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摘 要：在“三农”政策以及发展绿色农业理念的引导下，为了更好地提高农业管理的现代化水平，就需要结合大数据分析的优势进行农业经济促进。在现代农业发展的过程中，将大数据融入到农业技术提升以及发展模式上，能够对农业生产的全过程进行科学理性的综合分析，进而更好地促进农业的健康发展。通过大数据对农业进行病虫害的监控，同时将大数据运用于农业的经营推销模式以及市场运作中，进而更好地推动农业经济的发展。
关键词：大数据;农业;农业信息化
1 引言
在现代互联网技术不断发展的背景下，传统农业发展模式也在面临着一定的变革发展，当前将信息化技术融入到农业发展的整个过程中能够更好地实现农业管理技术上的提升，同时通过电子商务平台的建立，使得农产品的销售渠道更加宽阔，进而为农民创造大量的经济效益。在全球化经济程度不断深入发展的过程中，将农业资源与国际物流结合起来也将是促进农业经济发展的重要途径[1]。广义上，现代农业还包括通过现代科学技术以及大数据分析手段对传统农业进行的改造，进而提供农业生产的整体效率，同时提高粮食生产的安全性。伴随云计算、移动互联网、物联网发展而兴起的大数据分析为高度互联世界中的农业带来了无限的可能。
2 农业大数据在农业经济管理中的应用地位以及特点
2.1 农业大数据在农业经济管理中的应用地位
现如今，大数据已然成为了一种非常重要的信息资源，其逐渐渗透到了各行各业之中，并有着重要意义。在农业生产经营工作中融入大数据技术，不仅仅能够把控好农业种植的经济成本，而且还能够使农产品的质量有所提升，从而在一定的程度上推动农村经济社会的发展。因此，我国的相关企业以及政府部门应该积极地采集农业生产活动中的有用数据信息，以便完善当地的数据信息系统，从而引导农民科学合理地优化生产经营环节，并且精准的进行营销活动，进而增加当地农产品在市场中的份额。为了不断地提高大数据在我国农业经济管理中的应用地位，可以通过以下几个措施：第一，在大数据技术的支持下，企业应该给予农民科学合理的指导，向其提供适宜种植的农作物类型、精确的播种时间以及收获时间等细节信息，引导其进行某些生产种植活动等，从而让农作物能够有更高的出产率，进而为农民谋求更大的福利。第二，在电子商务的平台上，我国近年来涌现出了许多相应的农业电商平台，例如京东生鲜等，其主要就是销售农产品，然后再结合大数据技术，企业就能够规划出更加有效的农产品运输路线，同时进行精准营销和挖掘潜在顾客，从而增加农业电商的最终经济效益[2]。第三，对于政府相关部门而言，将大数据技术应用于农业生产中，能够提高政府引导和掌控当地农业生产经营活动的能力，从而能够更好地规划当地的农业生产经营模式和方向。大数据已经渗透到了农业经济的产业链中，同时在我国相关政策的支持下，许多企业纷纷加入到了农业行业中，所以在农业的市场中，谁拥有着更完善的大数据技术，谁就能够掌握更多的顾客需求信息，也就拥有着更好地发展机会。利用大数据技术分析消费者所存在的购买决策，是农业电商进行营销方案制定的基本依据，其能够优化传统的农业生产活动，并提高农产品的营销效率，由此可见，农业大数据在我国的农业经济管理中有着巨大的商业价值。
2.2数据挖掘技术特点
在现阶段海量信息的背景下，数据挖掘技术可以通过信息的收集实现整合和开发，进而使其价值得以实现。尤其现代商务活动而言，更加需要通过农业大数据运用实现潜在信息的开发和运用，其中主要存在以下4个特点：
（1）应用性：数据挖掘是理论算法与实践运用结合的结果，实际上数据挖掘中的信息主要来源于生活中的运用需求，同时通过数据挖掘中的信息收集和整合，对其中潜在的关联性信息运用于实践决策中，进而使得数据挖掘应用性得以体现。
（2）工程性：数据挖掘是由多种复杂性步骤组成的工程化过程，在工程性数据挖掘中通过算法的开发和运用，成为一个不断交互循环的过程。数据挖掘包含了数据准备、管理以及处理转换等环节，使得知识体系能够在不断积累中得到开发运用。
（3）集合性：数据挖掘实际上也集合了多种功能，其中最为常用的主要是数据探索分析、聚类分析、数据可视化分析等，使得不同功能能够得到集合。在不同功能发挥效用的过程中将需要通过不同的算法作为支撑。
（4）交叉性：数据挖掘具有一定的交叉性，其主要来源于人工智能分析、信息检索、模式识别以及数据库建立，由此可见其他领域的算法以及最优化也将对数据挖掘产生直接效用，数据挖掘的交叉性将使得应用性得到更好拓展。在农业大数据运用中，模式识别能够基于文字、声音以及物体形态进行信息的提取和识别，进而通过智能化技术的参数还原使得模糊物体的呈现能够更加清晰，由此为生产建设提供良好的基础保障。同时，将农业大数据运用与识别模式进行高效融合也能够对信息进行智能筛选，由此对外部环境进行精准控制，使得人工智能系统能够转变为实物机器，进而为物体识别提供三维识别系统，甚至对动态物体进行精准识别和还原。
从整体上来说，大数据运用的需求主要来源于不同的生活领域，从最开始的顾客交易数据分析延伸到多媒体信息数据分析，以及到现如今文本挖掘和社交挖掘，使得大数据运用的广泛性得以提升。工程性以及集合性决定了农業大数据运用的运用的广泛性，使得其中的经济效益得到提升。集合性数据挖掘使得海量信息功能能够有效结合起来，将其中的时间序列以及关联规则体现出来，形成新世纪的数据挖掘模式。
3 推动农业大数据运用的关键点
农业信息化发展的过程中，人才及科技发挥着不可替代的作用。农业信息化发展不仅需要高科技进行辅助，同时还要对人才资源进行优化管理。加大农业科技创新投入，可以更为有效地提高农作物的产量和质量，而对于废弃物，农业信息化技术研发要以“低消耗、低排放、循环再利”等为导向，更好地对其进行循环利用。农业信息化发展还需要进行产业结构的优化升级，运用科技手段将农业与互联网结合，通过网络的方式销售农产品，以此更好地提高整体的经济效益。运用遥感的手段也能有效检测农业发展中存在的病虫害，以此提前预防，减少农药的使用量。推动农业信息化发展关键在于人才的培养与引进，同时要对当地农民进行培训，转变其农业种植的观念，减少秸杆焚烧和化肥对的使用等。最后，还要整合企业、科研及高校技术人才，进行耕作栽培技术研究，以此为推动农业信息化发展提供基础保障。 4 大数据在农业领域的综合利用
4.1 大数据挖掘在农业数据采集前期的应用
移动通信网络所要承载的设备数量较大，其中最为主要的基础设施为基站，而基站主要以无线网络作为信号传输的载体，因而在进行农业数据采集的过程中就需要对基站上的传感器进行优化设置，避免在信息采集的过程中存在信号中断的现象。其次，则需要设置24小时的信号采集系统，以此更好地对信号的强弱无缝覆盖的边界信息以及通话数量信息传达给数据分析模块。在对移动通信网络进行优化的过程中，如何实现对大量数据的搜集和管理是网络优化的关键所在，庞大的信息系统需要借以智能体系进行处理，而实现信息的高度集中和整合是信息搜集与辅助智能的最终目的，因而为了更好地使数据信息得到整理，网络核心挖掘技术就需要得到更大程度的优化，从而让有效资源得到更大程度上的整合和提取，最终形成一个具有使用价值的数据库，为农作物的种植以及培育对象选择提供良好的数据基础。辅助智能决策是新型的通信网络优化方式，其可以将数据之间的联系进行科学地处理，从而实现农作物信息的综合运用。
4.2 农业产业链前端数据采集与利用
为了更好地提高农产品后期的销量就需要借助大数据进行农业产业链前端数据的采集与利用，通过对市场供求关系的分析，进而对农作物进行选种，同时创新农业种植的科学技术，向农民传播更具有创新性的农业种植技术。其次，通过大数据手段还可以将试验田的数据运用于后期的成效检验找那个，通过后期农民的反馈信息分析，实现新一轮的大数据分析。通过农业产业链前端数据采集与利用能够更好地对农产品的生产特性以及销售流程进行数据的支撑，同时在农作物的病虫害用药、劳动力投入以及市场需求上将能够为后续的农业发展提高经验支持。例如在通过大数据的分析验证之后，可以根据市场的变动情况进行农作物种类上的调节，进而避免过度生产现象的出现。而对于农作物在种植过程中存在的土壤肥力以及气候资源的调节上，将使得农作物能够在更适宜的环境中生长，进而提高产量。农业大数据对传统农业种植和发展具有良好的推动作用，因而在种植以及前期的培育工作中将需要基于现代化的信息技术开展优化，进而使得整体的农业管理得到规范化。
4.3 农业产业链中段数据采集与利用
农业产业链中段数据采集主要指农作物从收割到加工、物流的环节，在进行农产品加工的过程中通过计算机网络技术提高对数据的挖掘，同时通过机械化与流水线作业的方式，使得农作物生产的实际效率得以提升，而通过大数据手段对农作物进行数据监测也将更好地提高产品的整体质量水平。在农产品的流通环节设置的信息采集设备，能够对农作物的整个生产环节进行监控，细化到农产品源头、运输路线、目的地、运输量等信息的记录，进而更好地确保农作物的安全性。其次，通过GPS技术对农产品的销售路线进行实时监控，并对该区域的销售情况进行数据收集，进而为企业决策提供重要的需求信息。在农业产业链条不断延伸发展的过程中，可以通过现代化的信息技术引进实现货物运输信息的收集以及管理，进而使得农作物能够更加精准有效地实现供应，为农民增收奠定良好的基础保障。现阶段，人们越发重视农产品食用的安全性，因而在产业链中段数据的收集和利用上，将需要结合现代实时的信息连接为民众提供更加准确可靠的信息，进而更好地为确保农作物的整体质量提供信息保障。
4.4 农业产业链末端数据采集与利用
为了能够科学合理的设置产品销售点，从而提高销售量而增加收益，人们就应该重视农业产业链的末端数据，做好采集和利用的工作，例如：对销售网点分布、产品销售业绩、周边人口分布、人流量以及商业综合体分布等方面信息的记录数据。世界知名的沃尔玛连锁超市根据如今的大数据对一些产品进行了分析，结果发现在飓风用品旁边的货架上摆放蛋挞售卖时，这不仅仅方便了消费者，而且还提高了销售量。在遵守我国相关法律法规的前提下，为了能够更好地适应如今快速发展的互联网商业社会，人们可以采集农产品在网络销售中的相关数据，分析顾客的搜索和购买记录，以此发掘顾客潜在的个性化需求，然后再向其推送一些相类似的产品信息，以便实现精准营销，同时提高农产品的成交率，从而使得农业产业链的末端更加的活跃。除此之外，对于农村生态、文化以及社会等领域的研究，也可以利用大数据来进行深入分析，例如：通过分析农村城镇化、农业生态环境治理情况、农业人口变动以及农村社会保障等方面的数据，以便对农村社会变迁的情况进行研究。与此同时，在如今互联网、物联网以及云计算等技术的支持下，大数据技术将被更加广泛地应用于农业生产经营领域，同时发挥出更加独特的魅力和价值。
5 农业大数据运用的发展趋势
在未来的农业大数据运用发展趋势下，人工神经网络将得到更加深入的研究，进而将是人工智能网络与理论运用于具体的实践过程中，对传统的思维模式进行转换和突破，解决更多非线性的问题，同时基于定量原则对实际运用中的问题进行智能化识别和处理，进而更好地提升农业大数据运用的运用效果。其次，农业大数据运用还能融入到生物科技研究技术上，进而为科学创造提供良好的基础保障。生物科学研究需要大量的数据作为基础保障，因而就需要通过农业大数据运用收集大量的数据，进而推动生物科研工作的开展。在现代科学技术不断发展的背景下，社会的生产方式也在不断地发生变化，因而在生物科研工作推进的过程中不仅需要实践经验作为支撑，同时还需要良好的生物科研理论作为基础，因而在生物科研科学研究的过程中就需要通过农业大数据运用对污染源以及生态环境进行监测，由此为科学研究提供大量的实验数据。其次，为了提高科学研究的全面性，还需要通过农业大数据运用手段对不同类型的环境进行监测，由此更好地提高科学实验的精准性。
6 结论
总而言之，在现代信息化技术不断优化发展的背景下，将大数据融入到农业发展过程中能够更好地实现农作物栽种的合理性，通过大数据对农作物进行样本分析进而更好地提高预测的精准度。同时，其对数据的事后识别特征也能够对后续的种植数据进行优化，通过数据的采集和改进，进而更好地农产品末端销售的经济效益。同时通过运用大数据对农作物销售路径的研究，也能够为生产决策者提供重要的依据，进而更好地推动农作物信息化的发展进程。
参考文献
[1] 赵伟.大数据时代下农业发展模式的变革契机及路径选择[J].石家庄铁道大学学报（社会科学版），2016，10（04）：18-22.
[2] 武倩.基于大数据环境下农业信息管理与应用体系构建[J].热带农业科学，2020，40（09）：127-131.
[3] 高玉珍，宋霞，韩雨萱.科技助力农业“新六产”[J].山东农业工程学院学报，2020，37（10）：33-38.
[4] 张立辉.农业大数据助力现代农业高质量发展的有效措施[J].南方农机，2020，51（18）：50-51.
[5] 阿迪力·克热木，李旭.大数据在我国农业中的作用[J].河南农业，2020（29）：49-50.
[6] 何莉，柴洪，杨林娟.基于大数据技术的甘肃苹果种植质量管理分析[J].科技与经济，2020，33（05）：66-70.
[7] 徐燕飞.大数据在云浮特色农业发展中的应用研究[J].现代农业研究，2019（11）：20-22+41.
[8] 肖若晨.大数据助推乡村振兴的内在机理与实践策略[J].中州学刊，2019（12）：48-53.
[9] 李闰枚，孔娟娟，张立平，方钰，徐桂珍.以大数据思维反观农业大数据发展现状[J].安徽农业科学，2018，46（34）：190-192+220.
[10] 刘丽伟，高中理.“互联网+”促进农业经济发展方式转变的路径研究——基于农业产业链视角[J].世界农业，2015（12）：18-23.
作者簡介：唐丽婷（1972——）女，投资经济学硕士，研究方向：农村经济发展。
关键词：大数据;农业;农业信息化
1 引言
在现代互联网技术不断发展的背景下，传统农业发展模式也在面临着一定的变革发展，当前将信息化技术融入到农业发展的整个过程中能够更好地实现农业管理技术上的提升，同时通过电子商务平台的建立，使得农产品的销售渠道更加宽阔，进而为农民创造大量的经济效益。在全球化经济程度不断深入发展的过程中，将农业资源与国际物流结合起来也将是促进农业经济发展的重要途径[1]。广义上，现代农业还包括通过现代科学技术以及大数据分析手段对传统农业进行的改造，进而提供农业生产的整体效率，同时提高粮食生产的安全性。伴随云计算、移动互联网、物联网发展而兴起的大数据分析为高度互联世界中的农业带来了无限的可能。
2 农业大数据在农业经济管理中的应用地位以及特点
2.1 农业大数据在农业经济管理中的应用地位
现如今，大数据已然成为了一种非常重要的信息资源，其逐渐渗透到了各行各业之中，并有着重要意义。在农业生产经营工作中融入大数据技术，不仅仅能够把控好农业种植的经济成本，而且还能够使农产品的质量有所提升，从而在一定的程度上推动农村经济社会的发展。因此，我国的相关企业以及政府部门应该积极地采集农业生产活动中的有用数据信息，以便完善当地的数据信息系统，从而引导农民科学合理地优化生产经营环节，并且精准的进行营销活动，进而增加当地农产品在市场中的份额。为了不断地提高大数据在我国农业经济管理中的应用地位，可以通过以下几个措施：第一，在大数据技术的支持下，企业应该给予农民科学合理的指导，向其提供适宜种植的农作物类型、精确的播种时间以及收获时间等细节信息，引导其进行某些生产种植活动等，从而让农作物能够有更高的出产率，进而为农民谋求更大的福利。第二，在电子商务的平台上，我国近年来涌现出了许多相应的农业电商平台，例如京东生鲜等，其主要就是销售农产品，然后再结合大数据技术，企业就能够规划出更加有效的农产品运输路线，同时进行精准营销和挖掘潜在顾客，从而增加农业电商的最终经济效益[2]。第三，对于政府相关部门而言，将大数据技术应用于农业生产中，能够提高政府引导和掌控当地农业生产经营活动的能力，从而能够更好地规划当地的农业生产经营模式和方向。大数据已经渗透到了农业经济的产业链中，同时在我国相关政策的支持下，许多企业纷纷加入到了农业行业中，所以在农业的市场中，谁拥有着更完善的大数据技术，谁就能够掌握更多的顾客需求信息，也就拥有着更好地发展机会。利用大数据技术分析消费者所存在的购买决策，是农业电商进行营销方案制定的基本依据，其能够优化传统的农业生产活动，并提高农产品的营销效率，由此可见，农业大数据在我国的农业经济管理中有着巨大的商业价值。
2.2数据挖掘技术特点
在现阶段海量信息的背景下，数据挖掘技术可以通过信息的收集实现整合和开发，进而使其价值得以实现。尤其现代商务活动而言，更加需要通过农业大数据运用实现潜在信息的开发和运用，其中主要存在以下4个特点：
（1）应用性：数据挖掘是理论算法与实践运用结合的结果，实际上数据挖掘中的信息主要来源于生活中的运用需求，同时通过数据挖掘中的信息收集和整合，对其中潜在的关联性信息运用于实践决策中，进而使得数据挖掘应用性得以体现。
（2）工程性：数据挖掘是由多种复杂性步骤组成的工程化过程，在工程性数据挖掘中通过算法的开发和运用，成为一个不断交互循环的过程。数据挖掘包含了数据准备、管理以及处理转换等环节，使得知识体系能够在不断积累中得到开发运用。
（3）集合性：数据挖掘实际上也集合了多种功能，其中最为常用的主要是数据探索分析、聚类分析、数据可视化分析等，使得不同功能能够得到集合。在不同功能发挥效用的过程中将需要通过不同的算法作为支撑。
（4）交叉性：数据挖掘具有一定的交叉性，其主要来源于人工智能分析、信息检索、模式识别以及数据库建立，由此可见其他领域的算法以及最优化也将对数据挖掘产生直接效用，数据挖掘的交叉性将使得应用性得到更好拓展。在农业大数据运用中，模式识别能够基于文字、声音以及物体形态进行信息的提取和识别，进而通过智能化技术的参数还原使得模糊物体的呈现能够更加清晰，由此为生产建设提供良好的基础保障。同时，将农业大数据运用与识别模式进行高效融合也能够对信息进行智能筛选，由此对外部环境进行精准控制，使得人工智能系统能够转变为实物机器，进而为物体识别提供三维识别系统，甚至对动态物体进行精准识别和还原。
从整体上来说，大数据运用的需求主要来源于不同的生活领域，从最开始的顾客交易数据分析延伸到多媒体信息数据分析，以及到现如今文本挖掘和社交挖掘，使得大数据运用的广泛性得以提升。工程性以及集合性决定了农業大数据运用的运用的广泛性，使得其中的经济效益得到提升。集合性数据挖掘使得海量信息功能能够有效结合起来，将其中的时间序列以及关联规则体现出来，形成新世纪的数据挖掘模式。
3 推动农业大数据运用的关键点
农业信息化发展的过程中，人才及科技发挥着不可替代的作用。农业信息化发展不仅需要高科技进行辅助，同时还要对人才资源进行优化管理。加大农业科技创新投入，可以更为有效地提高农作物的产量和质量，而对于废弃物，农业信息化技术研发要以“低消耗、低排放、循环再利”等为导向，更好地对其进行循环利用。农业信息化发展还需要进行产业结构的优化升级，运用科技手段将农业与互联网结合，通过网络的方式销售农产品，以此更好地提高整体的经济效益。运用遥感的手段也能有效检测农业发展中存在的病虫害，以此提前预防，减少农药的使用量。推动农业信息化发展关键在于人才的培养与引进，同时要对当地农民进行培训，转变其农业种植的观念，减少秸杆焚烧和化肥对的使用等。最后，还要整合企业、科研及高校技术人才，进行耕作栽培技术研究，以此为推动农业信息化发展提供基础保障。 4 大数据在农业领域的综合利用
4.1 大数据挖掘在农业数据采集前期的应用
移动通信网络所要承载的设备数量较大，其中最为主要的基础设施为基站，而基站主要以无线网络作为信号传输的载体，因而在进行农业数据采集的过程中就需要对基站上的传感器进行优化设置，避免在信息采集的过程中存在信号中断的现象。其次，则需要设置24小时的信号采集系统，以此更好地对信号的强弱无缝覆盖的边界信息以及通话数量信息传达给数据分析模块。在对移动通信网络进行优化的过程中，如何实现对大量数据的搜集和管理是网络优化的关键所在，庞大的信息系统需要借以智能体系进行处理，而实现信息的高度集中和整合是信息搜集与辅助智能的最终目的，因而为了更好地使数据信息得到整理，网络核心挖掘技术就需要得到更大程度的优化，从而让有效资源得到更大程度上的整合和提取，最终形成一个具有使用价值的数据库，为农作物的种植以及培育对象选择提供良好的数据基础。辅助智能决策是新型的通信网络优化方式，其可以将数据之间的联系进行科学地处理，从而实现农作物信息的综合运用。
4.2 农业产业链前端数据采集与利用
为了更好地提高农产品后期的销量就需要借助大数据进行农业产业链前端数据的采集与利用，通过对市场供求关系的分析，进而对农作物进行选种，同时创新农业种植的科学技术，向农民传播更具有创新性的农业种植技术。其次，通过大数据手段还可以将试验田的数据运用于后期的成效检验找那个，通过后期农民的反馈信息分析，实现新一轮的大数据分析。通过农业产业链前端数据采集与利用能够更好地对农产品的生产特性以及销售流程进行数据的支撑，同时在农作物的病虫害用药、劳动力投入以及市场需求上将能够为后续的农业发展提高经验支持。例如在通过大数据的分析验证之后，可以根据市场的变动情况进行农作物种类上的调节，进而避免过度生产现象的出现。而对于农作物在种植过程中存在的土壤肥力以及气候资源的调节上，将使得农作物能够在更适宜的环境中生长，进而提高产量。农业大数据对传统农业种植和发展具有良好的推动作用，因而在种植以及前期的培育工作中将需要基于现代化的信息技术开展优化，进而使得整体的农业管理得到规范化。
4.3 农业产业链中段数据采集与利用
农业产业链中段数据采集主要指农作物从收割到加工、物流的环节，在进行农产品加工的过程中通过计算机网络技术提高对数据的挖掘，同时通过机械化与流水线作业的方式，使得农作物生产的实际效率得以提升，而通过大数据手段对农作物进行数据监测也将更好地提高产品的整体质量水平。在农产品的流通环节设置的信息采集设备，能够对农作物的整个生产环节进行监控，细化到农产品源头、运输路线、目的地、运输量等信息的记录，进而更好地确保农作物的安全性。其次，通过GPS技术对农产品的销售路线进行实时监控，并对该区域的销售情况进行数据收集，进而为企业决策提供重要的需求信息。在农业产业链条不断延伸发展的过程中，可以通过现代化的信息技术引进实现货物运输信息的收集以及管理，进而使得农作物能够更加精准有效地实现供应，为农民增收奠定良好的基础保障。现阶段，人们越发重视农产品食用的安全性，因而在产业链中段数据的收集和利用上，将需要结合现代实时的信息连接为民众提供更加准确可靠的信息，进而更好地为确保农作物的整体质量提供信息保障。
4.4 农业产业链末端数据采集与利用
为了能够科学合理的设置产品销售点，从而提高销售量而增加收益，人们就应该重视农业产业链的末端数据，做好采集和利用的工作，例如：对销售网点分布、产品销售业绩、周边人口分布、人流量以及商业综合体分布等方面信息的记录数据。世界知名的沃尔玛连锁超市根据如今的大数据对一些产品进行了分析，结果发现在飓风用品旁边的货架上摆放蛋挞售卖时，这不仅仅方便了消费者，而且还提高了销售量。在遵守我国相关法律法规的前提下，为了能够更好地适应如今快速发展的互联网商业社会，人们可以采集农产品在网络销售中的相关数据，分析顾客的搜索和购买记录，以此发掘顾客潜在的个性化需求，然后再向其推送一些相类似的产品信息，以便实现精准营销，同时提高农产品的成交率，从而使得农业产业链的末端更加的活跃。除此之外，对于农村生态、文化以及社会等领域的研究，也可以利用大数据来进行深入分析，例如：通过分析农村城镇化、农业生态环境治理情况、农业人口变动以及农村社会保障等方面的数据，以便对农村社会变迁的情况进行研究。与此同时，在如今互联网、物联网以及云计算等技术的支持下，大数据技术将被更加广泛地应用于农业生产经营领域，同时发挥出更加独特的魅力和价值。
5 农业大数据运用的发展趋势
在未来的农业大数据运用发展趋势下，人工神经网络将得到更加深入的研究，进而将是人工智能网络与理论运用于具体的实践过程中，对传统的思维模式进行转换和突破，解决更多非线性的问题，同时基于定量原则对实际运用中的问题进行智能化识别和处理，进而更好地提升农业大数据运用的运用效果。其次，农业大数据运用还能融入到生物科技研究技术上，进而为科学创造提供良好的基础保障。生物科学研究需要大量的数据作为基础保障，因而就需要通过农业大数据运用收集大量的数据，进而推动生物科研工作的开展。在现代科学技术不断发展的背景下，社会的生产方式也在不断地发生变化，因而在生物科研工作推进的过程中不仅需要实践经验作为支撑，同时还需要良好的生物科研理论作为基础，因而在生物科研科学研究的过程中就需要通过农业大数据运用对污染源以及生态环境进行监测，由此为科学研究提供大量的实验数据。其次，为了提高科学研究的全面性，还需要通过农业大数据运用手段对不同类型的环境进行监测，由此更好地提高科学实验的精准性。
6 结论
总而言之，在现代信息化技术不断优化发展的背景下，将大数据融入到农业发展过程中能够更好地实现农作物栽种的合理性，通过大数据对农作物进行样本分析进而更好地提高预测的精准度。同时，其对数据的事后识别特征也能够对后续的种植数据进行优化，通过数据的采集和改进，进而更好地农产品末端销售的经济效益。同时通过运用大数据对农作物销售路径的研究，也能够为生产决策者提供重要的依据，进而更好地推动农作物信息化的发展进程。
参考文献
[1] 赵伟.大数据时代下农业发展模式的变革契机及路径选择[J].石家庄铁道大学学报（社会科学版），2016，10（04）：18-22.
[2] 武倩.基于大数据环境下农业信息管理与应用体系构建[J].热带农业科学，2020，40（09）：127-131.
[3] 高玉珍，宋霞，韩雨萱.科技助力农业“新六产”[J].山东农业工程学院学报，2020，37（10）：33-38.
[4] 张立辉.农业大数据助力现代农业高质量发展的有效措施[J].南方农机，2020，51（18）：50-51.
[5] 阿迪力·克热木，李旭.大数据在我国农业中的作用[J].河南农业，2020（29）：49-50.
[6] 何莉，柴洪，杨林娟.基于大数据技术的甘肃苹果种植质量管理分析[J].科技与经济，2020，33（05）：66-70.
[7] 徐燕飞.大数据在云浮特色农业发展中的应用研究[J].现代农业研究，2019（11）：20-22+41.
[8] 肖若晨.大数据助推乡村振兴的内在机理与实践策略[J].中州学刊，2019（12）：48-53.
[9] 李闰枚，孔娟娟，张立平，方钰，徐桂珍.以大数据思维反观农业大数据发展现状[J].安徽农业科学，2018，46（34）：190-192+220.
[10] 刘丽伟，高中理.“互联网+”促进农业经济发展方式转变的路径研究——基于农业产业链视角[J].世界农业，2015（12）：18-23.
作者簡介：唐丽婷（1972——）女，投资经济学硕士，研究方向：农村经济发展。