大數據下的農業金融統計數據挖掘決策

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在傳統農業金融統計工作中，數據采集、統計主要依賴傳統處理方式，不僅效率低下、指標單一，也無法有效滿足農業金融領域多元化的統計需求與精準化的決策需要。要充分發揮數據挖掘、智慧決策等技術優勢，推動農業金融統計工作智能化、高效能發展。本文將結合《農業大數據與農業產業經濟數量分析》一書，結合大數據應用背景，分析農業金融統計潛在的問題，探索合理應用大數據開展農業金融統計活動的相關價值與實踐策略，以期為當前全面改善農業金融統計機制提供有效參考。由金璟著，西南財經大學出版社于2020年11月出版的《農業大數據與農業產業經濟數量分析》一書，主要以農業大數據與農業產業經濟為研究對象，從農業大數據的概念、大數據對農業經濟帶來的變革、現代農業與農業大數據和農業大數據在現代農業中的應用等多個角度對農業大數據與農業產業經濟數量進行全面論述，提出了充分發展我國農業大數據產業的相關建議。該書具有以下特點：

一、理論扎實，架構完善

該書研究理論基礎完善，研究架構完備，通過對大數據與農業的關系、現代農業與農業大數據等理論內容進行研究，為讀者了解農業大數據與農業產業經濟關系提供了豐富、翔實的理論基礎。農業金融統計活動的問題與弊端逐漸明顯，突出表現為：農業金融統計是對區域內農業產業的生產活動、業務經營及支持性服務活動進行數據收集、資料整合和統計分析的綜合性活動。在傳統農業金融統計中，主要通過抽樣統計與全面統計2種方法開展。抽樣統計主要指在整個總體數據中，抽取統計樣本，通過全面收集數據信息、開展統計分析，發現相關規律，進而建立數據模型。全面統計主要指定期統一分發報表，通過逐條填報數據，通過人工匯總數據、錄入電腦，從而形成完善的數據統計報告。傳統的農業金融統計方式，過度依賴統計人員手工完成，影響了農業金融統計數據的精準挖掘與科學決策。同時，統計審核流程復雜、操作時間長，統計結果公布不及時，影響了農業金融統計的時效性。

二、題材新穎，論述豐富

該書以農業大數據為研究核心，通過對農業大數據資源的開發與技術體系進行論述，結合云南馬鈴薯產業，實現了對大數據農業經濟建模的完整敘述。面對大數據技術成熟應用環境，合理應用大數據開展農業金融統計活動，將實現以下價值：首先，大數據技術為優化農業金融統計體系提供了全新方向。依托大數據技術，對農業金融數據進行完整分析，使農業金融統計獲得了全新的實用價值。當前，農業金融領域各類主體都需要對復雜、龐大的農業金融數據信息進行挖掘與分析，通過尋找其中隱含的內在規律與多元信息，及時發現農業金融領域的相關問題。其次，大數據技術為農業金融統計發展提供全新技術手段。農業金融統計是研究農業金融數據的活動，農業金融統計與大數據分析之間存在關聯性。為精準獲取農業金融信息，需要將大數據技術以合理的方式引入農業金融統計研究過程，為全面改善農業產業提供最佳發展方向。最后，在大數據應用背景下，通過發揮大數據技術優勢，采用智能設備采集農業金融數據，并利用人工智能對農業金融數據進行分析，隨后通過可視化工具展現農業金融數據分析結果，全面提升農業金融統計水平，提高整體的數據質量。

三、實用性強，符合趨勢

該書涵蓋了農業大數據應用的各個環節，融合了農業大數據在現代農業中應用的整體過程，使全書具有極強的實操性。除了上述內容，在大數據技術應用背景下，為充分開展農業金融統計的數據挖掘與決策活動，需要做到以下幾點：其一，要充分利用智慧技術，促進農業金融統計高質量發展。為改善農業金融統計方法，需要推動多學科交叉融合，增強農業金融統計的生命力與價值力。要將智慧技術與農業金融統計一體融合，通過從數據統計分析結果中，把握農業金融發展趨勢，切實構建現代農業金融手段。其二，依托智慧技術優勢，重構農業金融統計生態。通過發揮云計算、大數據技術優勢，推動農業金融大數據信息與金融服務一體融合，構建符合農村實際的多維金融風控體系，切實破解農村金融統計難題，營造全新農村金融生態。該書詳細闡釋了農業大數據與農業的關系，提出了大數據農業經濟建模的方法、可行性及存在問題，有利于當前做好農業大數據工作。農業金融統計包含內容復雜、數據信息處理規模龐大。完善的農業金融統計體系為精準反映區域內農業產業經營狀況提供了客觀依據，也為優化農業產業結構、調整產業經濟形態提供了決策支持。隨著大數據應用不斷成熟、完善，在開展農業金融統計時，要積極適應全新時代要求，通過及時變革農業金融統計方式，以更科學的方式收集、挖掘和分析農業金融數據，為調整、優化農業產業結構、推動農業產業良性發展提供有效支持。

作者：黃芬梅 韋超英 陸美芳 單位：廣西城市職業大學