平陸縣大數據推廣有哪些

① 農業六大領域大數據亟待推廣

農業六大領域大數據亟待推廣

隨著農業的發展尤其是農村電商的發展，農業上下游的農資銷售、農業生產、農產品流通數據以及與農業關聯的土地流轉、氣象、土壤、水文等數據，均獲得大規模積累沉澱，這些大數據將成為農業決策的「大腦」。

繼農村電商後，農業大數據獲得決策層關注。

在近期國務院印發的《促進大數據發展行動綱要》中，要求推進各地區、各行業、各領域涉農數據資源的共享開放，加快農業大數據關鍵技術研發，推動農業資源要素數據共享。商務部等三部委印發的《推進農業電子商務發展行動計劃》則強調，將移動互聯網、雲計算、大數據、物聯網等新一代信息技術貫穿到農業電子商務的各領域各環節，切實增強自主創新能力。

21世紀宏觀研究院認為，隨著農業的發展尤其是農村電商的發展，農業上下游的農資銷售、農業生產、農產品流通數據以及與農業關聯的土地流轉、氣象、土壤、水文等數據，均獲得大規模積累沉澱，這些大數據將成為農業決策的「大腦」，紓解當前農業產業鏈因信息不對稱產生的痛點，從而驅動農業向精準化、網路化、智能化轉變。

六大領域農業大數據亟待推廣

當前，中國農業正處在以小農經營為主向規模化、機械化、集約化過渡的階段。由於粗放生產、分散經營和農業自身的季節性、地域性特徵，信息不對稱，成為貫通農業產業鏈的共性問題。當前農業產業鏈令人頭疼的四大痛點問題，根源之一往往在於信息的缺失：

一是種不好。種植、養殖的人力物力消耗大，農產品質量相對不高。這大多與農業經營者對種養技術和對病蟲害、疫情信息把握不足有關系，也跟人力成本上升、使用假冒偽劣的農資產品有關；

二是銷不出。農產品滯銷、賣難問題多地頻發，這往往由於農業經營者對同類產品生產數據估計不足，盲目生產而造成集中上市，另一方面則是消費者對農產品質量缺乏足夠的信心；

三是地難租。擴大生產規模租不到地，這既與地塊分散、資金短缺有關，又與缺少土地流轉信息渠道相關；

四是錢難借。除了抵押物，農業經營者難以提供充分的信用數據，因而往往難以借到錢，這也限制其更新生產設備、擴大生產規模。

上述四大痛點問題，涉及到農業經營者與政府、上游的農資企業、下游的消費者、金融機構等多個主體之間的信息對接。21世紀宏觀研究院注意到，在打破「數字鴻溝」方面，國內已有不少機構、企業進行了初步探索。依據目前的探索，至少六大領域的大數據將發揮作用：

其一，生態環境數據，包括氣象、水文、土壤和病蟲害、動物疫情數據。這些數據是農業日常經營調整農業用水、農業產品投入的主要依據，准確掌握這些數據將有助於做到精準種植、養殖，減少資源浪費和成本投入。

其二，農業技術及農資流通數據。掌握農業技術能保障農產品高效、豐產，而基於農資流通數據的分析，則為農業經營者選擇農資產品提供判斷依據。種子、種苗的流通數據，亦可判斷某個品類農產品的生產規模，為調整規模的依據。

其三，農產品價格與農產品流通數據。生產規模的調節、生產品類的調整，必須要事前獲知農產品價格和各主產區的產銷情況。另外，通過B2B、B2C電子商務平台促使農產品供求信息對接，能拓展銷售市場，提高農產品價格。

其四，土地流轉數據。通過土地流轉供求雙方信息的對接，促使流轉更高效率，減少一方撂荒、一方找地的情況出現。

其五，農產品質量可追溯數據。通過上述的農資使用數據、生產流通數據的整合，可構建出從農場到餐桌的可追溯數據，以消除消費者對農產品質量的疑慮，提高農產品的購買率。

其六，農業經營者徵信數據。前述數據可納入銀行、農村信用社以及保險機構的徵信系統，作為發放貸款、設置農業保險的信用依據，以此推動金融和農業的融合。

21世紀宏觀研究院認為，隨著上述六大領域農業大數據的推廣應用，將降低交易成本，提高生產效率及產品品質，提升農產品交易效率。從本質上看，則是促進粗放分散式經營和規模化、集約化經營向精準化、智能化經營的轉變。

涉農部門需多方合力

圍繞著大數據與農業的融合，農業鏈條上的不同產業或迎來生態的轉變。

以大數據驅動下的單一農場為例，經營者將更多使用綠色、高效的農資產品，早已水漲船高的簡單勞動力將被替換，而適應大數據的知識型、技術型「新農業經營者」將有更多的用武之地。如適應「水肥一體化」的發展，水溶性肥料、液體肥將獲得發展，而此前大行其道的普通化學肥料將因為顆粒不能完全溶解而堵塞滴灌設備，則可能遭到市場的淘汰。

不過，需要指出的是，農業大數據技術多數還處在起步階段，未能做到足夠的智能化；承載農業大數據的農業物聯網、智能監測設備等售價過高；另外，由於推廣力度尚不大，農業經營者尚未有足夠認識。

21世紀宏觀研究院認為，當前無論是「電商下鄉」還是大數據產業，都處於初級階段。依託大數據技術廣泛推動農業發展，在短時間內並不現實。農業大數據市場還是一個充滿機遇、有待開發的市場。為此，需要政府部門、涉農企業、大數據企業和農業生產經營主體多方合力，共同推進農業大數據的示範與推廣。

對政府而言，首先應當推動大數據的基礎設施建設。這包含兩個方面，一是要大力推動通信基站、電信寬頻的建設，為各類農業經營者「觸網」、聯通大數據提供基礎；二是要盡可能開發政府掌握的各類涉農大數據，包括天氣數據、農業用地的各類元素含量數據、病蟲害和動物疫情的監測數據，以供農資企業合理調配生產，並制定針對各區域各品種的農資解決方案。

其次，政府需要提供政策支持，引導涉農企業、大數據企業構建以品種或區域為中心的農業大數據平台。讓農業大數據服務成為企業的直接盈利項目或配套的增值服務。

此外，還需要引導農業經營者主動向大數據農業轉型，對優秀案例做示範推廣，引導農業經營者學習「雲上的示範田」。

以上是小編為大家分享的關於農業六大領域大數據亟待推廣的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

② 大數據洞察有哪些特色，大數據營銷案例，大數據企業

特色案例分析：
1、浪潮GS助力廣安集團一豬一ID強化食品安全
作為輻射全國的農牧企業集團，多年來廣安集團一直企業信息化進程與企業發展需求不匹配的問題。2013年，廣安集團引入浪潮GS，採用單件管理系統，通過一豬一ID對其成長周期進行全過程監控，促使食品安全可追溯，實現飼養流程精細化、集約化管理，使每年飼料節約了2成左右，為廣安的智慧企業養成之路奠定了基礎。
2、華為大數據一體機服務於北大重點實驗室
經過大量的前期調查，比較和分析准備工作，北大重點實驗室選擇了華為基於高性能伺服器RH5885V2的HANA數據處理平台。HANA提供的對大量實時業務數據進行快速查詢和分析以及實時數據計算等功能，在很大程度上得益於華為RH5885 V2伺服器的高可靠、高性能和高可用性的支撐。
3、神州數碼助張家港市更」智慧」
在張家港實踐的城市案例中，市民登錄由」神州數碼」研發的市民公共信息服務平台後，只要憑借自己的身份證和密碼，即可通過該系統平台進行240餘項」在線預審」服務、130餘項」網上辦事」服務等，還可通過手機及時查看辦事狀態。相比於以前來說，市民辦事的時間最少可以節省一半以上。
4、中科曙光助同濟大學科研領域再創新高
為了滿足爆炸式增長的用戶和數據量，同濟大學攜手中科曙光，在全面整合雲計算平台和現有資產的基礎上，採用 DS800-F20存儲系統、Gridview集群管理系統，以及Hadoop分布式計算平台構建出了業內領先的大數據柔性處理平台，使得同濟大學在信息學科及其交叉學科研究領域邁上一個新台階。
5、中國電信基於物聯網的智能公交解決方案
中國電信提出了基於物聯網的智能公交應用整體解決方案。該方案緊密結合公交行業特點，涵蓋了全球眼視頻監控系統、GPS定位調度系統、無線數據採集系統等技術，是基於物聯網技術的公交行業車輛監控調度管理綜合性解決方案。中國電信智能交通系統利用物聯網技術，提高了公交系統中的人(乘客、司乘人員、管理人員)、公交設施(道路、場站等)和公交車輛等之間的有機聯系，從而最佳地利用了交通系統的時空資源，通過信息資源的合理開發、利用和整合，提高了公交行業運行效率，改善了服務質量，為應對重大突發事件提供了必要的手段，在公交公司的科學運營管理、安全監控等方面發揮了重要的作用，物聯網的應用已成為公交業務發展的必然趨勢。
6、明略數據為稅務部門構建的可視化涉稅分析平台
稅務系統的數據在很長時間內大量來自於納稅人的申報行為數據和報表數據，面向稅務工作人員的是割裂的不同業務系統，信息本身被業務消解為固定的邏輯和處理形式。明略數據為稅務部門構建的可視化涉稅分析平台定位為面向稅務部門的數據服務產品。產品充分利用明略底層大數據平台相關技術，數據挖掘建模技術及明略稅務行業研究專家對稅源管理專業化，風險控制精細化，決策分析智能化的理解，搭建以分析預測為核心的數據應用平台，以幫助稅務部門征管工作更有效、更全面、更精細化的展開。
7、悠易互通汽車行業大數據經驗助奧迪品薦二手車
2015年，奧迪品薦二手車項目通過悠易互通程序化購買平台進行為期5個月的推廣活動，傳播受眾主要以男性以及已有奧迪車主為主，悠易互通規劃的投放策略是，首先，通過人群標簽及關鍵詞，對精準受眾人群進行全網競價;其次，對以上競價成功人群進行優化召回，分析以提高下一輪競價成功率;根據悠易互通汽車行業大數據經驗，消費者的行為路徑為」興趣-認知考慮-轉化」，程序化購買可以通過人群召回的方式將流失人群引導到下一環節，從而促進轉化可能。最終投放結果顯示，悠易互通通過以上策略高效達成客戶KPI，曝光量超過預估13%，點擊量超過KPI 26%，注冊量高達163%。
8、東風風神大數據」動」悉全系目標受眾，打破傳統促銷方式
派擇科技應用底層行為數據管理平台Action DMP支招東風風神全系營銷推廣活動， Action DMP實現全網用戶行為元數據、應用元數據、場景元數據的實時無損解析，精準捕獲各車型目標受眾;通過分析用戶行為場景，了解他們的觸媒習慣，展開品牌與用戶定製化溝通，其中也包括個性化創意載體與溝通渠道組合。項目最終CPL成本較目標降低40%。
9、智子雲大數據挖掘助蘇寧易購訪客」回心轉意」之路
蘇寧易購期望通過智子雲的VRM模型對到站/進APP的流失訪客進行精細劃分，並藉助DSP精準定向能力跨屏鎖定目標人群，找迴流失訪客。首先，建立數據倉庫;其次智子雲個性化推薦引擎Rec-Engine;智子雲智能動態出價引擎Delta-Engine;智子雲全網跨屏LBS定向引擎Loc-Engine不但支持多屏、跨屏投放，還能從訪客轉化率、媒體、地理位置、時段、設備類型、設備號等多個維度建立訪客轉化率預測模型和商品推薦模型;最後，重定向投放，針對每一個到訪訪客計算廣告點擊率和到站轉化率，然後通過自動聚類演算法將訪客人群分檔打分，對不同分值的人群，在綜合媒體環境、競價成功率等因素後，進行實時差異化出價。最終，本次活動找回蘇寧易購的流失訪客9,572,163次，並促成36,748個直接有效訂單;最終投資回報率>3。
10、 「優衣·幸運·穿回家」優衣庫2016春節場景營銷OxO
2016年，優衣庫中國推出了」優衣·幸運·穿回家」的春節主題活動，融入」LifeWear服適人生」品牌理念。結合大數據分析規模化的消費者共性，合適的移動媒介精準傳播，藉助自媒體傳播，連接到店體驗。制定優質的移動媒介策略，結合自媒體、網路廣告、社交媒體平台、零售店和微信支付，精準覆蓋受眾，，一系列線上活動讓優衣庫品牌和冬春裝產品形象直達人心，有效地將線下用戶帶到線上參與互動並積極分享，實現OxO導流，收獲了比較理想的品牌營銷和銷售增長效果。

③ 網路推廣的主要形式有哪些

網路推廣的主要形式

1. 網路新聞推廣 ：也就是通過寫新聞稿間接地引入產品，展示給更多人看，這種模式比較讓人信任的，因為是新聞式的文章。

事件營銷

7. 網路視頻推廣：比如優酷，騰訊，土豆，愛奇藝等視頻網站，你可以上傳你的視頻，可以轉發別人的視頻來積累人氣，然後留下自己的微信，也可以通過視頻製作軟體，進行自己的廣告視頻製作，然後安插在別的視頻裡面。

關於網路推廣的一些主要形式就說這么多，以上都是比較常見的網路推廣形式，希望可以對你有所幫助。

④ 大數據產品有哪些

問題一：目前大數據產品有哪些？ 大數據產品的分類在狹義的范疇里，從使用用戶來看，可以是企業內部用戶，外部企業客戶，外部個人客戶等。從產品發展形態來看，從最初的報表型（如靜態報表、DashBoard、即席查詢），到多維分析型（OLAP等工具型數據產品），到定製服務型數據產品，再到智能型數據產品等。
普通報表型數據產品過於蒼白、可視化能力有限，而多維分析型數據產品更適合於專業的數據分析師而不是業務或運營人員，使用局限性也越來越大，所為未來的趨勢可能是定製服務式和智能式的數據產品。舉個例子，像企業級的大數據產品商業智能正是此趨勢下的衍生品，發展數年，像國外的SAP，IBM，Oracle廠商，國內的FineBI等都是代表。

問題二：國內真正的大數據分析產品有哪些 大數據產品是有很多的，例如微信的大數據平台，DD打車的平台。
基於數據挖掘技術的輿情監測系統為另外一個十分重要的產品。
很多 *** ，企業會採用。它的作用，簡單來說，就是發現負面信息，收集情報，有價值信息。
實施後好處: 1. 可實時監測微博，論壇，博客，新聞，搜索引擎中相關信息2. 可對重點QQ群的聊天內容進行監測3. 可對重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存4. 對於新聞頁面可以找出其所有轉載頁面5. 系統可自動對信息進行分類6. 系統可追蹤某個專題或某個作者的所有相關信息 7. 監測人員可對信息進行挑選，再分類8. 監測人員可以基於自己的工作結果輕松導出製作含有圖表的輿情日報周報

問題三：國內真正的大數據分析產品有哪些 國內的大數據公司還是做前端可視化展現的偏多，BAT算是真正做了大數據的，行業有硬性需求，別的行業跟不上也沒辦法，需求決定市場。
說說更通用的數據分析吧。
大數據分析也屬於數據分析的一塊，在實際應用中可以把數據分析工具分成兩個維度：
第一維度：數據存儲層――數據報表層――數據分析層――數據展現層
第二維度：用戶級――部門級――企業級――BI級
1、數據存儲層
數據存儲設計到資料庫的概念和資料庫語言，這方面不一定要深鑽研，但至少要理解數據的存儲方式，數據的基本結構和數據類型。SQL查詢語言必不可少，精通最好。可從常用的selece查詢，update修改，delete刪除，insert插入的基本結構和讀取入手。
Access2003、Access07等，這是最基本的個人資料庫，經常用於個人或部分基本的數據存儲；MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
SQL Server2005或更高版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台。
BI級別，實際上這個不是資料庫，而是建立在前面資料庫基礎上的，企業級應用的數據倉庫。Data Warehouse，建立在DW機上的數據存儲基本上都是商業智能平台，整合了各種數據分析，報表、分析和展現！BI級別的數據倉庫結合BI產品也是近幾年的大趨勢。
2、報表層
企業存儲了數據需要讀取，需要展現，報表工具是最普遍應用的工具，尤其是在國內。傳統報表解決的是展現問題，目前國內的帆軟報表FineReport已經算在業內做到頂尖，是帶著數據分析思想的報表，因其優異的介面開放功能、填報、表單功能，能夠做到打通數據的進出，涵蓋了早期商業智能的功能。
Tableau、FineBI之類，可分在報表層也可分為數據展現層。FineBI和Tableau同屬於近年來非常棒的軟體，可作為可視化數據分析軟體，我常用FineBI從資料庫中取數進行報表和可視化分析。相對而言，可視化Tableau更優，但FineBI又有另一種身份――商業智能，所以在大數據處理方面的能力更勝一籌。
3、數據分析層
這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具；
Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的；當然對excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作！但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體；
SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體；
SAS軟體：SAS相對SPSS其實功能更強大，SAS是平台化的，EM挖掘模塊平台整合，相對來講，SAS比較難學些，但如果掌握了SAS會更有價值，比如離散選擇模型，抽樣問題，正交實驗設計等還是SAS比較好用，另外，SAS的學習材料比較多，也公開，會有收獲的！
JMP分析：SAS的一個分析分支
XLstat：Excel的插件，可以完......>>

問題四：國內真正的大數據分析產品有哪些 目前，大數據分析工具在金融服務、零售、醫療衛生/生命科學、執法、電信、能源與公共事業、數字媒體/精準營銷、交通運輸等行業都有著廣泛的應用。

問題五：目前大數據在哪些行業有案例或者說應用？ 1、體育行業預測
世界盃期間,谷歌、網路、微軟和高盛等公司都推出了比賽結果預測平台。其中,網路在小組賽階段的表現最為亮眼,而進入淘汰賽階段,網路與微軟則以16場比賽15場准確預測的成
績讓人們見識到大數據在預測領域的魅力。從互聯網公司的經驗來看,只要有體育賽事相關的歷史數據,並且與指數公司進行多方合作,就可以在賽事預測領域取得不錯的成績。
2、經濟、金融行業預測
2013年,英國華威商學院和美國波士頓大學物理系的研究發現,用戶通過谷歌搜索的金融關鍵詞或許可以把脈金融市場的走向,相應的投資戰略收益高達326%。而此前,也有專家嘗試
通過Twitter博文情緒來預測股市波動。從預測的原理上來看,穩定發展的美國股市是比較適合大數據預測發揮其作用的。
對國內而言,網路推出的中小企業景氣指數預測,應用網路海量的搜索數據來刻畫我國中小企業運行發展的景氣狀態,以期能夠及時、有效地反映中小企業運行狀況,提高經濟監測的
全面性和及時性。目前該功能已經上線投入應用。
3、市場物價預測
CPI表徵已經發生的物價浮動情況,但統計局數據並不權威。但大數據則可能幫助人們了解未來物價走向,提前預知通貨膨脹或經濟危機。單個商品的價格預測更加容易,尤其是機票
這樣的標准化產品,去哪兒提供的「機票日歷」就是價格預測,可以告知你幾個月後機票的大概價位。商品的生產、渠道成本和大概毛利在充分競爭的市場中是相對穩定的,與價格相
關的變數相對固定,商品的供需關系在電子商務平台可實時監控,因此價格可以預測,基於預測結果可提供購買時間建議,或者指導商家進行動態價格調整和營銷活動以利益最大化。
後面還有用戶行為預測、個人健康預測、交通行為預測等領域都有涉及，你可以自己好好看看，希望對你有幫助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx

問題六：國內大數據公司有哪些？ 大數據包涵很廣泛，涉及到很多方方面面，技術難度也很大，國內能做的公司不太多，我知道的有網路、華為、聯想、浪潮、電科華雲、騰訊、阿里巴巴、中科曙光等。

問題七：國內比較好的大數據 公司有哪些 你好，說的是什麼領域？數據挖掘、數據研發、數據應用方面都有佼佼者。像商業智能領域的話，國內我比較了解的帆軟，一開始做報表軟體，做得很好，有比較深的行業基礎，後來出的FineBI商業智能軟體也延續了FineReport的精華，在行業內比較有代表性，具體的，有官網，可以去了解一下。

問題八：大數據產品主要是用來做什麼的 大數據產品有很多，寬泛來講，大數據產品的作用是對已有數據源中的數據進行收集和存儲，在這基礎上，進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器實現自動化就是一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。
而大數據能夠實現的應用，可以概括為兩個方向，一是精準化定製，二是預測。
精準化定製可以是一些個性化的產品，精準營銷，比如互聯網推廣。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。可分為決策支持類的，比如典型的商業智能產品FineBI；風險預警類的,主要用於證券、銀行、投資；實時優化類的，比如實時定價。

問題九：國內真正的大數據採集產品有哪些 大數據的應用分為兩類
第一類：基於自身平台的數據採集，現在的三大互聯網巨頭等擁有大量用戶數據，通過自身數據挖掘可以完成。
第二類：基於爬蟲或者類爬蟲技術，幫助企業， *** 採集網路 *** 息，也就是網路信息採集系統，樂趣的「樂」，思維的「思」
其主要應用在於：輿情監測，品牌監測，價格監測，門戶網站新聞採集，行業資訊採集，競爭情報獲取，商業數據整合，市場研究，資料庫營銷等領域。

問題十：大數據分析領域有哪些分析模型 IT監控類或者IT運維流程類的產品工具上線運行一段時間之後，一年會產生十幾萬、甚至幾十萬的海量數據，包括告警數據、工單數據等IT運維大數據，需要從這些海量數據中獲取更有效、更直接、更有價值的分析數據，更快速、有效的提取有意義的決策依據同樣需要工具系統來滿足運維大數據的IT數據挖掘、IT數據鑽取需求。 RIIL Insight目前是國內首款定位於IT管理領域的大數據決策分析系統產品，通過建立多維數據分析模型進行信息提取、統計分析並提出決策依據，是IT運維管理領域的BI。系統通過IT運營管理、IT部門績效管理、可視化項目管理、資產管理、業務關系管理、供應商軟體管理等自定義維度的運行數據進行分析，可快速獲取運維管理各方面的直觀准確數據，診斷分析問題根源，預判數據走勢，洞察全局運維動態。