數采通平臺是專業、精準、全面的農業數據產品，數采通應用云平臺是專注于支撐農業領域數據研究的應用工具農業大數據應用云平臺是整合多渠道農業數據，引入數據挖掘展現技術，以專業分析為導向，面向農業相關人員提供數據查詢、在線分析、共享交流等應用服務的知識開放平臺。

數采通app特色

隨時在線了解各種農業數據的手機軟件，在這里可以針對不同的農業數據快速的了解，

針對不同的數據信息還可以及時在線分析，讓用戶針對不同的數據了解更加的便捷，

享受到的分析服務也更加的精準，并且還可以更好的展示不同的信息，讓用戶針對不同的信息了解更加的獨特。

數采通app亮點

1、針對各類農業數據了解都非常的全面，而且針對不同的數據可以實時在線分析。

2、提供的分析操作非常的給力，讓你針對不同的數據可以更精準的了解。

3、針對農業管理更加的高效化，讓用戶針對不同的數據了解也非常的便捷。

數采通app常見問題

因農業產生的數據的獨特性與多樣性，農業大數據分析系統建立數據采集統一標準和異構數據采集交換平臺,實現大數據異構數據信息管理。

針對不同作物的數據源的數據特點，數據采集器也是不同的。總體分為三類：關系型數據采集器、實時數據采集器和自定義數據采集器。從數據源采集到的數據先存入臨時數據庫表，經過驗證、清洗和轉化存入基礎數據庫表。基于基礎數據庫表，會輕度匯總到匯總表中。再以分析主題，把匯總表組成不同主題的分析視圖。這里，我們根據分析角度，分成環境資源主題、農業生產主題、農業管理主題、農業流通主題、農業市場主題和農業消費主題。                                               

 數據分析

針對農業數據的分析處理，在數據量<1TB的情況下，采用關系型數據庫來存儲數據，并且用SQL執行引擎來進行統計分析。隨著數據的不斷積累，數據量超過TB級別以后采用分布式計算引擎來進行數據分析處理了。另一方面，當我們有海量的原始數據需要進行初步處理或者結構化數據提取的時候，也需要用到分布式計算引擎。在農業大數據應用中，對于用戶行為特征的抽取，對于企業信用信息的抽取，對于氣象等環境數據的統計處理，這些都要用到分布式計算引擎。平臺上市應用Spark計算框架來實現的。

大數據挖掘

大數據平臺提供了數據挖掘和人工智能的算法庫，并且還提供了數據建模工具方便用戶進行數據清洗，數據建模和數據模型的測試。

大數據平臺數據挖掘引擎實現了機器學習算法庫與統計算法庫，支持常用機器學習算法并行化與統計算法并行化，并利用Spark在迭代計算和內存計算上的優勢，將并行的機器學習算法與統計算法運行在Spark上。支持的機器學習算法包括邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、聚類、線性回歸、推薦算法等，統計算法庫包括均值、方差、中位數、直方圖、箱線圖等。可以支持后期在平臺上搭建多種分析型應用，例如用戶行為分析、精準營銷，將對用戶貼標簽、進行分類，此類應用都會用到平臺的數據挖掘功能。

并集成了RStudio Server，Rstudio是R的一種強大而便捷的IDE，提供基于web的開發環境。同時平臺提供的RStudio預加載好了并行化后臺以及并行化執行引擎的連接模塊，并將R腳本的編寫、編譯、跟蹤執行以及中間變量查看和繪圖集于一體，為用戶提供了一個強大的R的操作環境。用戶除了可以自行編寫R的程序腳本、調用開源版本R提供了數千個R的包和函數之外，還可以直接調用并行化機器學習算法庫。

大數據展示

考慮了結構化的數據的展示，使用了數據值直接顯示、數據表顯示、以及統計圖表等形式來表達數據。而大數據處理的為結構化數據種類繁多，關系復雜，傳統的顯示方法通常難以表現。故針對海量的非結構化數據，在建設過程中，應考慮與地理空間信息相結合，用三維方式來表示復雜信息，讓用戶直接對具有具體形象的信息操作，方便用戶分析結果。同時，需要對農業大數據進行深入研究，根據農業各個領域各個方面的應用，解決農業大數據的上層展現問題，將用戶與數據資源融合一起，實現應用交互，便于用戶認識、理解數據。