农业大数据是干什么的

农业 Da 数据到底是什么意思？“Big数据Yes干什么Big数据的意义不仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是专业地处理有价值的数据信息。Da 数据，农业 Da 数据能为农场做些什么？1.首先，也是最重要的，农民需要衡量和了解数据的大量和多种的影响。

它可以指导农产品的种植、机械化耕作和收获，然后当然还有销售的最后环节。有了大数据，可以更好地告诉农民今年过大面积种植什么品种，预计销售价格不会太好，可以自发调整改种其他作物。然后就是收割机操作，哪里成熟，面积有多大，需求缺口就有多大。有收割机的人就知道去哪里，去哪里工作。

根据农业 Da 数据的主要来源，其应用领域可概括为:(1) 农业在生产过程管理中，应用数据的先进技术分析农业-2/在重大生产中生产过程中收集的大量(2) 农业在资源管理中的应用农业资源包括土地、水等自然资源以外的各种农业生物资源和农业生产资料。

根据农业的实际情况，需要利用物联网、Da 数据等先进技术，进一步优化农业资源的配置和合理开发，实现农业的高产、优质、节能、高效。(3) 农业在生态环境管理中的应用农业生态环境具体包括土壤、大气、水质、气象、污染、灾害等。这些农业环境影响因素需要全面监控和准确管理。

青藏地区最明显的自然特征是极寒，形成河谷农业类型。农业区内有雅鲁藏布江河谷和湟水河谷，形成高山畜牧业类型。由于地势较高，青藏高原大部分地区热量不足。4500米以上最热月平均气温不足10℃，没有绝对无霜期，谷物难以成熟，放牧才适宜。畜牧动物主要是耐寒的奶牛、藏系绵羊和藏系山羊。4200m以下的山谷可以种植农作物，主要是耐寒品种，如青稞、小麦、豌豆、土豆、圆根、油菜等。

这个真的不清楚。(1)从领域来看，以农业 field为核心(涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业)，逐步向相关上下游行业(饲料生产、化肥生产、农机生产、屠宰行业、肉类加工业等)扩展。)，并整合数据的宏观经济背景，包括统计数据，进出口数据，物价数据，生产数据，甚至气象数据。(2)地域上，以国内地区数据为核心，借鉴国际地区农业-2/作为有效参考；

(3)在粒度上，不仅应包括统计数据数据，还应包括农业经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息。(4)从专业的角度来说，应该循序渐进地实施。首先要构建专业农业领域内的资源，然后逐步规划专业的子领域数据资源，如家畜品种的猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等。

Da 数据是计算机网络行业。通过搜索Da 数据，我们可以获得各种信息。现在有些平台可以搜索我们的个人信息，掌握我们所有的信号。:大数据可以做到以下几点:1。了解信息。Big 数据(bigdata)，即巨量数据，是指无法在合理的时间内捕捉、管理、处理和排列的所涉及的信息，以帮助企业做出更积极的决策。

1。首先，也是最重要的，农民需要衡量和了解数据的大量和多种的影响，因为这些数据带动了其耕地的整体质量和产量。这些数据包括当地天气数据、GPS 数据、土壤详情、种子规格、肥料和作物保护剂等。对于农民来说，充分利用这些数据运行长期和短期的模拟来应对气候变化、市场需求或其他参数引起的“事件”是必不可少的。

2.其次，种子、植物保护剂和肥料的供应商需要接收所有这些数据，将它们放入统一的模型中，并使用特殊的算法，以便为农民提供尽可能最好的解决方案和服务。再次，农业机械制造商是整个价值链的另一个重要组成部分。他们不仅需要保证自己的资产能够以最低的成本维持最长的正常运行时间，还需要支持移动数据采集(如土壤样本、水分监测器和传感器、田间作物的颜色、生长速度、天气损害、营养水平、作物品种等。)，并使这些信息能够在价值链中实时获得，以便进一步处理。

Da 数据的意义不仅在于庞大的数据信息的产生和掌握，更在于对有价值的数据的专业处理。人类从来不缺数据，缺的是对数据的深度价值挖掘和利用。可以说数据从人类社会有文字以来就存在了，现在也一样。唯一改变的是数据从产生到录制到使用的整个过程的形式。在金融行业，以借贷为例。贷款发放前，贷款人会先用-2/这个号码对借款人进行贷前审核，确保贷后还款率。

海量数据被放入反欺诈模型、还款能力模型、身份验证模型等进行训练，最终获得贷款申请是否通过、贷款金额、贷款人还款意愿等评估信息。数据生产:在人类社会早期，粮食是人们最重要的东西，而数据的生产大多与商品、粮食和土地联系在一起，旧石器时代的部落成员在树枝或骨头上雕刻凹痕来记录日常的贸易活动或供应。