數據可視化在夏菜種植與外銷領域的應用研究

池碧清

摘 要 伴隨信息技術在農業領域的應用加強，人類生產和獲取數據的能力與日俱增。怎樣對海量數據進行分析以支持農業生產，具體為如何用數據可視化技術更好地呈現夏菜生長情況，優化高原夏菜種植結構，增加夏菜銷售金額，成為了數據可視化與農業關注者亟待解決的問題。因此，數據挖掘、數據清洗以及數據處理技術日益成為專家學者關注的焦點。對數據進行可視化，需要經過數據篩查、數據清洗、數據表達、數據可視以及美化等一系列操作，不僅要信息表達鮮明，更要兼顧數據之間的交互性以及作品整體的美學性。常見的數據可視化工具包括Tableau、VisualEyes等，利用數據可視化工具，在種植階段可以更加直觀地了解高原夏菜生長周期，更加直觀地發現種植問題，改善種植結構。在銷售階段可以利用可視化工具比對蔬菜外銷地區的價格，通過分析增強夏菜品種與外界市場需求的匹配度，將蔬菜賣往價格更高的地區，增加農民收益。

關鍵詞 數據可視化；夏菜種植；銷售

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）220-0084-02

信息技術在農業領域的應用加強，推動了農業信息化的進步，促進實現農業種植結構、手段和方法的現代化，各種智能化數據分析平臺、農業種植管理系統的建立，不斷改進農業種植結構與種植規模，促進了種植結構的優化和蔬菜產量的提升。如何更好地對大量的數據進行分析，進一步促進農民科學種植，以及如何用可視化技術更好地呈現種植情況、提升外銷利潤，成為了可視化與農業研究者亟需解決的問題。

2009年國際研討會在印度探究現在數字信息技術對當地農業的影響，經過長達3年的調查研究，形成最后的報告《印度農業延展的成與敗》指出：“要為農業工作者與政策統籌指導者提供資源和工作以及必要的數據，使農業從業者更好地從事生產”，印度州立農業大學對Uttar Pradesh（印度北方邦）和Madhya Pradesh（印度中央邦）的農民抽樣調查發現，只有18%農民接受過相關數據精確種植指導。很多農民表示缺乏相關農業種植指導，農業種植使用的數據49%來源于公眾意見，并沒有一個精確的數據農業（data agriculture）。

博伊西州立大學Jui-Long Hung 博士提出了數據挖掘概念已經引起越來越多農業精確種植者的關注，其發展趨勢之一即為利用數據可視化來改善種植過程。數據可視化已經日益成為農業信息化研究者日益關注的領域。通過對種植中的數據進行可視化分析，可以更好地指導農業生產。

筆者將闡述數據可視化技術的內涵和特征價值，并嘗試解讀數據可視化技術在農業生產中的應用，為促進我國數據可視化技術與農業結合提供借鑒與參考。

1 數據可視化技術概念解讀與價值分析

1.1 概念界定

對數據可視化的定義目前仍有很多種爭議。有研究者認為數據可視化是一個不斷演化、不斷發展的概念。人們在接受數據可視化的同時涵蓋科學可視化（scientific visualization）與信息可視化（Information visualization），它還包含了知識可視化（knowledge visualization）的部分內容。Feiedma則認為數據可視化主要包括思維導語、新聞的顯示、數據的顯示、鏈接顯示、網站顯示、文章與資源、工具與服務七個方面，包括的內容更加廣泛。筆者更加贊同數據可視化較為寬泛的概念，同時認為其也涵蓋了科學可視化、信息可視化以及知識可視化的相關概念。

1.2 構成要素

Ben Fry（2009）將數據可視化的流程概括為7個步驟：

1）收集數據，包括數據庫的數據、文字記錄、網絡源文件等。

2）分析數據，按數據意義構造一個結構分類圖，按分類排序。

3）清洗數據，只保留有價值的數據，過濾冗雜數據。

4）數據挖掘，利用統計學辨析數據格式，尋找數據內部規律。

5）表達數據，用合適的樹狀圖或者餅狀圖表述數據。

6）修飾數據，改善表述方法，使其更加直觀化、清晰化、美化。

7）數據交互，力求創建數據之間的交互性，提升其質量。

2 數據可視化技術典型工具

2.1 Tableau——簡易視覺可視化工具

Tableau Software致力于幫助人們查看并理解數據，Tableau 幫助任何人快速分析、可視化并分享信息，超過42 000家客戶通過使用Tableau在辦公室或隨時隨地快速獲得結果。Tableau公司將數據運算與美觀的圖表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字“畫布”上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟件的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域里的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。對于個人而言，Tableau的操作無需編程寫代碼等高級操作，頁面設計簡單友好。

2.2 VisualEyes

VisualEyes是由美國弗吉尼亞大學運營的一個在線可視化工作，雖然是美國產品，但是其提供非常友好的中文界面服務。VisualEyes以XML為腳本語言，可以實現數據內部的交互性，另外還提供Flash的兼容性。使用者可以根據自己的愛好興趣將各種類型的資源如圖片、視頻、數據庫等連接到平臺上，再輔助以簡單的腳本，最終形成數據可視化作品。VisualEyes具有極為友好的中文界面，還具有操作門檻低、數據呈現方式多樣等優點。

3 數據可視化推動農業種植結構的優化

數據可視化簡潔化、直接化、交互化的特點，為處理農業種植中的問題提供了強大的支持。在種植領域，農民可以根據蘭州高原夏菜的生長周期以及土地使用情況來合理安排種植，科學精密地安排種植可以讓土地最大程度的發揮作用，避免土地資源浪費與過度開發。

同時，通過精確地種植指導來優化高原夏菜的種植結構，力求種植結構多樣化，收益來源多樣化。在銷售領域，數據可視化技術可以幫助高原夏菜在數據庫中尋找全國菜價最高的省份，對點銷售，實現夏菜收益最大化。

另一方面，通過數據新聞的報道以及數據可視化技術，讓媒體受眾和夏菜消費者更好地了解蘭州高原夏菜，如其營養價值與市場行情等較復雜的數據信息。

1）種植環節：精確合理種植，實現土地價值與收益最大化。

數據可視化技術可以幫助農民通過數據收集工具和數據可視化工具，直觀地獲得有關蔬菜的生長情況如生長周期等信息，這些信息可以為農民根據土地情況參數合理安排種植，調整種植結構，高效利用土地。農民也可以從種植過程中，獲得蔬菜的病蟲害情況，根據其具體情況向有關部門匯報，合理安排殺蟲打藥等農業活動，減少損失。

2）銷售環節：利用數據對比手段將夏菜盡可能賣到價格較高地區，利用數據可視化技術更直觀地報道高原夏菜，增加公眾對其了解。

蘭州市于2013年建立了蘭州高原夏菜合作基地，與多省市建立了供銷基地，如廣東、福建、海南、浙江等南方省區都與合作，根據各省反饋的蔬菜價錢調整蔬菜銷往地區，盡可能地將夏菜銷往價格高的地區，增加農民收入，為了擴大蘭州高原夏菜的知名度可以用數據新聞的報道手段對其進行報道，盡可能得用看得見的數據呈現新聞內容，使文章更準確、更直觀。

4 結論

數據可視化技術在近幾年發展迅猛，并且出現了不少智能可視化工具，并在金融、教育、大數據科學領域得到了較為成熟的應用。然而其在農業領域的應用尚顯不足，如何對蔬菜種植領域的數據進行挖掘并且很好的可視化應用？用何用數據交互技術將蔬菜產銷情況交互可視化？這些都需要研究者不斷探索實踐。隨著研究深入與技術進步，數據可視化技術將為農業種植提供有力支撐。

參考文獻

[1]龍虎，楊暉.大數據背景下的數據分析與可視化研究[J].凱里學院學報，2016，34（3）：98-102.

[2]陳明.大數據可視化分析[J].計算機教育，2015（5）：94-97.

[3]原達，劉日晨，袁曉如.探地數據可視化研究[J].計算機輔助設計與圖形學學報，2015，27（1）：36-45.

[4]李希光，趙璞.數據可視化：數據新聞在健康報道中的應用[J].新聞戰線，2014（11）：53-56.

[5]任磊，杜一，馬帥，等.大數據可視分析綜述[J].軟件學報，2014，25（9）：1909-1936.