一、个人怎么发展智慧农业？

个人发展智慧农业，要充分借助现代科技来支撑。首先个人必须有一定的文化水平，特别是农业方面的专业知识；其次要按照自己发展农业的产品，设计出建设智慧农业的方案；再次要注册相关的农业发展合作社或者农业方面的公司；

第四就是要有一整套的现代化的设施设备，助推农业发展；

第五还要有一支在强有力的科技队伍支撑，随时答疑解惑。

二、智慧农业发展现状?

前言近日，在2023年全国两会上，多位全国政协委员结合农村调研实际，积极为"推进乡村振兴、建设农业强国”建言献策。会议强调农业强国是社会主义现代化强国的根基，而保障国家粮食安全，大力实施乡村振兴战略，仍是我们当前要重点下功夫的重要任务。

目前，随着近些年物联网领域传感器的发展，智慧农业技术快速崛起，未来我国农业信息化进程将进一步加快并向更深层次延伸。

同时，国家对“三农”问题也越来越重视，相关政策不断出台助力农业实现高质量发展。通过传感器、物联网、云计算及智能化管理多种模式快速进步，智慧农业大大提升了农业生产质量，推动农业产业的全面升级。国家乡村振兴战略也展现出广阔前景。 瑞仪卡科技智慧农业解决方案

瑞仪卡科技智慧农业解决方案可实现对农业气象环境、土壤墒情、禽畜生长环境、水产水质等数据的可视化监测，可联动智能设备进行远程监控。同时可以将现场环境数据及预警信息以图表或曲线记录，供给管理员做出正确的农业管理、分析与决策。 应用领域

农业气象环境监测瑞仪卡科技智慧农业环境监测系统集智能传感、互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点(环境温湿度、CO2, 光照，土壤温湿度、图像等)和无线通信网络实现农业生产环境的智能感知、智能预警、智能决策、智能分析、专家在线指导。

为农业生产提供精准化种植、可视化管理、智能化决策提供数据支持，可帮助农业产业大大提高农业生产对自然风险的抵抗力，从而提高农业生产效率。

农业耕种土壤墒情监测土壤是农业的基本生产要素，一方好土才能养出健康美味的果蔬，充分、合理利用土壤资源非常有必要。

瑞仪卡科技土壤监测传感器通过对土壤温度、水分、电导率、PH、氮磷钾等要素进行在线监测，通过喷灌等自动化设备进行水份、肥力、温度等要素的调控，确保农作物的健康生长。

农业禽畜养殖环境监测养殖场的环境和动物的生长关系紧密，如果环境不适宜，禽畜将容易感染疫病，缺乏生长繁育活力，降低禽畜品质和产量。

瑞仪卡智能畜牧养殖环境监测系统采用现代通信技术、计算机技术和网络技术相结合，可实现在线检测与远程监控相结合，为养殖户提供方便有效的监测管理。

该套系统能够通过无线传输方式或有线传输方式获取所需的各类养殖牲畜生长环境参数，包括温度、湿度、光照以及二氧化碳、氨气、臭味、硫化氢浓度等。

农业水产养殖水质监测

瑞仪卡科技基于物联网技术的智能水产养殖监测解决方案主要利用智能化水塘养殖数据采集提供水体监测、远程控制管理等功能，并充分利用物联网技术实现对水产养殖过程中各项基本参数的实时监测预警，从而达到了管理者可在任何地方、任何时间详细了解水塘情况和监控养殖全过程的目的。

主要产品

瑞仪卡云平台瑞仪卡云平台以先进的信息采集系统、物联网、云平台、大数据以及互联网等信息技术为基础，管理用户可通过PC端WEB、APP客户端等多种渠道访问平台数据。

该平台支持农业气象环境、水质水文、土壤墒情等数据的采集，通过有线或无线NB-loT/4G/LoRaWAN/WIFI等的传输方式接入云端，可实现环境数据的自动存储和在线分析监测。而通过平台设定环境数据预警值，系统可自动预警，手机短信及网页报警提示管理人员或工作人员进行管理和控制。

三、什么是智慧农业?智慧农业有什么发展趋势？

恺易物联网是做现代农业服务的，这个问题我来回答一下。

智慧农业就是将物联网技术运用到传统农业中去，运用传感器和软件通过移动平台或者电脑平台对农业生产进行控制，使传统农业更具有“智慧”。除了精准感知、控制与决策管理外，从广泛意义上讲，智慧农业还包括农业电子商务、食品溯源防伪、农业休闲旅游、农业信息服务等方面的内容。

智慧农业发展的趋势，我认为主要是以下几个方面：

趋势一：低成本

目前想要购买一套全面的智慧农业设备的成本一般至少几十万或者上百万，这是普通农民难以承受的，因此，低成本的智慧农业设备将成为智慧农业的趋势之一。

趋势二：简易操作

农民普遍的文化程度较低，而智慧农业的根本是服务农业、服务农民，所以要想做到让农民更快的与智慧农业接轨就必须要把系统做的易操作、易学。

趋势三：协作加强

智慧农业将会让分工更加明确。农民把该办的事情做好，其他事情由专家来处理，当然，这些需要农民与专家之间的互相配合。

趋势四：可视化占主流

现在的消费者们对食品的要求越来越高，对于农田生产表示不放心，智慧农业通过视频的方式呈现出农作物产品生产的过程，所以，智慧农业可视化将成为一种趋势。

趋势五：垂直智慧农业成为发展方向

随着智慧农业的发展壮大，在不久的将来将会有更多智慧农业的垂直行业也会发展开来。智慧农业将会更加精准地服务农业、农村、农民。

趋势六：整合性的智慧农业

不可否认的讲智慧农业从深度、宽度都会与其他行业存在交叉点，比如都市智慧农业、旅游农业，所以智慧农业的发展将会走向整合。

趋势七：营销类的智慧农业

智慧农业将以各种形式存在于互联网上，这对于帮助智慧农业解放生产力有着很大的帮助，让产品卖的更快、农民更快的致富。

趋势八：智慧农业终究会被超越

科技在不断发展，智慧农业也终将被超越被取代，随着我国土地资源等资源变得越来越紧俏，种植、养殖将不仅仅只在地球上展开，人们开始将目标锁定太空、其他星球上开展农业生产。或许，在不久的将来智慧农业将会被太空农业、生物农业等等先进的技术代替。

智慧农业利用物联网技术，实现了智能灌溉、智能施肥与智能喷药等自动控制方式，有利于降低农业生产成本、提高效率，并保护农村生态环境。我国智慧农业发展趋势整体势头良好，未来随着农业发展思维模式转变，智慧农业有望得以更进一步。

四、农业部智慧农业发展指导意见？

智慧农业应该包括6大方向：

1、大数据统计：通过大数据统计更好地体现农业产前、产中、产后的流程和信息，以便做出预测和对策。

其中包括：大数据统计和大数据运用

2、技术运用：把技术运用农业中，尤其是物联网技术或者互联网技术运用中整个农业生产和管理中。

其中包括：物联网技术

3、监测：对现场、场地环境或植物、动物的本身的反应的监测。其中包括：监测器

4、预警：对现场和对象收集的信息，并作出提前报警。其中包括：报警器

5、记录：对动物、植物、生产和管理过程进行记录。其中包括：可溯源技术、区块链技术

6、辨别和诊断：对对象进行辨别和诊断。

五、目前大数据分析的发展前景如何？

我在一家大型制造企业从事了7年的数据分析工作，获得信息系统项目管理师（高级职称），担任过4个集团级数据项目的项目经理。作为偏业务的高级数据分析师，我对大数据行业的发展前景，总结下来就是：前景是光明的，但门槛会越来越高。

1.大数据是风口

数据分析是业务思维和数据处理能力的完美融合，从数据中提炼规律、洞察问题、捕捉机遇，为决策者提供数据支持。从国家的重视程度和行业的需求程度看，大数据行业都是风口。

（1）国家政策支持

先分享个真实故事：我有一个朋友，坐标北京，平时爱好研究房地产。工作3年在郊区买了两套房，工作7年置换成北三环的两套房，工作10年再次换房，在中关村买了一套顶层复式，在家里的露台可以看见海淀最好的小学。这十年，是2006年到2016年，房地产飞速发展的十年。

这就是风口对普通人的影响。而风口，离不开国家政策的支持。2021年十四五规划中将数字经济独立作为一章，可见国家对这个产业的重视。

（2）行业需求巨大

大数据本质是一种技术，未来的趋势是从互联网、金融、电信等数据资源基础较好的领域逐步向数字政府、智慧城市、智能制造等领域拓展，为社会、为企业赋能创造实打实的价值。

以制造业为例，大数据赋能企业的方向几乎可以覆盖全价值链：

①研发端：产品规划、产品全生命周期跟踪。②市场端：用户画像、精准营销、舆情监控。③制造端：最具代表的就是智能工厂。围绕着降本增效的目标，实现设备开机率提升、设备运行质量监控、生产效率提升、能源监控。比如工厂通过分析每日用水量，发现一处不易察觉的水管漏水。④供应链端：实现供应商主机厂一体化，优化供应链库存、优化运输路线。 ⑤后市场端：保客营销、车联网应用。

大数据赋能过程中势必出现巨大的人才缺口，特别是电商、金融、电信、制造、运输、车联网等行业，想了解更多大数据行业、特别是数据分析岗位信息的小伙伴，不妨看看下面这个直播，带你解锁数据分析职场大全。

2.大数据分析的就业覆盖面广

大数据分析岗位既有其专业性，又有很多可以横向通用的地方，因此就业覆盖面广、入行门槛低，无论技术还是业务领域都可以深耕。

（1）两种赛道：业务岗、技术岗

业务领域：在业务部门，包括根据业务需求进行的数据获取、数据清洗、数据解读、数据汇报等，对外输出多以PPT、Excel的形式。常用工具：Excel、PPT、SQL、统计学、python/R/ SPSS、思维导图等。

技术领域：在IT部门，包括数据抓取、数据清洗、数据仓库、数据算法、BI建设等。对外输出多为代码、数据库或网页，常用工具：SQL、数据库、Python、Excel、机器学习算法等。

无论在哪个赛道，如果想持续深耕，最终都需要同时具备业务和技术知识，也就是说高阶数据分析是复合人才。常有的岗位包括数据产品经理、商业分析、数据咨询等。

（2）三个发展阶段

从“要我做”到“我要做”的能力提升和思维转变，数据分析岗位可以分为三个阶段。

初级：按部就班，机械地完成日常工作，领导让作什么就只做什么。

中级：未雨绸缪，解读数据，主动发现风险、提出优化思路。有病治病（发现问题提出解决措施）、无病防身（发现风险及时补上漏洞）。

高级：引领开拓，全局视角统筹规划，搭建完整架构，必要时从数据角度参与公司的顶层设计。

业务赛道的数据分析岗位，成长阶段、工作类型、以及各阶段需要的业务能力做了整理，如图所示：

3.未来对大数据分析师的要求更高

大数据赋能企业的过程中会遇到很多技术和业务上的问题，因此未来对大数据从业人员的门槛也会越来越高。

（1）大数据分析赋能行业时存在的问题

我做数据分析期间，逐步牵头实现了所负责业务模块的数据管理由手工转为线上信息化，但说实话企业数据管理工作才刚刚起步，任重道远。通过与同行沟通，我们一致认为存在的问题有：

①企业对数据的运用浮于表面：很多项目雷声大雨点小，到了数据运用环节往往不了了之，仍然以人工统计、修订、决策为主。

②技术人才短缺：基础软硬件、开源框架等关键领域的技术储备仍然有差距，技术部门大多偏管理，实际IT技术多为外包，外包公司水平层次不齐。

③复合型人才短缺：同时懂技术又懂管理的人很少，很容易各说各话，无法按期完成任务后互相甩锅。

（2）成为数据分析师需要具备哪些能力

①熟练掌握数据分析工具

数据分析的常用软件包括Excel、PPT、SQL、统计学、Python/R/ SPSS、思维导图等，如果精力允许的话，还可以了解下AI，未来同质化的数据处理工作会逐步被AI取代。

我常用的是Excel。Excel的功能很强大，比如求和，除了基础求和，实际还会使用分类求和、筛选求和、加权求和、带公式求和等。此外，要想胜任数据清洗、初步数据解读工作，还需要掌握筛选、分列、转换格式、去重、透视、数据有效性、生成图表等。

Excel入门容易，精通很难。很多人都说自己会excel，但150万的数据量，有人花1天处理完，有人花1周也没处理完，会与会也是不同的，方法不同，效率差异很大。感兴趣的小伙伴可以免费领取资料包，技能+实战，带你玩转Excel。

②了解数据分析的思路

以统计报表为例，传统输出报表的步骤：设计表格——找相关方填数——汇总评审后交付。报表表头固化，如变化需重新开发。

数据分析师输出报表的步骤：根据报表需求后，先分析报表涉及的数据字段——明确数据来源——拿到原始的底层数据明细——数据清洗，这个过程也是对底层数据进行评审的过程，从中可以发现很多业务流程bug——整理出报表所需的数据明细表——透视自动生成动态报表。业务需求发生变化时，只要拿到的底层数据不变，可以快读进行动态调整。

③掌握业务知识

数据分析的本质通过高效的技术手段解决业务问题，举一个我的亲身经历：

公司开发智能驾驶舱，到了数据验证阶段，牵头部门发现一组数据和线下报表始终差异巨大，很多同事筛查无果后找到我。

我拿到报表后，问了三个问题：问题1：统计方式是求和还是计数；问题2：统计范围包括哪些业务；问题3：统计范围包括哪些产品。

三个问题解决之后，线上线下数据准确率由50%提升到了98%。试想一下，如果我不懂这块业务，会再多的分析工具也没办法解决问题。

④建立面向客户的思维模式

我见过很多甩锅式的数据分析师，对业务一窍不通，也没有意识去了解业务，停留在自己的一亩三分地。遇到问题之后，永远想的是先找别人的原因，是输入方没把需求说清楚、是别的组没配合他们、是整个流程不规范，各式各样的理由都有。

这种行为本质是让客户迁就他，而不是他去为客户解决问题。好的数据分析师会在与客户的交流中，搞清楚该客户的需求，遇到问题先进行自测，再和客户确认，并根据问题提出自己的解决方案。

⑤具备项目经理和产品经理的能力

随着数据分析的工作深入，往往涉及面广、流程复杂，经常以项目的形式开展。从业人员要具备项目经理的能力，能够从项目可行性分析、项目组织、项目计划、项目进展跟踪、风险管控、项目验收各个阶段深度参与；也需要具备产品经理的能力，能够准确将用户需求转化为产品需求，推动产品开发落地。

（3）提升大数据分析能力的途径

第一阶段：搜集碎片化知识。

刚刚接触大数据，什么都觉得新鲜，很容易“乱花渐欲迷人眼”，这个阶段讲究的就是“多”。信息收集得越多越好。

可以通过各种途径搜集信息，包括不限于文章、视频、直播间等等，反正大数据时代，你只要搜一个知识点，很快会给你推送更多相关知识。如果条件允许，也可以和专业人士交流。

第二阶段：建立体系化的知识架构。搜集了一堆碎片化信息后，搭建知识架构是最耗费时间精力的。需要自行整理知识点，搭建基础框架，有针对性地再去搜集相应知识。

这个阶段如果逻辑思维强、学习能力强、精力允许，可以自学；也可以报班。不过有一点需要注意，报班不是万能的，老师的知识+自己的思考，才能定制最适合自己的知识架构。

第三阶段：专项提升能力

无论是IT技术、数据分析思维、还是项目管理思维，都是熟能生巧，一定要多动手多练习。

特别是技术类的能力提升，比如Excel、SQL、Python，在没有实操机会的情况下自学难度太大，建议该报班报班，该买书买书。帮助快速搭建体系知识。

无论你是刚入职场、还是想转型、亦或是陷入瓶颈，要想在这个领域职业生涯更长些，都建议多了解、多思考，建立系统的知识架构后再专项突破。感到迷茫的小伙伴，可以听听下面的直播课，数据分析大咖为你答疑解惑。

总结：

1.从国家的重视程度和行业的需求程度看，大数据将仍然是未来很长一段时间的热门板块。

2.大数据就业覆盖面广，无论技术还是业务领域都可以深耕。

3.未来对大数据从业人员的门槛也会越来越高。个人要提升转变思维、充实能力，选择自己合适的赛道深耕，并逐渐成为行业需要的复合型人才。

我会持续分享数据分析知识、职场tips，麻烦看到这里的小伙伴点赞关注，职场路上我们一起进步！

六、大数据分析特点？

   1、海量数据：大数据分析特点是处理海量数据，即处理超过传统计算机能够高效处理的数量级的数据。

   2、多维度数据：大数据分析特点之二是处理多维度的数据，即大数据不仅仅包含数据的结构，还包括其他类型的数据，如文本，图像和视频等。

   3、实时性：大数据分析特点之三是实时性，即大数据分析需要根据实时的数据进行分析，以满足实时的业务需求。

   4、高可靠性：大数据分析特点之四是高可靠性，即大数据分析系统需要能够确保数据的完整性和准确性，以满足业务需求。

七、云计算对智慧农业的发展？

随着云计算、大数据和人工智能技术的进步，农业发展也迈上了新的台阶，开始了智慧农业之路。如今的智慧农业处于规模应用期，精准农业、无人机植保等的大规模应用，提高了生产效率也改善了生态环境。

智慧农业对农业带来的影响是根本性的，通过更高效的技术，不仅替代体力劳动，甚至还将替代脑力劳动，对农业经济的发展具有重要意义。在国家数字化农业战略等多种因素的推动下，农业领域出现一片蓝海，国内众多巨头纷纷布局智慧农业，为推动我国智慧农业建设做出努力。

八、智慧农业四种发展模式？

可以概括为以下：

1. 物联网+智慧种业。

2. 物联网+智慧渔业。

3. 物联网+智慧畜牧业。

4. 物联网+智慧种业。

如果您想了解更多相关信息，请直接到官方网站上查询或者询问相关的人员。

九、大数据分析师就业和发展前景？

大数据分析师的就业和发展前景非常好。

大数据分析师是比较新兴的行业，虽然概念在中国有10年左右了，但真正开始做也就是这几年，现在主要是大公司在做，就业前景还不错，现在这方面的专业人才比较欠缺。

十、加快发展智慧农业实施什么行动？

要积极发展智慧农业,深入实施种业振兴行动。

智慧农业是未来农业发展的方向，也是我国农业现代化和乡村振兴的重要内容。“十四五”规划纲要提出，加快发展智慧农业，推进农业生产经营和管理服务数字化改造。2022年5月，中办、国办印发《乡村建设行动实施方案》，提出要发展智慧农业，深入实施“互联网+”农产品出村进城工程和“数商兴农”行动，构建智慧农业气象平台。