基于大数据分析的茶叶质量评估

王宇

（眉山职业技术学院，四川眉山620010）

基于大数据分析的茶叶质量评估

王宇

（眉山职业技术学院，四川眉山620010）

茶叶是我国的特色产业，已经成为家家户户日常饮用和待客过程中不可或缺的重要物品。茶叶质量既关系到人们饮茶的口感，也关系到我国的食品健康安全，更关系到茶叶生产商的品牌形象和信誉。近年来，随着市场竞争的加剧，质量已经成为各大品牌商获得市场空间的前提和保障。本文以大数据分析为平台，对网络背景下的茶叶种植状况和生产情况进行评估，从而对茶叶种植和生产流程进行控制，并对我国茶叶种植和生产过程中的不足进行弥补，为人们提供优质茶源，为茶叶生产提供良好的物质保障，提升我国茶叶的国际知名度和市场竞争力。

大数据分析；茶叶质量评估；云计算；数据网络

茶叶是我国的一大传统型产业，其既关系到茶加工企业的生存和发展，又关系到与茶相关的边缘产品的开发和生产。茶叶的产量和质量决定了我国茶叶市场的发展动向。但是，气候条件、环境条件和生态条件的不稳定性，使我国茶叶在生产和开发过程中存在诸多问题。茶叶质量是茶叶加工企业获得市场空间的基础，也是人们享受到绿色茶源的基本前提。政府和相关部门要结合茶叶发展过程中的诸多诉求，对茶叶种植和生产过程进行监测，确保对其种植和生产过程中的每一个环节进行有效的把控，进而充分发挥我国茶产业的市场潜力。但是，依托于传统的茶叶种植和生产方式对茶叶进行人工现场采样、评估和监测等，会耗费大量的人力和物力，并且受到外部因素制约，采样效果比较差，进而影响茶叶的整体质量评估效率。计算机技术和网络技术的快速发展为茶质量评估提供了广阔的空间，使茶叶质量评估过程中得以对网络技术和计算机基础进行充分应用，进而提升了其质量评估的整体效益。相关人员可以借助网络技术对天气、温度、湿度和病虫害等不可控信息进行收集和整理，进而结合相关数据对其进行分析和预测，实现大数据背景下，以茶叶种植和生产为基础的茶叶质量评估，提高我国的茶叶和茶产品供应质量。

1　茶叶质量评估的重要性

茶叶是我国国民经济发展过程中的重要组成部分，具有丰富的历史内涵和文化内涵。而茶叶质量又是我国茶产业发展过程中的主要要素。茶叶质量直接关系到人们的饮茶健康和安全。近年来，消费观念发生了转变，人们对茶叶质量提出了更高的要求，政府也不断净化茶叶市场环境，以确保茶产品质量安全，最大程度维护消费者的利益。茶叶质量关系到茶企业的效益，也关系到国内外消费者对中国茶叶的整体认可度。借助茶叶种植和茶叶生产开发对茶叶质量进行评估，能够净化茶叶市场环境，降低人们日常饮茶过程中的安全隐患，推进我国茶产业的快速发展。同时，对茶叶质量进行评估，能够从根本上推动我国传统茶叶种植技术的变革，使相关技术人员积极研发新型茶叶种植和开发技术，减少茶叶种植过程中易溶于水的农药使用量，确保百姓真正喝到放心茶和安心茶。

2　系统的构建

2.1大数据分析与云计算

茶叶质量评估过程中，大数据分析的应用原理是借助非结构化和无规律性的数据筛选，对有效的茶叶数据信息进行提取，将其广泛应用到茶叶种植、生产和销售等各个环节，进而提升我国茶叶产业的整体发展效益。大数据分析并不是对茶叶质量评估过程中的相关数据进行随机抽取，而是对所有数据进行全面分析。因此，在大数据背景下，对茶叶质量进行评估，可以不受采集过程中主观采集方式和样本等因素的影响，从根本上提升了数据分析结果的准确性。近年来，随着数据分析在茶叶质量评估过程中的广泛应用，出现了越来越多的分析方式。例如，谷歌公司通过借助互联网对网络环境背景下的流感数据进行分析，进而应用聚合方式对流感发展情况进行预测，提升了数据分析的准确性。同理，借助大数据分析技术对网络上的茶叶信息进行整合，并结合茶企业本身的发展特色，选择合理的茶叶质量分析方式，对茶叶质量进行评估和预测。

云计算是一种分布式平行计算方法，其能够同时对多种数据信息进行处理，并确保数据的处理效率和质量。在茶叶质量评估过程中，应用云计算，能够提升茶叶质量分析速度和计算效率，降低茶叶质量评估过程中的成本。云计算的开发平台和应用过程都比较简单，并且具有容错性和节点扩充方面的优势。

2.2平台设计框架

在云计算背景下进行大数据处理，能够借助网络对茶叶质量评估中涉及到的相关要素进行分析和处理，并实现数据的导入和导出。其主要特点表现在以下几个方面。首先，其借助Hadoop进行存储，并将其作为存储中心，通过多个数据源对相关数据进行读取。其次，借助流分析技术实现各种实时数据的分析和处理。第三，对经过处理的数据进行导出操作，并将相关数据库作为其导出对象。第四，实现茶叶质量评估过程中，不同数据类型的协同分析，进而提供有用的茶叶质量评估信息。

大数据平台主要包括数据层、数据处理层和管理层。数据层主要是以流的形式，将茶叶质量评估过程中涉及到的相关数据发送到数据处理层。数据处理层是在云计算平台背景下，对数据层传入的数据流进行分析和处理。管理层主要是将茶叶质量评估中的相关数据进行管理，进而将其处理结果传送给终端客户。以DAP为平台，对不同茶叶质量评估方法进行考虑和应用，进而借助相关技术支持，对茶叶质量评估相关执行方案进行确定，从而以大数据分析为依托，进行茶叶质量的评估和预测。

3　关键技术

3.1数据层

数据层涵盖的工作内容和要素比较多。其主要在茶叶质量评估中对茶叶种植和生产过程中涉及到的相关数据进行采集和筛选，并借助互联网平台，对茶叶的相关过滤和提取数据执行情况进行监控。应用Hadoop分布式文件系统对处理过的茶叶数据信息进行存储。以云计算为背景，数据层能够实现网络茶叶数据资源的快速采集、整理和更改，进而提高茶叶质量评估过程中的数据处理质量和效率，并且操作过程也比较简单。

在大数据背景下对相关茶叶信息采集和分析，一般会对茶叶种植过程中涉及到的环境和生态等相关要素进行提取。茶叶种植过程中，影响茶叶质量的因素包括自然环境、土壤、大气环境、气候和工艺流程等。部分茶叶产地含有重金属，其会对茶叶造成污染，同时，气候变暖为病虫害提供了生长空间，进而影响茶叶的种植质量和产量。在茶叶种植过程中，要严格遵循正确的种植流程和标准，对茶叶种植过程中的不利因素进行控制，最大程度避免气候问题和病虫害问题的影响，降低茶叶种植效益。利用计算机技术和网络平台，对茶叶种植过程中的相关影响要素进行收集和分析，进而借助数据分析平台对相关数据进行采集、过滤和存储。再加上茶企业往年发展过程中的茶叶质量评估经验，对茶叶种植和生产过程中的质量进行全面控制，从而净化茶叶市场，为人们供应优质茶叶和茶源，推进我国茶文化传播和茶产业的快速发展。

3.2数据处理层

数据处理层主要是对经过数据层处理之后的相关茶叶数据进行分析，进而最大程度确保茶叶质量评估的准确性和合理性。笔者以关联模型作为茶叶质量评估过程中的核心技术，进行相关操作。

将不同时间和地点背景下的相关气象生态信息数据向量用X进行假设而茶叶质量数据用向量Y进行假设。其中，（X，Y）=X∪Y，任意向量M⊆（X，Y），其中Supp（M）=Count（M）为M支持度，在向量集合｛（X，Y）｝中，M的出现次数用Count（M）表示；针对任意向量，我们将Xi→Yi的关联可信度定义为Conf（Xi→Yi）/Supp（Xi）；将可信度阈值设为λ，将关联规则集合定义为｛Xk→Yk｝=｛Xk，Yk｝，whereConf（Xk→Yk）≥λ。该模型的执行流程为：

首先，借助数据层对各种数据向量集进行过滤分析。

其次，将阈值设置为λ，计算规则集合为｛Xk，Yk｝，其中｛Xk｝为条件集合。

第三，将当前需要评估的条件数据设定为X，需要对X与集合｛Xk｝各个向量的Jaccard相似度进行计算，并对Xm的条件向量进行计算。

该计算模型是在MaoReduce和Hadoop框架云计算背景下，通过并行处理技术对茶叶种植和生产过程中的成本进行降低，进而确保在单个节点背景下对相关数据进行处理。

3.3管理层

大数据分析背景下的茶叶质量评估是通过SOA思想设计而成的。面向茶叶质量评估过程中的需要对有关数据进行增加和删除。前台页面是借助HTML完成相关设计工作的，其能够确保与移动设备之间的互动和访问，通过借助大数据工作流思路对相关数据信息进行挖掘。进而缩短分析过程和数据结果导入时间，提升茶叶质量评估效率。同时，该模式背景下，也为移动终端交互提供了相应的支持，以确保对茶叶种植过程中的相关信息进行快速而准确的获得，从而提升茶叶的整体种植和生产效益。

4　结语

大数据平台的应用改变了我国传统的粗放型茶叶种植和生产模式，很大程度上提高了茶叶种植效率和市场效益。其能够通过对相关信息数据技术的应用，提升茶叶种植过程中的可预测性。传统茶叶监测方式比较落后，其监测过程中受到诸多因素的限制，很难确保整体监测质量和效率。大数据背景下的质量监测平台是网络时代背景下我国茶叶种植和茶产业发展过程中的必然。当前，我国在茶叶质量评估层面已经取得了相应的技术成就，相关科研机构和部门要结合我国茶叶种植和发展状况，提升茶叶质量评估过程中的技术性和先进性，促进我国茶产业的健康快速发展。

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王宇（1982-），女，四川眉山人，研究生，讲师，研究方向：计算机、课程与教学论、计算机辅助教学与管理。