农业精准扶贫大数据平台解决方案
大数据如何助力精准扶贫
大数据如何助力精准扶贫在当今数字化时代，大数据已成为推动社会发展和变革的重要力量。
而在扶贫工作中，大数据的应用也为精准识别贫困对象、精准制定扶贫政策、精准实施扶贫措施提供了有力的支持，为打赢脱贫攻坚战注入了新的动力。
首先，大数据有助于精准识别贫困对象。
传统的贫困识别方法往往依赖于基层干部的主观判断和有限的信息收集，容易出现漏评、错评等问题。
而通过大数据技术，可以整合多个部门的数据资源，包括民政、教育、医疗、社保、税务等，对贫困家庭的收入、支出、资产、教育水平、健康状况等进行全方位的分析和评估。
例如，通过分析银行交易数据，可以了解家庭的收支情况；通过教育部门的数据，可以掌握家庭成员的受教育程度；通过医疗系统的数据，可以了解家庭成员的健康状况和医疗支出。
这些多维度的数据能够更加准确地反映家庭的贫困程度，从而实现对贫困对象的精准识别，确保扶贫资源真正用到最需要的人身上。
其次，大数据能够为精准制定扶贫政策提供依据。
不同地区、不同家庭的贫困原因和需求各不相同，有的是因病致贫，有的是因学致贫，有的是缺乏产业支撑。
通过大数据分析，可以深入了解贫困地区和贫困家庭的致贫原因、发展瓶颈和潜在优势，从而制定出更加具有针对性的扶贫政策。
比如，对于因缺乏产业支撑而贫困的地区，可以利用大数据分析当地的自然资源、市场需求、产业基础等因素，确定适合发展的特色产业，并提供相应的政策支持和技术指导；对于因病致贫的家庭，可以通过大数据了解其医疗费用支出情况，制定医疗救助政策，减轻其负担。
再者，大数据能够实现对扶贫资金和项目的精准管理。
扶贫资金的使用和扶贫项目的实施是扶贫工作的重要环节，关系到扶贫效果的好坏。
利用大数据技术，可以对扶贫资金的流向、使用情况进行实时监控和跟踪，确保资金使用安全、规范、有效。
同时，对于扶贫项目的进展情况、效益评估等也可以通过大数据进行分析和管理，及时发现问题并进行调整优化，提高扶贫项目的成功率和可持续性。
例如，通过建立扶贫项目数据库，对项目的申报、审批、实施、验收等环节进行全程记录和管理，能够有效避免项目重复建设、资金浪费等问题。
精准扶贫大数据管理平台登录
精准扶贫大数据管理平台登录导言随着信息技术的飞速发展和扶贫工作的不断推进，精准扶贫大数据管理平台应运而生。
该平台通过集成各种数据资源，实现对精准扶贫工作的统一管理和智能化分析，大大提高了扶贫工作的效率和准确性。
登录是用户使用该平台的第一步，本文将介绍精准扶贫大数据管理平台的登录过程，以及相关的功能和操作。
一、登录界面精准扶贫大数据管理平台的登录界面是用户与平台交互的入口，在这个界面上，用户需要输入正确的用户名和密码来登录系统。
为了保证平台的安全性，登录界面还提供了验证码功能，用户需要输入正确的验证码才能登录系统。
登录界面还提供了相关的使用说明和技术支持联系方式，方便用户在遇到问题时获取帮助。
二、登录操作步骤1. 打开精准扶贫大数据管理平台的登录页面。
2. 在用户名输入框中输入正确的用户名。
3. 在密码输入框中输入正确的密码。
4. 在验证码输入框中输入正确的验证码。
5. 点击登录按钮。
6. 等待系统验证用户名、密码和验证码的正确性。
7. 如果输入的信息正确，系统将跳转到平台的主界面。
如果输入的信息有误，系统将给出相应的错误提示。
三、登录功能说明1. 用户名和密码的安全性精准扶贫大数据管理平台要求用户设置强密码，并对密码进行加密存储，以保证用户的账号安全。
平台还支持多种身份认证方式，如用户名密码认证、短信验证码认证等，用户可以根据自己的需求选择合适的认证方式。
2. 验证码的作用验证码功能是为了防止恶意攻击和密码破解。
用户在登录时需要输入系统生成的验证码，以保证登录操作是由人工操作完成而非自动化程序。
验证码通常是一串由数字和字母组成的字符，用户需要正确输入才能登录系统。
3. 忘记密码功能对于忘记密码的用户，精准扶贫大数据管理平台提供了找回密码的功能。
用户可以通过系统发送的验证码来重设密码，以确保账号安全。
四、登录问题及解决方法1. 登录凭证错误在输入用户名、密码和验证码时，如果出现登录凭证错误的提示，用户应该仔细检查输入的信息是否正确。
大数据分析如何助力精准扶贫措施落地
大数据分析如何助力精准扶贫措施落地在当今数字化时代，大数据分析正逐渐成为推动社会发展和解决各种问题的有力工具。
其中，在精准扶贫领域，大数据分析发挥着至关重要的作用，为扶贫措施的精准落地提供了有力的支持和保障。
精准扶贫是一项艰巨而复杂的任务，其核心在于准确识别贫困对象，深入了解他们的需求和状况，并制定针对性强、切实可行的扶贫措施。
传统的扶贫方式往往依赖于人工调查和统计，不仅效率低下，而且容易出现误差和遗漏，导致扶贫资源的分配不合理和扶贫效果不佳。
而大数据分析的应用，则为解决这些问题提供了全新的思路和方法。
首先，大数据分析能够实现对贫困对象的精准识别。
通过整合来自各个部门和领域的数据，如民政、教育、医疗、就业等，建立起全面、准确的贫困数据库。
利用数据分析技术，可以对这些数据进行深度挖掘和分析，筛选出真正符合贫困标准的家庭和个人。
同时，还能够对贫困对象进行动态监测，及时发现因各种原因返贫的情况，确保扶贫工作的持续性和有效性。
其次，大数据分析有助于深入了解贫困对象的致贫原因和需求。
通过对贫困家庭的收入、支出、教育水平、健康状况、就业情况等多维度数据的分析，可以清晰地勾勒出每个贫困家庭的贫困画像，找出导致贫困的关键因素。
例如，有的家庭可能是因为缺乏就业机会致贫，有的可能是因为家庭成员患病致贫，还有的可能是因为教育资源不足导致贫困代际传递。
只有准确了解致贫原因，才能制定出有的放矢的扶贫措施。
再者，大数据分析能够为扶贫措施的制定提供科学依据。
根据对贫困对象的精准识别和致贫原因的分析，利用大数据的预测功能，可以对不同扶贫措施的效果进行模拟和评估，从而选择出最适合的扶贫方案。
比如，对于缺乏就业技能的贫困人员，可以通过大数据分析预测哪些培训项目能够帮助他们更快地找到工作，提高收入；对于地处偏远、交通不便的贫困地区，可以通过大数据分析评估发展特色农业或乡村旅游的可行性和潜力。
在扶贫资源的分配方面，大数据分析也发挥着重要作用。
大数据技术在精准扶贫中的应用
大数据技术在精准扶贫中的应用随着科技的不断发展，大数据技术已经成为了应用广泛的一种技术，在很多现代化的应用方案中都有其身影。
大数据技术在精准扶贫领域内也逐渐开始应用，并且发挥了非常大的作用。
本文将会介绍大数据技术在精准扶贫中的应用。
1. 数据挖掘大量的历史数据可以被用来挖掘出更多的精准扶贫信息，例如复合指标的计算等等。
通过对大量的历史数据进行梳理，可以得到更多的贫困状况的信息，同时也可以得到一些影响贫困的原因。
这些数据可以用来制定更加精确的扶贫计划。
2. 风险控制利用大数据技术，可以将一些不可控风险的因素抵消或者预测，从而保证精准扶贫的效果。
例如，在经济方面，可以依据历史数据预测所属地区的经济发展情况，以便更加准确地控制精准扶贫的范围。
3. 预测计算基于大数据技术可以定量计算出某一个地区内的人口状况，预测出促使贫困的因素，以便实现“精准”的扶贫。
例如，可以计算出某个地方的贫困率，然后通过分析经济结构来寻找问题之源，制定出更具操作性的扶贫计划。
4. 食品供应链管理在精准扶贫中食品供应链管理也是关键的一环，基于大数据技术可以准确的掌握这个环节，使整个精准扶贫工作的推进更加高效。
可以通过每年的统计数据，对于当地的食品资源进行统计，以确保精准扶贫计划的质量。
同时，这样管理食品供应链可以大大节省扶贫的成本，并提高精准度。
5. 整合数据大数据技术可以将各类和精准扶贫相关的信息进行整合整理，以便更好的掌握扶贫的方向。
例如，可以将土地、气象、人口、文化等方向的数据进行整合分析，以寻找出促使贫困出现的各种现象，从而为精准扶贫的路线提供更准确的方向。
总之，大数据技术的应用，极大地推动了精准扶贫的效率和实施力度，为我们做好精准扶贫提供了非常实用的工具和方法。
智慧精准扶贫信息管理系统解决方案
智慧精准扶贫信息管理系统解决方案一、扶贫工作的难点与痛点1、数据掌握不准确、不及时，导致上级部门决策难扶贫工作是一项覆盖面积大、持续时间久的长效工作，贫困户数量、致贫原因、脱贫、返贫数据实时变化，给数据统计汇总工作带来极大困难，传统的逐级汇总、上报方式难以应对如此规模的信息统计，数据掌握不准确、不及时使得上级部门难以做出决策。
2、通知管理工作上传下达不通畅上级部门无法实时掌握帮扶干部的帮扶工作情况。
工作任务的下达、分配常通过会议、电话等方式，造成工作安排缺乏高效性；同时上级部门无法及时掌握干部帮扶情况，导致对基层帮扶干部的帮扶工作难以监督。
3、帮扶干部与贫困户缺少互动沟通平台帮扶干部与贫困户因传统沟通联系方式导致扶贫干部难以全面了解到贫困户的真实诉求，不能实时有效的进行诉求沟通。
4、扶贫信息难以精准推送不同家庭情况、不同致贫原因的贫困户，所需的帮扶信息不尽相同，虽然各级政府发布了众多扶贫政策信息，由于贫困户缺乏一个有效的信息渠道，同时难以在海量的政策信息中获得精准推送的帮扶信息。
5、数据安全保障难贫困户信息数据、帮扶干部等数据在传统的excel等电子表格中无法实现分级管理，导致数据存在安全性不高，易丢失、易损坏、易泄密，造成政府工作被动等问题。
6、农村特色扶贫产业展示不集中由于电商平台建设成本高，导致具有农村特色的产业信息无法在属于自己特色的农村电商平台进行展示与交易；7、帮扶工作考核难传统的帮扶记录通过手工记录或电脑输入，导致帮扶工作记录缺乏及时性，上级部门无法实时掌握扶贫工作开展动态，导致扶贫工作存在“形式扶贫”现象。
8、社会扶贫缺乏参与的平台或途径，参与度低贫困户受限于知识水平与经济条件，获取帮扶政策、信息的渠道有限，不够畅通，很难摆脱信息匮乏的状况。
而社会扶贫力量没有获得贫困户信息及诉求的渠道，有心帮扶但难以找到帮扶对象，缺乏参与平台和帮扶途径。
二、系统解决方案利用先进的大数据分析、互联网及移动互联网技术，建设精准扶贫信息管理系统。
大数据技术在精准扶贫中的应用
大数据技术在精准扶贫中的应用
近年来，随着大数据技术的不断发展和普及，其在各个领域的应用也日益广泛。
在扶贫工作中，大数据技术正逐渐成为一种强有力的手段，通过挖掘和分析庞大的数据资源，可以为精准扶贫提供更加科学、准确的决策依据。
下面将从数据挖掘、算法模型和信息共享三个方面，介绍大数据技术在精准扶贫中的应用。
数据挖掘是大数据技术在精准扶贫中的关键环节之一。
通过对庞大的数据进行筛选、清洗和整理，可以从中发掘出有价值的信息和规律。
可以通过对贫困人口的年龄、教育程度、家庭收入等数据进行统计分析，找出贫困人口的主要特征和存在的规律，进一步为制定精准扶贫政策提供科学依据。
还可以通过对贫困地区的资源状况、市场需求等方面的数据进行挖掘，为贫困地区的产业发展、就业创业等提供指导。
大数据技术在精准扶贫中的另一个应用是算法模型的建立和优化。
通过对大量的数据进行训练和学习，可以建立起一系列有效的算法模型，用于解决扶贫过程中遇到的问题。
可以利用预测算法模型，根据历史数据来预测贫困人口的增长趋势，以便合理分配扶贫资源；还可以利用风险评估的算法模型，对贫困人口进行风险评估，及早采取相应的帮扶措施，防止其陷入贫困。
大数据技术在精准扶贫中的应用还包括信息共享。
通过搭建一个大数据平台，可以让各个相关部门和机构共享数据资源，实现信息的互通共享。
这样一来，相互之间就可以更好地了解贫困地区的情况，及时进行资源的调配和扶贫工作的协调。
大数据平台还可以为扶贫工作提供一个统一的数据接口和数据格式，方便各个部门之间的数据交流和集成，提高工作效率和决策的准确性。
大数据如何助力精准扶贫
大数据如何助力精准扶贫在当今数字化时代，大数据正以其强大的力量为各个领域带来变革，其中在精准扶贫方面发挥着至关重要的作用。
大数据能够精准识别贫困对象，这是精准扶贫的首要任务。
过去，贫困对象的确定往往依赖于基层干部的走访和主观判断，容易出现遗漏或误判。
而借助大数据，可以整合多部门的数据资源，如民政、教育、医疗、社保等。
通过对这些数据的交叉对比和分析，能够更加准确地勾勒出贫困家庭的状况，包括收入水平、家庭人口结构、教育程度、健康状况等。
例如，通过分析一个家庭的医疗支出占比、子女受教育费用负担等情况，可以判断其是否处于贫困状态，避免了以往单纯依靠收入标准来判断的局限性。
大数据有助于深入分析致贫原因。
每个贫困家庭和地区的贫困原因都不尽相同，有的可能是因为缺乏就业机会，有的是因为教育资源匮乏，还有的是因为自然灾害等不可抗力因素。
利用大数据技术，可以对海量的贫困数据进行挖掘和分析，找出贫困的共性和个性原因。
比如，对某个贫困地区的地理环境、气候条件、产业结构等数据进行综合分析，能够明确该地区是因为自然条件恶劣导致农业发展受限，还是因为产业单一缺乏经济增长点。
基于这些精准的分析，扶贫政策的制定和资源的投放就能更加有的放矢。
在扶贫资源的精准分配方面，大数据更是功不可没。
传统的扶贫资源分配方式可能存在分配不均、效率低下等问题。
而通过大数据，可以实时掌握扶贫资源的使用情况和需求情况，实现资源的优化配置。
例如，某个地区急需教育扶贫资源，大数据可以及时反馈这一信息，从而使教育资金、师资培训等资源能够快速、精准地流向该地区。
同时，大数据还能对扶贫项目进行跟踪和评估，及时发现资源浪费或使用不当的情况，并进行调整和优化。
大数据为精准帮扶提供了科学依据。
针对不同的贫困家庭和个人，制定个性化的帮扶方案至关重要。
通过对贫困对象的详细数据进行分析，了解其技能特长、就业意愿等，能够为其推荐合适的就业岗位或提供针对性的职业培训。
对于有创业意愿的贫困人员，大数据可以提供市场需求、行业趋势等信息，帮助他们选择有潜力的创业项目。
精准扶贫管理平台解决方案
大数据精准扶贫云平台|户档案
贫困户档案，精准帮扶到每一户、每一人。以实施一户一策略，一人一帮扶的方法为基础，共设置有家庭 成员、生产生活条件、帮扶计划、帮扶施策、帮扶动态、资金投入、可支配收入、脱贫轨迹、数据轨迹和 业务办理十个模块。
家庭成员：通过图表显示贫困户家庭构成和状况 生产生活条件：展示贫困户家庭各种资源状况 帮扶计划：展示帮扶单位对贫困户的帮扶项目 帮扶施策：实时展示帮扶单位在贫困户开展的各种帮扶项 目，投入的帮扶资金以及达成帮扶效果 帮扶动态：实时展示帮扶单位在贫困户开展的各种帮扶活 动 脱贫轨迹：按照人均收入、住房、医疗、教育等量化指标 每月评价，实时展示扶贫成效 数据轨迹：实时展示系统数据的变化
✓ 围绕脱贫攻坚关键工作目标进行持 续监控跟踪，明确贫困发生率、道 路硬底化、家庭人均收入、义务教 育情况、通电通网情况等脱贫指标 ，多维度持续跟踪考察，每月考核 打分，确保脱贫成效落到实处。
✓ 综合评价得分，不放过一个不达标项，确保 所有指标达标，才算 “脱贫成功”。
例如（左图）村民冯家荣，经帮扶后，义务 教育、社会保障、住房保障、医疗保障等指 标均已达标，但家庭人均收入仍未达到考核 目标值，综合评价仍不算为脱贫成功。
✓ 通过对年均可支配收入（<4000元） 、务工、住房、 教育等情况多维度科学分析衡量，精准甄别贫困户。 例如(右图）村民冯承明，年均可支配收入低至2121.47 元, 身为残疾人无劳动力，居住危房，精准识别其贫困 程度较高，优先列入帮扶计划。
✓ 通过融合对比分析残联、公安、民政等单位提供的数据 ，精准甄别异常数据并预警。 例如(右图）沈国飞等7人，存在采集信息与残联系统信 息不一致的情况，系统发出预警并自动提交给相关部门 进行核查。
贫计划，落实帮扶项目
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盒马鲜生是阿里重构线下超市业态的新零售产物，采取门店形态的“零售+餐饮” 模式
发展历程：阿里新零售探索的产物，模式初步获得市场验证
2015.3
盒马鲜生首家门店— —上海金桥店开业
2016.12
盒马鲜生与浙江零售巨头三 江购物共同打造的首家沪外 联营店宁波盒马甬江店开业
2017.6
阿里宣布盒马为其全资子公司，
个京东的供应链体系深度协同，共享平台优质商超资源。
易果生鲜
• 关键资源：供应链、冷链物流、资本支持 • 关键路径：自营垂直类生鲜平台，自建冷链物流体
系，并开放给其他平台共享。 • 未来潜力：依托完善领链物流技术，主力发展2B端，
生鲜品类众多，生产地分散，第一公 里成本高，同时我国冷链物流技术发 展落后，自建冷链物流需要大量的资 金投入。
运营
03
生鲜消费体验差
生鲜作为及时性消费品类，配送效率 和产品质量却难以保障， 农 业 扶 贫 平 台相比传统线下其丰富的SKU和多元 化选择，整体消费体验较差。
线上购买渗透率低难盈利
为了提高消费体验，厂商需要投入大量 资金去建设源头和物流体系，但是目前 线上购买生鲜的渗透率较低，为匹配前 期投入只有实现规模效益，才能盈利
目前盒马鲜生的主力 店，一代店 盒马鲜生二代店，北京十 里堡店和上海上海湾店 f2便利店首店12月4日在 上海北外滩开业
计划2018年1月份推出
盒马鲜生主要门店形态，满足社区家庭“吃”的消费场景，单店面 积4000~6000平，生鲜食品超市+餐饮+电商+O2O模式
进一步尝试，餐饮占比高达50%，满足家庭生活“逛吃”休闲场 景，单店面积超过10000平，内部小店更多，品类更丰富 满足办公室人群早、中餐及下午茶“吃”的消费场景，单店面积800 平，堂食或外带采用APP下单+现吃现做/到店自提，不支持外卖
2017.12
截 止17年12月 ， 盒马鲜生门店已 覆盖6个城市23 家 店 ， 2018 年 开店将全面加速
盒马新零售业态：以大型生鲜超市形态为主，选址覆盖大型生活社区，满足家庭消费“吃”的场景，同时探索便利店和无人零售业态
业态
进展
场景及模式
特色品类
2018/2/6
盒马鲜生 盒马集市 盒马f2便利店 无人店 餐饮店
农产品附加值低
仅通过售卖未加工的初级生鲜产品其利 润低，如何提高生鲜产品的附加价值， 形成品牌效应，可持续、可量化的输出 给消费者也是农业扶贫面临的问题。
2018/2/6
流通
02
生鲜品类易破损
海鲜、乳制品、水果等品类，在运 输和仓储的过程中特别容易受温度、 搬运情况的影响而发生变质、破损 等情况。
冷链物流体系难搭建
商品品质 保证
用户满意 度低
物流仓储 难标准化
商品品质 难保证
配送时效 性管控强
仓储物流适
应需求强
数据风险小
配送时效 性管控弱
仓储物流适 应需求差
数据风险 较大
优势
自建冷链物流
VS
劣势
劣势
第三方物流
优势
资金成本高
不利于其他 业务发展
业务快速 扩张慢
资金成本低
利于其他业 务快速发展源自业务能够 快速扩张2018/2/6
是阿里巴巴新零售产物；首家
门店上海金桥店实现单店盈利
2017.9
盒马首家便
利 店 f2 在 上 海开业
盒马鲜生公司 正式成立
2016.1
盒马鲜生“二代店” 盒马集市首家门店上
海湾店在浦东开业
2017.2
盒马鲜生北京首店十里 堡 店 正 式 开 业 ， 也是 “二代店”盒马集市
2017.7
盒马鲜生在上海、北 京、杭州、深圳和贵 阳5个城市10店同开
3
农业扶贫回归零售本质，沉淀冷链仓储物流能力将成赢家
大数据分析认为，无论是阿里、京东两大巨头的冷链物流支撑新零售业态，还是易果生鲜冷链物流平台安鲜达赋能行业，或是每日优鲜的 前置仓和百果园的门店为仓成为无人零售供货及运营网点，都显示了冷链仓储物流所赋予的核心竞争力和未来发展空间。
用户满意 度高
物流仓储 易标准化
• 关键资源：资本支持、自研前置仓模式。 • 关键路径：城市分选中心和社区配送中心结合实现配送体系；品类上采用精选策略，通过会员制度 提
升老客粘性。
• 发展潜力：通过便利购布局线下无人零售场景，探寻前置仓价值最大化方法；继续拓展市场范围。
每日优鲜
• 关键资源：以销定配、到柜模式
食行生鲜
• 关键路径：着力发展长江三角洲地区，采用以销定配和到
全面采用全机器人布局的餐厅和超市，并启用自动化设备，其效率 远超人工系统
计划2018年1月份推出 “新餐饮”概念，打破餐饮现有的成本结构
5
海鲜+现场烹饪
海鲜+现场烹饪， 花店，天猫超市 早餐现煮馄饨等，下午茶 咖啡、鲜榨果汁、果切等 预测仍以海鲜+现场烹饪 为特色 预测餐饮品类将更具特 色、更丰富
新兴厂商发挥自身优势，寻求不同发展路径
从生鲜零售本源出发，冷链仓储物流是生命线
国内冷链物流技术和覆盖渗透率低，不能满 足生鲜产品仓储配送需求
从真正服务用户和让用户满意角度出发，自 建冷链物流优势明显
从真正沉淀电商企业的能力和竞争力出发， 自建冷链物流是绕不开却又必须突破的瓶颈
避重就轻、以轻带重的模式道路不能行稳致远
大多数农业扶贫因为自建冷链模式重、成本 高，没有从用户体验出发，下沉到冷链物流 建设与创新，而将主要精力资源集中在渠道 流量、话题营销和轻业务模式创新等方面， 没有真正形成可持续的竞争壁垒，衰弱不可 避免
柜模式降低运营成本，实现区域盈利。
• 未来潜力：通过融资方式把现有方式向上海、杭州以外市
场拓展；到柜模式下开发更多应用场景。
京东到家
• 关键资源：平台流量、最后一公里物流服务。 • 关键路径：通过合作模式，为线下商超、社区小店提供线上
购买端口，配合达达实现低成本的社区物流服务。 • 发展潜力：布局无人货柜京东到家Go，发力线下场景；与 整
扶贫
农业精准扶贫大数据平台解决方案
目录
CONTENTS
1 精准扶贫大数据云平台建设背景 2 精准扶贫大数据云平台需求分析 3 精准扶贫大数据云平台顶层设计 4 精准扶贫大数据云平台业务应用
5 精准扶贫大数据云平台未来展望
农业扶贫发展不易，各环节仍面临众多困难
源头
01
农产品标准化难
与商超类标准品不同，生鲜产品不易 用标准去量化，加之国内小农经济为 主的特点，导致农产业集群效应较弱 ，实现标准化需要大量精力和资金。