京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
农业大数据如何助推脱贫攻坚
大数据对破解物价贵问题能做些什么?如何解决当前建设农业大数据与农业数据匮乏之间的矛盾?
日前,在北京举行的贵州省农业大数据专家委员会成立大会暨第一次咨询会上,与会的几十位来自国内农业、地理信息、大数据领域的权威学术机构及企业的技术专家,围绕贵州大数据助推农业产业发展、实现脱贫攻坚计划进行了深入探讨。
大数据+融合 多领域践行国家战略
今年,贵州提出实施大扶贫、大数据、大生态三大战略行动。在全省深度贫困地区脱贫攻坚工作推进大会上,相关负责人明确表示,要运用大数据加强对农业产业的精准管理。
“对农业来讲,重点是对大数据技术的应用,利用大数据对传统农业进行升级改造,使其成为农业现代化建设和农业供给侧结构性改革的动力。”农业部信息中心主任王小兵表示。
会上,由贵州省大数据局与省农委共同编制的《贵州省大数据助推农业产业脱贫攻坚行动方案(2017-2019)》引起了记者的注意。《方案》拟以食用菌、茶叶、蔬菜、生态家禽、中草药等5大特色优势产业作为突破口,兼顾冷链物流体系,最终构建覆盖农业全领域全产业链的大数据平台,实现农情感知实时化、农业生产智能化、农产品销售网络化、农业监管科学化、农业服务精准化五大目标,解决“生产难、销售难、监管难”的产业痛点。
根据规划目标,2017年,贵州将主要完成规划与实施方案的编制、制定农业大数据共享条例与技术标准、整合多部门多产业多领域的农业发展数据等多项具体工作。
对于贵州推动大数据与产业融合,专家表示赞赏,并希望贵州在大数据助推优势特色产业扶贫方面开辟出一条崭新的道路。
专业+经验 顶层设计以问题为导向
记者还注意到,贵州省农业大数据专家委员会的成员名单中,不仅有中国工程院院士汪懋华、孙九林和刘旭,中科院院士周成虎,农业部信息中心主任王小兵,还有中国农业科学院农业信息研究所原所长许世卫以及阿里云公司等企业的代表。
据了解,专家委员会不仅会对贵州农业大数据顶层规划和技术方案设计过程进行指导,还将通过不定期召开专家咨询会、论证会、评审会,甚至网上指导、实地调研等多种方式,在后续的发展、阶段性成果评审等方面给予建议、支持、论证。
贵州省大数据发展管理局局长马宁宇向《中国科学报》记者表示:“农业大数据是一个很大、很复杂的课题,涉及多个领域、多个学科、多个环节,目前国内也没有找到特别成熟的案例。所以,对顶层规划和技术方案设计的把握尤其重要,需要得到顶级专家的指导与帮助,让我们能把准方向,选准路径。”
汪懋华认为,顶层设计要坚持问题导向,结合贵州的基础资源数据,然后再统筹规划。
周成虎表示,贵州可以利用大数据,把旅游和特色农产品组合起来,为景区群众、贫困户增收。
实践+时机 产业现代化大有可为
目前,贵州的大数据助力农业产业脱贫攻坚行动规划和方案,已经由该省大数据发展管理局、省发改委牵头,数家单位共同参与的贵州农产品价格和成本监测平台建设同时启动。
近期,这个平台的第一代版本已完成开发工作。平台不仅汇聚了相关部门监测的105个农产品品种、660余万条历史数据,还完成了对相关数据的梳理、清洗、融合和分析,实现了农产品价格概览、比价、变化及异常监测和预警、辅助扶贫决策等多项功能。
贵州省农委主任助理诸云强介绍,贵州现代山地特色高效农业的发展,已经到了必须全面提升的关键时期,以大数据为代表的现代信息技术正是目前最有力的抓手。大数据+农业的深度推进,是实现农业持续健康发展的必由之路。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07