政府重視、行業龍頭參與，農產品價格與大數據相結合，價格大數據分析及可視化平臺有效地抑制了農產品價格“過山車”式波動，避免農業生產盲目跟風，保障農產品供需平衡。

　　還記得幾年前那些令人哭笑不得的菜市場時髦詞嗎？“姜你軍”“蒜你狠”“糖高宗”“向前蔥”和“豆你玩”，當時隨著菜價的飆升而在網絡上大行其道。緊隨其后的則是農產品賣難屢屢見諸報道，山東河南蒜薹種植戶喊出“提蒜薹免費送”的口號，甚至將蒜薹倒入河里，云南某地上千噸四季豆滯銷被爛在地里，浙江一些花椰菜產區出現嚴重滯銷，福建的萵苣拿來喂豬，雞蛋價格一降再降……

　　先有游資炒作，再有農戶追風而上，然后產品滯銷，農產品價格暴漲暴跌現象受到廣泛關注。分析其原因不難發現，由于我國的農業大數據處于初期的嘗試階段，特別是在農產品市場價格監測數據方面嚴重滯后，導致農業生產盲目跟風，農產品價格猶如坐上了“過山車”。

　　農產品價格失控的關鍵點究竟在哪里，大數據是否可以有效規避此類問題呢？農業部高度重視這一問題，與九次方大數據合作，建設農業價格大數據分析及可視化平臺，終結“此起彼伏”的農產品價格亂象。

著眼全局，平臺成農產品價格亂象終結者

　　農產品價格是“百價之基”，農產品價格的波動，會導致其他產品不同程度的波動，極大影響經濟運行。

　　價格大數據分析及可視化平臺基于農產品批發市場的頂層設計，從全局的角度，對批發市場大數據的應用方向、數據源、實施路徑、應用效果、應用場景設計、實施計劃、可行性等方面提出解決方案，深入挖掘農產品批發市場數據的價值。

　　首先，平臺項目組對農產品批發市場大數據發展進行應用方案設計，明確發展目標、原則、建設內容、重點建設任務及進度安排、保障措施等。

　　其次，平臺清洗和梳理農業部積累的20年全國各地批發市場農產品歷史數據，得到符合數據應用要求的干凈數據，明確批發市場數據資產的數量和質量。

　　再次，通過對歷史數據進行系統的分析，平臺描繪不同類型農產品價格周期、傳導機制，對全國的重點農產品供需和價格實現預警，防止農產品價格暴漲暴跌的頻發，保障農產品的供需平衡。

　　最后，平臺將選取數據分析的結果以大數據可視化的方式展示，方便決策人員使用。

　　價格大數據分析及可視化平臺，堅持問題和需求導向，通過對農產品不同產業環節價格數據進行挖掘、建模，包括價格波動周期模型、價格預測模型、農產品價格傳導時滯模型、農產品價格相關性模型等，描繪不同農產品的價格周期、價格傳導機制，輔助業務決策，更及時更準確的進行價格監測預警，防止農產品價格暴漲暴跌的頻發。

　　平臺的上線，將進一步推進農產品批發市場數據的開放共享、深入分析應用，提升農產品流通信息服務能力，深化批發市場大數據在深化批發市場大數據在農業生產、經營、管理和服務等方面的創新應用，為政府部門管理決策和各類農產品經營主體的生產經營提供更加完善的數據服務，促進農產品產銷有效對接，保障農產品的供需平衡及市場的穩定發展。

破解難題，平臺增強政府對農產品價格的調控力

　　價格大數據分析及可視化平臺實施過程中，遇到了三大難點。為此，平臺項目組克難攻堅，積極尋找解決問題的方法，確定最佳開發建設方案。

　　數據資產詳細狀況及數據質量情況不明確。由于農業部積累的價格數據時間跨度20年，不同時間的統計對象、統計指標、數據格式的變化，會造成數據前后不一致的情況，另外，由于屬于人工填報，人工審核，因此數據容易出現錯誤、缺失或重復的情況。

　　平臺針對數據統計結果及業務邏輯確定清洗規則，對目標數據進行清洗，清洗后得到驗證的數據為滿足數據質量要求的數據，就可以用于統計分析、挖掘、建模、應用及共享開放。

　　數據價值不清晰，應用方向不明確。對于20年的歷史數據缺乏挖掘和應用，沒有全面分析批發市場環節的農產品供給和需求變化規律、生產和消費變化規律，難以明確最終應用方向。

　　對此，平臺一方面根據客戶的業務需求，對歷史數據進行系統的分析，描繪不同類型農產品價格周期、傳導機制，進行可視化設計及展示；另一方面，針對清洗后的數據進行初步的建模，并篩選有價值的建模結果以可視化方式展示到價格信息網，對全國的重點生鮮農產品價格實現預警。

　　可視化展示方式落后，用戶體驗較差，不能充分展示數據價值。平臺由此對數據展示進行可視化專題開發，全面采用HTML5與WebGL技術，以3D或2D中國地圖板塊為主視覺區，吸附各農產品批發市場價格信息的可視化功能，基于綠色、生態、有機、科技等關鍵詞，進行農產品批發市場價格數據的專題頁面與可視化呈現設計。

　　傳統農業與大數據的結合，重新定義農產品價格。價格大數據分析及可視化平臺對農產品價格波動的各維度原因進行精準分析，在全國各個市場陸續鋪開一張網，實時更新全國農產品批發市場的價格，解決產品供應和需求信息不對稱引起的問題，破解農產品供需難題，促使農業銷售更具計劃性，增強政府對農產品價格的調控力。