本设计是对浙江省各市的农产品销售数据进行可视化与分析。本设计通过爬取浙江省各个市的农产品销售数据，对爬取的数据进行预处理，从商品类别、销量、价格和销售时间各个维度对数据进行分析，作出柱状图、折线图、气泡图、饼图和雷达图等各类关系图，把销售数据进行对比分析，导入城市地图，展示销售量与城市分布的相关图。
本设计会用到Pandas进行数据的预处理，用到了Flask轻量级Web应用框架，ECharts进行数据可视化的呈现，使用关联规则分析出浙江省各个地区畅销的农产品。设计的实现主要分为部分：1.采用爬虫技术对浙江农产品流通公共服务平台农产品销售情况数据进行爬取。2.对爬取的数据进行预处理。3.构建Flask轻量级Web应用框架，使用Python语言快速实现Web服务。4.使用ECharts进行数据可视化的呈现。5.使用机器学习算法呈现销量与地区的规律性，从而更好地部署地区农产品销售计划。
爬取数据：确定爬虫的目标网站和需要所需的数据，比如农产品编号，商品价格，商品采价地等,然后发送请求去获取这些数据,最后将爬取到的信息储存在Csv文件中。
数据预处理：对爬取到的数据进行清洗，主要属性包括商品采价地、采价日期、价格、商品ID和主键，替换商品主键，将不易于分辨商品种类的主键替换成容易分辨的主键，检查清理重复数据，最后保存到Csv或Txt文件中。
Flask轻量级Web应用框架：Flask框架的主要特征是核心构成比较简单，但具有很强的扩展性和兼容性，使用Python语言快速实现Web服务，最终呈现各种关系图。并在页面引入地图，当搜索某座城市时，城市会高亮显示。滚动表会实时滚动显示所选城市所选商品的相关销售数据。
ECharts数据可视化图形：将数据可视化为多种图形样式，例如：柱状图、折线图、气泡图、饼图、雷达图、时间轴、滚动表等图形呈现在页面中。从而帮助决策者对农产品销售计划进行决策。
构建模型，使用机器学习算法分析出浙江省各个地区最畅销的农产品。然后根据产品的销售时间、价格、销量等因素，对将来农产品的销售策略进行部署，从而加快农产品流通，降低流通成本，提高农产品的市场竞争力，促进农民增收。