智慧农业大数据应用云平台建设方案
XXX省智慧农业大数据云平台建设和运营整体解决方案
• 3000家以上农产品垂直电商牺牲了！淘宝、JD、顺丰优选、本来生活烧钱 换不来成功！
• “小而美”的成功启示——生鲜农品特性决定了必须要有创新的发展模式
智慧农业：让生态和谐、让从业者赚钱、让消费者享受更高品质的农产品
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什么是智慧农业？
大数据
地理
互联网
信息
智慧
+
农业
物联 控制
云计算
智慧农业就是将互联网+、大数据、云计算、物联 网、移动互联、音视频、3S、无线通信及专家智慧 与知识运用到传统农业中去，使传统农业更具有 “智慧”，让数据发挥价值，让决策更科学。
十三五规划
推进农业标准化和信息化，健全从农田到餐桌的农产品质量安全全过程监管体系、现代农业科技 创新推广体系、农业社会化服务体系。发展现代种业，提高农业机械 化水平。持续增加农业投入，完 善农业补贴政策。改革农产品价格形成机制，完善粮食等重要农产品收储制度，加强农产品流通设施 和市场建设。
9
智慧农业大数据推进策略
管
• 农产品溯源，保障产品品质
控
顶层设计
云
系统
应
安全
用
体系
移动OA系统 视频会议系统 农业信息平台
农技执法
应急指挥系统
农机通
统一门户 用户管理
生产领域
监管领域
经营领域
云
云平台指挥中心
平
台
身份认证
权限管理
数据存储、分析能力
应用开发、处理能力
平台拓展能力
管
XPON /LAN / XDSL
WCDMA/WIFI
智慧农业
传感数据多样；集传感、 存储、分析、联动与一体； 实现远程监测和控制；智 能数据处理；多样化报警 方式。
2023-智慧农业大数据云平台解决方案-1
智慧农业大数据云平台解决方案当前, 智慧农业已经逐渐流行起来, 并取得了非常好的成效, 不仅可以提高农民的劳动效率, 还可以大幅度降低经营成本。
同时, 随着5G、大数据等技术的不断发展, 智慧农业行业也迎来了新的发展契机。
其中, 智慧农业大数据云平台解决方案也成为了必不可少的一部分。
那么, 智慧农业大数据云平台解决方案到底是什么呢？这里, 我们将从以下三个方面进行介绍。
一、数据采集智慧农业大数据云平台解决方案首先要做的就是进行数据采集。
数据采集就是将农业生产过程中的各种数据进行收集和整合, 建立一个完整的数据地图。
这些数据可以包括温度、湿度、CO2浓度、土壤湿度、降雨量、气象数据等多种指标。
通过数据采集, 有助于分析和发现农业过程中存在的问题和瓶颈, 并及时进行改进和解决。
二、数据分析数据分析是智慧农业大数据云平台解决方案中的重要环节。
通过对采集到的数据进行计算、分析和挖掘, 可以更好地帮助农民管理和监控农业生产过程中各种要素, 及时发现问题, 提高决策水平。
比如, 在某一个作物的生长过程中, 可通过对土壤温度、湿度等数据进行分析, 在需要的时候及时喷灌或施肥, 从而提高单产和品质。
三、数据应用智慧农业大数据云平台解决方案最终要服务于实际应用。
采集的数据和分析结果将会被应用到种植、养殖、加工、销售等各个环节。
比如,在种植环节中, 通过智能化的浇灌和施肥, 可以提高单产和产品品质, 减少不必要的浪费；在养殖环节中, 通过对动物行为、身体状况等数据进行监测和分析, 掌握动物的健康状况, 预防疾病的发生。
综上所述, 智慧农业大数据云平台解决方案是一种基于大数据分析技术, 为农业生产提供有针对性的智能化管理的一种系统解决方案。
在未来的日子里, 该解决方案将会在推动农业智能化、提高经济效益、减少经营成本等方面发挥更加积极和重要的作用。
智慧农业大数据平台开发方案
智慧农业大数据平台开发方案第一章：项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章：需求分析 (4)2.1 用户需求 (4)2.1.1 农业生产者需求 (4)2.1.2 农业管理者需求 (4)2.2 功能需求 (4)2.2.1 数据采集与处理 (4)2.2.2 数据分析与决策支持 (4)2.2.3 预警与防治 (5)2.2.4 资源整合与协同 (5)2.3 系统功能需求 (5)2.3.1 数据处理能力 (5)2.3.2 数据安全与隐私保护 (5)2.3.3 系统稳定性与可靠性 (5)2.3.4 系统兼容性与可扩展性 (5)第三章：系统架构设计 (5)3.1 系统总体架构 (5)3.2 技术架构 (6)3.3 数据架构 (6)第四章：数据库设计与实现 (7)4.1 数据库设计 (7)4.2 数据库表结构设计 (7)4.3 数据库存储过程 (8)第五章：核心功能模块开发 (8)5.1 数据采集模块 (9)5.2 数据处理模块 (9)5.3 数据可视化模块 (10)第六章：系统安全与稳定性 (10)6.1 安全策略 (10)6.1.1 物理安全 (10)6.1.2 数据安全 (10)6.1.3 网络安全 (10)6.1.4 应用安全 (11)6.2 系统稳定性保障 (11)6.2.1 硬件设备 (11)6.2.2 软件系统 (11)6.2.3 网络环境 (11)6.3 容灾备份 (11)6.3.2 系统备份 (11)6.3.3 容灾措施 (11)第七章：系统部署与实施 (12)7.1 系统部署 (12)7.1.1 部署策略 (12)7.1.2 部署流程 (12)7.2 系统实施 (12)7.2.1 实施步骤 (12)7.2.2 实施管理 (12)7.3 系统测试 (13)7.3.1 测试策略 (13)7.3.2 测试流程 (13)第八章：运维管理与维护 (13)8.1 运维管理 (13)8.1.1 运维管理概述 (13)8.1.2 运维管理内容 (13)8.1.3 运维管理制度 (14)8.2 系统维护 (14)8.2.1 系统维护概述 (14)8.2.2 系统维护内容 (14)8.2.3 系统维护策略 (14)8.3 故障处理 (14)8.3.1 故障处理概述 (14)8.3.2 故障处理流程 (14)8.3.3 故障处理策略 (15)第九章：项目效益与风险评估 (15)9.1 项目效益分析 (15)9.1.1 经济效益 (15)9.1.2 社会效益 (15)9.1.3 生态效益 (15)9.2 风险评估 (15)9.2.1 技术风险 (15)9.2.2 数据风险 (16)9.2.3 政策风险 (16)9.2.4 市场风险 (16)9.3 风险应对措施 (16)9.3.1 技术风险应对 (16)9.3.2 数据风险应对 (16)9.3.3 政策风险应对 (16)9.3.4 市场风险应对 (16)第十章：项目总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 项目改进方向 (17)第一章：项目概述1.1 项目背景信息技术的飞速发展，大数据技术在农业领域的应用日益广泛。
《省级智慧农业大数据平台项目规划建设方案》
02
项目建设内容与技术方案
数据采集与存储方案
总结词
全面、高效、稳定的数据采集与存储方案
详细描述
方案将采用分布式数据采集与存储技术，针对农业生产、经营、管理、服务 等多源异构数据，建立统一的数据接口，实现全面、高效、稳定的数据采集 与存储。
数据处理与分析方案
总结词
高效、智能的数据处理与分析方案
详细描述
省级智慧农业大数据平台项目规划 建设方案
汇报人：xx 2023-10-26
contents
目录
• 项目背景与目标 • 项目建设内容与技术方案 • 项目实施步骤与计划 • 项目资源保障与风险管理 • 项目效益评估与可持续发展 • 项目总结与展望
01
项目背景与目标
项目背景介绍
当前，随着信息技术的快速发展和普及，智慧农业已成为现 代农业发展的重要方向。为了更好地推动我省农业现代化进 程，提高农业信息化水平，特制定本规划建设方案。
技术资源
采用先进的大数据技术和云计算平 台，整合农业数据资源，为项目提 供强大的技术保障。
资金资源
合理分配项目预算，确保项目各项 费用的充足供应，推动项目的顺利 实施。
物资资源
提前安排项目所需物资，如硬件设 备、软件工具、网络设备等，确保 项目的顺利进行。
项目风险管理
风险识别
风险评估
识别项目中的潜在风险，如技术难题、数据 安全问题、资金短缺等。
通过大数据技术的应用，推动农业数字化转 型，提高农业生产和管理效率，促进农业现 代化发展。
提升农业灾害防控能力
促进农业可持续发展
通过智慧农业大数据平台的建设，可以提升 农业灾害防控能力，减少农业灾害损失，保 障农业生产安全。
智慧农业示范园区大数据平台整体建设方案
开发过程中进行模块测试，确保每个模块的功能正常。
系统集成测试
03
在所有模块开发完成后，进行系统集成测试，确保系统整体运
行稳定。
系统测试阶段
压力测试
对系统进行压力测试，模拟大量用户访问和数据存储场景，验证 系统的性能和稳定性。
功能测试
对系统的各个功能模块进行详细测试，确保每个功能都能正常运 行。
安全测试
针对智慧农业示范园区的业务 需求，设计平台的核心功能模 块，如数据采集、数据分析、 数据可视化、智能预警等。
考虑到农业数据的敏感性和重 要性，进行系统的安全设计， 包括数据加密、访问控制、权 限管理等。
系统开发阶段
代码编写
01
按照设计方案，由专业的开发团队进行系统代码编写，实现功
能需求。
模块测试
02
对象存储系统
利用具有高可用、可扩展、低 成本的特点，提供数据持久化
存储和访问。
数据备份与恢复
为保证数据安全性，需建立数 据备份和恢复机制，以便在发 生故障时能够快速恢复数据。
大数据处理技术
数据抽取
从各种数据源抽取数据，包括结构化数据、 半结构化数据和非结构化数据。
数据清洗
清洗和格式化数据，去除重复、错误或不完 整的数据。
02
2. 农业数据资源的 增长
随着农业信息化的推进，农业数 据资源日益丰富，需要有效的数 据处理和分析手段。
03
3. 现有农业大数据 平台的不足
现有的农业大数据平台难以满足 智慧农业示范园区的特定需求， 需要定制化的解决方案。
建设目标
1. 实现数据集成
整合来自不同来源的数据，包括气象 、土壤、作物、设备等各种数据，构 建统一的数据平台。
互联网+智慧农业大数据服务平台建设方案
xx年xx月xx日
目录
• 建设方案概述 • 平台架构及功能设计 • 农业大数据应用 • 信息安全管理 • 项目实施及运营 • 社会经济效益分析
01
建设方案概述
平台建设背景
互联网技术的发展
随着互联网技术的不断发展和普及，越来越多的产业开始与 互联网融合，加速产业升级和转型。
03
农业大数据应用
智能化农业应用
智能化农业生产管理
通过物联网技术实现农田环境的实时监测与自动调控，提高农业生产效率。
智能化农业市场预测
基于大数据分析和机器学习技术，预测市场需求和价格走势，帮助农民合理安排 生产和销售。
农业数据挖掘与分析
数据挖掘
利用数据挖掘技术，发现数据中隐藏的模式和关联，为农业 生产和管理提供指导。
实现农业数据的可视化 表达，便于用户快速了 解数据的变化趋势和特 征。
实现多级用户管理，提 供不同等级用户的权限 管理和操作记录等功能 。
平台硬件及软件需求
硬件需求
需要具备高性能的服务器、存储设备和网络设备等，以保证平台的正常运行 和数据处理能力。
软件需求
需要使用Linux操作系统、数据库管理系统、云计算平台等软件支持平台的建 设和运行。
通过建设数据中心、数据采集终端等 基础设施，实现农业数据的全面采集 、高效存储和管理，为后续的数据分 析和应用提供基础数据支持。
建立智能化农业数据 分析和管理平台
通过引入先进的数据分析和管理技术 ，对农业数据进行深入分析和挖掘， 为农民提供更加准确、个性化的农业 生产指导和服务。
建立完善的农业电子 商务和物流配送体系
模块化设计
将平台功能模块化设计，方便添 加或修改功能，提高平台的灵活 性和可维护性。
智慧农业示范园区大数据平台整体建设方案
采用机器学习、深度学习等技术，对处理后的数据进行智能分析，提取有价 值的信息和知识，为决策提供数据支持。
数据应用与展示方案
数据应用
通过数据挖掘、趋势预测等技术，为园区提供智能化决策支持，如种植结构优化 、资源高效利用、病虫害预警等。
数据展示
利用可视化技术，将数据分析结果以图表、报表等形式进行展示，提高数据的可 读性和易用性，便于用户理解和使用。
THANKS
统开发。 • 第四步：数据整合与优化 • 将各类农业数据进行整合、清洗和优化，为大数据平台提供高质量的数据支持。 • 制定数据整合方案，包括数据采集、清洗、转换等环节，确保数据的准确性和完整性。 • 第五步：平台测试与上线 • 对开发完成的大数据平台进行测试，确保系统的稳定性和性能，然后正式上线运行。 • 组织专业测试团队对平台进行全面测试，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保平台符合预期并能
利用大数据技术对气候、环境等数据进行分 析，预测农业风险并提前预警，保障农业生 产安全。
06
详细描述
通过大数据技术整合农业产业链的数据资源 ，以数据驱动农业决策和发展，促进农业产 业的升级和转型。
06
总结与展望
项目建设总结
项目背景介绍
该项目建设背景源于智慧农业示范园区的需求， 目的是通过大数据技术提升农业生产的效率和质 量。
VS
近年来，我国政府高度重视智慧农 业发展，出台了一系列政策文件， 强调要加快推进农业现代化，建设 数字田园、智慧农业等示范工程， 促进新一代信息技术与农业深度融 合。
项目建设目标与意义
01
02
03
04
05
智慧农业示范园区大数 据平台的建设目标是围 绕农业生产、经营、管 理和服务全产业链条。 运用大数据技术对各类 数据资源进行采集、存 储、分析和应用。实现 农业数字化转型和智能 化管理
智慧农业大数据平台建设与运营方案
智慧农业大数据平台建设与运营方案第1章项目背景与概述 (4)1.1 智慧农业发展现状 (4)1.2 项目建设的意义与目标 (4)第2章智慧农业大数据平台需求分析 (5)2.1 功能需求 (5)2.1.1 数据采集与管理 (5)2.1.2 数据分析与挖掘 (5)2.1.3 智能决策与预警 (5)2.1.4 互动交流与信息共享 (5)2.2 技术需求 (5)2.2.1 数据存储与处理 (6)2.2.2 云计算与边缘计算 (6)2.2.3 人工智能与机器学习 (6)2.2.4 信息安全技术 (6)2.3 用户需求 (6)2.3.1 部门 (6)2.3.2 农业企业 (6)2.3.3 农户 (6)2.3.4 科研机构 (6)第3章平台架构设计 (6)3.1 总体架构 (6)3.1.1 感知层 (7)3.1.2 传输层 (7)3.1.3 平台层 (7)3.1.4 应用层 (7)3.2 技术架构 (7)3.2.1 数据采集与传输 (7)3.2.2 数据存储与管理 (7)3.2.3 数据处理与分析 (7)3.2.4 可视化展示 (7)3.3 数据架构 (8)3.3.1 数据源 (8)3.3.2 数据类型 (8)3.3.3 数据存储 (8)3.3.4 数据处理与流转 (8)3.3.5 数据安全与隐私保护 (8)第4章数据采集与处理 (8)4.1 数据源分析 (8)4.1.1 地理空间数据 (8)4.1.2 农业生产数据 (8)4.1.3 农业经济数据 (9)4.1.4 农业政策数据 (9)4.2 数据采集技术 (9)4.2.1 传感器技术 (9)4.2.2 遥感技术 (9)4.2.3 物联网技术 (9)4.2.4 人工智能技术 (9)4.3 数据预处理与存储 (9)4.3.1 数据预处理 (9)4.3.2 数据存储 (10)第5章数据分析与挖掘 (10)5.1 数据分析方法 (10)5.1.1 数据预处理 (10)5.1.2 描述性分析 (10)5.1.3 关联分析 (10)5.1.4 聚类分析 (10)5.1.5 时间序列分析 (10)5.2 模型构建与优化 (10)5.2.1 机器学习模型 (10)5.2.2 深度学习模型 (11)5.2.3 模型优化 (11)5.3 农业知识图谱构建 (11)5.3.1 知识抽取 (11)5.3.2 知识整合 (11)5.3.3 知识应用 (11)5.3.4 知识更新与维护 (11)第6章平台功能模块设计 (11)6.1 农业资源管理模块 (11)6.1.1 土地资源管理：对农田的地块信息、土壤类型、肥力状况等数据进行采集、存储与分析。
智慧农业示范园区大数据平台整体建设方案
智慧农业示范园区大数据平台整体建设方案一、概述二、整体架构1.前端数据采集层前端数据采集层主要负责农作物、气象、土壤、水质等数据的实时采集和传输。
可以利用传感器网络和物联网技术，将传感器布设在农田、气象站、水质监测点等各个关键位置，即时获取相关数据，并通过网络传输到中间数据处理层。
2.中间数据处理层中间数据处理层主要负责农业数据的清洗、存储和分析。
首先对采集到的原始数据进行清洗和过滤，去除异常值和噪声数据，确保数据的可靠性和准确性。
然后利用数据库技术将清洗后的数据进行存储，建立农作物、气象、土壤、水质等数据的数据库。
最后，通过数据挖掘和机器学习算法对数据进行分析，提取潜在的规律和关系，并生成相应的决策报告。
3.后端数据存储和分析层后端数据存储和分析层主要负责对中间数据处理层生成的决策报告进行存储和分析。
利用云计算和大数据存储技术，将决策报告存储在云端，并提供相应的接口供用户查询和访问。
同时，对历史数据进行分析和挖掘，提取更加宝贵的信息和知识，为农业生产提供更准确的预测和建议。
三、功能模块1.数据采集和传输模块：负责实时采集和传输农作物、气象、土壤、水质等数据。
2.数据清洗和存储模块：负责对采集到的原始数据进行清洗和存储，确保数据的可靠性和准确性。
3.数据分析和挖掘模块：利用数据挖掘和机器学习算法对农业数据进行分析和挖掘，提取潜在的规律和关系。
4.决策支持模块：根据数据分析结果生成决策报告，为农业生产提供科学决策支持。
5.数据存储和管理模块：负责将决策报告存储在云端，并提供相应的接口供用户查询和访问。
四、实施步骤1.需求分析：与示范园区相关部门和农户合作，明确需求和目标，确定要采集和分析的数据类型和范围。
2.系统设计：根据需求分析结果设计平台的整体架构和功能模块，确定数据采集方式和数据处理算法。
3.软硬件采购和布设：根据系统设计结果采购所需的硬件设备和软件工具，同时将传感器布设在关键位置，确保数据采集的全面和准确。
智慧农业大数据总体建设方案
培训、推广和用户反馈收集渠道
培训
针对平台使用人员和管理人员开展培训活动，包括平台功 能介绍、操作演示、数据分析技能等培训内容，提高用户 的使用技能和数据分析能力。
推广
通过多种渠道进行平台推广和宣传，包括线上社交媒体推 广、线下活动推广等方式，扩大平台知名度和影响力。
用户反馈收集
建立用户反馈收集渠道，包括在线调查问卷、用户访谈、 社区论坛等方式，及时收集用户反馈和意见建议，为平台 优化和改进提供参考依据。
构建共享平台
建立统一的智慧农业大数据共享平台，实现数据的集中存储和管 理。
制定共享规则
制定数据共享的规则和标准，明确数据共享的范围、方式、条件等 ，保障数据的安全和合规性。
推广共享应用
积极推广数据共享的应用，鼓励农业企业、科研机构、政府部门等 参与数据共享，提高数据的利用价值。
隐私保护和权益分配问题解决方案
性的竞争策略。
市场需求变化风险
关注市场需求变化，及时调整 产品和服务策略，满足市场需
求。
差异化竞争策略
挖掘自身优势和特色，打造差 异化竞争品牌，提升市场竞争
力。
项目可持续发展路径探讨
经济效益与社会效益并重
在实现经济效益的同时，注重社会效益的提升，推动智慧农业大 数据产业的可持续发展。
创新驱动发展
加强技术创新、模式创新和管理创新，推动智慧农业大数据产业不 断升级和发展。
加强隐私保护
采用加密、脱敏等技术手段，保护个人隐私和数据安全，防止数据 泄露和滥用。
明确权益分配
明确数据提供方、使用方、管理方等各方的权益和责任，建立合理 的权益分配机制，保障各方的合法权益。
建立纠纷处理机制
建立数据共享纠纷处理机制，及时解决数据共享过程中出现的纠纷和 问题，保障数据共享的顺利进行。
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汇报完毕 感谢聆听
农产品专题数据
700万
经济综合数据
涉及农产品贸易统计数据、农产品进出口数据、农产品 价格数据等专题的2500多个指标
270万
包含反映我国经济发展的宏观经济景气数据以及我国农 村社会经济的发展状况的农村统计数据，涵盖了经济增 长、生产运营、投资、民生、就业等方面指标。
平台介绍_分析应用
01
03
数据报表可视化
01 发表评论
打破了以往分析展现单向 交流的模式
0பைடு நூலகம் 分享
构建了数据价值与专题价值的分享模式
02 互加关注
搭建好友动态关注的桥梁
平台介绍_五大模块
价格监测
企业地图
数据资源
专题分析
AAA
信用查询
平台介绍_企业信用
从企业特征、资本构成、知识产 权、商业行为等方面进行评估， 得出以信用等级和综合评分为结 果的个性化信用报告
山东省、浙江省资本流出分布
操作指南 三、图表操作
图表切换 购买 添加 收藏 下载
操作指南 四、专题制作
1、数据报表制作专题
选择报表 ↓
创建新专题 ↓
编辑专题 ↓
发布专题
操作指南 四、专题制作
2、专题模版
选择专题模版 ↓
添加新专题 ↓
编辑专题 ↓
发布专题
操作指南 四、专题制作
3、我的资料库
添加常关注的专题，在 此快捷且批量的制作多 报表专题
发布者 王小二
操作指南 八、机构专区
拥有的自主版权项目、课题资源 共享，发挥科研数据的最大价值 ，提升学术影响力
操作指南 十、个人中心
2、机构用户
点击页面右上方的“机构中心” 进入。进行基本资料的设置；实 验室、专家的添加/编辑、数据资 源的发布等。
操作指南 十一、加关注、分享、评论
个人主页、机构主页、专家主页 提供了加关注功能，发布的数据 和专题，提供了分享和评论功能 。 您可以关注喜欢的用户、评论数 据供其它用户参考，还可以把它 转发到你的朋友圈。
智慧农业大数据应用云平台建设方案
0 1 PART ONE
平台介绍
平台介绍_定位、目标
定位
专注于支撑农业领域数据研究的在线数据产品 汇集政企社三方农业数据资源的知识共享平台
目标
专注于农业领域的集数据资源汇集、理论方法整 合、分析成果分享、学术观点交流为一体的数据 应用共享平台。
平台介绍_数据
趋势图、柱形图、气泡图、地图 组成任意混搭的分析模式
02
应用成果专题化
先进的可视化展现技术， 随心所欲生成可读性专题报告
企业要素空间化
梯度、密度、区域统计多种空间分析方法 全面展示特定群体空间集聚特征
04
信用评估模型化
专业的风险评估模型， 个性化的信用报告
平台介绍_互动交流
开放了个人主页、互加关注、评论、分享等互动模块，用户通过即时沟通、即时交流，使得单纯的数据平台转化为知识的 共享、交流及传播平台！
（1）专题数据查询_关键字搜索
操作指南 二、数据查询
（2）共享数据查询
操作指南 二、数据查询
（3）专利、招投标、诉讼查询
操作指南 二、数据查询
（4）农产品价格查询
操作指南 二、数据查询
1、专题图
选择左侧提供的几类专题分布， 组合调整空间分析方法
操作指南 二、数据查询
2、专题分析
包括涉农企业、专利和资本来源 ，通过对时间、企业性质、所属 行业等维度筛选进行结果查询
操作指南 五、个人中心
点击页面右上方的“个人中心” 进入。设置基本信息；共享数据 、发布专题的重新编辑；个人收 藏、关注好友的管理，都可通过 个人中心快速实现。
操作指南 六、发布数据
1、发布页面
2、数据展示
操作指南 七、个人主页
在个人主页中，用户发布的专题 和数据以图文的方式呈现给其他 用户，供大家阅读；同时开放“ 加关注”功能，为用户随时了解 好友动态搭建桥梁。
平台介绍_企业信用
（1）查询列表
（2）详情信息
0 2 PART TWO 操作指南
操作指南 一、登陆
农业大数据应用云平台 网址
操作指南 二、数据查询
平台提供的查询方式： 1、结构明确的数据划分 2、关键字查询
（1）专题数据查询_数据库划分
操作指南 二、数据查询
企业特色数据
1000万
引入各类专业数据库，抽取涉农企业相关数据，形 成涉农专利数据、招投标数据、涉农法律诉讼数据 ，企业投资数据、涉农企业信用数据等十余个专业 的数据库。
行业统计数据
70万
囊括了我国农业、林业、渔业、畜牧业、粮食、饲料、 棉花、奶业等行业的种植、自然环境、生产、产品产量 、技术推广等8000多个指标。