大数据下的农业金融统计数据挖掘决策

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在传统农业金融统计工作中，数据采集、统计主要依赖传统处理方式，不仅效率低下、指标单一，也无法有效满足农业金融领域多元化的统计需求与精准化的决策需要。要充分发挥数据挖掘、智慧决策等技术优势，推动农业金融统计工作智能化、高效能发展。本文将结合《农业大数据与农业产业经济数量分析》一书，结合大数据应用背景，分析农业金融统计潜在的问题，探索合理应用大数据开展农业金融统计活动的相关价值与实践策略，以期为当前全面改善农业金融统计机制提供有效参考。由金璟著，西南财经大学出版社于2020年11月出版的《农业大数据与农业产业经济数量分析》一书，主要以农业大数据与农业产业经济为研究对象，从农业大数据的概念、大数据对农业经济带来的变革、现代农业与农业大数据和农业大数据在现代农业中的应用等多个角度对农业大数据与农业产业经济数量进行全面论述，提出了充分发展我国农业大数据产业的相关建议。该书具有以下特点：

一、理论扎实，架构完善

该书研究理论基础完善，研究架构完备，通过对大数据与农业的关系、现代农业与农业大数据等理论内容进行研究，为读者了解农业大数据与农业产业经济关系提供了丰富、翔实的理论基础。农业金融统计活动的问题与弊端逐渐明显，突出表现为：农业金融统计是对区域内农业产业的生产活动、业务经营及支持性服务活动进行数据收集、资料整合和统计分析的综合性活动。在传统农业金融统计中，主要通过抽样统计与全面统计2种方法开展。抽样统计主要指在整个总体数据中，抽取统计样本，通过全面收集数据信息、开展统计分析，发现相关规律，进而建立数据模型。全面统计主要指定期统一分发报表，通过逐条填报数据，通过人工汇总数据、录入电脑，从而形成完善的数据统计报告。传统的农业金融统计方式，过度依赖统计人员手工完成，影响了农业金融统计数据的精准挖掘与科学决策。同时，统计审核流程复杂、操作时间长，统计结果公布不及时，影响了农业金融统计的时效性。

二、题材新颖，论述丰富

该书以农业大数据为研究核心，通过对农业大数据资源的开发与技术体系进行论述，结合云南马铃薯产业，实现了对大数据农业经济建模的完整叙述。面对大数据技术成熟应用环境，合理应用大数据开展农业金融统计活动，将实现以下价值：首先，大数据技术为优化农业金融统计体系提供了全新方向。依托大数据技术，对农业金融数据进行完整分析，使农业金融统计获得了全新的实用价值。当前，农业金融领域各类主体都需要对复杂、庞大的农业金融数据信息进行挖掘与分析，通过寻找其中隐含的内在规律与多元信息，及时发现农业金融领域的相关问题。其次，大数据技术为农业金融统计发展提供全新技术手段。农业金融统计是研究农业金融数据的活动，农业金融统计与大数据分析之间存在关联性。为精准获取农业金融信息，需要将大数据技术以合理的方式引入农业金融统计研究过程，为全面改善农业产业提供最佳发展方向。最后，在大数据应用背景下，通过发挥大数据技术优势，采用智能设备采集农业金融数据，并利用人工智能对农业金融数据进行分析，随后通过可视化工具展现农业金融数据分析结果，全面提升农业金融统计水平，提高整体的数据质量。

三、实用性强，符合趋势

该书涵盖了农业大数据应用的各个环节，融合了农业大数据在现代农业中应用的整体过程，使全书具有极强的实操性。除了上述内容，在大数据技术应用背景下，为充分开展农业金融统计的数据挖掘与决策活动，需要做到以下几点：其一，要充分利用智慧技术，促进农业金融统计高质量发展。为改善农业金融统计方法，需要推动多学科交叉融合，增强农业金融统计的生命力与价值力。要将智慧技术与农业金融统计一体融合，通过从数据统计分析结果中，把握农业金融发展趋势，切实构建现代农业金融手段。其二，依托智慧技术优势，重构农业金融统计生态。通过发挥云计算、大数据技术优势，推动农业金融大数据信息与金融服务一体融合，构建符合农村实际的多维金融风控体系，切实破解农村金融统计难题，营造全新农村金融生态。该书详细阐释了农业大数据与农业的关系，提出了大数据农业经济建模的方法、可行性及存在问题，有利于当前做好农业大数据工作。农业金融统计包含内容复杂、数据信息处理规模庞大。完善的农业金融统计体系为精准反映区域内农业产业经营状况提供了客观依据，也为优化农业产业结构、调整产业经济形态提供了决策支持。随着大数据应用不断成熟、完善，在开展农业金融统计时，要积极适应全新时代要求，通过及时变革农业金融统计方式，以更科学的方式收集、挖掘和分析农业金融数据，为调整、优化农业产业结构、推动农业产业良性发展提供有效支持。

作者：黄芬梅 韦超英 陆美芳 单位：广西城市职业大学