农业产业大数据(农业大数据概念？)
1. 农业大数据概念？
农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。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，以及数据可视化。
农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。
2. 农业物联网和农业大数据的区别？
区别如下：
第一，名称不一样，分别叫农业，物联网和农业大数据，
第二，含义不一样，农业物联网是讲农业中各种物体用互联网的形式联系在一起，并传送相关的信息，相互作用，相互控制。
农业大数据是通过计算机电脑的相关技术，收集农业的各种数据，进行数据分析和数据处理，得出一些结论用于农业物联网使用。
3. 生产经营大数据包括哪些内容？
关于这个问题，生产经营大数据包括以下内容：
1. 生产数据：包括生产计划、生产进度、生产质量、生产效率等方面的数据。
2. 销售数据：包括销售额、销售渠道、销售区域、销售人员等方面的数据。
3. 供应链数据：包括供应商、采购量、采购成本、物流等方面的数据。
4. 财务数据：包括财务报表、资产负债表、利润表、现金流量表等方面的数据。
5. 人力资源数据：包括员工数量、人员结构、人力成本、培训等方面的数据。
6. 客户数据：包括客户数量、客户类型、客户偏好、客户满意度等方面的数据。
7. 竞争数据：包括市场份额、竞争对手、市场趋势等方面的数据。
8. 环境数据：包括政策法规、自然环境、社会环境等方面的数据。
4. 农业大数据概念？
农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。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，以及数据可视化。
农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。
5. 农业大数据研究方向？
农业大数据也可以叫做农业4.0，关键词数字透明，物联网，多纬度，产业型，首先农业大数据将使农业数字化报表化，像现在的黑科技一线炫酷，基于植物生长，土壤，湿度，光照，气温，红外，遥感数据等，依托现在云计算，人工智能等技术，生成灌溉，施肥，喷药方案，借助物联网技术，调动无人机，无人车等进行田间精准作业，并且在微观基因，个体生长周期，宏观地球物理，大气，土壤等多个纬度介入，
将农业研究，生产，仓配，销售，金融等产业化，谷贱伤农，蒜高宗等极端现象一去不复返。
总结一下就是农业大数据将农民变成现代的农业工人，农业将变得更加绿色健康高产智能，因为通过大数据你可以知道你吃的农产品生产全过程，它生长土壤的成分变化，什么时候移的苗，什么时候浇水，施肥的浓度，整个周期除过几次草，有没有发生过病虫害，乃至他生长第21天早上九点的天气，如果你感兴趣可以随时通过手机App调动无人机进行实时了解并监控作物情况，通过科技手段和将这些记录到系统，作物情况将完全数字透明化。
6. 农业大数据研究方向？
农业大数据也可以叫做农业4.0，关键词数字透明，物联网，多纬度，产业型，首先农业大数据将使农业数字化报表化，像现在的黑科技一线炫酷，基于植物生长，土壤，湿度，光照，气温，红外，遥感数据等，依托现在云计算，人工智能等技术，生成灌溉，施肥，喷药方案，借助物联网技术，调动无人机，无人车等进行田间精准作业，并且在微观基因，个体生长周期，宏观地球物理，大气，土壤等多个纬度介入，
将农业研究，生产，仓配，销售，金融等产业化，谷贱伤农，蒜高宗等极端现象一去不复返。
总结一下就是农业大数据将农民变成现代的农业工人，农业将变得更加绿色健康高产智能，因为通过大数据你可以知道你吃的农产品生产全过程，它生长土壤的成分变化，什么时候移的苗，什么时候浇水，施肥的浓度，整个周期除过几次草，有没有发生过病虫害，乃至他生长第21天早上九点的天气，如果你感兴趣可以随时通过手机App调动无人机进行实时了解并监控作物情况，通过科技手段和将这些记录到系统，作物情况将完全数字透明化。
7. 农业物联网和农业大数据的区别？
区别如下：
第一，名称不一样，分别叫农业，物联网和农业大数据，
第二，含义不一样，农业物联网是讲农业中各种物体用互联网的形式联系在一起，并传送相关的信息，相互作用，相互控制。
农业大数据是通过计算机电脑的相关技术，收集农业的各种数据，进行数据分析和数据处理，得出一些结论用于农业物联网使用。
8. 生产经营大数据包括哪些内容？
关于这个问题，生产经营大数据包括以下内容：
1. 生产数据：包括生产计划、生产进度、生产质量、生产效率等方面的数据。
2. 销售数据：包括销售额、销售渠道、销售区域、销售人员等方面的数据。
3. 供应链数据：包括供应商、采购量、采购成本、物流等方面的数据。
4. 财务数据：包括财务报表、资产负债表、利润表、现金流量表等方面的数据。
5. 人力资源数据：包括员工数量、人员结构、人力成本、培训等方面的数据。
6. 客户数据：包括客户数量、客户类型、客户偏好、客户满意度等方面的数据。
7. 竞争数据：包括市场份额、竞争对手、市场趋势等方面的数据。
8. 环境数据：包括政策法规、自然环境、社会环境等方面的数据。
9. 农业大数据的盈利模式？
1、利用大数据打造精准农业：采用大数据和互联网方法提升农业生产的效率和效益，以维持庞大的农业生产体系，不仅满足本土需要，而且还大量出口。
2、启动“农业技术战略”：农业需要向“精准农业”迈进，结合数字技术、传感技术和空间地理技术，更为精准地进行种植和养殖作业；需求的基础就是强大的数据搜集和分析处理平台。
3、国家出资建立农业大数据：如果这些农业数据仅被少数几个互联网企业获取，很容易形成垄断，不利于发展多样化的农业生产方式。
4、大企业牵头研发“数字农业”：在开发农业技术上投入大量资金，并由大型企业牵头研发“数字农业”技术。
10. 农业大数据研究方向？
农业大数据也可以叫做农业4.0，关键词数字透明，物联网，多纬度，产业型，首先农业大数据将使农业数字化报表化，像现在的黑科技一线炫酷，基于植物生长，土壤，湿度，光照，气温，红外，遥感数据等，依托现在云计算，人工智能等技术，生成灌溉，施肥，喷药方案，借助物联网技术，调动无人机，无人车等进行田间精准作业，并且在微观基因，个体生长周期，宏观地球物理，大气，土壤等多个纬度介入，
将农业研究，生产，仓配，销售，金融等产业化，谷贱伤农，蒜高宗等极端现象一去不复返。
总结一下就是农业大数据将农民变成现代的农业工人，农业将变得更加绿色健康高产智能，因为通过大数据你可以知道你吃的农产品生产全过程，它生长土壤的成分变化，什么时候移的苗，什么时候浇水，施肥的浓度，整个周期除过几次草，有没有发生过病虫害，乃至他生长第21天早上九点的天气，如果你感兴趣可以随时通过手机App调动无人机进行实时了解并监控作物情况，通过科技手段和将这些记录到系统，作物情况将完全数字透明化。
11. 农业大数据概念？
农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。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，以及数据可视化。
农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。
12. 农业大数据的盈利模式？
1、利用大数据打造精准农业：采用大数据和互联网方法提升农业生产的效率和效益，以维持庞大的农业生产体系，不仅满足本土需要，而且还大量出口。
2、启动“农业技术战略”：农业需要向“精准农业”迈进，结合数字技术、传感技术和空间地理技术，更为精准地进行种植和养殖作业；需求的基础就是强大的数据搜集和分析处理平台。
3、国家出资建立农业大数据：如果这些农业数据仅被少数几个互联网企业获取，很容易形成垄断，不利于发展多样化的农业生产方式。
4、大企业牵头研发“数字农业”：在开发农业技术上投入大量资金，并由大型企业牵头研发“数字农业”技术。
13. 农业大数据概念？
农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。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，以及数据可视化。
农业大数据由结构化数据和非结构化构成，随着农业的发展建设和物联网的应用，非结构化数据呈现出快速增长的势头，其数量将大大超过结构化数据。
14. 生产经营大数据包括哪些内容？
关于这个问题，生产经营大数据包括以下内容：
1. 生产数据：包括生产计划、生产进度、生产质量、生产效率等方面的数据。
2. 销售数据：包括销售额、销售渠道、销售区域、销售人员等方面的数据。
3. 供应链数据：包括供应商、采购量、采购成本、物流等方面的数据。
4. 财务数据：包括财务报表、资产负债表、利润表、现金流量表等方面的数据。
5. 人力资源数据：包括员工数量、人员结构、人力成本、培训等方面的数据。
6. 客户数据：包括客户数量、客户类型、客户偏好、客户满意度等方面的数据。
7. 竞争数据：包括市场份额、竞争对手、市场趋势等方面的数据。
8. 环境数据：包括政策法规、自然环境、社会环境等方面的数据。
15. 农业物联网和农业大数据的区别？
区别如下：
第一，名称不一样，分别叫农业，物联网和农业大数据，
第二，含义不一样，农业物联网是讲农业中各种物体用互联网的形式联系在一起，并传送相关的信息，相互作用，相互控制。
农业大数据是通过计算机电脑的相关技术，收集农业的各种数据，进行数据分析和数据处理，得出一些结论用于农业物联网使用。
16. 农业大数据的盈利模式？
1、利用大数据打造精准农业：采用大数据和互联网方法提升农业生产的效率和效益，以维持庞大的农业生产体系，不仅满足本土需要，而且还大量出口。
2、启动“农业技术战略”：农业需要向“精准农业”迈进，结合数字技术、传感技术和空间地理技术，更为精准地进行种植和养殖作业；需求的基础就是强大的数据搜集和分析处理平台。
3、国家出资建立农业大数据：如果这些农业数据仅被少数几个互联网企业获取，很容易形成垄断，不利于发展多样化的农业生产方式。
4、大企业牵头研发“数字农业”：在开发农业技术上投入大量资金，并由大型企业牵头研发“数字农业”技术。
17. 农业大数据特征？
农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：
（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农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坐标信息等。
（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
18. 农业大数据特征？
农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：
（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农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坐标信息等。
（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
19. 农业大数据特征？
农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：
（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农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坐标信息等。
（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
20. 生产经营大数据包括哪些内容？
关于这个问题，生产经营大数据包括以下内容：
1. 生产数据：包括生产计划、生产进度、生产质量、生产效率等方面的数据。
2. 销售数据：包括销售额、销售渠道、销售区域、销售人员等方面的数据。
3. 供应链数据：包括供应商、采购量、采购成本、物流等方面的数据。
4. 财务数据：包括财务报表、资产负债表、利润表、现金流量表等方面的数据。
5. 人力资源数据：包括员工数量、人员结构、人力成本、培训等方面的数据。
6. 客户数据：包括客户数量、客户类型、客户偏好、客户满意度等方面的数据。
7. 竞争数据：包括市场份额、竞争对手、市场趋势等方面的数据。
8. 环境数据：包括政策法规、自然环境、社会环境等方面的数据。
21. 农业大数据特征？
农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：
（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农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坐标信息等。
（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
22. 农业大数据研究方向？
农业大数据也可以叫做农业4.0，关键词数字透明，物联网，多纬度，产业型，首先农业大数据将使农业数字化报表化，像现在的黑科技一线炫酷，基于植物生长，土壤，湿度，光照，气温，红外，遥感数据等，依托现在云计算，人工智能等技术，生成灌溉，施肥，喷药方案，借助物联网技术，调动无人机，无人车等进行田间精准作业，并且在微观基因，个体生长周期，宏观地球物理，大气，土壤等多个纬度介入，
将农业研究，生产，仓配，销售，金融等产业化，谷贱伤农，蒜高宗等极端现象一去不复返。
总结一下就是农业大数据将农民变成现代的农业工人，农业将变得更加绿色健康高产智能，因为通过大数据你可以知道你吃的农产品生产全过程，它生长土壤的成分变化，什么时候移的苗，什么时候浇水，施肥的浓度，整个周期除过几次草，有没有发生过病虫害，乃至他生长第21天早上九点的天气，如果你感兴趣可以随时通过手机App调动无人机进行实时了解并监控作物情况，通过科技手段和将这些记录到系统，作物情况将完全数字透明化。
23. 农业大数据的盈利模式？
1、利用大数据打造精准农业：采用大数据和互联网方法提升农业生产的效率和效益，以维持庞大的农业生产体系，不仅满足本土需要，而且还大量出口。
2、启动“农业技术战略”：农业需要向“精准农业”迈进，结合数字技术、传感技术和空间地理技术，更为精准地进行种植和养殖作业；需求的基础就是强大的数据搜集和分析处理平台。
3、国家出资建立农业大数据：如果这些农业数据仅被少数几个互联网企业获取，很容易形成垄断，不利于发展多样化的农业生产方式。
4、大企业牵头研发“数字农业”：在开发农业技术上投入大量资金，并由大型企业牵头研发“数字农业”技术。
24. 农业物联网和农业大数据的区别？
区别如下：
第一，名称不一样，分别叫农业，物联网和农业大数据，
第二，含义不一样，农业物联网是讲农业中各种物体用互联网的形式联系在一起，并传送相关的信息，相互作用，相互控制。
农业大数据是通过计算机电脑的相关技术，收集农业的各种数据，进行数据分析和数据处理，得出一些结论用于农业物联网使用。
