• 农业大数据概论-按章节复习


    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

    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

  • 相关阅读:
    CSS清除浮动
    Android ViewModel与LiveData组件组合使用详解
    Spring AOP(面向切面编程)是什么?
    EasyRecovery15万能数据恢复软件全面详细功能讲解
    程序员公司对公司保密协议
    Linux进程控制
    maven 无法下载依赖 poi-scratchpad
    cas与volatile
    从入门到一位合格的爬虫师,这几点很重要
    Rt-Thread 移植1--开发环境搭建(KF32)
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/m0_64799907/article/details/137987072