【python】Flask 贵州省兴仁市藠头价格数据分析和可视化系统（源码+文档）【独一无二】

贵州省兴仁市藠头价格数据分析和可视化系统

一、项目描述

本项目是一个面向贵州省兴仁市藠头产业的数据分析与可视化系统，围绕 2015—2025 年藠头价格、品种、种植面积和气象数据开展数据处理、统计分析与图形展示。系统采用 Python 完成数据生成、采集与清洗，使用 MySQL 或 SQLite 存储结构化数据，通过 Flask 提供 Web 页面及数据接口，并使用 ECharts 构建可视化分析看板。

系统重点分析红皮藠头、白皮藠头和早熟小藠头三个品种的价格变化规律，结合气温、降水量、湿度、日照时数和极端降雨天数等气象指标，展示价格的年度趋势、季节性特征以及价格与天气之间的相关关系，为藠头种植安排、市场价格研判和产业经营决策提供数据参考。

项目采用前后端分离式的数据展示思路：后端负责数据读取、清洗、计算和 API 输出，前端负责指标卡片、统计图表、数据来源、分析结论及理论说明的统一展示。系统在数据库不可用时可自动切换至内置预览数据，便于演示和部署验证。

二、功能描述

1. 数据采集与生成

• 支持生成 2015—2025 年兴仁市藠头月度价格数据。
• 支持红皮藠头、白皮藠头和早熟小藠头三个品种的数据管理。
• 支持记录产地、发源地、产品特征、种植面积和价格等字段。
• 提供历史气象数据接入能力，可获取气温、降水量、湿度、日照时数和极端降雨天数等指标。
• 在缺少完整真实数据时，可使用内置规则生成可复现的预览数据。
  

2. 数据清洗

• 对价格、种植面积和气象数据进行字段类型转换与格式统一。
• 将不同价格单位统一换算为“元/千克”。
• 对缺失值进行识别、填充或标记。
• 使用 IQR 四分位距方法识别并处理异常值。
• 保留数据清洗质量标记，便于统计正常、填补和异常处理记录。

3. 数据库存储

• 支持使用 MySQL 存储业务数据。
• 支持使用 SQLite 作为本地预览和备用数据库。
• 对品种、月度价格、月度天气和数据来源等信息进行结构化存储。
• 支持通过环境变量配置数据库连接地址。
• 数据库不可用时自动使用生成的预览数据，保证系统页面可以正常展示。

4. 综合指标展示

• 展示数据覆盖年份范围。
• 展示系统中的数据记录数量。
• 展示藠头品种数量和产地数量。
• 展示全部样本的平均价格。
• 展示价格与降雨等指标的相关系数。
• 展示当前系统运行模式，包括数据库模式和预览数据模式。

5. 种植面积分析

• 按年度统计三个藠头品种的种植面积。
• 使用柱状图展示 2015—2025 年种植面积变化。
• 支持比较不同年份的产业规模变化趋势。

6. 年度价格趋势分析

• 计算不同品种各年度的平均价格。
• 使用多折线图展示 2015—2025 年价格走势。
• 支持比较三个品种的价格水平和年度变化差异。

7. 月度价格与天气联合分析

• 展示 2022 年各月份的藠头平均价格。
• 同时展示月度平均气温和降水量。
• 通过折线图、柱状图和双坐标轴分析价格与天气的同步变化。

8. 极端降雨与价格分析

• 按年度统计极端降雨天数和藠头平均价格。
• 使用散点图展示极端降雨与价格之间的关系。
• 为分析异常天气对市场价格的潜在影响提供依据。

9. 品种价格季节性分析

• 按月份计算不同品种的多年平均价格。
• 使用多折线图比较三个品种的季节性变化。
• 识别价格高峰、低谷及可能的适宜销售时段。

10. 气象年度趋势分析

• 统计 2015—2025 年年度平均气温、累计降水量、平均湿度、日照时数和极端降雨天数。
• 使用组合图表展示气象指标的年度变化趋势。
• 为判断气候变化对藠头生产的长期影响提供参考。

11. 价格与天气相关性分析

• 计算价格与气温、降水量、湿度、日照时数和极端降雨等指标之间的相关系数。
• 使用热力图直观展示各指标之间的正相关和负相关关系。
• 为价格影响因素分析和模型研究提供基础数据。
  

12. 数据质量分析

• 统计正常数据、缺失值填补数据和异常值处理数据的数量。
• 使用环形图展示不同质量标记的占比。
• 帮助用户了解数据清洗结果及数据集可靠性。