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。