畜牧业信息监测与大数据分析技术应用
大数据技术在畜牧业中的数据收集与处理
大数据技术在畜牧业中的数据收集与处理目录一、前言 (2)二、云计算技术在畜牧业中的数据处理与分析 (2)三、智能养殖技术在畜牧业中的应用现状 (6)四、智能养殖技术的概念解析 (9)五、智能养殖技术推动畜牧业可持续发展的意义 (11)六、总结分析 (13)一、前言智能养殖技术还注重废弃物的资源化利用。
通过精准调控养殖环境，减少水资源浪费和排泄物污染。
利用生物质能源转化技术，将养殖废弃物转化为有机肥料或生物质能源，实现了资源的循环利用，降低了环境污染的风险。
智能系统可以实现自动化生产流程，减少人力成本，提高生产效率。
例如，通过智能饲喂系统，可以精准控制饲料的投喂量，避免浪费和污染，降低饲料成本。
智能监测系统可以实时监测畜禽的生长情况和健康状况，及时发现并处理异常情况，减少疾病的发生和传播，降低治疗成本。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、云计算技术在畜牧业中的数据处理与分析（一）云计算技术概述及其在畜牧业中的应用背景云计算技术是一种基于互联网的计算模型，它通过将计算和存储资源提供给用户，使其能够按需访问和使用这些资源，而无需拥有和维护自己的硬件和软件基础设施。
在畜牧业中，云计算技术的应用背景主要体现在畜牧业数据管理和分析的复杂性及需求上。
畜牧业作为农业领域的重要组成部分，面临着数据收集、存储、处理和分析效率低下，信息孤岛问题，以及决策制定不足等挑战。
云计算技术的兴起为解决这些问题提供了有力的工具和平台。
（二）云计算在畜牧业数据采集与传输中的作用云计算技术在畜牧业数据采集与传输中发挥着关键作用。
传感器和监测设备可以实时监测养殖环境、动物健康和生产参数，并将这些数据上传到云平台。
这些数据包括温度、湿度、饲料消耗、生长速度等各种参数。
云计算通过提供高速、可扩展的网络连接，确保数据能够及时、可靠地传输到云服务器中进行存储和处理。
信息技术在畜牧业生产中的应用
信息技术在畜牧业生产中的应用作者：李积良来源：《中国动物保健》2024年第07期摘要：当前随着信息技术的迅猛发展，人们的生产生活方式已经发生了翻天覆地的变化，并逐渐步入到信息时代。
近些年，信息技术与生物技术的融合发展，为畜牧业的现代化发展带来了全新的动力和活力，通过将信息技术应用到畜牧生产当中，能够更好地推动畜牧生产方式的转变，调整畜牧产业结构。
本次研究探讨了信息技术在畜牧生产中的具体应用，希望通过研究对广大同行有所帮助。
关键词：信息技术；畜牧生产；应用措施从20世纪80年代开始，我国信息技术得到了迅猛的发展，该项技术的广泛应用极大地推动了社会的进步和生产能力的提升。
随着以大数据云计算为代表的现代信息技术的深入推广和应用，信息技术与畜牧业生产息息相关不可分割，更好地推动了畜牧业的健康快速发展，因此深入探讨信息技术在畜牧生产中的应用，已经成为信息领域和畜牧养殖领域研究的热点和焦点。
1 信息技术与现代畜牧业的关联信息技术在现代畜牧业中起着至关重要的作用。
它可以帮助畜牧业提高生产效率、改善管理和监控，以及优化农业供应链。
首先，信息技术可以帮助畜牧业提高生产效率。
通过使用智能传感器、物联网和大数据分析等技术，畜牧业可以实时监测动物的健康状况、喂养量、运动情况等信息，从而及时发现问题并采取相应的措施，提高动物的生产力和生存率。
其次，信息技术可以改善畜牧业的管理和监控。
通过使用软件和云计算平台，畜牧业可以更好地记录和管理动物的相关信息，如兽医记录、饲料消耗、疫苗接种等。
这样可以使畜牧场主更好地了解动物的状况，优化管理决策，提高生产效益。
最后，信息技术也可以帮助畜牧业优化农业供应链。
通过使用电子标识、追溯系统和区块链等技术，畜牧产品的溯源和品质把控变得更加容易。
消费者可以通过扫描产品上的二维码或使用手机应用程序，了解产品的生产过程、来源和质量信息，从而增强信任感，并推动畜牧业的可持续发展[1]。
2 信息技术在畜牧养殖领域的应用2.1 牧草质量监测与产量预测在信息技术应用背景下，牧草质量监测和产量预测可以通过使用遥感技术、无人机、地理信息系统（GIS）等工具来实现。
畜牧业技术创新与应用案例分析
畜牧业技术创新与应用案例分析近年来，随着科技的不断发展与应用，畜牧业也不例外。
技术创新为畜牧业带来了诸多机遇和挑战，推动了畜牧业的发展。
本文将以实际案例为基础，分析畜牧业技术创新与应用的重要性和潜力。
一、自动化饲养系统以自动化饲养系统为例，这是一项属于畜牧业技术创新的重要成果。
自动化饲养系统通过计算机控制与传感技术，实现对动物饲料和饮水的自动化、定量化供给。
该系统具有一定的预测性和智能性，能够根据动物的需求自动补给饲料和水分，有效减少了饲养员的工作量，并大大提高了饲养效率。
二、生物检测技术在畜牧业中的应用生物检测技术在畜牧业中的应用也是畜牧业技术创新的一个重要方向。
通过对动物体温、心率、呼吸等生理指标的监测，可以对动物的健康状况进行实时评估。
这对于预防和控制疾病的传播具有重要意义。
例如，通过牛群中的温度检测，可以及时发现患病牛只，进行隔离治疗，有效保护断奶场的生产安全。
三、智能营养管理系统智能营养管理系统是另一个畜牧业技术创新的典型案例。
该系统通过对动物饲料的成分、营养价值等进行分析和预测，为畜牧企业提供科学的饲养方案。
通过该系统，可以根据动物的品种、生长阶段等因素，进行精确的饲养计划和营养补给。
这不仅提高了饲养效益，减少了饲养成本，同时也改善了动物的健康状况。
四、畜牧业大数据分析与应用畜牧业大数据分析和应用是近年来出现的一个新兴领域。
通过对畜牧业生产、销售和市场等各个环节的数据进行深度挖掘和分析，揭示出潜在的商机和问题，并提供相应的解决方案。
例如，通过对肉类产品的消费趋势分析，可以精准预测市场需求，帮助畜牧企业进行合理的生产安排。
同时，通过对动物疾病和用药情况的数据分析，可以制定科学的防疫方案，减少用药量，降低用药成本，为畜牧业可持续发展提供指导。
总结与展望畜牧业技术创新与应用的案例分析表明，科技的进步为畜牧业带来的变革不可忽视。
自动化饲养系统、生物检测技术、智能营养管理系统和畜牧业大数据分析与应用等成果的推广应用，推动了畜牧业的可持续发展。
畜牧业现代信息技术在养殖管理中的应用
三、劳动能力鉴定
一、劳动功能障碍程度鉴定 按《职工工伤与职业病致残程度鉴定》（GB/T16180－1996）劳动功能障碍程度分为1－10级。 二、生活自理障碍程度鉴定 生活自理障碍程度分为三个等级（鉴定标准同上）。 三、延长停工留薪期确认 四、配置辅助器具确认 五、工伤复发确认
外来从业人员男年满60周岁、女年满50周岁时，可凭老年补贴凭证一次性兑现老年补贴。凭证的额度为每一缴费月份和上年度全市职工月平均工资的60%的7%之和。
获得一份老年补贴凭证的条件：
连续缴费满12个月的；
在三年内（自2005年4月1日起）累计缴费满12个月的。
（四）老年补贴待遇：
五、综合保险的四项待遇
三、承担浮动费率责任的主体
一、缴费主体、缴费基数和费率机制
1、实际用工单位承担 从业人员与原用人单位劳动关系存续期间，在其他单位工作时发生工伤的； 专业劳务公司的输出人员，在劳务输出期间发生工伤的； 从业人员在与用人单位解除、终止劳动关系后被诊断、鉴定为职业病的（承担职业病责任的用人单位）。 2、劳动关系所在单位承担 从业人员被借调期间发生工伤的。
外来从业人员名单；
外来从业人员的个人证件照2张以及身份证件。
从未办理过综合保险登记手续的单位，还须持工商营业执照副本、企业法人代码证或组织机构代码证。
三、用工登记和综合保险登记
用人单位按每月使用的外来从业人员人数缴纳综合保险费，在规定划款日期前存入综合保险缴费卡，市社保机构每月划转综合保险费的日期：
协保人员的工伤保险；
03
非正规就业劳动组织从业人员的工伤保险。
五、对特珠劳动关系的特别规定
协商一致的原则。
老工伤人员的工伤保险待遇及相关待遇标准的调整按《实施办法》及其相关规定执行。
计算机技术在畜牧业管理中的应用研究
计算机技术在畜牧业管理中的应用研究计算机技术的广泛应用已经渗透到了各个领域，包括农业畜牧业。
通过计算机技术的应用，畜牧业管理变得更为高效、精确，并且提高了畜牧业的产能和质量。
本文将探讨计算机技术在畜牧业管理中的应用以及其带来的优势。
一、畜牧业信息管理系统有了计算机技术的应用，畜牧业可以建立起一个完善的信息管理系统。
该系统可以记录并管理畜牧业相关的各类信息，如养殖环境、饲料配方、疾病防控措施等。
通过该系统，畜牧业管理者可以方便地获取畜牧业的相关数据，进行数据分析和决策。
二、动物智能识别与管理计算机技术可以实现对动物进行智能识别与管理，例如利用高科技发展的软件和设备，可以为每只动物配备一个电子耳标，并将其与计算机系统连接。
这样，畜牧业管理者可以通过扫描电子耳标获取更多的动物相关信息，例如年龄、健康状况、生殖历史等。
通过对这些信息的整合和分析，管理者可以更好地了解动物的状态，做出更科学的养殖决策。
三、智能化喂养系统计算机技术的应用也可以改善畜牧业的喂养管理。
利用计算机控制系统，可以实现对畜禽饲料的定量供应和自动化喂养。
通过设定合适的饲料配方，并通过计算机系统实现精确的饲料供应，可以提高畜禽的生长速度和体重。
同时，计算机系统还可以根据动物的体重和生长状态进行智能调整，确保饲料的合理使用，减少浪费。
四、疾病监测与预警计算机技术的应用可以帮助畜牧业监测动物的健康和疾病情况。
通过设备的安装和传感器的应用，可以实时监测动物的体温、呼吸和心跳等生理指标。
当动物出现异常情况时，计算机系统可以给出预警信息，提醒管理者注意动物的健康状况，并及时采取相应的防治措施。
五、智能化环境监测计算机技术在畜牧业管理中的另一个重要应用是智能化环境监测。
通过传感器和计算机控制系统，可以实时监测畜禽养殖环境的温度、湿度、光照等参数。
管理者可以通过计算机系统获取这些信息，并及时调整养殖环境，创造出适合动物生长的条件。
六、数据分析与决策支持计算机技术的应用还可以通过大数据分析来支持畜牧业管理的决策过程。
畜牧业中的人工智能和大数据分析应用
畜牧业中的人工智能和大数据分析应用在畜牧业中，随着科技的不断发展，人工智能和大数据分析的应用逐渐成为行业的新趋势。
人工智能和大数据分析技术的运用能够提升畜牧业的效率和生产力，改善畜牧动物的管理和生长环境，为农民提供更可靠的决策依据。
本文将探讨畜牧业中人工智能和大数据分析的应用，并分析其带来的益处和挑战。
一、人工智能在畜牧业中的应用人工智能在畜牧业中的应用主要涵盖了动物饲养管理、疾病预防控制和智能设备研发等方面。
1. 动物饲养管理通过人工智能技术，畜牧业工作者可以实时监测和控制动物的饲养环境。
通过传感器和数据采集设备，可以收集到关于温度、湿度、气体浓度和养殖环境等方面的数据，以及动物的饮食摄入量、体重和行为习惯等信息。
通过对这些数据进行分析和处理，可以实现对动物的精细化管理和实时监测，提高养殖效率和动物的生长质量。
2. 疾病预防控制人工智能可以帮助畜牧业从业者对动物的健康状况进行监测和预测。
通过对动物行为、体温、呼吸和饮食等数据的收集和分析，可以实现对动物患病风险的预测和预防。
通过早期发现和预警，可以降低疾病传播的风险，保障动物的健康，并提高生产效率。
3. 智能设备研发人工智能技术的进步推动了智能设备在畜牧业中的应用。
例如，智能喂食器、智能剪毛机和智能牧场机器人等设备的研发和使用，可以提高饲养过程的自动化程度，减轻农民的劳动强度。
通过引入自动化技术，农民可以更好地掌握养殖过程中的数据，并及时采取相应的管理措施，提高养殖效率。
二、大数据分析在畜牧业中的应用大数据分析在畜牧业中为业主和农民提供了更准确的决策依据，优化养殖环境和资源配置。
1. 数据收集和分析通过传感器和数据采集设备，可以收集到大量的畜牧数据，包括温度、湿度、气体浓度、动物行为和养殖环境等方面的信息。
通过对这些数据的采集和分析，可以了解动物的生长情况、饮食需求和健康状况，为农民提供科学的养殖指导。
2. 预测和决策支持通过对大数据进行分析，可以预测动物的生长趋势和健康状况，为农民提供及时的决策支持。
大数据技术在农业生产中的应用研究
大数据技术在农业生产中的应用研究随着科技的进步和信息化时代的到来，大数据技术在各个领域得到了广泛的应用。
农业作为我国经济的重要支柱产业，也开始逐渐运用大数据技术来提高农业生产的效率和质量。
本文将从农业生产的需求出发，探讨大数据技术在农业生产中的应用研究。
一、大数据技术在农作物种植中的应用大数据技术可以通过采集大量的气象数据、土壤数据和农作物生长数据，帮助农民做出种植决策。
例如，通过气象数据分析，农民可以及时预测降雨情况，合理安排灌溉时间，避免过度或不足的灌溉。
同时，大数据技术还可以分析土壤数据，帮助农民了解土壤的肥力和酸碱度，选择适合的农药和化肥，提高农作物的产量和质量。
二、大数据技术在畜牧业中的应用大数据技术可以通过对养殖场中动物的生长、繁殖、饲养等数据进行监测和分析，帮助养殖户更好地管理畜禽。
例如，通过分析饲料摄入量和体重变化等数据，农民可以确定最佳的饲养方案，提高养殖效益。
另外，大数据技术还可以通过监测动物的健康状况，实时了解动物是否患病，及时采取治疗措施，减少疾病对养殖产业的影响。
三、大数据技术在农业机械化中的应用农业机械化是提高农业生产效率的重要手段，而大数据技术在农业机械化中也有着广泛的应用。
例如，大数据技术可以通过监测农田的土壤湿度、温度等数据，智能调整农机的操作参数，达到最佳的作业效果。
此外，大数据技术还可以通过分析农机的运行数据，及时发现故障并进行维修，降低农机的损坏和维修成本。
四、大数据技术在农产品销售中的应用通过大数据技术的支持，农产品的销售也可以更加智能和高效。
例如，通过对市场需求进行大数据分析，农民可以了解消费者的需求和喜好，调整农产品的种植和销售策略。
同时，大数据技术还可以帮助农产品的物流管理，实现农产品的追溯和溯源，提高农产品的品质和安全性，增强消费者的信任。
五、大数据技术在农业科研中的应用大数据技术对农业科研也起到了重要的推动作用。
通过分析农作物基因组数据和农业生态系统数据，科研人员可以更好地了解农作物的遗传特征和生长环境，研发出适应气候变化和抗病虫害的新品种。
信息技术在畜牧方面的应用
信息技术在畜牧方面的应用
随着科技的不断发展，信息技术已经在许多行业产生了重大影响。
畜牧业也不例外，信息技术在畜牧方面的应用变得越来越普遍。
下面我们将深入探讨这个话题。
首先，信息技术可以帮助畜牧业进行精准养殖。
通过使用传感器和互联网技术，畜牧场主可以对动物的健康状况、体重、饮食等进行实时监测，了解其需求，精准的给予适当的饲料和药品，从而提高养殖效率和质量。
其次，信息技术可以改善畜牧业的管理。
通过使用现代化的管理系统，例如：人工智能、大数据、物联网等技术，畜牧场主可以更好地管理畜群，提高生产效率，并且可以更好地掌握动物疾病的信息，使得预防和控制疾病变得更加容易。
第三，信息技术可以改善畜牧业的销售渠道。
在过去，畜牧业的销售一般依靠动物市场，但是现在，通过使用电商平台等技术，畜牧场主可以更广泛地向市场推销产品，使得销售变得更加便捷和高效。
第四，信息技术可以提高畜牧业的食品安全和追溯能力。
通过使用RFID技术、条形码等技术，畜牧场主可以追踪和记录食品的来源、生产和销售过程，有利于监督食品的质量和安全。
综上所述，信息技术在畜牧业中的应用已经成为不可或缺的一部分。
在今后的发
展中，畜牧业将继续运用信息技术，不断创新和改善，提高畜牧业的效率、质量和可持续发展。
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我国城乡居民肉类消费的63%
个省贡献了60%的猪肉产量
其它 30%
四川 9%
河南 9% 湖南 8%
安徽 4%
江西 5%
广西 5%
广东 5%
河北 5%
云南 6%
山东 8%
湖北 6%
羊肉进口数量
牛肉进口数量
万吨
2016年1月 2016年3月 2016年5月 2016年7月 2016年9月 2016年11月 2017年1月 2017年3月 2017年5月 2017年7月 2017年9月 2017年11月 2018年1月 2018年3月 2018年5月 2018年7月 2018年9月 2018年11月 2019年1月 2019年3月 2019年5月
良种繁育
加工设 备制造
添加 剂
饲料产业
养殖设备制造
畜牧养殖
屠宰加
工
精
深
动保产业
生态育肥 粪污利用
副产品 加工
加 工
疫苗研发 兽药生产
销售
副产品销售 肉制品销售
出口
投入品价格 投入量 成本收益 ……
生产量
初加工量
生产环境监测
深加工量
质量安全管理
制品生产量
……
生猪的养殖过程：从出生到出栏一般需要6个月左右，妊娠期约4个月，能繁母猪每年产2窝， 每窝产仔9头。结合育龄结构信息，假设后备母猪数量为X1、能繁母猪数量为X2、0-2月龄仔猪 数量为X3、2-4月龄中猪数量为X4、4月龄以上大猪数量为X5、监测当月出栏数量为X6。
当月出栏（第1个月）量：
N1 X6
人工智能 模型 …
模型集成 技术
生产量预测：投入类、管 消费量预测：差异化消 价格预测：循环神经网
理类产量预测模型群，产 费量预测模，分析畜禽 络价格分析，多维条件
量形成的复杂因素解析 产品不同消费去向
畜禽产品价格预测
主要模型技术：猪肉产量过程分析
猪肉产量测算
猪肉产量等于生猪出栏数量与每只生猪主产品产量的乘积。
/...
..
链接过滤器
页面分析 器
Internet
本地磁盘
基于基准数据和实时数据：开展精准化、科学化管控， 更加深入全面地发现畜牧业发展中的问题，推动畜牧产 业智慧化，满足各产业链主体不同层次需求。
消费者
安全追溯 消费画像
生产者
科学计划 精准饲养 标准化加工 疫病防治 品牌营销
畜牧业数据透视：禽类规模化养殖仍待提高， 生产较为集中
肉禽蛋禽规模化养殖不断提高，但仍然偏低
禽蛋、禽肉生产集中化程度高
山东、河南、河北、辽宁、江苏、湖北 6省占全国禽蛋总产量60%以上
山东、辽宁、广东、广西、安徽、江苏 6省占全国禽肉总产量50%以上
二、畜牧业信息监测方法
畜牧业全产业链大数据监测体系
以牛奶产业链为例 数字型：奶牛存栏、饲料流 通量、牛奶产量等 文本型：产业链安全事件报 道、疫情监测、行业报告等 视频图片型：奶牛场环境条 件、个体生长监测等
利用人工智能和大数据技术，挖掘畜牧业非结构化数 据，实现畜牧业高质量发展、绿色发展。
畜牧业数据透视：生猪产业快速发展
消费占比大：猪肉及制品占 产业集中度较高：2018年全国11
畜牧业信息监测 与大数据分析技术应用
许 世 卫 研究员
中国农学会农业监测预警分会 理事长 农业农村部农业信息服务技术重点实验室 主 任
内容
一、畜牧业数据特征 二、畜牧业信息监测方法 三、大数据分析技术与系统 四、未来展望
一、畜牧业数据特征
随着物联传感技术、互联网技术、移动通信技 术的发展，数据迅速增多。
巨量数据
复杂类型
• 目前，中国每年产生并 被存储的数据总量超过 800EB，相当于全人类讲 过的话160倍
• 农业每年产生的数据量 约 为 8000PB ， 且 每 年 以 50%-80%的速度增长
数值型：统计报表 文本型：行业报告
图像型：传感监测
2、产业流信息流高度融合
投入
饲养
加工
粮食生产 牧草种植
……
畜牧业产业链监测数据
消费量 贸易量 库存量 市场价格
畜牧业全产业链数据反映了畜牧业行业特征、信息流变化和产业关联关系
3、数据标准化要求高
畜牧业数据标准化程度较高。标准化的数据源自于统一的生 产流程和规范的技术标准。
畜牧业标准体系
• 畜禽养殖标准化 • 饲草料加工标准化 • 草原草业标准化 • 质量安全标准化 • 环境保护标准化 • ······
Data
牧草 种植
市场
饲料
营销
生产
科技
全产
良种
研发
业链
繁育
粪污 利用
精深 加工
生态 育肥
畜牧业是 规模数据高速增长的产业 监测技术高度集中的产业 分析技术高效作用的产业 智能系统广泛应用的产业
数据对畜牧业智能化养殖与管理起关键支持作用
1、数据量大、数据类型多样
畜牧业数据获取，是对畜牧业饲料投入、动物饲养、疾病防疫 、屠宰加工、运输销售等产业链环节中现象描述、特征值提取的数 字化记录。
元/千克
周
2019/7/12
日
2019/7/12
8.68 1386
9.01 1378
0.33 -8
周
2019/7/12
50.37
49.93 -0.44
3.8 -0.58
-0.87
-
3.8
3.8 35.69
- -0.58 -0.58
0.36
- -0.87 -0.87 116.52
22个省市:平均价格:猪肉 元/千克
)
第6个月出栏量：
N6
1 2
X
3
(1
3
)
3 为0-2月龄仔猪至出栏的死淘率
相关参数
项目 妊娠期/天 哺乳期/天 断奶至受胎时间/天 繁殖周期/天 母猪年产胎窝数/窝 母猪窝产活仔数/个 母猪临产前进产房时间/天 哺乳仔猪成活率/% 断奶仔猪成活率/% 生长育肥猪成活率/% 出生重/千克 35日龄重/千克 70日龄重/千克
2019/7/3
3.13
3.12 -0.01
-0.32
-
0
。 周
2019/7/12
日
2019/7/17
8.08 8.09
9.89 8.23
1.81 0.14
22.4 1.73
1.48
22.4 6.61
0
0
0 22.4 6.61
-1.31
-0.69
-0.64 23.93 -14.8
大宗价:白条鸡
元/公斤
0
0
0
0
0
6.19
期货收盘(活跃):黄玉米 元/吨
日
2019/7/17 1927.00 1925.00
-2
-0.1
-0.16 -0.57 -0.57
3.44
期货收盘价(连续):CBOT 玉米
美分/蒲式耳
日
2019/7/16 441.00 435.20 -5.8
-1.32
-1.32
5.84
5.84 15.87
度、氨氮浓度等 • 产业链追溯监测：养殖
地、出栏时间、检疫量等
网络抓取
来源：面向主题的聚焦爬虫，专 注于在海量的网络信息中，有效 地识别与畜牧业相关的互联网信 息资源，包括网络舆情、网站信 息、Web数据库等。
种子URL
页面 采集 器
http:/ /...
URL队列
http:/ http://.
第2个月出栏量：
N2
1 2
X5
(1
1)
式中： 1为6月龄以上大猪的死淘率
第3个月出栏量：
N3
1
-
1 2
X
5
(1
1)
第4个月出栏量：
N4
1 2
X
4
(1
2)
2 为2-4月龄中猪至出栏的死淘率
第5个月出栏量：
N5
1
-
1 2
X
4
(1
2
产业链标准化数据
• 品种谱系 • 生长环境 • 养殖管理 • 营养配比 • 安全追溯 • ······
可比性
可靠性
可应用性
增强
数据 价值
标准化的数据为开展畜牧业大数据分析提供了较好的先决条件
4、非结构化数据价值大
随着养殖物联网、互联网和数字媒体等技术进步，畜牧业产 业链中，以文本、图形、图像、音频、视频等非结构化数据为主 的信息急剧增加，蕴藏着巨大的价值。
•农业农村部畜禽生产数据调查监测，获取不同规模养殖中的饲料费 用、水电费、疫病防控费、死亡损失费等直接物质与服务费用，以 及固定资产折旧费、管理费等间接费用。
统计报送监测
依托数据采集体系，对数据统计和报送。监测的数据来源 广泛，多由部门地区按报表方式进行。如：国家统计局、 农业农村部等多部门数据，也有专业机构开展的调查，形 成报表型数据。
主要来源：
国家统计数据
地方统计年鉴
抽样调查数据 相关研究数据
数据 来源
国际机构数据 专业机构调查数据
实时传感监测
畜禽产品市场监测
• 专用设备： • 3类市场：田头、批发、
零售 • 13个维度：获取肉类价
格、交易量、等级等数据
畜禽生长监测