京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据何时眷顾农村(话说新农村)
要真正让大数据和农业农村全方位融合,补齐农村信息基础设施的短板,打破不同部门之间的行政隔离
科技总能以意想不到的方式突破人类想象,不妨以有限的想象力展望大数据在“三农”领域的应用:通过电视、手机等终端,农民在家实时查看庄稼长势;分布在田间地头的传感器,汇集温度、湿度和墒情等数据,预测产量;通过农产品市场信息系统,供求信息自动对接;建档立卡贫困户的每项收入录入网络,超过贫困线自动销号,低于贫困线,自动预警;农民可以在线查看各项补贴发放的过程……
体量大、类型全的大数据,经过“提纯”、应用,可以发现新问题,创造新价值,提升新能力,大数据也成为新型经济资源。然而,现实中,大数据在农村却遭遇“数据困境”。一些涉农领域数据缺失,数据质量不高,数据利用程度低。一些数据部门之间互相“打架”。在西南某省,贫困区域连片分布,当地通过建档立卡摸清贫困人数,实施精准扶贫。然而,扶贫部门统计的人数与统计、残联、人社等部门人口数据出现了不一致。这其中固然有统计方法、收集标准等影响因素,但如果各部门连贫困人数这一基础数据都无法精确掌握,精准脱贫又如何实打实落地?
之所以出现这样的“数据困境”,究其原因,首先在于农村地区信息基础设施薄弱。当下城乡“数字鸿沟”依然较大,据有关部门统计, 2015年我国城市宽带用户净增1089.4万户,是农村宽带用户净增数的5.5倍。农村地区的信息化设施覆盖率低,难以搜集到全面而准确的数据。同时,涉农部门的行政边界隔离,也加剧了这一状况。很大一部分的“三农”数据分散在不同政府部门之间,行政边界成为数据自由流动的“高墙”,支离破碎的数据难以成为准确决策的基础。
聚沙成塔,充分发挥大数据的价值,需要实现有效整合。发展农业农村大数据,要补齐短板,加快农村基础设施建设和宽带普及,推进现有设施设备的升级,逐步完善大数据采集、储备等网络设施。这不仅需要政府投入,更需要拓宽资金来源渠道,通过市场机制,鼓励社会资本进入,支持企业实施农业农村大数据公益性、增值性服务。
整合数据,更需要管理方式的转变。新的事物需要新的管理思维,实现数据的共享需要新平台和新机制。在平台建设上,建立国家农业数据共享开放平台,实现农产品生产、库存、贸易、疫病防控、政策信息等全覆盖。在机制建设上,明确各部门在开放共享数据上的权利和义务,明晰数据公开边界,找准公开和保密的平衡点。作为信息技术,大数据安全问题也要未雨绸缪,针对病毒防范、漏洞管理、黑客入侵等问题,建立严密的风险防范规范,保障农业农村大数据的安全。
随着信息化的发展,大数据正和农业农村领域实现全方位的深度融合,这也为农业生产方式比较粗放、资源环境负荷过重、农民决策不理性等“老难题”提供了新的解决方案。从想象到现实,农业农村大数据的蓝图正在逐渐展开,这将为农业现代化的进程提供更加强有力的支撑。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29