大数据生长（大数据产生与发展的条件）

导读：

大数据能帮我们做什么1、社会治理与公共服务优化公共安全领域警方通过大数据分析犯罪高发区域、时间规律及嫌疑人行为模式，可提前部署警力或预警潜在风险。例如，某地警方利用大数据追踪...

大数据能帮我们做什么

2、大数据技术在消费领域的应用，也为我们节省日常花销提供了可能。例如，在出行方面，大数据通过收集和分析各种航班、酒店、交通等信息，可以为我们推荐最省钱的出行方式。此外，像“比价网”这样的平台，也是利用大数据技术来帮助我们找到性价比最高的商品和服务。

3、银行业：银行使用大数据来安全地保存大量的财务信息。网上购物：零售商从客户开始购物的那一刻起就利用大数据，定向广告投递包裹。生命监测：佩戴健康手表等设备可以监控日常活动和睡眠。能源消耗：大数据与智能物联网设备相结合，使智能电表可以调节能耗，从而实现有效的能源利用。

农业大数据的采集方法主要包括以下几种：卫星遥感技术采集说明：通过卫星遥感技术，可以采集农作物生长环境中的各项指标数据，如土壤湿度、温度、光照强度等。优势：这种方法覆盖范围广，数据采集效率高，能够为农业生产提供宏观的环境监测数据。

按照农业大数据的采集方式，可以分为农业传感数据、遥感数据和农业面板数据、探测技术、无线射频识别技术。按数据来源划分，则可以分为农业资源环境大数据、农业生物大数据、农业生产经营大数据。农业资源环境大数据包括使用农业传感器或农业遥感设备采集的气象因子、土壤因子、水分因子和生物因子的大数据资源等。

农业传感数据和遥感数据是两种关键的农业大数据类型。传感数据通过安装在农田中的传感器收集，涉及温度、湿度、土壤成分等关键指标。遥感数据则来自卫星或无人机，用于监测作物生长、水资源分布和土地利用情况。农业面板数据和探测技术也是重要的数据收集手段。

数据采集技术需要高效、准确，并能适应农业生产的复杂性和多样性。数据分析技术：数据分析是农业大数据应用的核心，通过对采集到的数据进行处理、挖掘和分析，可以揭示农业生产中的规律、趋势和问题。数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、统计模型等多种方法，用于提取有价值的信息，为农业生产提供决策支持。

1、农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业领域的实践应用，涵盖农业全产业链各环节的数据分析与挖掘，具有跨行业、跨专业、跨业务的特征。具体分析如下：农业大数据的构成与特性数据构成结构化数据：如统计报表、生产记录等规范格式数据。

2、大数据在农业农村确实大有可为。农业农村大数据涵盖了种植、养殖、农业科技、装备机械、病虫害防治、生态保护、水利、农资、市场、食品安全等多个环节，其在农业农村的应用和发展具有深远的意义和广阔的前景。

3、大数据+农业是现代农业发展的重要趋势。大数据，作为超过传统数据库系统处理能力的数据集合，正逐渐成为数字经济、孪生经济时代的重要生产要素。在农业领域，大数据的应用已经展现出巨大的潜力和价值。

4、农业大数据主要包含农业自然资源与环境数据、农业生产数据、农业市场数据、农业管理数据以及其他数据。

5、同时，精准农业还有助于保护土地资源和生态环境，实现农业可持续发展。智慧农业引领新型农业发展智慧农业是数字农业的高级阶段，它强调智能化的决策系统和专业的硬件设施相结合。智慧农业的决策模型和系统可以在农业物联网和农业大数据领域得到广泛应用，为现代农业提供一整套解决方案。

1、环境从大环境来说，我们从以前的互联网时代发展到了现在的大数据时代，是时代发展的必经之路。互联网的技术进步，必然会促成新的技术产生，再到成熟，而大数据就是这个新兴技术。

2、交易、应用与衍生产业相关的所有活动。大数据产业按照数据价值实现流程，包括数据源、大数据硬件支撑层、大数据技术层、大数据交易层、大数据应用层与大数据衍生层等六大层级，每一层都包含相应的IT硬件设施、软件技术与信息服务等。

3、开放数据需要像开源软件一样认真对待众所周知，开源软件背后是大数据和机器学习产品和服务的兴起。开放源码的商业和技术案例的重要性多年前就得到了证实。然而，人们对开放数据对创新的重要性的关注却少之又少。

4、大数据行业发展至今，技术与业务之间依然存在巨大着鸿沟。首先，就是数据分析技术本身。数据源企业为实现数据价值变现，尝试多种方法，甚至自己组建数据分析团队，可是数据分析是个技术活，1%的误差都会极大地影响市场份额，术业有专攻，数据变现还是需要专业的数据分析人才来实现。

5、大数据不仅与技术和商业紧密相关，也受到社会经济因素的影响。随着全球经济的发展和人口增长，数据量呈现出爆炸式增长的趋势。同时，政府对于大数据的重视程度也在不断提高，通过政策引导和支持大数据产业的发展。此外，大数据在医疗、金融、教育、交通等诸多领域的应用也日益广泛。