农业数据的特征？ 农业数据怎么分析？

一、农业数据的特征？

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

二、农业数据怎么分析？

农业分析包括农产品的种植收成，然后进行售卖所产生的经济对比。

三、什么是数据农业？

数据农业是借助现代科学技术，如遥感技术监测、大数据分析、物联网等，对农业进行精准的数据监测，而后将数据传输到平台，种植户可以通过平台观看到农业种植过程中的各项数据，再根据现有的数据进行实时操控。

数据农业并不单单只是一个数据，它是一个集合，其中包括了农业物联网、农业大数据、精准农业和智慧农业四个部分，通过数字农业种植，可以达到合理利用田地资源、降低生产成本、改善生态环境、提高农作物产量与品质的目的。

四、农业数据自身的特征？

农业数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。

农业大数据保留了大数据自身具有的规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精确度高和复杂度高等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。

五、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。

六、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。

七、数字农业数据哪里查找？

数字农业数据可以在以下几个渠道查找到。首先，可以查看农业部门的官方网站，其中包含了大量的农业数据和相关的政策文件。其次，可以查询一些专业的农业数据库，例如中国农业科学数据网和中国国家农产品质量安全信息平台等。此外，各大互联网企业也提供了相关的农业数据服务，例如百度地图的农情在线和阿里巴巴的数字农业服务等。总之，通过以上多种渠道可以获得形式多样、丰富全面的数字农业数据。

八、农业数据统计指导意见？

农业统计数据，具有一定的客观性原则，指导农业产业发展具有建设性的指导意义！农业是国家发展的根本，农业产业结构的调整和发展是国家乡村振兴的关键和核心，作为农业发展所得出的结论性数据，为农业进一步发展提供了数字化信息，是可靠的指导数据！

九、农业生产数据包括？

全年粮食种植面积11704万公顷，比上年减少95万公顷。

其中，小麦种植面积2427万公顷，减少24万公顷；

稻谷种植面积3019万公顷，减少

十、农业大数据是什么？

农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。