何为农业大数据?如何利用大数据

章诗华 2019-11-05 21:42:00

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农民在实际的生产过程中每天都要做很多选择:播什么种、施什么肥、如何管理农田、病虫害如何防治等等。实际上,一套农事任务,从生产规划、种植前准备、种植期管理,到采收、销售等每一步都会极大的影响农民的生产和收益,而且它们大多数环环相扣,如果选错一步,那后果可能就是减产。所谓的农业大数据即与农民实际生产操作相对应的所有数据,从“天时、地利、人和”三方面理解:“天时”可以指实时的气象数据,降水、温度、风力、湿度等;“地利”可以指动静态的土壤数据,如土壤水分、土壤温度,作物品种信息、作物病虫害信息等;“人和”则是从人力资源给出信息,农资产品使用、农产品加工和流通渠道、农产品市场价格等等。如何利用农业大数据?目前,农业生产模式正在从机械化向信息化转变,以精准为特征的农业,正在让种植变得更加容易。在我国从传统农业迈向现代农业的关键时期,如何利用农业大数据呢?首先,我们不妨先看看世界最发达的农业大国-美国,是如何利用农业大数据的?在美国,一些种业巨头公司已经意识到,面对大数据时代的来临,传统行业模式也亟待转型。如美国农用机械制造商JohnDeere在所有的拖拉机上都安装了传感器,将机械状况及土壤和农作物的生长情况传到MyJohnDeere.com和Farmsight服务。农户可以订阅分析结果,了解诸如何时订购备件、何时播种之类的信息。另一位美国种业巨头杜邦先锋公司依托其优质种质资源与研发技术,也已先行结合农业大数据推进精准农业技术。其种子部门与农场机械制造商约翰迪尔联手,给农民提供种子和化肥方面的指导。目前,无论是迪尔相结合,整合农民机械化农场设备的种植和产量数据,以及气象、种植区划等多样数据,可以得到较为详尽的种植决策,精准化农事生产,帮助农民提高产量和利润。
赵颜颜2019-11-05 22:03:16

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  • 农业大数据农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值,并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。它保留了大数据自身具有的规模巨大,推动数据标准化,并综合使用农业大数据的相关技术,建设农业大数据平台,对农业大数据进行分析、处理和展示,并将所得结果应用到农业的各个环节,才能更好的推动我国传统农业向现代农业的转型,助力我国农业信息化和农业现代化的融合。
    章见彬2019-11-05 23:02:52
  • ,这里是皇迪智能锁厂家,很高兴回答你的问题!简单说来,就是利用人工智能来收集数据、并进行数据分析,从而把握好农业的生产的规律,促进农业的发展。网页链接拿种植业来说:化肥施加多少算是合理?挖坑多深才好?病虫怎么整治?受灾预警与灾害估算?诸如此类的问题太多了,而这些靠人力是很难把握的,因为面积太大了,变量太多了,人也无法做到长时间的检测,交给机器去做,就会高效很多。如果借助卫星中的人工智能,那么就可以大量采集数据,用以分析各个因素对农作物的影响。这样就容易取得更大的进展。当然养殖业也是。~。
    连中鄂2019-11-05 22:20:20
  • 大数据被应用在各种行业,其实方法都大同小异。ITjob网有大数据应用的介绍,论坛和博客上也有相关的文章。下面给你摘录些大纲,如果还要了解更详细的,就自己去看吧。可以说,农民对土地了如指掌。但毕竟,他的能力是有限的。很多时候,农民没有足够的人力或资本来利用他所收集的数据来做事情。在近几十年的高科技热潮中,农业世界已经悄然引入了数据聚合技术。比如在农用机械中整合内置的数据系统,在谷仓或联合收割机中启用无线网络,而一些大型农场开始使用软件来管理业务。农民需要测量和了解数量巨大、种类多样的数据所能带来的影响,因为这些数据驱动着他们的耕地的整体质量与产量。这些数据包括当地的天气数据、GPS数据、土壤细节、种子、化肥和作物保护剂规格等等。充分利用这些数据运行长期和短期模拟,以应对气候变化、市场需求或其他参数造成的“事件”,对要实现利润最大化农民而言不可或缺。
    麻益良2019-11-05 22:06:26

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主流的大数据分析平台构架1HadoopHadoop采用MapReduce分布式计算框架,根据GFS开发了HDFS分布式文件系统,根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo,Facebook,Amazon以及国内的,阿里巴巴等众多互联网公司都以Hadoop为基础搭建自己的分布。2SparkSpark是在Hadoop的基础上进行了一些架构上的改良。Spark与Hadoop最大的不同点在于,Hadoop使用硬盘来存储数据,而Spark使用内存来存储数据,因此Spark可以提供超过Ha?doop100倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据,Spark不能用于处理需要长期保存的数据。3StormStorm是Twitter主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性,可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark,Storm不进行数据的收集和存储工作,它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据,然后直接通过网络实时的传回结果。 4SamzaSamza是由LinkedIn开源的一项技术,是一个分布式流处理框架,专用于实时数据的处理,非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam?za基于Hadoop,而且使用了LinkedIn自家的Kafka分布式消息系统。Samza非常适用于实时流数据处理的业务,如数据跟踪、日志服务、实时服务等应用,它能够帮助开发者进行高速消息处理,同时还具有良好的容错能力。
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每个工程师在做原理图后,都要生成BOM,以方便焊版调试或生产使用。传统的方法就是一个一个零件输入核对,此方法累人且效率低。CaptureCIS可以提供这个强大的功能,很方便的在做原理图的同时,即可利用元器件数据库的信息来设定元器件的所有需要的参数。这样可以定制你自己的元器件数据库。1.如何创建器件数据库?创建一个MyDatabase的数据库。编辑数据库,双击使用设计器创建表,选择对象是表,双击打开如下图界面:用户DSN和系统DSN是有区别,如果在用户DSN下创建的数据库,那么所创建的数据库只用被当前用户所使用,其他的用户不能使用。我们选择在系统DSN下创建数据库,点击:添加,弹出下图。选择你想要的数据源驱动程序。选择如图所示,点击完成后。弹出定义数据源名称,见下图。数据源名输入:MyDatabase,说明文字你可以写也可以不写。然后点击选择,找到你创建的数据库文件,最后点击确定,完成数据源配置。3.如何配置CIS文件?打开CaptureCIS,见下图。点击菜单Options/CISConfiguration…然后弹出下图,点击:New,建立一个新的CIS配置文件。点击:下一步,弹出数据库配置的第一步,见下图。选择自己创建的数据库:MyDatabase。点击:Finish。下一步配置数据库。点击Browse…,这里一样选择自己创建的数据库:MyDatabase。然后点击:OK。在下面的界面可以看到数据库中的所有信息。此时需要将数据库中的名称属性转换为ORCAD能用的属性,见下图所示操作,完成数据库的转换。并设定Value为KEY,这样方便CIS查询。点击确定,弹出下图提示。因为没有Footprint,所以暂时不理它,点击:OK。点击确定后,最后提示要保存的路径和配置的文件名称。输入即可。这样你就可以利用ORCAD的PARTMANAGER给原理图中的每个零件分配PARTNUMBER了。
以下推荐一些从入门到精通——关于学习数据分析的书籍清单!入门篇《深入浅出数据分析》:大头书,HeadFirst系列,内容很浅,比较适合没有基础的人作为科普读物,适合快速入门;《统计数字会撒谎》:本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程,通俗易懂,其实讲的都是统计学最基本的常识,可是却往往容易被人所忽视;《谁说菜鸟不会数据分析》:不错的工具类书籍。比较浅显,适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。讲了一些方法论的东西,但是非常的简单,不太适合对Excel熟悉的读者;《深入浅出统计学》:帮你快速了解统计学相关的知识。进阶篇《MySQL必知必会》:不到250页的小册子,实践性很强,基本没有什么理论的堆砌,完完全全就是一本实践指南,教会你怎么用SQL语句操作MySQL;《高性能MySQL第3版)》:跟《MySQL必知必会》相似的书籍,主要讲解了MySQL的理论和实践知识;《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》:讲解在企业中应用数据的例子,读完受益匪浅,里面举的很多例子都很接地气,很值得数据分析师阅读学习。高级篇《统计学》:统计比较通用的入门教材了,也算是兼顾数学证明和应用,可读性没有上面强,但是也非常的通俗易懂,有很多统计学专业的起始教材也会选择这本。Python数据分析》:作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验,因此写出的书也是深入浅出,让人很容易就能看懂。对一个热爱学习的数据分析师来说学一门数据分析处理的编程语言是一件很有用的事情。Python数据挖掘入门与实践》:作为一个专业的数据分析师,实际上很多时候都需要用到模型。这本书作为数据挖掘入门读物,介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,还是挺不错的一本书。

做财富端这一块,客户资源才是核心,金融机构偏爱银行理财经理,主要是在于银行这个平台相对而言客户积累多,质量也不错,同时因为银行相对于其他金融机构来说跟客户沟通的产品也很多,除了理财产品外,还有保险、个人贷款、结算工具等,所以银行理财经理相对而言跟客户的黏性也比较强。还有一点是银行是经营风险的平台,对员工的合规风险教育比较完善,所以银行理财经理大部分合规意识比较强。

当然重中之重还是在于客户资源的积累,回到题主的话题,现在信托的管理规模已经跟银行理财规模旗鼓相当,逐渐被大众所认可。一般而言,客户认购是300万起,一个信托理财经理平均一年的任务目标是1个亿,那么你的300万以上客户积累要有30个左右,当然有大客户最好,所以去信托之前得排一下名下客户的质量。第二个从收入的角度而言,大部分信托理财经理是大于银行理财经理的,一是底薪高,一般市面上初级的销售在8000~10000万一个月,二是有提点,市场价格在千3~千4,大部分银行理财经理是没有提成之说的。第三个就是稳定性的角度,银行理财经理的稳定性要高于信托理财经理,大部分银行理财经理是维护存量客户,开发睡眠低效客户,基本上没有外拓客户的压力。但是信托理财经理是要求资源变现的,而且起点又高,压力比较大,流动性比较大。第四点就是看你去哪家信信托公司了,中国信托公司有68家,各有各的脾气,主要看考核机制,有的信托公司考核比较严苛,市场化程度比较高,完不成业绩要不降级要不滚蛋,这类公司攻略难度较大,但是回报丰盛。还有的信托公司不是市场化程度不高或者压根就没有市场化,这类公司一般比较安逸,业绩指标比较佛系,完不成也就那样,公司传导的压力比较小,混混日子是可以的,赚钱比较难。还有就是完全无欲无求的信托公司,这类信托公司的财富人员甚至都不用募集资金,负责中后台工作。

但是现在形势变了,以前信托项目资金来源主要是机构端客户,大部分为银行或者体系内的企业成员,然而机构客户受政策性影响太大,不稳定,所以现在大部分信托公司都在发力个人零售端建设,遍地设立财富中心,广招理财经理。也在建设自己的财富品牌,将财富人员同信托公司母体剥离,归口到新设立的财富公司下面。这样做一是为了方便管理,毕竟财富以后越来越难做,人员流动性会越来越大。二是给予市场化的薪酬,因为大部分信托公司是国企背景,员工薪资是有个工资帽的,所以为了突破工资帽限制,将理财经理的工资纳入财富公司里面。总体恶言,信托财富市场化是一个趋势,要在行业站稳脚跟,关键还是在于客户资源的积累。最后在提一句,一般情况下,银行得客户的资源很难转化为信托客户,转化率比较低,这个要做好心理预期。现有的客户是打基础用的,后续要有所突破,还是需要外拓客户的。但是我认为随着信托理财越来越被大众所认可,同时横向比较,国人爱固收,信托产品在安全性和收益性考量是性价比最高的产品,尤其财富管理这个行业刚刚兴起,信托产品所具有的风险隔离、税务筹划、财富传承功能是天然从事财富管理事业的土壤,未来是光明的。