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农业行业农业大数据解决方案TOC\o"1-2"\h\u476第一章农业大数据概述 2254661.1农业大数据的定义与特点 275641.1.1定义 2113341.1.2特点 3318011.2农业大数据的发展现状 3161751.2.1国际发展现状 3103181.2.2我国发展现状 3142391.3农业大数据的应用价值 318318第二章农业大数据采集与存储 4174792.1数据采集技术与方法 4220162.1.1物联网技术 484142.1.2遥感技术 4146152.1.3现场调查与采样 4233292.1.4移动互联网技术 4300352.2数据存储策略与架构 593422.2.1分布式存储 5250032.2.2云存储 5159422.2.3数据库存储 5203512.2.4内存存储 5154642.3数据清洗与预处理 548362.3.1数据清洗 5314822.3.2数据预处理 530344第三章农业大数据分析与挖掘 6176973.1数据分析方法与算法 6162563.1.1描述性统计分析 6245933.1.2关联规则挖掘 6186233.1.4机器学习算法 68333.2农业数据挖掘模型与应用 6151113.2.1农作物产量预测模型 6202283.2.2病虫害监测与预警模型 7198533.2.3农业资源优化配置模型 774633.3农业大数据可视化技术 773423.3.1地理信息系统（GIS） 790283.3.2交互式图表 7203323.3.3虚拟现实（VR）与增强现实（AR） 7237873.3.4动态数据可视化 718812第四章农业大数据应用案例分析 791664.1精准农业案例分析 7223264.2农业物联网案例分析 8201164.3农业金融大数据应用案例分析 827051第五章农业大数据平台建设 9130565.1平台架构设计与实现 9278105.2平台功能模块与业务流程 937235.3平台安全与隐私保护 1019793第六章农业大数据政策与法规 10124596.1农业大数据政策环境分析 11163956.1.1国家层面政策支持 11236326.1.2地方政策响应 1110886.1.3政策环境对农业大数据的影响 11170016.2农业大数据法规体系建设 1185646.2.1法律法规现状 11177726.2.2法规体系构建 11115626.3农业大数据监管与合规 12302576.3.1监管体系构建 12268266.3.2合规管理 1231911第七章农业大数据人才培养与交流 12163937.1农业大数据人才培养策略 12294807.2农业大数据产学研合作模式 13131607.3农业大数据国际合作与交流 1312666第八章农业大数据产业发展 13224618.1农业大数据产业链分析 13114508.2农业大数据市场前景预测 1468818.3农业大数据投资与融资策略 1431687第九章农业大数据创新与趋势 15161199.1农业大数据技术创新方向 15194349.2农业大数据应用发展趋势 15186819.3农业大数据跨界融合与创新 1512232第十章农业大数据解决方案实施与推广 161749510.1农业大数据解决方案设计 161712610.2农业大数据解决方案实施策略 16331610.3农业大数据解决方案推广与评价 16第一章农业大数据概述1.1农业大数据的定义与特点1.1.1定义农业大数据是指在农业生产、管理、服务等过程中，通过各类传感器、物联网、卫星遥感、互联网等手段收集和整合的海量、多源、异构的数据集合。它涵盖了种植、养殖、加工、销售、物流等农业全产业链环节，为农业决策提供数据支撑。1.1.2特点农业大数据具有以下特点：（1）数据量大：农业大数据涉及的数据种类繁多，包括气象、土壤、作物、市场等各方面的信息，数据量庞大。（2）数据多样性：农业大数据来源广泛，包括遥感数据、统计数据、市场数据、现场观测数据等，数据类型丰富。（3）数据实时性：农业大数据具有强烈的实时性，如气象、土壤、作物生长等数据，对农业生产的指导作用较大。（4）数据异构性：农业大数据中的数据来源多样，数据格式、结构和存储方式各不相同，需要通过数据整合和清洗来满足应用需求。1.2农业大数据的发展现状1.2.1国际发展现状在国际上，农业大数据的发展已取得一定成果。美国、加拿大、欧盟等国家和地区在农业大数据领域进行了大量研究和应用，如精准农业、农业物联网等。这些国家和地区通过政策引导、资金支持、技术创新等手段，推动了农业大数据的发展。1.2.2我国发展现状我国高度重视农业大数据的发展，出台了一系列政策文件，如《关于实施农业大数据战略的意见》等。在政策推动下，我国农业大数据取得了以下成果：（1）基础设施建设不断完善：我国农业大数据基础设施建设逐步完善，如农业物联网、遥感监测等。（2）技术体系逐步形成：我国农业大数据技术体系逐步形成，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等方面的技术。（3）应用领域不断拓展：农业大数据在种植、养殖、加工、销售等环节的应用逐步深入，为农业生产提供了有力支持。1.3农业大数据的应用价值农业大数据在以下几个方面具有重要的应用价值：（1）提高农业生产效率：通过农业大数据分析，可以为农业生产提供科学决策依据，提高生产效率。（2）优化农业资源配置：农业大数据有助于优化农业资源配置，提高土地、水资源利用效率。（3）促进农业产业链协同：农业大数据可以实现产业链上下游信息的实时共享，提高产业链协同效率。（4）提升农业金融服务水平：农业大数据可以为金融机构提供精准的农业风险监测和评估，提升金融服务水平。（5）增强农业市场竞争力：农业大数据有助于提高农产品质量，降低生产成本，提升农业市场竞争力。（6）保障国家粮食安全：农业大数据可以为粮食生产提供决策支持，保障国家粮食安全。第二章农业大数据采集与存储2.1数据采集技术与方法农业大数据的采集是整个数据处理流程的基础，涉及到多种技术和方法。以下为几种常见的数据采集技术与方法：2.1.1物联网技术物联网技术通过将传感器、控制器、网络等设备集成，实现对农业环境的实时监测。传感器可以采集土壤湿度、温度、光照、风速等数据，控制器可以对农业设备进行远程控制，网络则将这些数据实时传输至数据处理中心。物联网技术在农业大数据采集中的应用，有助于提高数据采集的准确性和实时性。2.1.2遥感技术遥感技术是通过卫星、飞机等载体搭载的传感器，对农业区域进行大范围、高精度的监测。遥感技术可以获取地表植被、土壤、水资源等信息，为农业大数据分析提供丰富的数据资源。2.1.3现场调查与采样现场调查与采样是传统的数据采集方法，通过实地调查和采样，获取农业生态环境、农作物生长状况等数据。这种方法虽然耗时较长，但可以获得较为准确的数据。2.1.4移动互联网技术移动互联网技术通过智能手机、平板电脑等移动设备，实时采集农业用户的种植、养殖、销售等信息。这些数据有助于了解农业市场的变化趋势，为农业大数据分析提供有力支持。2.2数据存储策略与架构农业大数据的存储是保证数据安全、高效访问的关键。以下为几种常见的数据存储策略与架构：2.2.1分布式存储分布式存储将数据分散存储在多个节点上，提高数据的可靠性和访问效率。分布式存储系统如Hadoop、Cassandra等，可以应对农业大数据的高并发、高可用性需求。2.2.2云存储云存储将数据存储在云端，用户可以通过网络访问数据。云存储服务如云、腾讯云等，提供了弹性、可扩展的存储资源，满足农业大数据的存储需求。2.2.3数据库存储数据库存储是传统的数据存储方式，适用于结构化数据的存储。关系型数据库如MySQL、Oracle等，可以存储农业大数据中的部分结构化数据。2.2.4内存存储内存存储将数据存储在内存中，提高数据访问速度。内存数据库如Redis、Memcached等，适用于农业大数据中实时性要求较高的场景。2.3数据清洗与预处理农业大数据在采集、存储过程中，往往存在大量无效、错误、重复的数据。为了提高数据质量，需要对数据进行清洗和预处理。2.3.1数据清洗数据清洗是对原始数据进行筛选、去重、去噪等操作，以消除无效、错误、重复的数据。数据清洗主要包括以下步骤：（1）数据筛选：根据数据质量要求，对原始数据进行筛选，保留符合条件的数据。（2）数据去重：删除重复的数据，保证数据的唯一性。（3）数据去噪：对噪声数据进行处理，降低其对数据分析的影响。2.3.2数据预处理数据预处理是对清洗后的数据进行格式化、转换等操作，以满足后续数据分析的需求。数据预处理主要包括以下步骤：（1）数据格式化：将数据转换为统一的格式，便于后续分析。（2）数据转换：将数据从一种形式转换为另一种形式，如将文本数据转换为数值数据。（3）特征提取：从原始数据中提取关键特征，为数据分析提供基础。第三章农业大数据分析与挖掘3.1数据分析方法与算法农业大数据的迅速积累，数据分析方法与算法在农业领域的应用日益广泛，成为农业大数据分析与挖掘的核心。以下是几种常用的数据分析方法与算法：3.1.1描述性统计分析描述性统计分析是农业大数据分析的基础，通过对数据的基本特征进行描述，如均值、方差、标准差等，以揭示数据分布规律。该方法有助于了解农业数据的整体状况，为进一步分析提供依据。3.1.2关联规则挖掘关联规则挖掘是一种寻找数据集中各项之间潜在关联的方法。在农业领域，关联规则挖掘可以应用于发觉农作物的生长规律、病虫害防治策略等，为农业决策提供支持。（3）.1.3聚类分析聚类分析是一种无监督学习方法，通过对大量数据进行分类，找出具有相似特征的样本。在农业领域，聚类分析可以应用于农作物品种分类、病虫害诊断等。3.1.4机器学习算法机器学习算法在农业大数据分析中具有重要应用价值。常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。这些算法可以用于预测农作物产量、病虫害发生概率等。3.2农业数据挖掘模型与应用农业数据挖掘模型是将数据分析方法应用于农业领域的具体实现。以下几种农业数据挖掘模型在农业生产中具有广泛应用：3.2.1农作物产量预测模型通过收集历史产量数据、气候数据、土壤数据等，构建农作物产量预测模型，为农业生产提供科学依据。3.2.2病虫害监测与预警模型利用大数据技术，结合气象、土壤、作物生长状况等数据，构建病虫害监测与预警模型，提前发觉病虫害风险，为防治工作提供支持。3.2.3农业资源优化配置模型通过对农业资源数据进行挖掘，构建农业资源优化配置模型，实现农业生产要素的合理分配，提高农业产出。3.3农业大数据可视化技术农业大数据可视化技术是将数据分析结果以图形、图表等形式直观展示，便于用户理解和使用。以下几种农业大数据可视化技术在农业生产中具有重要作用：3.3.1地理信息系统（GIS）利用GIS技术，将农业数据与地理位置信息相结合，展示农作物分布、病虫害发生状况等，为农业生产决策提供可视化支持。3.3.2交互式图表通过交互式图表，用户可以实时了解农业数据的变化趋势，如农作物产量、市场价格等，便于分析数据背后的规律。3.3.3虚拟现实（VR）与增强现实（AR）利用VR与AR技术，构建农业场景，让用户身临其境地体验农业数据，提高数据分析的直观性和趣味性。3.3.4动态数据可视化动态数据可视化技术可以将农业数据随时间变化的过程展示出来，如农作物生长过程、病虫害发生发展等，有助于揭示农业现象的动态规律。第四章农业大数据应用案例分析4.1精准农业案例分析精准农业作为农业大数据应用的重要领域之一，其核心在于利用大数据技术提高农业生产效率和农产品质量。以下以某地区精准农业项目为例进行分析。该项目采用了卫星遥感、无人机、地面传感器等多种数据采集手段，实现了对农田土壤、气象、作物生长状况等数据的实时监测。通过大数据分析技术，为农民提供精准施肥、灌溉、病虫害防治等决策支持。项目团队利用卫星遥感技术获取农田土壤类型、肥力状况等数据，结合无人机采集的农田图像，对农田进行精细化管理。通过分析土壤数据，为农民制定科学的施肥方案，提高肥料利用率。项目利用地面传感器实时监测农田气象数据，如温度、湿度、光照等，结合作物生长模型，预测作物生长趋势。根据预测结果，农民可以合理调整灌溉策略，保证作物生长所需的水分。项目还采用了病虫害监测系统，通过大数据分析技术，实时监测农田病虫害发生情况。农民可以根据监测结果，及时采取措施进行防治，降低病虫害对农作物的影响。4.2农业物联网案例分析农业物联网是农业大数据应用的重要载体，通过将物联网技术与农业生产相结合，实现农业生产的智能化、信息化。以下以某地区农业物联网项目为例进行分析。该项目以物联网技术为基础，构建了涵盖农田、温室、养殖等领域的农业物联网平台。平台通过传感器、控制器、通信设备等硬件设施，实时采集农业生产过程中的各项数据，为农民提供决策支持。在农田方面，项目部署了土壤湿度、温度、光照等传感器，实时监测农田环境。农民可以通过手机APP查看农田数据，根据数据调整灌溉、施肥策略。在温室方面，项目利用物联网技术实现了温室环境的自动调控。通过传感器监测温室内的温度、湿度、光照等参数，自动调整通风、湿度、光照等设备，为作物生长创造最佳环境。在养殖方面，项目部署了动物生理参数、环境参数等传感器，实时监测养殖环境。农民可以通过大数据分析技术，了解养殖环境对动物生长的影响，提高养殖效益。4.3农业金融大数据应用案例分析农业金融大数据应用是农业大数据产业链的重要环节，通过对农业大数据的挖掘和分析，为金融机构提供风险控制、信用评估等服务。以下以某地区农业金融大数据项目为例进行分析。该项目以农业大数据为基础，构建了农业金融风险控制模型。模型通过分析历史农业数据、气象数据、市场行情等，预测未来农业生产风险。在风险控制方面，项目利用大数据技术分析农户的信用状况、还款能力等信息，为金融机构提供决策支持。同时项目还通过分析农产品价格波动、农业生产风险等因素，为金融机构制定风险防范措施。在信用评估方面，项目采用大数据挖掘技术，从多维度分析农户的信用状况。金融机构可以根据信用评估结果，合理确定贷款利率、额度等，降低信贷风险。项目还为金融机构提供了农业大数据可视化服务。通过图形化展示农业数据，帮助金融机构更好地了解农业市场动态，为投资决策提供依据。第五章农业大数据平台建设5.1平台架构设计与实现农业大数据平台的建设旨在整合各类农业数据资源，提升农业信息化的服务水平。在平台架构设计上，我们遵循了分层次、模块化、可扩展的原则，将平台分为数据层、服务层和应用层三个层级。数据层负责存储和管理各类农业数据，包括空间数据、属性数据、实时数据等。为了保证数据的完整性、一致性和安全性，我们采用了分布式数据库系统，并对数据进行分类、清洗、转换和加载，以满足不同应用场景的需求。服务层是平台的核心部分，主要负责数据处理、分析和服务。我们采用了云计算技术，将数据计算、存储和传输任务分布在多个服务器上，提高了系统的并发处理能力和可用性。同时通过构建数据挖掘、机器学习等算法模型，为用户提供智能化的数据分析服务。应用层主要面向用户，提供各类应用功能。我们根据用户需求，开发了数据查询、可视化、报告等功能模块，方便用户快速获取有价值的信息。5.2平台功能模块与业务流程农业大数据平台主要包括以下功能模块：（1）数据采集与整合模块：负责从不同数据源获取农业数据，并进行清洗、转换和加载，形成统一的数据格式。（2）数据处理与分析模块：对采集到的数据进行预处理、数据挖掘和机器学习等操作，提取有价值的信息。（3）数据可视化模块：将处理后的数据以图表、地图等形式展示，方便用户直观了解数据情况。（4）报告与推送模块：根据用户需求，各类报告，并通过短信、邮件等方式推送。（5）数据安全与隐私保护模块：保证数据传输、存储和访问的安全，同时保护用户隐私。业务流程如下：（1）数据采集：平台自动从各数据源获取农业数据，并进行预处理。（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换和加载，形成统一的数据格式。（3）数据分析：运用数据挖掘、机器学习等技术，提取有价值的信息。（4）数据展示：通过可视化模块，以图表、地图等形式展示数据。（5）报告：根据用户需求，各类报告。（6）数据安全与隐私保护：保证数据传输、存储和访问的安全，同时保护用户隐私。5.3平台安全与隐私保护在农业大数据平台的建设过程中，我们高度重视数据安全和用户隐私保护。以下是我们采取的主要措施：（1）数据加密：对数据传输、存储和访问过程进行加密，防止数据泄露。（2）身份认证：采用身份认证机制，保证合法用户才能访问数据。（3）权限控制：根据用户角色和权限，限制数据访问范围，防止越权操作。（4）数据备份：定期对数据进行备份，防止数据丢失或损坏。（5）隐私保护：对涉及用户隐私的数据进行脱敏处理，保证用户隐私不被泄露。（6）安全审计：对平台操作进行实时监控和记录，以便在发生安全事件时进行追踪和应急处理。通过以上措施，我们力求为用户提供一个安全、可靠的农业大数据平台，为我国农业信息化建设贡献力量。第六章农业大数据政策与法规6.1农业大数据政策环境分析6.1.1国家层面政策支持我国对农业大数据的发展给予了高度重视。从国家层面来看，一系列政策文件为农业大数据的发展提供了强有力的支持。例如，《关于实施大数据发展战略的意见》、《国家大数据产业发展规划（20162020年）》等政策文件，明确提出要将大数据作为国家战略资源，加快大数据在各领域的应用，其中包括农业领域。6.1.2地方政策响应在政策的引导下，地方也纷纷出台相关政策，推动农业大数据的发展。这些政策主要包括加大财政投入、优化政策环境、推动农业大数据技术创新等方面。地方在政策制定和实施过程中，充分考虑本地区农业发展实际，有针对性地推动农业大数据的应用。6.1.3政策环境对农业大数据的影响政策环境对农业大数据的发展具有积极的推动作用。，政策引导和扶持有助于提高农业大数据的技术创新能力，促进农业产业转型升级；另，政策环境为农业大数据的应用提供了广阔的市场空间，推动了农业大数据在各领域的融合与发展。6.2农业大数据法规体系建设6.2.1法律法规现状我国农业大数据法规体系建设尚处于起步阶段。目前已有一些法律法规涉及到农业大数据领域，如《中华人民共和国农业法》、《中华人民共和国数据安全法》等。这些法律法规为农业大数据的发展提供了基本的法律保障。6.2.2法规体系构建为推动农业大数据的发展，需要进一步完善法规体系。具体包括以下几个方面：（1）制定农业大数据专门法律法规，明确农业大数据的定义、权属、数据安全等方面的规定；（2）加强农业大数据相关法律法规的配套建设，保证农业大数据应用与管理的合法性；（3）建立健全农业大数据监管机制，保障农业大数据的安全与合规。6.3农业大数据监管与合规6.3.1监管体系构建农业大数据监管体系的构建是保障农业大数据合规发展的重要环节。监管体系应包括以下几个方面：（1）建立健全农业大数据监管机构，明确监管职责和权限；（2）制定农业大数据监管政策，规范农业大数据的收集、存储、处理和应用；（3）加强农业大数据监管技术研发，提高监管效率。6.3.2合规管理农业大数据合规管理主要包括以下几个方面：（1）明确农业大数据合规要求，保证农业大数据应用的合法性；（2）建立健全农业大数据合规制度，规范农业大数据的收集、存储、处理和应用；（3）加强农业大数据合规培训，提高相关人员的合规意识。通过监管与合规管理，可以保证农业大数据的健康发展，为我国农业现代化提供有力支持。第七章农业大数据人才培养与交流7.1农业大数据人才培养策略农业现代化进程的加快，农业大数据在农业领域的应用日益广泛，对人才的需求也日益增长。农业大数据人才培养策略应从以下几个方面着手：（1）完善人才培养体系。构建涵盖本科、硕士、博士等多层次、多专业的人才培养体系，注重理论与实践相结合，培养具备农业、信息技术、数据分析等跨学科知识背景的复合型人才。（2）优化课程设置。结合农业大数据的特点，优化课程设置，增加数据分析、人工智能、物联网等课程，提高学生的实践操作能力和创新能力。（3）加强师资队伍建设。引进和培养一批具有丰富教学经验和实践能力的教师，提高师资队伍的整体水平。（4）加强校企合作。与农业企业、科研院所等合作，共同开展人才培养，为学生提供实习、实训等实践机会。（5）开展继续教育和职业培训。针对在职人员，开展农业大数据相关领域的继续教育和职业培训，提高其业务能力和综合素质。7.2农业大数据产学研合作模式农业大数据产学研合作模式是推动农业大数据产业发展的重要途径，以下几种合作模式值得借鉴：（1）企业主导型合作。企业作为技术创新的主体，与高校、科研院所开展合作，共同研发农业大数据技术，推动产业升级。（2）高校主导型合作。高校充分发挥学科优势，与企业、科研院所共同开展农业大数据技术研究，促进成果转化。（3）引导型合作。发挥引导作用，搭建产学研合作平台，推动农业大数据产业发展。（4）国际合作。与国外知名高校、科研院所开展合作，引进先进技术和管理经验，提升我国农业大数据产业的国际竞争力。7.3农业大数据国际合作与交流农业大数据国际合作与交流是推动农业现代化和农业大数据产业发展的重要手段，以下几方面值得关注：（1）加强国际学术交流。组织国际研讨会、论坛等活动，邀请国外专家来华讲学，促进农业大数据领域的技术交流与合作。（2）建立国际联合实验室。与国外高校、科研院所共建联合实验室，开展农业大数据技术研究，共享实验资源。（3）引进国外优秀人才。引进国外优秀人才，提升我国农业大数据领域的创新能力。（4）参与国际项目合作。积极参与国际农业大数据项目合作，提升我国在国际农业大数据领域的影响力。（5）加强国际标准制定。积极参与国际标准制定，推动农业大数据领域的国际合作与交流。第八章农业大数据产业发展8.1农业大数据产业链分析农业大数据产业链是一个涵盖数据采集、处理、分析、应用等多个环节的复杂体系。以下为农业大数据产业链的主要环节：（1）数据采集与传输：涉及农业物联网、卫星遥感、无人机等技术的应用，实现对农业生产、生态环境等方面的数据采集与传输。（2）数据处理与分析：通过云计算、大数据分析等技术，对采集到的农业数据进行清洗、整理、分析，挖掘有价值的信息。（3）数据应用与服务：将分析得到的数据应用于农业生产、市场预测、政策制定等领域，提供决策支持和服务。（4）产业链上下游企业：包括农业企业、数据服务提供商、软硬件供应商等，共同推动农业大数据产业的发展。（5）政策法规与标准：相关部门制定政策法规和行业标准，保障农业大数据产业的健康发展。8.2农业大数据市场前景预测农业现代化进程的加快，农业大数据市场前景广阔。以下是农业大数据市场前景的几个方面：（1）政策支持：高度重视农业大数据产业的发展，将在政策、资金、技术等方面给予大力支持。（2）市场需求：农业生产、农业企业、决策等领域对农业大数据的需求持续增长。（3）技术创新：云计算、物联网、人工智能等技术的不断发展，为农业大数据产业提供了强大的技术支撑。（4）市场规模：农业大数据应用领域的拓展，市场规模将持续扩大。（5）国际合作：农业大数据产业具有广阔的国际市场空间，国际合作将推动产业快速发展。8.3农业大数据投资与融资策略农业大数据产业具有较高的发展潜力和投资价值，以下为农业大数据投资与融资策略：（1）政策引导：充分发挥作用，引导社会资本投入农业大数据产业。（2）多元化投资：鼓励企业、金融机构、社会资本等多种投资主体参与农业大数据产业投资。（3）创新融资模式：摸索债券、股权、风险投资等多种融资方式，拓宽融资渠道。（4）优化投资环境：完善政策法规体系，保障投资者权益，降低投资风险。（5）国际合作：加强与国际投资者的合作，引进国际先进技术和管理经验，推动农业大数据产业的发展。第九章农业大数据创新与趋势9.1农业大数据技术创新方向农业大数据技术创新方向主要聚焦于提升数据处理能力、优化算法模型以及拓展应用场景。在数据处理方面，需加强对海量数据的采集、存储、清洗和整合能力，以实现对农业大数据的高效管理。算法模型优化是关键，通过深度学习、人工智能等技术，挖掘数据中的有价值信息，为农业生产提供决策支持。拓展应用场景，将农业大数据应用于农业生产、加工、销售等各个环节，提高农业产业链的智能化水平。9.2农业大数据应用发展趋势农业大数据应用发展趋势表现为以下几点：一是农业生产智能化，利用大数据技术对农业生产过程进行实时监控和优化，提高产量和品质；二是农业产业链整合，通过大数据分析，实现产业链上下游信息的无缝对接，降低交易成本；三是农业政策制定科学化，利用大数据技术对农业政策效果进行评估，为政策制定提供数据支持；四是农业金融服务创新，基于大数据技术，开发针对农业领域的金融产品和服务；五是农业人才培养，通过大数据技术，培养具备数据分析能力的农业人才，推动农业产业升级。9