一、新庫上線 | CCAD-中國農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫上線，包括290個省級統(tǒng)計指標

中國農(nóng)業(yè)研究領域的一項新進展是CCAD-中國農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)庫的上線，該數(shù)據(jù)庫匯集了290個省級統(tǒng)計指標，旨在支持深入的農(nóng)業(yè)研究和決策分析。這個數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)建源于對2001年至2022年中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒的詳盡整理，注重數(shù)據(jù)的準確性和一致性，特別關注農(nóng)業(yè)基礎設施、生產(chǎn)要素投入和農(nóng)村資產(chǎn)投資的詳細數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)庫包括三個主要模塊：農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出、農(nóng)業(yè)基礎設施和農(nóng)村資產(chǎn)投資，涵蓋了11張關鍵表格，如產(chǎn)值（增加值）、地膜能源、農(nóng)藥化肥等。所有數(shù)據(jù)都經(jīng)過精心整理，確保了不同年份間指標的可比性，并提供了詳盡的字段說明，方便用戶理解和使用。

數(shù)據(jù)庫的特色在于其高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，以及未來將整合遙感和氣象數(shù)據(jù)，以提供跨學科研究的可能。用戶可以通過社科大數(shù)據(jù)平臺的云桌面（cloud.qiyandata.com）和機構(gòu)版（r.qiyandata.com）獲取完整數(shù)據(jù)，部分字段已在推文中展示，但更多詳細信息需要登錄平臺查閱。

在獲取數(shù)據(jù)時，請遵循社科大數(shù)據(jù)平臺的使用規(guī)定，未經(jīng)許可不得轉(zhuǎn)讓或傳播給第三方，同時需遵守《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》。引用數(shù)據(jù)時，務必注明數(shù)據(jù)來源：浙大卡特-企研中國涉農(nóng)研究數(shù)據(jù)庫（CCAD）。新學期或需要數(shù)據(jù)下載指南的讀者，可以查看企研·社科大數(shù)據(jù)平臺的相應文章獲取更多幫助。

二、農(nóng)業(yè)部2014年全中國茶葉生產(chǎn)情況統(tǒng)計數(shù)據(jù)公布

在2014年，中國茶葉生產(chǎn)面對嚴重的氣候挑戰(zhàn)如長江中下游的伏旱和東部早春的低溫陰雨，但通過積極的茶園管理，中國依然實現(xiàn)了歷史性的生產(chǎn)增長。國家農(nóng)業(yè)部種植業(yè)管理司的封槐松處長向中國茶葉流通協(xié)會詳細介紹了這一年的情況。

茶園面積穩(wěn)步擴大，總計4112萬畝，較上年增長5.19%，采摘面積增長至3162萬畝，增長8.36%。這是在應對不利氣候條件下的積極成果。

茶葉產(chǎn)量表現(xiàn)出中等增長，總產(chǎn)量達到209.2萬噸，同比增長10.33%。除了河南和海南略有減產(chǎn)，其余16個省全部實現(xiàn)了增產(chǎn)，其中貴州、云南、福建等省增長顯著。

產(chǎn)值方面，干毛茶總產(chǎn)值達到1349億元，增長19.07%，主要得益于產(chǎn)量增加和價格上漲。大部分省份的產(chǎn)值都有所提升，貴州和陜西的增長尤為顯著。

在名優(yōu)茶與大宗茶的對比中，大宗茶的增幅超過了名優(yōu)茶。名優(yōu)茶產(chǎn)值892.5億元，增長17.26%，而大宗茶產(chǎn)值為456.4億元，增長22.77%。這顯示出市場對普通茶葉需求的增長。

六大茶類均有所增產(chǎn)，綠茶和黑茶的增長最為明顯，分別增長了6.52%和26.33%。茶葉生產(chǎn)水平和效益均有所提高，單產(chǎn)和畝產(chǎn)值均有顯著提升，全國大部分地區(qū)的茶葉生產(chǎn)效益上升。

在質(zhì)量與安全方面，無公害茶園和有機茶園面積均有增長，優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)的無性系茶樹良種面積占比也有所提升，顯示了我國茶葉生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展態(tài)勢。

封槐松強調(diào)，盡管成績顯著，但仍需繼續(xù)努力，遵循農(nóng)業(yè)部的指導意見，確保茶葉生產(chǎn)穩(wěn)定，防止產(chǎn)量過剩，提升品質(zhì)，推進我國成為茶葉生產(chǎn)強國，并加強質(zhì)量監(jiān)管，確保上市茶葉的無公害安全。

三、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的類型

根據(jù)農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈條劃分，目前農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)主要集中在農(nóng)業(yè)環(huán)境與資源、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)市場和農(nóng)業(yè)管理等領域。 （1）農(nóng)業(yè)自然資源與環(huán)境數(shù)據(jù)。主要包括土地資源數(shù)據(jù)、水資源數(shù)據(jù)、氣象資源數(shù)據(jù)、生物資源數(shù)據(jù)和災害數(shù)據(jù)。 （2）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括種植業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)。其中，種植業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括良種信息、地塊耕種歷史信息、育苗信息、播種信息、農(nóng)藥信息、化肥信息、農(nóng)膜信息、灌溉信息、農(nóng)機信息和農(nóng)情信息；養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)主要包括個體系譜信息、個體特征信息、飼料結(jié)構(gòu)信息、圈舍環(huán)境信息、疫情情況等。 （3）農(nóng)業(yè)市場數(shù)據(jù)包括市場供求信息、價格行情、生產(chǎn)資料市場信息、價格及利潤、流通市場和國際市場信息等。 （4）農(nóng)業(yè)管理數(shù)據(jù)主要包括國民經(jīng)濟基本信息、國內(nèi)生產(chǎn)信息、貿(mào)易信息、國際農(nóng)產(chǎn)品動態(tài)信息和突發(fā)事件信息等。

四、什么是農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是融合了農(nóng)業(yè)地域性、季節(jié)性、多樣性、周期性等自身特征后產(chǎn)生的來源廣泛、類型多樣、結(jié)構(gòu)復雜、具有潛在價值，并難以應用通常方法處理和分析的數(shù)據(jù)集合。它保留了大數(shù)據(jù)自身具有的規(guī)模巨大（volume）、類型多樣（variety）、價值密度低（value）、處理速度快（velocity）、精確度高（veracity）和復雜度高（complexity）等基本特征，并使農(nóng)業(yè)內(nèi)部的信息流得到了延展和深化。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)類型

根據(jù)農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈條劃分，目前農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)主要集中在農(nóng)業(yè)環(huán)境與資源、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)市場和農(nóng)業(yè)管理等領域。

（1）農(nóng)業(yè)自然資源與環(huán)境數(shù)據(jù)。主要包括土地資源數(shù)據(jù)、水資源數(shù)據(jù)、氣象資源數(shù)據(jù)、生物資源數(shù)據(jù)和災害數(shù)據(jù)。

（2）農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括種植業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)。其中，種植業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)包括良種信息、地塊耕種歷史信息、育苗信息、播種信息、農(nóng)藥信息、化肥信息、農(nóng)膜信息、灌溉信息、農(nóng)機信息和農(nóng)情信息；養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)主要包括個體系譜信息、個體特征信息、飼料結(jié)構(gòu)信息、圈舍環(huán)境信息、疫情情況等。

（3）農(nóng)業(yè)市場數(shù)據(jù)包括市場供求信息、價格行情、生產(chǎn)資料市場信息、價格及利潤、流通市場和國際市場信息等。

（4）農(nóng)業(yè)管理數(shù)據(jù)主要包括國民經(jīng)濟基本信息、國內(nèi)生產(chǎn)信息、貿(mào)易信息、國際農(nóng)產(chǎn)品動態(tài)信息和突發(fā)事件信息等。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)技術

如果將農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的應用比作“汽車”，支撐起這些“汽車”運行的“公路”就是云計算。云計算技術在數(shù)據(jù)存儲、管理與分析等方面的支撐，使得農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)彰顯出巨大的價值。

根據(jù)大數(shù)據(jù)處理的生命周期，大數(shù)據(jù)的技術體系包括大數(shù)據(jù)的采集與預處理技術、大數(shù)據(jù)存儲與管理技術、大數(shù)據(jù)計算模式與系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析與挖掘技術、大數(shù)據(jù)可視化分析技術及大數(shù)據(jù)安全技術等。

隨著海量信息的爆發(fā)，農(nóng)業(yè)跨步邁入大數(shù)據(jù)時代。統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，構(gòu)建農(nóng)業(yè)基準數(shù)據(jù)（即以農(nóng)業(yè)信息的標準和規(guī)范為基礎，以現(xiàn)代信息技術為手段，收集并整理的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后各環(huán)節(jié)的基礎精準數(shù)據(jù)），推動數(shù)據(jù)標準化，并綜合使用農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)的相關技術，建設農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，對農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)進行分析、處理和展示，并將所得結(jié)果應用到農(nóng)業(yè)的各個環(huán)節(jié)，才能更好的推動我國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型，助力我國農(nóng)業(yè)信息化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的融合。

農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)是融合了農(nóng)業(yè)地域性、季節(jié)性、多樣性、周期性等自身特征后產(chǎn)生的來源廣泛、類型多樣、結(jié)構(gòu)復雜、具有潛在價值，并難以應用通常方法處理和分析的數(shù)據(jù)集合。

主要從以下幾個方面分析：

一新產(chǎn)品的競爭情報分析、產(chǎn)品敏捷測試等都需要數(shù)據(jù)分析，后期產(chǎn)品迭代優(yōu)化還是需要數(shù)據(jù)分析，采集用戶行為、習慣、評價等數(shù)據(jù)；

二用戶流量、促銷、顧客關系管理等需要數(shù)據(jù)分析；

三是公司數(shù)據(jù)制定和標準建設、各部門數(shù)據(jù)打通，數(shù)據(jù)化管理等工作需要數(shù)據(jù)分析；

四是數(shù)據(jù)情報和數(shù)據(jù)預測。

從以上四個方面看商業(yè)分析能力和業(yè)務知識能力就顯得尤為重要，這個時候是考驗分析師的業(yè)務理解能力及通過數(shù)據(jù)為企業(yè)解決實際問題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說服能力?？梢钥紤]進這方面專業(yè)的公司，或者運氣好碰到有經(jīng)驗的老師帶你一段時間，像我運氣不錯剛進了決明就碰到了老師帶我，進步的很快，所以現(xiàn)在基本把這一套搞得很熟練了。