第一章 农业与大数据
第一讲 大数据时代
一．大数据的定义
大数据，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集。
二．大数据的特征
数据量大、多样性、高速性、低价值密度
1. 数据量大
2. 多样性
各种格式、类型和结构：
• 文本、数字、图像、音频、视频、序列、时间序列、社交媒体数据、多维阵列等；
• 静态数据与流式数据.
静态数据与流式数据
①区别：
静态数据指的就是存储在磁盘中的固定的数据；
流式数据指的就是不断产生的数据，是源源不断，不会停止。
②流式计算的概念
对数据流进行计算，由于数据是不断产生的，所以这个计算也是一直再计算，不会停止。
③ 流式数据的流式计算有什么特点：
- 数据是无界的 ；
- 数据是动态的 ；
- 计算速度是非常快的(是不断计算的，每次计算都是微小的批量数据，因此速度快，而且还是基于内存的) ；
- 计算不止一次；
- 计算不能终止。
④ 静态数据的离线计算的特点：
- 数据是有界的；
- 数据是静态的；
- 计算速度通常较慢；
- 计算只执行一次；
- 计算终会终止。
3. 高速性
数据快速生成/输入，需要快速处理：
• 在线数据分析；
• 决策延迟则会错失机会。
• 示例：电子促销、医疗保健监测
4. 低价值密度
大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。
第三讲 农业大数据概述
一．农业大数据的定义
农业大数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。
农业大数据之“大”主要是体现在“多维度”上：
它体现“涉农”的广泛性和全面性，即涵盖农业生产过程的全要素。
它体现“涉业”，即涉及产业链全过程的各个方面的数据。
农业领域为什么需要大数据技术？
① 提高农业生产效率
② 改善农业决策
③ 实现可持续农业发展文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-856109.html
二．农业大数据的类型
①农业自然资源与环境数据
②农业生产数据（包括种植业生产数据和养殖业生产数据）
③农业市场数据文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-856109.html
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