京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
农业大数据能为农场做什么
在“互联网+”现代农业时代,涉农行业也意识到大数据带来的机遇,开始发力推动大数据在农业领域的应用,进而推进智慧农业的建设。
随着大数据与农业的融合发展,农业大数据分析应用平台的建设成为必然趋势。在土地规划、种质资源选用、病虫害防治、生产管理、采销存、精准营销、农产品的储存与渠道对接等各个环节,将不同格式、不同业务领域的海量数据整合成标准统一的数据源,实现数据分析、数据挖掘及数据可视化,及时全面掌握农业的发展动态,其更大用途是,能够根据大数据分析的结果下,来建立的模型去预测某一事件的发生,并可据此进行人为干预,使其向着理想的方向发展。
问题思考:农业大数据在实践中的应用有哪些?
应用案例:
1、基于大数据的气象分析、建模与预测
自古以来,农业都是“看天吃饭”,气象是农业生产中最重要的因素之一,利用气象大数据技术可以对未来一定时间的天气进行分析、预测。通过物联网、计算机记录气象数据,分析这些数据,建立当地的天气模型,使用模型产生的数据,与当前天气进行比较,再运用预测性分析进行天气预报。这种通过大数据预测未来的新方式,其预测时间更长、准确度更高,最长可提前40天生成冷热天气概率。在干旱季节,就可以根据预测的结果,进行提前人工干预,减轻恶劣天气带来的损失。
2、支持全产业链服务的农业大数据服务平台
在农业生产和科研中会产生大量有价值的数据,这些数据的集成、挖掘和使用,对于现代农业的发展具备极其重要的作用。对实践中产生的数据资料归纳分析,利用算法建立模型,可以形成在粮食安全、土壤污染防治、病虫害预警等诸多农业领域的风险防控机制;大数据的应用与农业领域的相关科学研究相结合,可以为农业科研、政府决策、涉农企业发展等提供新方法、新思路。
3、基于大数据的农产品价格走势、市场饱和量分析
对一定阶段内一类农产品的产销情况整合,结合市场行情的科学分析,就能更有效地预测农产品价格走势、市场饱和量预测,帮助农户做出生产安排,帮助政府制定引导措施,避免出现大量农产品滞销困境。
问题思考:农业大数据能为农场做什么?
农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节,是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘。农业大数据下的智慧农场,利用物联网获取气候、土壤等数据,,提供给农场最科学的生产管理决策,帮助农场提高管理水平,实现专业化生产、数据化经营和预定化销售。
农场管理案例:奥科美义田帮手农场管理SAAS平台,通过农业遥感、GIS、物联网、互联网等技术,获取农场的生产数据,资源数据、营销数据,采销存数据,再经过大数据处理分析,为农场提供生产、经营、营销等管理服务,实现数据共享,为产业链的政府部门、渠道商买手、农技服务商、金融机构提供大数据智能服务。由此还建立了800多种农作物的生产流程模型库,使农场的生产管理更加规范化、标准化,提高生产效率。
问题思考:政府支持农业大数据发展的措施有哪些?
政府措施:
1、 我国将构建农业大数据体系
农业部市场与经济信息司副司长王小兵表示,目前我国农业电商发展迅速,但瓶颈和痛点日益凸显,未来要培育多种主体,利用好电商平台大数据,调节农产品生产和消费,构建农业大数据体系。
2、 农业部力挺大数据
2016年1月份,农业部发布《关于推进农业农村大数据发展的实施意见》(以下简称《意见》),提出到2018年基本完成数据的共用共享,2020年实现政府数据集向社会开放,2025年建成全球农业数据调查分析系统。
3、 农业部印发《农业农村大数据试点方案》
2016年10月份,农业部印发《农业农村大数据时代方案》决定自今年起在北京等21个省(区、市)开展农业农村大数据试点,建设生猪、柑橘等8类农产品单品种大数据。鼓励基础较好的地方结合自身实际,积极探索发展农业农村大数据的机制和模式,带动不同地区、不同领域大数据发展和应用。
结语:随着信息化和农业现代化深入推进,农业大数据正在与农业产业全面深度融合,逐渐成为农业生产的定位仪、农业市场的导航灯和农业管理的指挥棒,日益成为智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素。
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