模式，在竞争中与企业的上下游合作伙伴实现“协同”与“共赢”是一个亟待解决的问题。

茶叶供应链的优化和提升成为解决该问题的关键。尤其是在大数据的科技环境下，茶叶供应链信息管理的竞争直接影响到企业的核心竞争。而上游生产、加工企业、中游的茶叶运销企业以及下游的终端用户构成了重要的茶叶供应链模式。结合供应链协同理论，茶叶资源信息协同供应链如图2 所示，分别从战术、战略及技术操作这三个协同角度进行设计。战略协同主要是从宏观角度出发，以实现各节点企业目标、收益等方面的协同；战术协同是从实际业务出发，立足于茶叶供应的共赢目标，制定生产到使用的协同机制；技术操作层主要是依赖信息化技术，实现茶叶供应链的协同运作。

4 茶叶大数据分析平台设计

本文对茶叶生产、销售信息进行数据分析，建立基于Python 数据分析的茶叶大数据分析平台。平台总体架构设计如图3 所示，分为数据采集、分布式存储、分布式运算、应用层和用户界面五个层次。

1）数据采集层次包括茶叶生产信息、茶叶加工信息、物流信息和茶叶销售信息。

2）分布式存储层包括HDFS 和HBase。HDFS 是Hadoop 体系中数据存储管理的基础。它提供了一次写入多次读取的机制，数据以块的形式，同时分布在集群不同物理机器上。HBase 是一个建立在HDFS之上，面向列的针对结构化数据的可伸缩、高可靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。

3）分布式运算层包括了Spark 和MapReduce。Spark 提供了一个更快、更通用的数据处理平台。分布式存储层的HBase 中保存的数据可以使用MapReduce 来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起[4-5]。

4）应用层为网优人员提供了自行代码编写、程序调试及结果展示的功能，利用Jupyter Hub 实现多个网优人员的Note-book 管理，同时也提供了HIVE、PIG 等传统的大数据统计分析工具供网优人员选择[6-7]。

5）用户界面层供网优工作人员进行网优工作信息交互，实现网络信息的内部组合形式与网优人员可以接受的按照既定业务逻辑形式之间的转换。

5 系统的应用与实现

茶叶大数据平台可以根据近期销售数据，预测之后的销量。

5.1 ARIMA 算法

对于预测数值的任务，由于除了时间因素外，没有其他特征，因此无法通过回归算法实现，只能使用时间序列实现。时间序列是用来研究数据随时间变化趋势变化的一类算法。可以解决在只有时间项而没有其他可控变量时对未来数据的预测问题，常用于经济预测、股市预测、天气预测等偏宏观或没有可控自变量的场景。时间序列的常用算法有AR 模型（自回归模型）、MA 模型（滑动平均模型）、ARMA 模型（自回归滑动平均混合模型）和ARIMA 模型（差分整合移动平均自回归模型）。

5.2 销量预测实现过程（见下页图4）

1）导入相关的库，datetime 用于计算时间推移，pandas 用于读取数据和预处理，Statsmodels 中导入了不同的库，adfuller，arma_order_select_ic 分别用于做单位根检验和自动化参数值组合计算，acorr_ljungbox 用于检验白噪声，ARIMA 用于分析时间序列。

2）将2021年1月1日至2021年5月29日的茶叶销售数据导入。

3）通过调用前面导入的adfuller 方法，进行平稳性检验，目标是确保数据的平稳。获得结果adf 值是小于1%、5%、10%三个指标，p-value 小于0.05，因此数据是平稳的。

4）白噪声检验，又称为纯随机检验。调用acorr_ljungbox()函数做检验，并得出检验结果。通过以上操作，我们获得了平稳性且具有随机性分布的数据。

5）获得最优p、q 组合。

6）模型训练，调用ARIMA 方法创建模型对象，调用模型对象的fit 方法训练模型，使用Matplotlib方法做出折线图，得到如图5 所示的结果（虚线为训练后的模型数据）。

7）建立预测函数，预测未来数据。得出未来7天销量如图6 中的虚线部分。

6 研究结论

作为传统行业中的茶叶行业，要想在新时代得到发展，不被时代淘汰，就必须与时俱进，勇于尝试新的手段，将大数据技术应用于茶叶的生产、销售过程中，优化茶叶的生产和营销。

通过大数据了解并分析用户需求和市场需求，保证自己具有核心竞争力，才能在市场竞争中存活甚至获胜，茶叶销售领域更是如此。借助了大数据技术，通过互联网，茶叶的生产方很容易收集到有效的相关信息，同时能够对用户进行归类，了解不同用户的不同需求，并且可以根据这些需求调整生产策略，以满足用户和市场的需要。