基于精准扶贫理念下农业大数据平台建设,本文是有关大数据平台开题报告范文和理念和平台建设和精准扶贫理念类开题报告范文.
大数据平台论文参考文献：
中图分类号：F323
文献标志码：A
文章编号：1000-8772(2017)16-0007-02
精准扶贫是我国农业政策发展的大战略,将农业农村大数据与信息化技术全面深度融合,日益成为智慧农业的神经系统和推进农业现代化的核心关键要素.农业大数据的需求非常广泛,地位非常重要,急需一套农业大数据平台进行有力的支撑.本文从农业大数据平台的建设入手,着重探讨系统的功能策划、数据标准制定和数据挖掘分析技术,为农业农村大数据信息化建设奠定了理论基础.
一、 农业大数据平台功能策划
农业大数据平台主要是将现有或在建系统的数据资源进行高效整合,平台主要从大数据采集网络和大数据分析方面进行功能策划.
(一) 大数据采集网络
围绕耕地、育种、播种、施肥、植保、收获、储运、农产品加工、销售等各环节,依托现有的信息技术而建立交叉、立体、融合的农业大数据采集网络.
(二) 大数据分析
建立基于分布式技术的大量非结构化数据存储系统,构建统一高效的农业大数据管理平台,对图片、文档、视频等数据资源进行管理,研究分布式处理技术、并行处理技术等,实现对大量农业数据的智能分析；研究流数据处理技术,对农业中的实时数据进行处理分析；研究农业社会网络技术关键技术,挖掘农业大数据之间存在的网络关联,分析其尺度特征；研究农业大数据可视化关键技术,支持所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图等,实现农业大数据分析的可视化.
二、农业大数据标准的制定
目前,农业大数据技术相关标准的研制还处于起步阶段,能够参考ISO/IEC、ITU等国际标准化组织、NIST、国内信标委已经开展的标准化工作进行梳理,依据大数据技术体系,从基础、技术、产品、应用等不同角度及进行分析,形成了大数据标准体系框架.对现有标准、在研标准和将提出的标准计划进行分析,形成了大数据标准体系.在研究大数据技术平台框架的基础上,结合数据全周期管理,数据自身标准化特点,当前各领域推动大数据应用的初步实践,以及未来大数据发展的趋势,建立大数据标准体系框架,农业大数据标准体系分别由六个类别的标准组成：基础标准,数据处理标准,数据安全标准,数据质量标准,产品和平台标准及应用和服务标准.
三、数据挖掘分析关键技术研究
数据挖掘又被称为知识挖掘,就是从大量数据中提取或挖掘知识的过程,包括知识提取、知识发现、数据模式分析等.它是现代数据库技术发展与人工智能技术相结合的产物.本系统主要从数据仓库的建立、数据分析和统计显示三个方面来进行数据挖掘模型的设计和实现.
(一)数据仓库系统的功能描述
系统信息决策过程是一个从非结构化数据中抽取结构化信息,在提供非结构化决策分析结果的过程.数据仓库的构建主要包括数据仓库的设计、数据的转换与清洗、数据的加载与追加.该模块功能如下：
1. 数据仓库的设计.系统首先将各业务数据库和日志数据库中的内容抽取出来,进行各种必要的清洗、整合和转换处理；然后按照一定的组织结构存储各种主题数据.数据仓库可以包含多个主题,一个主题的数据通常存在一个数据库中.数据仓库的建设需要经过长期的数据积累,它是伴随着业务活动的发生、数据不断的加载而不断积累的.
2. 数据的转换和清洗.当数据从业务系统或其他数据来源提取出来时,应该首先经过变换或清洗,才能将它加载到数据仓库中.数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取.
3. 数据的加载与追加.对于数据仓库的数据追加,采用日志文件法和用时间标记事务跟踪法相结合的方法.总而言之,管理信息系统各个应用程序都是通过同数据库进程通信来实现其数据访问功能,最终数据的访问和处理工作是由数据库服务器来承担,因此数据库服务器能够感知数据的变化.
4. 建立模型库系统.模型库系统包括模型库及其管理系统,本系统包含有统计、运筹和其他定理模型的软件包,存放解决涉农问题处理的经验模型,是为决策提供分析能力的部分,通过推理、比较和选择来给决策者提供分析、预测和解答整个问题的能力.
(二)数据分析模块的功能描述
1.数据挖掘的来源.系统挖掘分析的数据是从现有农委综合管理系统、农业管理信息系统、农业地理综合信息系统以及其他相关系统中提取有用数据.
2.数据分析的内容.通过不断循环的数据集成、数据规约、数据清洗和适当的挖掘算法进行数据分析,系统主要挖掘分析的内容有以下几个方面：综合业务数据分析、农业资源数据分析、对农业经济数据进行分析、对农业乡村旅游数据进行分析、对涉农电商平台数据进行分析.
3.数据分析的方法.（1）灵活的分析规则.系统从数据仓库的建立到数据分析挖掘,将采用面向对象的程序设计方法,提供丰富的函数集合,并将其封装成类对象,便于系统调用和根据自有规则进行扩展；通过程序面向对象的封装,能够实现根据不同业务特性动态扩展,满足各种分析要求；在不断的分析过程中,通过人工智能工程技术,实现业务模型的自我学习,对业务流程进行不断比较和学习,不断优化业务处理.（2）完善的统计功能.系统将提供80/20集合分析、绝对值分布分析、比重分析、异常值分析等；同时可对研究对象进行信用等级划分.（3）提供关联分析功能.系统能够提供数据的切片、切块、钻取、旋转、三维分页、过滤、自定义计算值、排序、等多种OLAP分析功能,支持用户决策分析；提供不同分析维度灵活组合,多角度、多层次的主题分析方式,精确地掌握发展趋势；支持OLTP和OLAP查询分析,支持多种展现方式,支持多种分析工具进行有机结合.
(三)农业大数据平台可视化报表显示
经过数据挖掘分析后得到的数据模型,通过与之属性匹配的图表进行展示,并定期根据模板形成数据简报,辅助管理人员决策和系统改造.具体功能如下：（1）合理的图表显示功能.系统能够根据挖掘的数据,生成统计图和报表,生动而明了的图表元素显示各业务的关键性指标,对业务运营情况进行监控,为制定和调整战略提供依据.（2）形成决策图.系统提供直观的方式实现模拟业务管理链,将与管理决策最关联的指标高度浓缩在一个页面,让决策层快速掌握业务运营全局状况.（3）趋势预测图.根据历史数据利用不同模型对各类指标进行趋势预测,考察主要因子的实际影响及相关性等等,挖掘隐藏在各项数据背后的潜在信息.
四、结语
随着大数据技术平台的不断发展,农业信息化的要求也越来越高,将独立的信息化系统数据进行整合,进行跨平台的数据分析和挖掘,从农业大数据平台的建设出发,进行功能策划、数据标准制定、关键技术研究分析,为建立精准扶贫政策下的农业大数据平台提供了理论支撑,对农业信息化的发展具有非常重要的意义.
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作者简介：常竞（1983-）,女,四川成都人,讲师,硕士研究生,从事会计信息化、计算机软件与理论研究.
（四川财经职业学院会计信息管理系）
(责任编辑：王兰爽)
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