導語：農業大數據應用策略及平臺構建一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要:文章通過對農業大數據及其在農產品銷售中的作用的分析，探討農業大數據在助力農產品營銷、提升農產品電子銷售運輸，創新農業營銷活動，提高使用者業務能力等方面的應用效果，以期為未來農業發展有所貢獻。

關鍵詞:農業大數據；大數據分析；平臺構建

1農產品銷售中大數據的作用

1.1農業大數據有助于確保農作物農產品的質量。農業大數據平臺使人們可以更好地了解農業實踐并利用由農業部提供的科學，技術和氣象信息大數據確保作物質量和生產力。1.2農業大數據節省了農產品的銷售成本。大數據節省了農產品銷售的大部分市場研究成本。根據實時數據，以實現對農產品和銷售市場的了解；農業大數據除了提供有關農產品價格的實時信息之外，還節省了營銷成本，并促進了農產品的購買，買賣雙方通過信息平臺相互了解，基于自身需求訪問和購買數據，這使得農產品的銷售更加方便快捷。1.3大數據技術可以實現農產品的電商銷售。比如美團生鮮、京東生鮮等都推出了農產品銷售的電商平臺。通過使用大數據來分析農產品消費者的購買習慣，從而進行針對性的營銷，精確開發潛在客戶。

2農業大數據的應用策略

2.1農業大數據+農產品營銷。2.1.1通過大數據精準定位目標客戶。在農業綜合企業平臺上使用大數據來分析和處理數據，可以使農業商品生產商更好地了解客戶群，從而精準營銷和目標廣告投放。農產品營銷不再是“廣撒網”，而是有針對性。例如，向喜歡使用QQ的客戶發送消息，向喜歡使用郵件的客戶發送郵件，給優先客戶回電或在線維護。實踐表明，精確廣告不僅可以節省企業的成本，還可以避免不必要的浪費，通過精確的信息推送，滿足客戶需求。2.1.2通過農業大數據打造新的農產品營銷。當今世界處于數字化媒體時代，農產品銷售也需要利用農業大數據建立新媒體營銷團隊，開展新媒體宣傳活動，吸引客戶。例如利用抖音短視頻現場直播農產品的過程，定期組織優惠活動鼓勵消費者購買等。2.1.3農業大數據可用于提供個性化的營銷服務。農業大數據為消費者提供海量的信息，這也使消費者的選擇范圍更廣，因此銷售信息需要基于客戶的個性化需求呈現，通過個性化的營銷策略使客戶成為粉絲，例如引入動態農產品電子商務網頁，動態頁面更新與數據庫相關的銷售信息，為消費者提供個性化和準確的服務。2.2利用大數據提升農產品電子商務的運輸與跟蹤。2.2.1利用農業大數據改善農產品運輸管理。通過大規模的數據建立快速響應、層次豐富、覆蓋面積大、物流系統完善的服務，從而確保農產品的運輸和保存。大型農業數據平臺可以將農業生產區與加工區連接起來，通過非結構化系統數據（例如用于物流管理的條形碼和二維碼）打造網上農產品供應鏈。2.2.2借助農業數據實現農產品安全監測。近年來，有關糧食安全的負面信息頻發，糧食安全問題已引起社會各界的普遍關注。利用農業大數據可以確保對農業生產和消費的不同環節進行實時監控和有效追溯，幫助監管者制定決策，并賦予消費者權力，在監視農產品生產者和分銷者的同時保證產品安全。此外，依靠大型農業數據平臺對農產品的動態反應，也可了解消費者的需求和喜好，從而有助于改進產品質量，優化生產策略。2.2.3完善農產品售后服務的控制和檢查。農產品質量控制部門應規范農產品檢驗程序，定期檢測和抽查，并加大對不合格農產品的制裁力度，以確保食品的安全。2.3通過大數據創新農業營銷相關活動。企業通過分析耕地數據制定具有針對性的農產品種植計劃，及時了解市場信息，這有助于提高資源利用率，為農民帶來更多收益。通過利用農業大數據將金融服務公司與農民聯系起來，可以提高農業金融活動的效率，評估和轉移與農業活動有關的風險。此外，農業金融公司可以在融資的同時制定一套農產品加工和營銷計劃，以幫助農民，尤其是邊遠地區的農民解決農產品的銷售問題。

3農產品購銷決策大數據分析平臺構建

3.1農產品購銷決策大數據分析平臺構建的主要研究內容。建設農產品購銷決策大數據分析平臺，有助于準確預測農產品的供應和需求以及生產與銷售之間的平衡關系，避免低效生產或商品短缺。具體操作如下：對農產品購銷決策大數據分析平臺結構進行設計。項目需要對某種農產品的生產規模，銷售情況進行數據采集。能夠根據用戶需求，統計某一時間段的某種農產品生產規模、生產質量、銷售價格趨勢，并在此基礎上分析下一年的生產規模，社會需求量及價格走勢，對農產品投資進行決策規劃。在設定時間段內，對設定區域內某種農產品數量、質量等級進行數據挖掘分析，為更多需求企業提供供貨渠道、產品數量、產品質量信息，使農產品與工廠原材料實現無縫對接，實現需求企業原材料的自動化采購?？蓪崿F企業對農產品用量、質量、區域等數據進行分析提取。3.2農產品購銷決策大數據分析平臺構建的具體實施方案。農產品購銷大數據的來源要有真實性，為此本系統基于Spark架構采集訪問多個農產品電子交易網站用戶行為的大量數據,獲取這些點擊數據的處理方式是在相應的外鏈上進行埋點，將得到的數據進行ETL操作，再去分析處理這數據。通過flume進行數據的收集，再流向Kafka進行數據的緩存，通過編寫SparkStreaming的代碼對kafka中的數據進行實時分析，進而存入到Hbase數據庫中。用SpringBoot編寫相應代碼，將Hbase中的數據取出，并用Echats進行效果展示。農產品購銷大數據是隨著時間的推移而不斷變化的，平臺得到的效果圖也是實時動態變化的。這些動態數據可以用于指導農戶對農產品生產作出決策，以便供需雙方隨時調整合作策略。

4結論

農業大數據正在通過將營銷基準從農業轉移到客戶的方式來改變傳統的農產品營銷活動，能夠準確評估客戶的需求，在農產品營銷中發揮越來越重要的作用。

參考文獻

[1]李娟,王洪乾.鄉村振興背景下大數據農業的實踐經驗及政策設計[J].上海大學學報（社會科學版）,2019,36(03):96-106.

[2]宋偉,吳限.大數據助推智慧農業發展[J].人民論壇,2019(12):100-1101

作者:張家愛 馬靜 張良友 單位:吉林農業科技學院