有关于农业经济的论文5000字范文

  在农业经济阶段 ,广大人民的生活十分贫苦,缺衣少食比较普遍,不能抵御自然灾害造成的经济危机。教育很不普及,文盲占大多数,人才难以流动和发挥作用。农业生产经营活动产生了庞大的数据,这些数据广泛存在于耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节,包括跨行业的数据分析和挖掘。

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  浅谈农业大数据在农业经济管理中的作用

  1农业迎来大数据时代

  1.1大数据及其特性

  人才素质的提高和基础信息设施的完善,加快了信息技术的发展速度,互联网发展臻于成熟,移动终端设备数量增长迅猛,

  产生了众多新型的数据处理和存储设备,由于这些新技术的不断发展和成熟,客观上为大数据的产生奠定了基础,从而拉开了大数据时代的序幕。

  早在20世纪80年代,阿尔文?托夫勒就前瞻性的预测出大数据时代即将来临,并赞誉大数据将是信息化革命浪潮中的华彩乐章。

  20XX年美国图灵奖获得者吉米?格瑞在美国国家科学研究委员会的演讲中提出,科学研究经历了几千年的发展,从经验探索、理论模型、计算仿真,到现在进入数据探索阶段。

  对于大数据的定义,目前还没有一个标准。

  大数据一词来源于英文BigDate,用“海量数据”来描述“大数据”并非十分严谨。

  目前,所熟知的大数据的概念是由麦肯锡咨询公司提出,麦肯锡咨询公司对大数据做出的定义是:大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。

  显然,该定义对大数据的判断采取主观标准,随着软件工具存储、分析等能力的变化,大数据的标准也会相应的做出调整。

  同行业数据的大小不同,处理软件存在差异,可能会出现这种情况,同样的数据量,在这个行业属于大数据,放到另一行业就不能算作大数据。

  根据大数据的特点,通常将大数据的特点归纳为3V,即Volume(大量化)、Variety(多样化)、Velocity(快速化),这三个特点同样也表现出大数据所隐藏的巨大value(价值),因此,有些人将其归纳为4V。

  除此之外,大数据还有veracity(精确性)和Complexity(复杂)的特点。

  大数据的首要特征就是数据体量大。

  在瞬息万变的信息社会中,随着社会活动的增加和数据采集终端设备的增加,我们所获取的数据呈现出爆炸式的指数级增长,数据量在不断刷新一个个新的量级单位,根据国际数据公司(IDC)的预计,大数据将会以每年50%的速度在爆发性增长。

  大数据不仅仅是数据量大,而且数据类型多样化。

  多样化是指大数据种类繁多。

  大数据与海量数据并不完全相同,大数据除了具有和海量数据相同的结构化数据和半结构化数据外,最大的不同之处是大数据拥有大规模的非结构化数据,而且非结构化数据所占比重快速增长。

  根据咨询公司的统计数据,在众多的数据中,80%~90%的为非结构化数据,增长速度比结构化数据增长快10~50倍。

  快速化是指数据的流动和处理速度更快。

  随着信息物联网和移动终端的普及,源源不断的产生各种各样的数据,数据的更新速度越来越快,相应的导致数据的处理速度也在加快。

  大数据处理方式的与传统的批量式分析不同,大数据更注重实时分析。

  数据的风靡除了具备信息技术等客观条件外,更重要的原因是大数据所蕴含的价值,大数据在各个行业都发挥着重要价值。

  当然,大数据的价值密度和数据量的大小成反比,一个单一的数据本身并没有多大价值,但大量的数据则积累和隐藏了丰富的财富。

  其价值具有稀疏性、多样性和不确定性等特质。

  大数据所存在的数据量大、数据类型多样化、数据的快速处理的特点,都表明大数据处理和分析具有艰巨性和复杂性。

  1.2农业大数据及其特征

  农业生产经营活动产生了庞大的数据,这些数据广泛存在于耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售、畜牧业生产等各环节,包括跨行业的数据分析和挖掘。

  对于调整农业生产、相关农业企业发展具有重要推动作用。

  因此,农业是大数据应用的一个重要领域,农业大数据是大数据思维变革在农业领域的具体体现。

  农业大数据除具备大数据的大量化、多样化、快速化、价值性、精确性和复杂性等基本特性外,还有其自身的特征。

  农业大数据产生于农业领域,涵盖农业生产、经营相关的农业资源数据、农业生产资料数据、农业技术数据库、农产品市场信息数据、

  农业政策法规数据和农业机构等多种数据,而且,农业生产环境具有特殊性,受土壤类型、气候类型、作物种类等其他因素的影响,就使得关于他们的数据具有多维、动态、不确定、不完全等特征。

  2农业大数据在农业管理中的作用

  农业大数据的最重要价值就是收集农业大数据对其进行挖掘,寻求蕴含在其中的经济价值,对未来的农业生产及其相关经营做出科学的预测,以指导农业的发展。

  2.1农业大数据助力农业的科学发展

  农业在人类生存和发展过程中发挥重要作用,一方面,农业为人类生存提供不可缺少的物品;另一方面,农业为工业和其他产业的发展奠定基础。

  优化农业产业结构,调高农业产出。

  农业生产具有自身的特点,最明显的特点就是农业生产受自然因素的影响大,属于自然再生产。

  因此,在农业生产中,要重视气候、土壤、地理位置等自然因素的影响。

  借助于大数据技术,对所收集到农业大数据进行挖掘,通过数据反映农业生产的外部环境特点,并预测外部环境的变化,以便及时调整当地的农业生产结构,将资金、技术投入到需要优先发展的农业生产行业,充分利用当地资源,发展区域特色经济,优化农业产业结构。

  改进农业经营方式,调动生产积极性。

  农业经营方式属于制度层面的问题,主要解决如何经营的问题,只有恰当的经营方式,才能充分调动农业生产者的积极性。

  如何选择适合的经营方式,传统的做法是采用随机抽样的方式,对所抽取的样本进行统计分析,但确保随机抽样是非常困难的。

  采样过程中若存在私见,分析结果则会有较大出入。

  因此,随机抽样的准确性受到影响,只是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择。

  利用农业大数据的分析技术,我们可以避免遗漏数据的现象发生,通过对全体数据的分析,可以大大提高预测的准确性。

  如在农业合作社管理中,通过对组织规模、生产技能、管理和经营水平以及经济效益等因素的数据进行分析,发现影响组织管理的因素,进行经营方式的选择,可以充分调动参与者的积极性。

  发挥信息技术作用,增强农业竞争力。

  伴随着信息技术的发展,农业也由传统农业向现代农业转变。

  传统农业生产主要靠经验指导,具有滞后性和不准确性。

  在信息技术指导下的现代农业生产,利用大数据技术,能够对农业生产中将产生的问题事前做出比较准确的预测,并及时做出反应。

  如可以针对作物品种的特性,改良和培育新品种;根据作物的生长状况使用肥料;通过对气象信息的预测,合理的灌溉和防治病虫害等。

  2.2预测涉农企业生存环境,增强企业竞争力

  涉农企业通常有四种类型:一是为农产品生产提供生产资料和服务的农资企业,二是农产品生产企业,三是农产品加工企业,四是农产品流通企业。

  伴随着市场经济的逐步完善,涉农企业逐步发展并壮大,在经济发展中的重要性越来越大,涉农企业除了具备普通企业的社会作用外,还发挥着其特殊的作用。

  如农产品加工企业的发展推动了农业产业链的形成;涉农企业在运作中创造了大量的岗位,在解决农村剩余劳动力问题上发挥重要作用;农产品流通企业解决了农产品流通难的问题,对于促进农民收入稳定增长具有重要意义。

  然而,涉农企业在目前的管理中,仍存在一系列的问题,影响着企业的良性发展。

  如对市场变化不敏感,技术创新缓慢,生产调整滞后,从而导致企业的竞争力弱,发挥的作用有限。

  利用农业大数据对涉农企业所处的环境进行分析。

  如将农业大数据应用于供应链管理上,通过对多个数据库(比如销售历史、天气预报和季节性销售周期)进行分析,来提高存货预测能力,实现最优存货管理。

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