京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据与农业电商融合8个关键点
目前我国大数据产业还处于发展初期,2012年仅为4.5亿元,主导厂商以外企居多,2015年我国大数据应用的市场规模预计1500亿元,2020年将达到8000亿元。农业大数据产业发展面临的现实挑战值得认真分析和对待。需要不断地探索并创新模式,将农业大数据与农业电商相融合应注意8个关键点。

1.大数据采集
建立健全农业大数据采集制度,明确信息采集责任。要广泛采用分布式高速、高可靠数据爬取或采集高速数据全映像等大数据收集技术,广泛收集互联网数据。进一步优化涉农数据监测统计系统,完善统计指标,扩大采集监测范围,改进采集监测手段和方式,探索开展统计监测由抽样调查逐步向全样本、全数据过渡试点,完善信息进村入户村级站的数据采集功能,完善相关数据采集共享功能。
2.大数据分析
建设国家级、省级的农业大数据交换中心,依托云计算技术,通过基础软硬件资源整合和架构重建,实现资源的统一管理、按需分配、综合利用。形成上下联动、覆盖全面的农产品大数据共享平台,实现数据的互联互通、开放获取、快速访问。
3.大数据应用
逐步开展农业智能化行动,利用大数据技术提升农业生产、经营、管理和服务水平,培育一批网络化、智能化、精细化的现代“种养加”生态农业新模式,加快完善新型农业生产经营体系,培育多样化农业互联网管理服务模式,逐步建立农副产品、农资质量安全追溯体系。定期发布监测预报预警,避免问题农产品“断头案”现象频发。
4.大数据运营
完善大数据的服务体系建设,以龙头企业、合作经济组织、标准化生产基地、农业科技示范园区、种养大户、农产品网站为依托,实现对农产品产供销的“一站式”服务。加强农民专业合作组织和种养大户等自身信息服务体系建设,形成电视、电话、网络相互结合、互为补充的多模式信息传播。加强与联通、移动、电信、广播电视等部门的沟通合作,整合分布在不同地点、使用多个服务号码、由不同专家团队支撑的各类为农服务平台资源,建设集热线电话、手机短信、涉农网站、广播电视、APP技术等于一体、多功能并举、覆盖全省的12316“三农”信息服务系统。
5.大数据管理
建立和完善国家级和省农业大数据交换中心平台管理制度,包括应用准入、应用卸载、沙箱开发、安全事故、违规处罚等;建立平台运行制度,依据国家信息安全有关法律法规,对所有农业信息根据职务、服务对象和服务内容进行分级管理,建立和完善平台安全保密制度。
6.大数据标准
重点围绕基础数据、数据处理、数据安全、数据质量、数据产品和平台标准、数据应用和数据服务六大类,建立标准体系,并从元数据、数据库、数据建模、数据交换与管理等领域,推动相关标准的研制与应用。
7.大数据示范
围绕精准农业、物联网应用、产品质量安全追溯、农产品线上营销等开展试点示范,积极探索农业大数据技术在农业领域集成应用、农产品高标准生产、优质品牌开发和产品网上销售等新途径、新模式。
8.大数据人才培养
充分发挥高等院校、高新企业、电商园区的人才优势,引进人才与引进智力相结合,促进我国农业大数据运用的档次和水平,选派年轻的农业干部进行进修、培训,促进农业系统的人才和知识的更新,提高应用能力和水平。利用农村实用人才、新型职业农民培训等现有培训项目资源,加大培训力度,推广普及农业大数据知识。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10