基于农业数字化的农业经济大数据分析价值体现与实践.pdfVIP

农论坛农业开发与装备2025年第4期

基于农业数字化的农业经济

大数据分析价值体现与实践

张华荣

（沂水县许家湖镇人民政府，山东沂水276402)

摘要：科技的迅猛进步，使得农业数字化成为当下现处理此类数据的首选方法。聚类算法能够基于数据本

代农业发展的主流方向，在这一进程中，农业大数据身的特性进行分组，无需依赖外部知识。在数据挖掘

占据了核心地位，通过对农业生产过程中产生的大量领域，存在多种聚类算法，各具特色，适用于不同的

数据进行全面收集与深人分析，为农业经济的管理和数据场景。

决策提供了坚实的数据支撑。此外，通过农业大数据1.2数据可视化技术

不仅能显著提升农业生产效率，实现成本的有效降数据可视化技术选择Spring框架，主要有SQL数据

低，还能进一步优化资源分配，为农业的可持续发展库端、WEB服务器端以及WEB浏览器端，如图1所示。

注人强劲动力。简要探讨农业经济大数据分析的基本首先，WEB浏览器端在系统中扮演重要角色，负责数

内容，重点分析其价值体现与实践路径，以期为农业据可视化模块的多个关键环节，如选择图形、展示图

的可持续发展注人强劲动力。形、映射数据、解析数据以及处理交互逻辑等。为了

关键词：农业数字化；农业经济；大数据分析；价值提升数据可视化的效率，浏览器端精心采用了MVC结

体现构模式，将界面展示、业务逻辑处理与数据管理严格

区分开来，从而确保了jsp页面能够基于数据动态生成

0引言并展示。其次，在WEB服务器端，系统通过精确分析

通过深人挖掘农业大数据的潜在价值，能够实现用户请求，与数据库进行高效的数据交换，快速查询

对农业生产的精确指导，进而提升资源使用效率，削并提取所需数据。服务器在获取这些数据后，会进行

减生产成本，并显著增强农业的竞争力。此外，农业细致的整理与加工，最终将处理结果以直观的图形形

大数据的细致分析为政府决策提供了坚实的数据基式反馈给浏览器前端。为了提高数据处理的效率与灵

础，有助于农业政策的精确制定与高效实施，为农业活性，服务器端特别设立了DAO层，这一层专注于数

的可持续发展提供有力支撑。同时，本文在丰富农业据交互功能，不仅简化了平台的工作流程，还为后续

经济学理论体系、拓宽农业大数据应用范畴以及加速的二次开发提供了极大的便利。最后，在数据库层，

农业数字化进程方面，均展现出显著的理论与实践双选用iBATIS技术来连接并管理数据库，数据库层负责

重价值。存储和管理大量的数据，这些数据既包括原始的查询

1

农业经济大数据分析的基本内容数据，也包括经过数据聚类技术处理后的结果数据，

1.1数据聚类为服务器的数据处理提供了坚实的基础，从而确保了

数据挖掘技术种类繁多，其在农业经济大数据挖数据可视化工具能够高效、准确地运行并展示数据。

掘领域的应用尤为广泛，主要可归纳为偏差挖掘、关

服务器

WEB浏览器

联规则挖掘、分类挖掘以及聚类挖掘等多种方法。其分析后的结巢数据数据库

JSP+SVG+CSS

视图数据

中，聚类挖掘算法因其强大的数据探索能力而备受青