京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据思维 传统转向现代化良方
当前我国正处于由传统农业向现代农业转变的转型期。现代农业具备五个特征,规模化、机械化、标准化、信息化和市场化。其中,信息化和市场化都涉及农业大数据,涉及互联网在农业领域的应用。农产品及涉农产品的供需双方在各个环节具备尽可能对称的市场信息,高度的信息化和数字化,不但可以提高农业生产效率,还可以面向市场组织生产,使投入-产出-消费的过程在市场上得以实现,提高农业的经济效益。
大数据思维
大数据农业即是利用大数据的思维、方法以及技术来解决农业以及涉农行业的微观和宏观问题,农业大数据可服务农业的每一个环节,每一个领域。例如粮食和食品安全问题、现代育种及良种推广、土壤信息的变化与改良、生态农业的设计与发展、涉农产品市场监控及价格预警、病虫害预测、畜牧养殖业疫情监控及预警预测,等等。大数据的主要功能是预测。归纳起来,大数据农业主要在三方面发挥战略作用。一是指导生产和经营,为农业生产的产前、产中、产后提供全程服务,指导农业生产和涉农企业的经营。二是服务决策,为政府决策提供参考、咨询和指导服务,为企业生产、转型、市场营销提供咨询、指导。三是预测未来,如未来人口变化趋势和粮食供给能力,未来气候变化趋势对粮食生产影响,市场对某产品需求变化趋势等。农业数据的来源可以从互联网中获取,但主要的数据还是在农业生产和经营以及互联网农业中原创产生,这是大数据农业的一大特点。每一个数据都来之不易,值得倍加珍惜。农业大数据的另一个特点是其“准公益性”。因为农业是国家基础性战略产业,这就决定了其具有公益性的一面。
《大数据农业》以大数据思维为前提,从大数据概念、技术原理,以及在农业中应用的案例或潜力入手,对农业大数据的应用进行了较为全面的阐述,借此来梳理大数据的广泛用途以及在农业现代化中的重要作用和重大价值,使我国农业现代化插上“大数据的翅膀”,促进农业产生颠覆性的变革,
促进我国早日实现农业现代化
该书由农业大数据产业技术创新战略联盟理事长、山东农业大学校长温孚江教授编著。由复旦大学计算机科学技术学院朱扬勇教授提议,历时两年时间,倾注了温孚江教授及联盟单位相关作者的大量心血与汗水。该书的出版,恰逢国务院发布《促进大数据发展行动纲要》之机,将会对研究农业大数据技术和应用模式,探寻农业大数据促进农业现代化的方式方法起到积极的推动作用。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20