【政府大数据经典案例】价格大数据分析及可视化平台 预防农产品价格过山车式波动

政府重视、行业龙头参与，农产品价格与大数据相结合，价格大数据分析及可视化平台有效地抑制了农产品价格“过山车”式波动，避免农业生产盲目跟风，保障农产品供需平衡。

还记得几年前那些令人哭笑不得的菜市场时髦词吗？“姜你军”“蒜你狠”“糖高宗”“向前葱”和“豆你玩”，当时随着菜价的飙升而在网络上大行其道。紧随其后的则是农产品卖难屡屡见诸报道，山东河南蒜薹种植户喊出“提蒜薹免费送”的口号，甚至将蒜薹倒入河里，云南某地上千吨四季豆滞销被烂在地里，浙江一些花椰菜产区出现严重滞销，福建的莴苣拿来喂猪，鸡蛋价格一降再降……

先有游资炒作，再有农户追风而上，然后产品滞销，农产品价格暴涨暴跌现象受到广泛关注。分析其原因不难发现，由于我国的农业大数据处于初期的尝试阶段，特别是在农产品市场价格监测数据方面严重滞后，导致农业生产盲目跟风，农产品价格犹如坐上了“过山车”。

农产品价格失控的关键点究竟在哪里，大数据是否可以有效规避此类问题呢？农业部高度重视这一问题，与九次方大数据合作，建设农业价格大数据分析及可视化平台，终结“此起彼伏”的农产品价格乱象。

着眼全局，平台成农产品价格乱象终结者

农产品价格是“百价之基”，农产品价格的波动，会导致其他产品不同程度的波动，极大影响经济运行。

价格大数据分析及可视化平台基于农产品批发市场的顶层设计，从全局的角度，对批发市场大数据的应用方向、数据源、实施路径、应用效果、应用场景设计、实施计划、可行性等方面提出解决方案，深入挖掘农产品批发市场数据的价值。

首先，平台项目组对农产品批发市场大数据发展进行应用方案设计，明确发展目标、原则、建设内容、重点建设任务及进度安排、保障措施等。

其次，平台清洗和梳理农业部积累的20年全国各地批发市场农产品历史数据，得到符合数据应用要求的干净数据，明确批发市场数据资产的数量和质量。

再次，通过对历史数据进行系统的分析，平台描绘不同类型农产品价格周期、传导机制，对全国的重点农产品供需和价格实现预警，防止农产品价格暴涨暴跌的频发，保障农产品的供需平衡。

最后，平台将选取数据分析的结果以大数据可视化的方式展示，方便决策人员使用。

价格大数据分析及可视化平台，坚持问题和需求导向，通过对农产品不同产业环节价格数据进行挖掘、建模，包括价格波动周期模型、价格预测模型、农产品价格传导时滞模型、农产品价格相关性模型等，描绘不同农产品的价格周期、价格传导机制，辅助业务决策，更及时更准确的进行价格监测预警，防止农产品价格暴涨暴跌的频发。

平台的上线，将进一步推进农产品批发市场数据的开放共享、深入分析应用，提升农产品流通信息服务能力，深化批发市场大数据在深化批发市场大数据在农业生产、经营、管理和服务等方面的创新应用，为政府部门管理决策和各类农产品经营主体的生产经营提供更加完善的数据服务，促进农产品产销有效对接，保障农产品的供需平衡及市场的稳定发展。

破解难题，平台增强政府对农产品价格的调控力

价格大数据分析及可视化平台实施过程中，遇到了三大难点。为此，平台项目组克难攻坚，积极寻找解决问题的方法，确定最佳开发建设方案。

数据资产详细状况及数据质量情况不明确。由于农业部积累的价格数据时间跨度20年，不同时间的统计对象、统计指标、数据格式的变化，会造成数据前后不一致的情况，另外，由于属于人工填报，人工审核，因此数据容易出现错误、缺失或重复的情况。

平台针对数据统计结果及业务逻辑确定清洗规则，对目标数据进行清洗，清洗后得到验证的数据为满足数据质量要求的数据，就可以用于统计分析、挖掘、建模、应用及共享开放。

数据价值不清晰，应用方向不明确。对于20年的历史数据缺乏挖掘和应用，没有全面分析批发市场环节的农产品供给和需求变化规律、生产和消费变化规律，难以明确最终应用方向。

对此，平台一方面根据客户的业务需求，对历史数据进行系统的分析，描绘不同类型农产品价格周期、传导机制，进行可视化设计及展示；另一方面，针对清洗后的数据进行初步的建模，并筛选有价值的建模结果以可视化方式展示到价格信息网，对全国的重点生鲜农产品价格实现预警。

可视化展示方式落后，用户体验较差，不能充分展示数据价值。平台由此对数据展示进行可视化专题开发，全面采用HTML5与WebGL技术，以3D或2D中国地图板块为主视觉区，吸附各农产品批发市场价格信息的可视化功能，基于绿色、生态、有机、科技等关键词，进行农产品批发市场价格数据的专题页面与可视化呈现设计。

传统农业与大数据的结合，重新定义农产品价格。价格大数据分析及可视化平台对农产品价格波动的各维度原因进行精准分析，在全国各个市场陆续铺开一张网，实时更新全国农产品批发市场的价格，解决产品供应和需求信息不对称引起的问题，破解农产品供需难题，促使农业销售更具计划性，增强政府对农产品价格的调控力。

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