农业大数据应用案例启示_数据分析师
随着大数据与农业的深度融合发展,以前依靠传统方法不能解决的诸多问题也会迎刃而解。当大数据在IT行业风生水起之时,传统行业的应用也许才是大数据的落地所在。
以下案例也许对于中国的农业投资有所启示。
一、天气意外保险公司(The ClimateCorporation)
The Climate Corporation为农业种植者提供名为TotalWeatherInsurance (TWI)、涵盖全年各季节的天气保险项目。本项目利用公司特有的数据采集与分析平台,每天从250万个采集点获取天气数据,并结合大量的天气模拟、海量的植物根部构造和土质分析等信息对意外天气风险做出综合判断,以向农民提供农作物保险。公司声称该保险的特点是:当损失发生并需要赔付时,只依据天气数据库,而不需要繁琐的纸面工作和恼人的等待。该公司总部位于美国加州,已经运营6年,从GoogleVentures、Founders Fund等多家公司获得超过5000万美元的风险投资。
二、农场云端管理服务商Farmeron
Farmeron旨在为全世界的农民提供类似于GoogleAnalytics的数据跟踪和分析服务。农民可在其网站上利用这款软件,记录和跟踪自己饲养畜牧的情况(饲料库存、消耗和花费,畜牧的出生、死亡、产奶等信息,还有农场的收支信息)。其可贵之处在于:Farmeron帮着农场主将支离破碎的农业生产记录整理到一起,用先进的分析工具和报告有针对性地监测分析农场及生产状况,有利于农场主科学地制定农业生产计划。 Farmeron创建于克罗地亚,自2011年11月成立至今,Farmeron已在14个国家建立农业管理平台,为450个农场提供商业监控服务。公司在本年度获得140万美元种子轮融资。
三、土壤抽样分析服务商Solum
Solum致力于提供精细化农业服务,目标是帮助农民提高产出、降低成本。其开发的软、硬件系统能够实现高效、精准的土壤抽样分析,以帮助种植者在正确的时间、正确的地点进行精确施肥。你既可以通过公司开发的No WaitNitrate系统在田间地头进行分析,即时获取数据;也可以把土壤样本寄给该公司的实验室,让他们帮助你进行分析。 Solum成立于2009年,总部位于美国硅谷。继2012年获得AndreessenHorowitz 领投的1700万美元投资后,已累计融资近2000万美元。
四、社区生鲜超市M6的数据化管理
连锁型的社区生鲜超市M6于8年前就开始了数据化管理,物品一经收银员扫描,总部的服务器马上就能知道哪个门店,哪些消费者买了什么。M6免费为顾客办理实名制会员卡,用户持卡结账可以享受优惠,但M6不找零,这样一来,既可以提高收银效率,又为数据分析提供基础。在一些细节上,M6的收银模块甚至比一些大商超更细致,比如,信息被扫描进系统后,顾客突然要求退掉其中一件或几件,或者整单退掉,为什么要退掉,这些信息全都被写入了后台数据库。2012年,M6的服务器开始从互联网上采集天气数据,然后,从中国农历正月初一开始推算,分析不同节气和温度下,顾客的生鲜购买习惯会发生哪些变化。
五、日本“都城”市利用云和大数据进行农业生产
日本宫崎县西南部的“都城”市已经开始利用云和大数据进行农业生产。通过传感器、摄像头等各种终端和应用收集和采集农产品的各项指标,并将数据汇聚到云端进行实时监测、分析和管理。富士通和新福青果合作进行卷心菜的生产改革。两家公司在农田里安装了内置摄像头的传感器。把每天的气温、湿度、雨量、农田的图像储存到云端。还向农民发放了智能手机和平板电脑,让大家随时记录工作成果和现场注意到的问题,也都保存到云端。卷心菜增产3成,光合作用也实现IT管理。
六、告别手工挤奶时代,机器为你代劳
在英国,大部分农场已告别了手工挤奶,自动挤奶设备普及率达90%以上。机器人的作用不仅仅是挤奶,还要在挤奶过程中对奶质进行检测,检测内容包括蛋白质、脂肪、含糖量、温度、颜色、电解质等,对不符合质量要求的牛奶,自动传输到废奶存储器;对合格的牛奶,机器人也要把每次最初挤出的一小部分奶弃掉,以确保品质和卫生。目前,英国大多数养牛和养猪、养鱼场都实现了从饲料配制、分发、饲喂到粪便清理、圈舍等不同程度的智能化、自动化管理。
在美国,挤奶同样变得简单。来自明尼苏达州AstronautA4挤奶机,不仅帮农场主可以代替农场主喂牛,还会使用无线电或红外线来扫描牛的项圈,辨识牛的身份,在挤奶时对牛的几项数据进行跟踪:牛的重量和产奶量,以及挤奶所需的时间、需要喂多少饲料,甚至牛反刍需要多长时间。机器也会从牛产的奶中收集数据。每一个乳头里挤出的奶都需要查验颜色、脂肪和蛋白质含量、温度、传导率(用于判断是否存在感染的指标),以及体细胞读数。每头牛身上收集到的数据汇总后得出一份报告;一旦A4检测到问题,奶农的手机上会得到通知。
大数据在农业生产中的应用和案例还不远如此。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31