京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网时代 智慧农业如何借力大数据谋发展
农业是产生大数据的无尽源泉,也是大数据应用的广阔天地。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用,除了具备大数据的公共属性,必然具有农业数据自身的特点。
大数据是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。大数据核心技术是基于存储的计算,从本质上来说,大数据主要解决的是海量数据搜集、存储、计算、挖掘、展现和应用等问题。也可以将其简单归纳为三个层面:大数据的云存储(计算机资源虚拟化)、大数据处理(云计算模型)和大数据挖掘(各类算法库、模型库构建)。
从为用户服务角度,还应提供更多的应用功能:可视化交互分析引擎、提供启发式、人机交互、可视化数据挖掘新技术,海量数据挖掘高度人机交互功能;建立工作流引擎,为用户创建海量数据处理、分析流程提供图形化流程设计工具,自动执行用户创建的数据处理分析流程,提供资源调度及优化服务;提供open api功能,提供数据挖掘平台与第三方应用系统的扩展接口等。
农业是产生大数据的无尽源泉,也是大数据应用的广阔天地。农业数据涵盖面广、数据源复杂。关于农业大数据,顾名思义,就是运用大数据理念、技术和方法,解决农业或涉及农业领域数据的采集、存储、计算与应用等一系列问题,是大数据理论和技术在农业上的应用和实践。农业大数据是大数据理论和技术的专业化应用,除了具备大数据的公共属性,必然具有农业数据自身的特点。
通常所讲到的农业,实际上应涵盖农村、农业和农民三个层面,具有涵盖区域广、涉及领域和内容宽泛,影响因素众多、数据采集复杂、决策管理困难等特点。狭义的农业生产是指种植业,包括生产粮食作物、经济作物、饲料作物和绿肥等农作物的生产活动等,不仅仅涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等作物生产的全过程各环节,而且还涉及跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及结果的展示与应用,乃至整个产业链的资源、环境、过程、安全等监控与决策管理等。广义的农业生产是指包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业五种产业形势,均应该包含在农业大数据研究的范畴中。
前瞻产业研究院《中国互联网+智慧农业趋势前瞻与产业链投资战略分析报告》指出:基于目前农业信息技术主要应用领域和产生大数据的主要来源分析,大数据的主要应用领域包括以下几个方面:
一、生产过程管理数据
设施种植业、设施养殖业、精准农业等。提高整个生产过程的精准化监测、智能化决策、科学化管理和调控,是农业信息化的紧迫任务。
二、农业资源管理数据
土地资源、水资源、农业生物资源、生产资料等。我国农业资源紧缺、生态环境与生物多样性退化,要在摸清家底的基础上,进一步优化配置、合理开发,实现农业高产优质、节能高效的可持续发展。
三、农业生态环境管理数据
土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等。需要进行全面监测、精准管理。
四、农产品与食品安全管理大数据
产地环境、产业链管理、产前产中产后、储藏加工、市场流通领域、物流、供应链与溯源系统等。
五、农业装备与设施监控大数据
设备和实施工况监控、远程诊断、服务调度等。在上述应用中,关键是农业环境与资源、农业生产过程、农业产品安全、农业市场和消费的监测和预测等。
六、各种科研活动产生的大数据
如大量的遥感数据,包括空间与地面数据;大量的生物实验数据,如基因图谱、大规模测序、农业基因组数据、大分子与药物设计等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA中国官网是全国统一的数据分析师认证报名网站,由认证考试委员会与持证人会员、企业会员以及行业知名第三方机构共同合作,致 ...
2025-12-26在数字化转型浪潮下,审计行业正经历从“传统手工审计”向“大数据智能审计”的深刻变革。教育部发布的《大数据与审计专业教学标 ...
2025-12-26统计学作为数学的重要分支,是连接数据与决策的桥梁。随着数据规模的爆炸式增长和复杂问题的涌现,传统统计方法已难以应对高维、 ...
2025-12-26数字化浪潮席卷全球,数据已成为企业核心生产要素,“用数据说话、用数据决策”成为企业生存与发展的核心逻辑。在这一背景下,CD ...
2025-12-26箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,凭借简洁的结构直观呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键信息,广泛应用 ...
2025-12-25在数据驱动决策的时代,基于历史数据进行精准预测已成为企业核心需求——无论是预测未来销售额、客户流失概率,还是产品需求趋势 ...
2025-12-25在数据驱动业务的实践中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,本质上是通过“指标”这一数据语言,解读业务现 ...
2025-12-25在金融行业的数字化转型进程中,SQL作为数据处理与分析的核心工具,贯穿于零售银行、证券交易、保险理赔、支付结算等全业务链条 ...
2025-12-24在数据分析领域,假设检验是验证“数据差异是否显著”的核心工具,而独立样本t检验与卡方检验则是其中最常用的两种方法。很多初 ...
2025-12-24在企业数字化转型的深水区,数据已成为核心生产要素,而“让数据可用、好用”则是挖掘数据价值的前提。对CDA(Certified Data An ...
2025-12-24数据分析师认证考试全面升级后,除了考试场次和报名时间,小伙伴们最关心的就是报名费了,报 ...
2025-12-23在Power BI数据可视化分析中,矩阵是多维度数据汇总的核心工具,而“动态计算平均值”则是矩阵分析的高频需求——无论是按类别计 ...
2025-12-23在SQL数据分析场景中,“日期转期间”是高频核心需求——无论是按日、周、月、季度还是年度统计数据,都需要将原始的日期/时间字 ...
2025-12-23在数据驱动决策的浪潮中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越“整理数据、输出报表”的基础层面,转 ...
2025-12-23在使用Excel数据透视表进行数据分析时,我们常需要在透视表旁添加备注列,用于标注数据背景、异常说明、业务解读等关键信息。但 ...
2025-12-22在MySQL数据库的性能优化体系中,索引是提升查询效率的“核心武器”——一个合理的索引能将百万级数据的查询耗时从秒级压缩至毫 ...
2025-12-22在数据量爆炸式增长的数字化时代,企业数据呈现“来源杂、格式多、价值不均”的特点,不少CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-12-22在企业数据化运营体系中,同比、环比分析是洞察业务趋势、评估运营效果的核心手段。同比(与上年同期对比)可消除季节性波动影响 ...
2025-12-19在数字化时代,用户已成为企业竞争的核心资产,而“理解用户”则是激活这一资产的关键。用户行为分析系统(User Behavior Analys ...
2025-12-19在数字化转型的深水区,企业对数据价值的挖掘不再局限于零散的分析项目,而是转向“体系化运营”——数据治理体系作为保障数据全 ...
2025-12-19