标题：基于Python实现的农产品数据分析与可视化系统

农产品数据分析与可视化系统的基本框架可以分为几个关键部分，以下是一个高层次的框架设计：

1. 数据采集

• 数据源：确定数据来源（如农业部门的公开数据、市场交易数据、气象数据等）。
• 数据收集：使用API、爬虫或手动上传等方式获取数据。

2. 数据预处理

• 数据清洗：处理缺失值、重复数据和异常值。
• 数据转换：对数据进行格式转换，标准化数值等。
• 特征工程：提取、选择和构造特征，以便后续分析。

3. 数据存储

• 数据库选择：选择合适的数据库（如SQLite、MySQL、PostgreSQL）来存储结构化数据。
• 数据模型设计：设计数据库表结构，确保数据的完整性和可访问性。

4. 数据分析

• 描述性分析：计算基本统计量（如均值、标准差等），理解数据的基本特征。
• 探索性分析：使用可视化工具（如直方图、散点图）进行数据探索，识别潜在模式和趋势。
• 预测分析：如果需要，可以使用机器学习模型进行预测（如时间序列预测、回归分析）。

5. 数据可视化

• 可视化工具选择：选择合适的可视化库（如Matplotlib、Seaborn、Plotly等）。
• 图表设计：设计和生成各种图表（如折线图、柱状图、热力图等）来展示分析结果。
• 交互性：如果需要，增加交互性功能（如过滤、缩放、悬浮显示等）。

6. 用户界面

• 前端框架：选择合适的前端框架（如Flask、Django等）来构建用户界面。
• 功能模块：设计用户可访问的功能模块（如数据输入、分析结果展示、可视化图表等）。
• 用户体验：考虑用户体验，确保界面友好、易于操作。

7. 结果展示与报告

• 结果汇总：将分析结果进行汇总，生成报告。
• 导出功能：提供导出功能，允许用户将结果下载为PDF、Excel等格式。

8. 系统维护与更新

• 数据更新：定期更新数据，保持系统的时效性。
• 性能监控：监控系统性能，优化数据处理和查询速度。
• 用户反馈：收集用户反馈，持续改进系统功能和体验。

代码实现: