大数据技术在特色农产品精准营销中的应用.pdf

中国新技术新产品2024 NO.3（上）-137-技 术 经 济 与 管 理通过大数据技术，农产品销售者可以更好地了解市场趋势、消费者偏好，精准定位市场，实现需求预测，并制定更智能的决策，从而提高效率和盈利能力。因此，本文将关注如何构建基于大数据技术的特色农产品精准营销平台，以期帮助农产品销售者更好地满足市场需求，提高特色农产品的营销服务品质，并最终提升竞争力。1 基于大数据技术的特色农产品精准营销平台架构设计基于大数据技术的特色农产品精准营销平台架构可分为营销数据采集、营销数据预处理、营销数据分析以及营销决策支持4个部分。特色农产品精准营销平台架构如图1所示。1.1 营销数据采集数据采集是特色农产品精准营销平台的底层基础，需要建立有效的数据源接入机制，确保数据的完整性和准确性1。1.2 营销数据预处理数据预处理是特色农产品精准营销平台中的数据清洗和初步加工阶段。在该步骤中，收集的数据需要经过清洗、去重、异常值处理和标准化等操作，以便为后续的数据分析提供高质量的数据。1.3 营销数据分析营销数据分析是特色农产品精准营销平台的核心部分，其中包括市场精准定位和市场需求预测，可以帮助农产品销售者更好地理解市场，预测不同特色农产品的需求趋势。1.4 营销决策支持营销决策支持是特色农产品精准营销平台的最终目标。通过大数据分析，农产品销售者可以获得客户喜好、销售趋势以及产品特点等营销数据，从而有针对性地进行营销策略制定、产品推广和供应链管理。2 硬件设计为了支持大规模特色农产品数据的处理与存储需求，选用 HPE ProLiant DL380 Gen10 的高性能服务器，搭载 256GB DDR4 ECC RDIMM 内存，以保证数据处理的高速和稳定性。为了储存庞大的农产品数据，配置 81.92TB SAS SSD 硬盘，并采用RAID配置，以满足长期保存和高效访问数据的需求，确保数据不会丢失且能够快速检索。为了实时监测农产品库存和销售情况，采用 Sensirion SHT3x 温度传感器，实时监测设备工作状态，并通过无线网络连接平台，同时采集特色农产品的产量、品质等关键数据2。此外，为了建立可靠连接并实现数据的高速传输，添加以下硬件设备：Aruba 3810M Series 交换机、Cisco Catalyst 9000 系列路由器以及 Fortinet FortiGate 6000 防火墙，构建一个稳定可靠、高速传输的网络环境，确保平台能够快速、安全地传输海量特色农产品数据，从而实现特色农产品的精准营销。大数据技术在特色农产品精准营销中的应用王金艳（湖南环境生物职业技术学院，湖南 衡阳 421005）摘 要：利用大数据技术可以对特色农产品市场中庞大的数据进行深入挖掘和分析，从而为农产品销售者提供更准确的市场信息，支持更智能、更精准的营销决策。本文基于大数据技术，对特色农产品精准营销平台进行建设研究，从营销数据采集、营销数据预处理、营销数据分析和营销决策支持等方面组建特色农产品精准营销平台，并通过测试验证平台性能。结果表明，大数据技术在特色农产品精准营销中具有潜在的应用价值，有望促进农产品产业的进一步发展。关键词：大数据；农产品营销；客户分类；精准营销中图分类号：TP393文献标志码：A基金项目：2021年湖南省教育厅科学研究项目“湖南省一县一特品牌建设视角下国家地理标志农产品新媒体营销策略研究”（项目编号：21C1123）；2022年衡阳市社会科学基金项目“乡村振兴战略下衡阳特色农产品品牌建设研究”（项目编号：2022D021）。图 1 特色农产品精准营销平台架构中国新技术新产品2024 NO.3（上）-138-技 术 经 济 与 管 理3 软件设计3.1 营销数据采集在 Web 服务器上部署 Java 作为专门的数据接收应用，以接收来自 Web 浏览器的 HTTP 请求。并开发 API 端点，使消费者的浏览历史和行为数据能够通过 HTTP POST 请求发送到服务器。根据 API 接口的要求，使用 Apache Kafka 流式数据处理框架，设置数据处理管道，以接收实时的数据流，确保数据能够被迅速传送和存储3。从 HTTP 请求中提取浏览历史和行为数据，例如访问的 URL、用户代理信息和时间戳等，以满足后续存储和分析的需求。基于大数据技术的的特色农产品精准营销数据采集流程如图 2 所示。图 2 基于大数据技术的特色农产品精准营销数据采集流程同时，与阿里巴巴和京东等第三方 DMP 提供的 API 接口对接，使用 OAuth 认证协议进行身份验证，以确保数据的安全传输。一旦授权成功，根据 API 接口规范，使用 API 端点来请求目标人群的数据。获取多维度、多来源的数据后，数据将用于后续的数据预处理、数据分析和决策支持，以制定更有效的营销策略。3.2 营销数据预处理在获得特色农产品营销数据后，使用 OpenRefine 数据质量工具，进行原始数据的质量检查和修正，以剔除数据缺失、重复和异常值。随后，采用 Python 编程语言中的 Pandas库进行 HTML 标记去除，并统一日期格式。为了便于后续处理，使用 Tabula 工具将特色农产品营销数据从不同格式转换为 JSON 或 CSV 的结构化数据格式，并进行初步的存储准备。随后，通过采用 SIPUR 标识位识别方式，建立特色农产品营销数据调度模型，获取数据融合系数，获取营销数据融合系数 Q（u），计算过程如公式（1）所示。Q uxuiiin?1221?（1）式中：xi为营销数据汇总统计指标；n 为融合约束条件个数；为营销数据内部关联性指标；为营销数据编码特征；ui为营销数据的模糊度辨识参数。获取营销数据融合系数 Q（u）后，利用 Apache Hadoop 进行数据提取和编码，使用 Apache Spark 进行数据融合，计算过程如公式（2）所示。W?sgnuQ xiinii1?（2）式中：W 为融合后的特征解向量；Qi为数据匹配特征量。使用 Apache Kafka 工具完成数据组网设计，以支持实时数据流处理。同时，采用高级加密标准（AES）对称加密算法，通过 256 位密钥的操作，对特色农产品营销数据进行加密处理，保障数据安全。结合使用 ETL（抽取、转换、加载）数据处理工具，输出预处理后的数据，并使用 Mongo DB 进行营销数据分类，并建立特色农产品营销数据仓库。3.3 营销数据分析3.3.1 市场精准定位根据营销数据分析需求，提取消费者属性、兴趣偏好、消费能力等输入特征，应用于 K 均值聚类算法，通过肘部法则确定要分成的簇的数量 K，随机选择 K 个数据点作为初始簇心，确保市场细分足够精准，但又不过度分割，从而获得有意义的子市场。使用欧氏距离公式，计算每个数据点与各簇心的距离，将每个数据点分配到距离最近的簇，确保相似的客户被分到同一个子市场。欧氏距离如公式（3）所示。d A Bxyvvvt,?21 （3）式中：A、B 分别为要比较距离的 2 个点；xv和 yv为点 A 和点 B 在 t 维空间中的各坐标；t 为数据点的维度，即空间中的坐标数目。d（A，B）为点 A 和点 B 之间的欧式距离。通过尝试不同的 K 值并计算对应的欧式距离，选择最佳的 K值。然后进行每个簇的簇心更新，以更好地描述该子市场的特点，为后续分析和定位提供更准确的信息。计算过程如公式（4）所示。?kkttnnxk?11 （4）式中：k为第 k 个簇的新簇心；nk为第 k 个簇的成员数，即簇内的数据点数量；xt为第 k 个簇中的第 i 个数据点，其坐标可以是多维的。通过迭代，最小化簇内方差，确保数据点被分配到最合适的子市场。同类数据点将分配到一个簇，这些簇代表不同的群体或市场细分。通过分析每个簇的特点，能够了解每个簇代表的客户或市场细分的共同特点，获取特色农产品在市场的精准定位。3.3.2 市场需求预测市场需求预测是营销数据分析过程中的关键任务。因此，使用 ARIMA 时间序列模型，进行市场趋势预测。将特色农产品的历史销售数据按时间顺序（每个时间点）进行排列，使用数据可视化工具 Tableau 呈现历史数据，以识别任何趋势、季节性或周期性的模式，以帮助选择 ARIMA 模型的参数。如果数据显示趋势或季节性，就进行一阶差分操作，使数据平稳化，计算过程如公式（5）所示。p=p-p-1（5）式中：p为在时间 p 的销售数量，p-1为在时间 p-1 的销售数量；p为差分后的销售数量。重复差分步骤，直到时间序列平稳，获取平稳数据后，进行 ARIMA 时间序列模型构建，计算过程如公式（6）所示。中国新技术新产品2024 NO.3（上）-139-技 术 经 济 与 管 理Y（T）C+1Y（T-1）+2Y（T-2）+（P）Y（T-P）-1*（T-1）-2*（T-2）-Q*（T-Q）+（T）（6）式中：Y（T）为时间序列在时间点 t 的观测值；C 为常数项；1，2，（P）为自回归项的系数；1，2，（Q）为移动平均项的系数；（T）为时间点 t 的误差项（随机扰动），通常假设为独立同分布的白噪声。使用训练数据拟合的模型进行预测，并使用均方误差（MSE）将预测结果与测试数据进行比较，以评估模型的性能，计算过程如公式（7）所示。()21iiMSEyyn=（7）式中：MSE 为均方误差；n 为样本数量；yi为第 i 个观测值的实际数值；yi为第 i 个观测值的模型预测值。MSE 的值越小，为模型的预测越接近实际观测值，模型性能越好。在模型评估和选择过程中，通过比较不同模型的 MSE 值，进行模型的参数调整，以提供更准确的市场需求预测。3.4 营销决策支持根据市场需求预测的结果，建立动态定价策略。如果需求量预计增加 0%20%，那么产品价格将保持不变。若需求增加 20%50%，产品价格将上调约 30%。对于需求增加50%100%的情况，则根据具体需求，灵活提高产品价格以优化利润。相反，若需求下降 30%以上，则自动采用竞争性价格策略以吸引更多客户。然后进行价格弹性分析，以深入了解价格变动对销售量的影响，精确确定价格调整的幅度和方向，计算过程如公式（8）所示。ASZZS?（8）式中：A 为价格弹性；S 为销售量；Z 为农产品价格；为变化量。当价格弹性绝对值小于 1 时，为市场对农产品价格不太敏感，应提高农产品价格以提高利润。当价格弹性绝对值接近 1 时，市场对农产品价格相对敏感，但农产品价格变化对销售量的影响不是非常大，可小幅度调整农产品价格。当价格弹性绝对值大于 1 时，市场对价格非常敏感，价格的小幅度变化将显著影响销售量，应谨慎地管理价格，并根据市场需求进行更频繁的价格调整。针对不同类型的客户或不同市场细分状况，动态化进行精准营销。针对高端客户，自动提供高价值产品和服务，而对于价格敏感客户，则提供多种经济选项，并规划定期促销活动，如自动推荐季节性促销或假期促销，以吸引客户。针对需求量较低的农产品，则基于市场需求分析，推出“需求量低+需求量高”的产品组合或套餐销售，以提高产品的附加值。或根据需求预测，在特色农产品需求最低谷提供赠品或折扣，以刺激销售。同时，将库存可视化展示在特色农产品营销平台，以维持在线销售渠道，给予客户清晰、简洁的购物体验。通过持续关注市场动态，使定价、促销和分销策略与市场需求趋势相一致，以确保产品满足客户需求，提高特色农产品销售业绩以及所占市场份额，实现更智能、敏捷和利润驱动的特色农产品营销决策支持。4 测试试验4.1 测试环境为测试本设计的性能与准确度，采用高性能的 HPE ProLiant DL380 Gen10服务器，配置Intel Xeon Gold 6254处理器（18 核，3.1GHz），内存为 384GB DDR4 ECC RAM。存储设备为 42TB NVMe SSD（固态硬盘），以支持数据的快速存储和检索。配置交换机型号为Cisco Catalyst 3850 Series，并选择 Red Hat Enterprise Linux 8.3 作为操作系统，以确保大规模数据处理的强大性能和高可扩展性。测试数据方面，准备过去 5 年的历史销售数据、市场需求数据和竞争数据，验证本设计在实际应用中的稳定性和可行性。4.2 测试结果基于上述测试环境，本次试验设置营销数据量分别为10GB、20GB、30GB、40GB 和 50GB。不同营销数据量的数据处理速度及准确度情况见表 1。根据表 1 可知，本设计的数据导入速度最高为 2.67GB/s，数据清洗速度最高为 2.23GB/s，数据处理速度最高为1.353GB/s。随着数据量的增多，数据导入速度、数据清洗速度、数据处理速度均逐渐呈现小幅下降趋势，但前两者的总体速度仍高于 2GB/s，数据处理速度仍高于 2GB/s，处理速率较快。而市场精准定位的准确度、市场需求预测准确度均高于 96%，在不同营销数据量的数据处理方面总体表现较好，具有一定应用价值。5 结语综上所述，基于大数据技术的特色农产品精准营销平台构建，能够帮助实现市场精准定位，准确预测市场需求，从而为特色农产品销售者提供有力的支持。未来，可进一步深化对营销数据分析和销售服务体验等方面的探索，以不断提高设计的性能与功能。参考文献1 王宁娟.大数据背景下农产品营销策略探究 J.南方农机，2023，54（20）：91-93，116.2 张晶，刘秋实.大数据背景下农产品营销模式创新研究 J.现代农业研究，2023，29（6）：17-19.3 宋启玉.基于“互联网+”的农产品营销模式创新研究 J.现代化农业，2023（5）：73-75.表 1 不同营销数据量的数据处理速度及准确度情况试验组别数据量/GB数据导入速度GB/s数据清洗速度GB/s数据处理速度GB/s市场精准定位准确度/%市场需求预测准确度/%试验组1102.672.231.3599.298.2试验组2202.662.181.3399.097.9试验组3302.642.121.3098.897.5试验组4402.612.071.2298.497.0试验组5502.562.011.0998.096.4