數(shù)采通平臺是專業(yè)、精準(zhǔn)、全面的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)采通應(yīng)用云平臺是專注于支撐農(nóng)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)研究的應(yīng)用工具農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用云平臺是整合多渠道農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，引入數(shù)據(jù)挖掘展現(xiàn)技術(shù)，以專業(yè)分析為導(dǎo)向，面向農(nóng)業(yè)相關(guān)人員提供數(shù)據(jù)查詢、在線分析、共享交流等應(yīng)用服務(wù)的知識開放平臺。

數(shù)采通app特色

隨時在線了解各種農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的手機(jī)軟件，在這里可以針對不同的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)快速的了解，

針對不同的數(shù)據(jù)信息還可以及時在線分析，讓用戶針對不同的數(shù)據(jù)了解更加的便捷，

享受到的分析服務(wù)也更加的精準(zhǔn)，并且還可以更好的展示不同的信息，讓用戶針對不同的信息了解更加的獨(dú)特。

數(shù)采通app亮點(diǎn)

1、針對各類農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)了解都非常的全面，而且針對不同的數(shù)據(jù)可以實(shí)時在線分析。

2、提供的分析操作非常的給力，讓你針對不同的數(shù)據(jù)可以更精準(zhǔn)的了解。

3、針對農(nóng)業(yè)管理更加的高效化，讓用戶針對不同的數(shù)據(jù)了解也非常的便捷。

數(shù)采通app常見問題

因農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的獨(dú)特性與多樣性，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)建立數(shù)據(jù)采集統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和異構(gòu)數(shù)據(jù)采集交換平臺,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)異構(gòu)數(shù)據(jù)信息管理。

針對不同作物的數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，數(shù)據(jù)采集器也是不同的。總體分為三類：關(guān)系型數(shù)據(jù)采集器、實(shí)時數(shù)據(jù)采集器和自定義數(shù)據(jù)采集器。從數(shù)據(jù)源采集到的數(shù)據(jù)先存入臨時數(shù)據(jù)庫表，經(jīng)過驗(yàn)證、清洗和轉(zhuǎn)化存入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫表。基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫表，會輕度匯總到匯總表中。再以分析主題，把匯總表組成不同主題的分析視圖。這里，我們根據(jù)分析角度，分成環(huán)境資源主題、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)主題、農(nóng)業(yè)管理主題、農(nóng)業(yè)流通主題、農(nóng)業(yè)市場主題和農(nóng)業(yè)消費(fèi)主題。                                               

 數(shù)據(jù)分析

針對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的分析處理，在數(shù)據(jù)量<1TB的情況下，采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲數(shù)據(jù)，并且用SQL執(zhí)行引擎來進(jìn)行統(tǒng)計分析。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，數(shù)據(jù)量超過TB級別以后采用分布式計算引擎來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理了。另一方面，當(dāng)我們有海量的原始數(shù)據(jù)需要進(jìn)行初步處理或者結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取的時候，也需要用到分布式計算引擎。在農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，對于用戶行為特征的抽取，對于企業(yè)信用信息的抽取，對于氣象等環(huán)境數(shù)據(jù)的統(tǒng)計處理，這些都要用到分布式計算引擎。平臺上市應(yīng)用Spark計算框架來實(shí)現(xiàn)的。

大數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)平臺提供了數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的算法庫，并且還提供了數(shù)據(jù)建模工具方便用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)模型的測試。

大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)挖掘引擎實(shí)現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫與統(tǒng)計算法庫，支持常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法并行化與統(tǒng)計算法并行化，并利用Spark在迭代計算和內(nèi)存計算上的優(yōu)勢，將并行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法與統(tǒng)計算法運(yùn)行在Spark上。支持的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、聚類、線性回歸、推薦算法等，統(tǒng)計算法庫包括均值、方差、中位數(shù)、直方圖、箱線圖等。可以支持后期在平臺上搭建多種分析型應(yīng)用，例如用戶行為分析、精準(zhǔn)營銷，將對用戶貼標(biāo)簽、進(jìn)行分類，此類應(yīng)用都會用到平臺的數(shù)據(jù)挖掘功能。

并集成了RStudio Server，Rstudio是R的一種強(qiáng)大而便捷的IDE，提供基于web的開發(fā)環(huán)境。同時平臺提供的RStudio預(yù)加載好了并行化后臺以及并行化執(zhí)行引擎的連接模塊，并將R腳本的編寫、編譯、跟蹤執(zhí)行以及中間變量查看和繪圖集于一體，為用戶提供了一個強(qiáng)大的R的操作環(huán)境。用戶除了可以自行編寫R的程序腳本、調(diào)用開源版本R提供了數(shù)千個R的包和函數(shù)之外，還可以直接調(diào)用并行化機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫。

大數(shù)據(jù)展示

考慮了結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)的展示，使用了數(shù)據(jù)值直接顯示、數(shù)據(jù)表顯示、以及統(tǒng)計圖表等形式來表達(dá)數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)處理的為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)種類繁多，關(guān)系復(fù)雜，傳統(tǒng)的顯示方法通常難以表現(xiàn)。故針對海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在建設(shè)過程中，應(yīng)考慮與地理空間信息相結(jié)合，用三維方式來表示復(fù)雜信息，讓用戶直接對具有具體形象的信息操作，方便用戶分析結(jié)果。同時，需要對農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究，根據(jù)農(nóng)業(yè)各個領(lǐng)域各個方面的應(yīng)用，解決農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的上層展現(xiàn)問題，將用戶與數(shù)據(jù)資源融合一起，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用交互，便于用戶認(rèn)識、理解數(shù)據(jù)。