一、农业数据的特征？
农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：
（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。
（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据
二、农业数据怎么分析？
农业分析包括农产品的种植收成，然后进行售卖所产生的经济对比。
三、数字农业数据哪里查找？
数字农业数据可以在以下几个渠道查找到。首先，可以查看农业部门的官方网站，其中包含了大量的农业数据和相关的政策文件。其次，可以查询一些专业的农业数据库，例如中国农业科学数据网和中国国家农产品质量安全信息平台等。此外，各大互联网企业也提供了相关的农业数据服务，例如百度地图的农情在线和阿里巴巴的数字农业服务等。总之，通过以上多种渠道可以获得形式多样、丰富全面的数字农业数据。
四、农业数据自身的特征？
农业数据是融合了农业地域性、季节性、多样性、周期性等自身特征后产生的来源广泛、类型多样、结构复杂、具有潜在价值，并难以应用通常方法处理和分析的数据集合。
农业大数据保留了大数据自身具有的规模巨大、类型多样、价值密度低、处理速度快、精确度高和复杂度高等基本特征，并使农业内部的信息流得到了延展和深化。
五、农业数据自身的特征包括？
农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：
（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。
（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
六、农业数据统计指导意见？
农业统计数据，具有一定的客观性原则，指导农业产业发展具有建设性的指导意义！农业是国家发展的根本，农业产业结构的调整和发展是国家乡村振兴的关键和核心，作为农业发展所得出的结论性数据，为农业进一步发展提供了数字化信息，是可靠的指导数据！
七、农业数据自身的特征包括什么？
农业大数据的特性包括大数据的五个特性，一是数据量大（Volume）、二是处理速度快（Velocity）、三是数据类型多(Variety)、四是价值大（Value）、五是精确性高（Veracity）。包括以下几种：
（1） 从领域来看，以农业领域为核心（涵盖种植业、林业、畜牧业等子行业），逐步拓展到相关上下游产业（饲料生产，化肥生产，农机生产，屠宰业，肉类加工业等），并整合宏观经济背景的数据，包括统计数据、进出口数据、价格数据、生产数据、乃至气象数据等。（2）从地域来看，以国内区域数据为核心，借鉴国际农业数据作为有效参考；不仅包括全国层面数据，还应涵盖省市数据，甚至地市级数据，为精准区域研究提供基础；（3）从粒度来看，不仅应包括统计数据，还包括涉农经济主体的基本信息、投资信息、股东信息、专利信息、进出口信息、招聘信息、媒体信息、GIS坐标信息等。
（4）从专业性来看，应分步实施，首先是构建农业领域的专业数据资源，其次应逐步有序规划专业的子领域数据资源，例如针对畜品种的生猪、肉鸡、蛋鸡、肉牛、奶牛、肉羊等专业监测数据。
八、农业数据采集管理系统采集哪些信息？
农业数据采集管理系统采集有农业种植技术管理信息、气象、水利、自然灾害、农机具配备信息等等。
九、农业数据共享和采集面临哪些问题？
我国农村信息化建设比较落后，农村信息基础设施薄弱，很难在较大范围内推广和应用物联网、互联网、大数据等新型信息技术。
农业数据采集覆盖面不足，缺乏准确性与权威性。农业信息数据整合程度与数据标准化程度低，缺乏信息数据共享。
收集数据不完整或者只能收集某种或某几种农作物相关的信息，所建立的智能模型、预警模型、管理信息系统都将失去存在的价值。
十、农业数据当前主要靠什么来采集？
农作物数据及样本是进行农业科学研究的基础。
目前农作物参数及样本采集的大部分工作都是采用科研人员实地测量取样的传统方法。
通过设立的固定站点或者流动监测站点，深入田间地头进行实地取样和观测。
1,固定站点设立具有一定的代表性，科研人员可以较为方便的获得所需样本和多种测量参数，为科学研究长期积累数据，但无法获得大范围的科研数据。
2流动监测站点工作量大，完成一年的采集任务需要投入科研人员大量的时间，如果在大范围内展开，既需要大量的财务支出，并且还不能保证数据的及时性和同步性。
3,随着电子技术的发展，人们研制出了少量的自动采集装置及方法，使得野外观测难度降低、数据质量提高、可观测区域也大幅增加。
例如：利用一定配置的笔记本计算机和数码照相机、GPS接收机、手动输入器,通过开发出的软件系统，进行时空定位的野外地物信息采集与分析处理方法，可以广泛应用于地学、生态学、农学等领域中，主要以考察车辆作为运载工具，进行空间定位，采用点状或者线状采样方式，对野外地物信息进行获取与处理。