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淄博海瑞德環境科技有限公司
從“工業時代"到“電氣時代",再到如今的“信息時代",人類認知世界的思維方式一直在發生著轉變,更加趨于敏捷、高效、精準。大數據作為信息時代應運而生的產物,其本質是基于數據的實時反應與決策輔助。農業物聯網數據化運營與分析提供了無限可能性,我們可以從事物發展的幾率來不斷調整和引導下一個決策。
從“工業時代”到“電氣時代”,再到如今的“信息時代”,人類認知世界的思維方式一直在發生著轉變,更加趨于敏捷、高效、精準。大數據作為信息時代應運而生的產物,其本質是基于數據的實時反應與決策輔助。農業物聯網數據化運營與分析提供了無限可能性,我們可以從事物發展的幾率來不斷調整和引導下一個決策。
數據驅動農業智慧化發展
關于大數據如何驅動農業,其本質思路和工業大數據發展相*,但農業因其復雜多樣性、受氣候等環境因素影響和波動較大,在大數據分析中仍存在自己特色,也有帶開展的地方。
收集到盡可能多的數據
數據驅動農業決策,首先是要有一定基量的農業數據。面臨我國農業耕地面積廣、農作物品種分布復雜帶來的數據難收集等問題,這就要求國內耕地規模化經營,土地資源利用率等到整合,便于數據收集和管理。
制定可衡量的目標和合理的分析維度
有效利用數據發展農業,就要在已有的大數據基礎上,制定可衡量的目標和合理的分析維度。探究如何立足于各地不同時間、季節內的需求預測和分析農業發展。不同地區,不同種植環境和氣候、地形等因素,對農業的作物類型和種植方式也會產生影響。如何因地制宜開展農業規模化生產經營,需要基于大數據的預測分析,及時有效地為農業發展提供建議和對策。
確保目標用戶都能使用數據
確定你的用戶群體,并且讓用戶都能隨時使用數據,也就是要促進農業信息的整合。你的數據源從哪里產出,zui后又流向哪里,zui終用戶是誰都是基于數據的分析。目前農產品流通出現“蒜你狠”等事件體現“賣難買貴”等問題,農產品流通受經營、天氣等原因被積壓,用戶不能得到農產品價格的實時反饋。實質就是信息不對稱的問題。用戶得不到使用數據甚至了解數據的機會。
區別于之前工業時代我們所說的,可以通過一系列復雜的模型或推導來得到準確預測,“可預測+層層遞進”,數據化思維更多的提供了一種削減不確定性的方法,“不斷嘗試+變預測為反應”。
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