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接下来，让我们谈拼多多砍价群大数据的场景。 我将从农业细分和受众的两条线开始。 农业子领域也是育种（假装包括畜牧业），种植业和林业的发展，这三个子领域在一定程度上有重叠。 受众（利益相关者）从政府，生产者，贸易商，新鲜食品电子商务（包括社区团体购买）开始。 对于上述食品分配公司，代理商卖家，代理商购买，批发商等，它们全部合并在贸易商中。 就在这里，这次不涉及农业科研机构。 加上有关农产品价格的大量数据，近年来已经提到了这一概念。

统一认识：农业大数据不仅指每个政府的大数据可视化大屏幕（据说具有应急指挥和决策支持功能），而且还包括数据收集，存储和管理。 而且，大数据不一定必须部署在私有云/公共云上。 也可以将其部署在物理服务器上，因此不要被诱骗购买云服务。

还有一些农业大数据，不仅包括农业，而且三个农村地区也不是按家庭划分的。 在常见的大型可视化屏幕中，可能会有一些农村和农民数据。 不要看！

1.饲养业（包括畜牧业）
饲养业包括畜牧业，我不会仅谈论畜牧业。

水产养殖业是具有较高智能程度的智能农业，或者可以说是较高程度的数字化。 关于智能农业和数字农业的概念，请参阅本文“分类概念的最全面的农业模型解释（文本稍长）”。 水产养殖业不仅可以使用大数据和物联网，还可以使用底层人工智能，而底层人工智能离机器学习和深度学习还有一点距离。

1.1水产养殖业的生产者
目前，水产养殖业是使用物联网的最合适子产业。 无论是养猪，养牛，养鸡，水产品，都有物联网提供大量的物联网数据，并结合生产计划，饲料执行等管理数据，构建数据收集系统 ，并可以对繁殖过程进行大数据分析并采取应对措施。 如果在鱼池中发现氧气不足，将采取指导措施。 该视频可以识别出母牛没有动，温度很高，并且已经使用了药物。 对于定量给水的鸡以减少感染，仍然有许多应用场景。

图1-A供应商的智能农业大数据解决方案

上述场景可以在没有大数据的情况下完成，但效果更好。

图2：智能养猪（摘自

1.2育种行业的政府
1.2各个省市县都有智能畜牧业大数据平台。 农业基础政府的大数据是对各种农业资源的管理，也可以用来显示农业资源的地理信息。 对于水产养殖+畜牧业，只有一般的农业资源是牧场。 某个地区的繁殖场的位置，规模，联系电话以及某个地区的防疫站的位置显示了当前的草地面积。 当然，当牧区草丛不足时，它也可以发挥主导作用。

在紧急情况下，它也可以用于自然灾害的指挥，例如牲畜的草地荒漠化，某些场景可以与无人机结合。

图3-A制造商的育种监督平台架构图

图4-A制造商的水产养殖物理网络+大数据系统官方网站[

无人机和震动也可以成为水产养殖业的数据来源。

2.种植业
种植业之前也曾说过，蔬菜种植大数据仍然是假场景。 仅结合AI进行病虫害识别仍然是有价值的方案。

其他种植场景也有价值，例如珍贵的药草和花卉。

还有一个热成像仪，用于查看害虫和生长预测（遥感也可以分为几类）。

2.1对于种植业的生产者
对于生产者，您可以通过疾病和害虫的图像识别当前的问题，并有针对性地施用化肥或农药。 但是，并非现在所有类别都具有模型。 更准确的算法是西红柿，葡萄，生菜等，例如西兰花，豌豆和其他不太成熟的模型。 当然，这些仅适用于农业新手或尝试新品种，并且退伍军人可以自己理解，并且比模型和专家更准确。

图5：葡萄病虫害知识图

2.2种植业政府
政府，种植业目前使用更多场景，并且 感动温室的数量并设置补贴。

图6-A制造商的温室数据

识别该县的植物病虫害以及由此产生的农业应急管理，但基本上已建立了该系统 在那儿，我仍然看不到这种用法，因为它确实在大范围内传播，例如蝗虫，通常无法立即解决。

在种植业中，政府的农业大数据应用包括土地测量，土地计算，耕地红线和土地流转等。您可以自己检查。

图7-某个制造商所在县的种植业大数据平台

图8-农业灾害应急响应（来自制造商的 官方网站）

3.林业
在政府一级，林业实际上是在更多情况下使用的，生产者通常由国有企业监管。

当前林业大数据的应用场景是林业资源的展示。 森林防火，防盗和反偷猎等场景具有很大的价值。 森林公安局的实际工作与大数据结合在一起。 当然，没有大数据也可以做到。 处理物联网数据有点麻烦。

此外，还有森林火灾和地质灾害的预警，过程中的处理，事后评估和知识积累。 大数据的本质是数据积累和算法演化，即知识图，它可以推理知识并自身生成知识。

图9-某个制造商的森林防火系统

4.新鲜食品电子商务
大数据新鲜食品电子商务的应用基本上是电力 交易者的老套路：实时数据分析，例如销售单价，金额，总金额等； 精准营销的智能推荐（其他人喜欢在前面打电话给千人），向用户推荐新鲜食品； 大数据杀死熟悉度； 成本估算，使用大数据估算成本，指导采购和定价以及营销； 需求预测，指导采购和处理流程。

当然，上述大型生鲜食品电子商务公司，区域性太小，生鲜食品团购规模较小的制造商，不应浪费资源。

最后，贸易商还需要许多新鲜食品电子商务的大数据应用程序，但是农产品贸易商基本上没有IT能力，因此需要许多SaaS服务提供商来为贸易商提供大数据应用程序 服务。

V.价格大数据
在所有农业大数据中，第一个应用是农业资源大数据和价格大数据，用于政府监管，并由其他小型制造商用来制定自己的方案 的。

但是对于价格大数据而言，致命的缺陷是价格数量的大小和代表性。 目前，仅在特定时间点从全国100多个农业批次中收集大数据，因此价格数据的可靠性不高。

与新鲜食品电子商务不同，有许多自然的终端导向型零售价格数据和批发购买价格数据仍然可以分析，但是这些数据不是外部的，也不是开源的。

图10-以一定价格出售的大数据大屏幕

一些农业大数据IT制造商还逐一建立了区域电子商务平台并覆盖了每个区域 。 农业大数据项目获取价格数据； 然后建立自己的大宗交易平台（一些单一产品）以获取价格数据； 结合该国的农产品检测价格； 购买一些价格数据以进行质量处理； 最终的商业模式是拥有外部销售价格的大数据，您可能会在这里看到，每个人都可以猜得出这家公司是谁。

VI。 结论
实际上，必须根据实际应用场景进行识别。 农业大数据在水产养殖，种植业，林业，生鲜食品电子商务等领域的应用，也可以更深入地挖掘和创造机会，我将一步一步地深入挖掘，以供大家参考。

大数据应用的基础是：数据真实，准确，具有代表性； 有应用场景，而不是您自己的YY应用; 使用hadoop和传统的分析软件（甚至是excel）也需要进行审查。