一、数字农业大数据应用分析平台介绍

数字农业大数据应用分析平台拥有全面庞大的数据资源，涵盖农业专业数据、农业动态数据、农业共享数据、农业企业数据四大模块。平台综合收集宏观经济、农业农村等国家权威部门发布的相关政策和数据，能够高效地为用户提供更全面、更新鲜的咨询。同时，还实现了与地方政府、企业、社会的三方数据共享，打破信息孤岛，实现各类信息资源的有效对接。同时农业大数据，它还可以收集农业企业的数据，帮助农民进行更准确的市场分析和定位分析。平台在整个运营过程中，以专业分析为导向，成功引入数据挖掘的概念，为用户提供多层次、多角度、多维度的农业数据在线分析。同时，整个平台操作相对简单，可视化的操作界面让用户更容易实现数据查询、数据分析和数据结果展示。平台生成的数据报表具有可视化功能，可以满足不同层次用户的各种需求。该平台还具有交互功能。平台设有相互关注、评论等互动模块。用户可以根据自己的想法表达相应的意见和见解或评估相应的数据，

二、数字农业大数据应用分析平台特点分析

2、1、从服务领域来看：

农业云平台以农业领域为核心，涵盖种植业、养殖业、林业等行业，逐步向农林水产相关的上下游产业拓展。综合收集和整合。内容主要包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、气象数据等；

2. 2、从地理角度：

该平台以区域农业数据为基础，借鉴外省和国际农业数据为参考。不仅包括地方、市、省农业数据，还包括国家层面的数据，为精准区域研究提供了坚实的基础。基础;

2. 3、从专业角度：

平台构建了分层的实现结构。首先构建农业领域的专业数据资源，然后逐步构建与农业相关的各个行业的数据资源，对各个行业的数据资源进行有效监控。

三、数字农业大数据应用分析平台展示内容（以县级平台为例）

3.1、大数据综合分析展示

实现一屏综合分析展示全局，以“大数据智能分析”、“农业物联网数据汇总分析”、“农业生产管理数据汇总分析”、“农业资源”等形式展示图表和图形。“管理数据汇总分析”、“设备运行状态及检测数据汇总”、“大数据灾害预警分析”实时信息，方便管理人员现场远程指挥控制，实现监督、分析、指挥、调度、宣传、培训同时进行等。

3.2、大数据智能分析

结合数字化整体设计的农业系统平台，将对整个农业产业生态链进行集中分析。主要分为四个方面：

3.2. 1、 种植生产分析

（1）通过标准化种植生产系统数据（结合物联网子系统中的环境监测、测土配方、气象监测、视频监控），分析农民生产标准化种植指导的实际执行情况；

（2）对每户种植生产过程的操作项目、步骤、规格、用量、间距、方法、风险等进行统计分析；

(3）通过小区统计，每个小区的农户相关信息、苗木数量、来源、方式、时间、灌溉量、施肥量及种类、农药量及种类；

（4）作物生长环境的气温、湿度、光合照度、二氧化碳、土壤水分、温度、PH值、EC盐度等详细数据分析；

（5）农户生产问题统计分析，发现高发问题、集中问题、隐藏问题。

经过全数字化定量分析，平台汇总后，对每户实际种植生产的具体差异（包括历年比较差异）进行统计分析，是否符合规范种植、用药、化肥、作业等，低标、漏作业、超量作业、禁止作业等不规范作业预警，高反馈问题、高风险预警问题。从而实现大数据分析，推动实现标准化生产生产，最终实现更高层次的推进现代数字农业。

3.2. 2、市场动态分析

通过交易市场收集到的信息，如市场品种、产量、质量、交易量、交易价格、市场价格、客户量、农户数量等，都进行了数字化量化。经平台汇总后，进行统计分析：

（1）今年实际总产量、亩产量、户均产量，与历史相比，产量有增有减；

（2）今年农民实际总产值和总收入，每亩产值和收入，单户产值和收入；

（3）农产品质量分析，今年农产品整体质量，每户农产品质量，结合物联网监控系统和生产标准化管理系统分析，每户实际种植生产差异，小区面积差异， 等等。;

（4） 详细分析市场价格、客户量等

经过全数字量化分析，经过平台聚合，进行统计分析，找出整体差异，以及各户今年的详细市场差异，历史差异，找出差异原因，找到重点的改进。结合第一方面，实现生产过程中的关键控制点，实现质量和效率的持续提升。

3.2. 3、输入的多维分析

生产是每年回收投资的一个特点。投入成本、质量、环保永远是相互的问题：

（1） 对全年生产投入和农资、总投入量、总投入成本、每户的投入量和投入成本、每户的投入量和投入成本进行全面统计汇总分析阴谋;

（2）通过分类汇总分析，得到每个农资产品的总投入量和总投入成本，每户的投入量和投入成本，每个地块的投入量和投入成本；

（3）结合农资管理子系统，对每个农户（每亩土地投入）、农资超购情况进行分析预警控制；

全数字量化。平台汇总后，进行统计分析，找出总体差异，以及各户今年投入的详细差异和历年差异，通过大数据分析展示，超标、超限、超投、禁止 及时控制产品、产品等不规范操作。

3.2. 4、 顶层整体分析

顶级大数据分析再次将一、二、三个方面同时结合起来。顶层分析总体生产、经营、市场、生态效益指标和综合指标，分析农业综合成本和生产效率。指标、环保减排指标，以及管理指标（生产、市场）分项指标和综合指标。整个生态系统形成，降本增效、低排放、低残留（甚至零残留）绿色环保、高效绿色系统。对于每一个综合指标或分项指标，都可以单独、独立地进行进一步研究农业大数据，以促进高科技农业的发展。

3.3 农业物联网数据汇总与分析

在部署农情和环境监测设备（传感器、监测终端、传输终端）的基础上，在各个种植区部署多个监测点，对多个重要环境要素进行监测。数据通过物联网系统上传到云端服务器后，即可在云端共享数据。管理员可以打开云平台实时获取相应的数据，利用云平台的数据计算和应用能力，对数据进行更进一步、更实用的分析、比较，获得更多、更全面、更多实用可靠的数据，帮助农业企业和农民进一步优化种植。

农业物联网数据汇总分析主界面基于基础建设需求，方便应用，提升效率。覆盖整个产区所有监测点的环境要素趋势图和实时监测数据列表有序排列，极大地方便了用户获取重要信息快速获取、查看和简要分析。同时提供当前区域在用设备总数和快速入口点，可点击进入相应区域进行操作；实时天气、智能日报、一键溯源都可以通过这个页面访问。

各功能板块排列有序，数据显示合理，用户操作简单方便。