Office Data

整合历史价格、供需、流通、消费者行为、政策等数据，利用时间序列预测、分类聚类等算法，分析农产品价格波动规律，预测市场供需趋势，为农户提供种植养殖结构调整建议，规避市场风险。
智能农机调度与故障预测： 基于农机运行数据（位置、速度、油耗、作业量、传感器状态），结合故障模式分析和机器学习，优化农机作业路径，提高作业效率，并提前预警设备故障，降低维修成本和停机时间。
农资精准推荐： 根据土壤检测结果、作物种类、生长阶段、历史施肥效果等数据，智能推荐合适的化肥、农药种类和用量，实现农资的精准投入，减少浪费，降低环境污染。
7.2 知识图谱构建与应用

农业知识图谱是农业大数据深度挖掘的重要方向。它将农 巴拿马消费者手机号码列表 业领域的各种实体（如农作物、病虫害、农药、肥料、气候因素、种植技术、专家等）及其相互关系以图结构的形式进行表示。

农业知识的结构化： 将分散在文献、报告、专家经验中的非结构化农业知识转化为机器可理解的结构化数据。
智能问答与推理： 用户可以通过自然语言提问（如“某种作物在高温多雨条件下容易发生什么病害？”），知识图谱能够进行智能推理并给出答案。
辅助专家决策： 为农技专家提供全面的知识关联视图，辅助他们进行复杂问题的诊断和决策。
个性化推荐： 根据农户的具体情况（种植作物、地域、遇到的问题），推荐相关的知识、技术或解决方案。