1/1數據挖掘技術在農業領域的應用第一部分數據挖掘技術概述：簡介數據挖掘技術概念、應用領域和技術優勢。 2第二部分農業數據采集：闡述農業數據來源、類型和獲取方法。 3第三部分數據預處理：解釋數據預處理的必要性和常用方法。 5第四部分數據模型構建：概述數據挖掘模型類型和構建過程。 9第五部分農業數據挖掘應用：列舉數據挖掘技術在農業生產、農產品交易和農業管理中的應用案例。 10第六部分數據挖掘技術面臨挑戰：分析數據挖掘技術在農業領域面臨的技術和數據方面的挑戰。 13第七部分數據挖掘技術發展趨勢：預測數據挖掘技術在農業領域的未來發展方向。 15第八部分數據挖掘技術政策建議：提出促進數據挖掘技術在農業領域應用的政策建議。 17

第一部分數據挖掘技術概述：簡介數據挖掘技術概念、應用領域和技術優勢。關鍵詞關鍵要點【數據挖掘技術概述】：

1.數據挖掘技術是一種從大量數據中提取有用信息和知識的技術，廣泛應用于各個領域。

2.數據挖掘技術的主要步驟包括數據清理、數據預處理、特征選擇、數據建模和模型評估等。

3.數據挖掘技術具有發現隱藏模式、預測未來趨勢、優化決策等優勢，在農業領域具有廣泛的應用前景。

【數據挖掘技術在農業領域的應用】：

#數據挖掘技術概述

1.數據挖掘技術概念

數據挖掘技術(DataMining)是一種從大量數據中提取有價值信息和知識的計算機技術。它通過從數據中發現隱藏的模式、關系和趨勢，幫助人們更好地理解數據并做出更好的決策。數據挖掘技術廣泛應用于各個領域，包括農業、金融、醫療、零售、制造等。

2.數據挖掘技術應用領域

*農業：農作物種植、產量預測、災害預警、病蟲害防治、農產品質量檢測等。

*金融：客戶信用評估、欺詐檢測、投資組合管理、風險管理等。

*醫療：疾病診斷、藥物研發、臨床試驗、醫療保健等。

*零售：銷售預測、客戶細分、市場分析、產品推薦等。

*制造：質量控制、故障診斷、過程優化、供應鏈管理等。

3.數據挖掘技術優勢

*發現隱藏的模式：數據挖掘技術可以從數據中發現隱藏的模式、關系和趨勢，幫助人們更好地理解數據。

*預測未來趨勢：數據挖掘技術可以利用歷史數據預測未來趨勢，幫助人們做出更好的決策。

*優化決策：數據挖掘技術可以幫助人們優化決策，提高決策的準確性和效率。

*提高效率：數據挖掘技術可以自動化數據分析的過程，提高數據分析的效率。

4.數據挖掘技術應用實例

*農業：利用數據挖掘技術，農民可以預測作物產量、識別病蟲害并優化種植技術，從而提高農作物的產量和質量。

*金融：利用數據挖掘技術，銀行可以評估客戶的信用風險、檢測欺詐行為并優化投資組合，從而提高銀行的盈利能力和安全性。

*醫療：利用數據挖掘技術，醫生可以更準確地診斷疾病、開發新的藥物并優化臨床試驗，從而提高醫療保健的質量和效率。

*零售：利用數據挖掘技術，零售商可以預測銷售趨勢、細分客戶群體并推薦產品，從而提高銷售額和客戶滿意度。

*制造：利用數據挖掘技術，制造商可以優化質量控制流程、診斷故障并優化生產流程，從而提高產品質量和生產效率。第二部分農業數據采集：闡述農業數據來源、類型和獲取方法。關鍵詞關鍵要點【農業數據來源】：

1.農業生產數據：包括農作物產量、牲畜存欄量、農業機械使用情況等。

2.農業環境數據：包括土壤墑情、氣象數據、水質數據等。

3.農業市場數據：包括農產品價格、供求關系、市場需求等。

【農業數據類型】：

農業數據采集

農業數據采集是數據挖掘技術在農業領域應用的基礎。農業數據來源廣泛，類型多樣，獲取方法各有不同。

#農業數據來源

農業數據主要來自以下幾個方面：

*農業生產數據：包括農作物產量、農業投入品使用情況、農業機械化水平、農業勞動力數量等。

*農業資源數據：包括土地資源、水資源、森林資源、草原資源等。

*農業環境數據：包括土壤質量、水質、空氣質量等。

*農業政策數據：包括農業補貼政策、農業價格政策、農業貿易政策等。

*農業市場數據：包括農產品價格、農產品供求關系、農產品流通情況等。

#農業數據類型

農業數據主要可以分為以下幾類：

*結構化數據：是指具有固定格式和字段的數據，如農作物產量、農業投入品使用情況等。

*非結構化數據：是指不具有固定格式和字段的數據，如農業政策、農業市場數據等。

*半結構化數據：介于結構化數據和非結構化數據之間的數據，如農業環境數據等。

#農業數據獲取方法

農業數據獲取方法主要有以下幾種：

*調查法：即通過問卷調查、田間調查、電話調查等方式收集數據。調查法是獲取農業數據最直接、最可靠的方法，但往往耗時費力，成本較高。

*遙感技術：即利用衛星、飛機等遙感設備獲取數據。遙感技術可以獲取大范圍的農業數據，速度快、成本低，但受天氣條件和云層遮擋等因素影響較大。

*傳感器技術：即利用傳感器設備采集數據。傳感器技術可以獲取實時、連續的數據，但需要安裝和維護傳感器設備，成本較高。

*網絡技術：即通過互聯網、移動互聯網等網絡技術獲取數據。網絡技術可以獲取大量的數據，但需要保證網絡的穩定性和安全性。

*數據融合技術：即通過多種數據獲取方法獲取數據，然后進行數據融合。數據融合技術可以提高數據質量和數據價值，但需要解決數據格式、數據標準等問題。第三部分數據預處理：解釋數據預處理的必要性和常用方法。關鍵詞關鍵要點【數據預處理的必要性】：

1.農業數據特點：農業數據具有復雜性、多樣性和動態性等特點，直接使用這些數據進行挖掘會影響數據的準確性和可靠性。

2.提高數據質量：數據預處理可以去除異常值、缺失值等數據噪聲，提高數據質量，使數據挖掘的結果更加準確和可靠。

3.提高數據挖掘效率：數據預處理可以將復雜的數據轉換為更簡單、更結構化的數據，從而提高數據挖掘的效率。

【數據預處理的常用方法】：

#數據挖掘技術在農業領域的應用

#數據預處理：解釋數據預處理的必要性和常用方法

一、數據預處理的必要性：

1.數據質量問題：農業數據往往存在缺失值、異常值、噪聲等問題，直接使用這些數據進行數據挖掘可能會導致錯誤的結論。

2.數據格式和結構不一致：農業數據來自不同的來源，格式和結構不一致，需要進行統一處理，才能方便數據挖掘算法的應用。

3.數據冗余：農業數據中可能存在冗余信息，冗余信息會增加數據挖掘算法的計算量，降低數據挖掘效率。

4.數據高維：農業數據往往是高維的，高維數據會增加數據挖掘算法的計算復雜度，降低數據挖掘效率。

二、數據預處理的常用方法：

1.數據清洗：數據清洗是數據預處理的第一步，主要包括缺失值處理、異常值處理和噪聲去除。

-缺失值處理：缺失值處理的方法包括刪除缺失值、用平均值、中值或眾數填充缺失值、使用機器學習算法預測缺失值等。

-異常值處理：異常值處理的方法包括刪除異常值、用平均值、中值或眾數替換異常值等。

-噪聲去除：噪聲去除的方法包括平滑技術、濾波技術和聚類技術等。

2.數據轉換：數據轉換是將數據從一種格式或結構轉換為另一種格式或結構，主要包括數據類型轉換、數據格式轉換和數據結構轉換。

-數據類型轉換：數據類型轉換是指將數據從一種數據類型轉換為另一種數據類型，例如將文本數據轉換為數值數據。

-數據格式轉換：數據格式轉換是指將數據從一種文件格式轉換為另一種文件格式，例如將CSV文件轉換為Excel文件。

-數據結構轉換：數據結構轉換是指將數據從一種數據結構轉換為另一種數據結構，例如將關系數據轉換為多維數據。

3.數據標準化：數據標準化是指將數據轉換為具有相同單位和尺度的形式，主要包括最大-最小標準化、均值-標準差標準化和十進制標準化等。

-最大-最小標準化：最大-最小標準化是指將數據轉換為[0,1]之間的值。

-均值-標準差標準化：均值-標準差標準化是指將數據轉換為具有均值為0和標準差為1的值。

-十進制標準化：十進制標準化是指將數據轉換為具有小數點后兩位的值。

4.數據降維：數據降維是指將高維數據轉換為低維數據，主要包括主成分分析、因子分析和獨立成分分析等。

-主成分分析：主成分分析是一種將高維數據轉換為低維數據的線性變換方法，它可以保留數據的大部分信息。

-因子分析：因子分析是一種將高維數據轉換為低維數據的非線性變換方法，它可以揭示數據中潛在的結構。

-獨立成分分析：獨立成分分析是一種將高維數據轉換為低維數據的非線性變換方法，它可以分離數據中的獨立成分。

5.數據集成：數據集成是指將來自不同來源的數據組合起來，主要包括數據融合和數據關聯。

-數據融合：數據融合是指將來自不同來源的數據合并為一個一致的數據集。

-數據關聯：數據關聯是指發現不同來源的數據之間的關系。

6.數據選擇：數據選擇是指從數據集中選擇與數據挖掘任務相關的數據，主要包括特征選擇和實例選擇。

-特征選擇：特征選擇是指從數據集中選擇與數據挖掘任務相關特征。

-實例選擇：實例選擇是指從數據集中選擇與數據挖掘任務相關的實例。

通過數據預處理，可以提高數據質量，改善數據格式和結構，去除冗余信息，降低數據維度，提高數據挖掘效率。第四部分數據模型構建：概述數據挖掘模型類型和構建過程。關鍵詞關鍵要點【數據挖掘模型類型】：

1.監督式學習模型：此類模型利用標記數據建立可預測目標變量的模型，常見的監督式學習模型包括回歸模型、分類模型和決策樹模型。

2.無監督式學習模型：此類模型利用未標記數據來發現數據中的模式和結構，常見的無監督式學習模型包括聚類模型、關聯規則模型和降維模型。

3.半監督式學習模型：此類模型利用標記數據和未標記數據來構建模型，常見的半監督式學習模型包括圖半監督學習模型、流形半監督學習模型和協同訓練半監督學習模型。

【數據模型構建過程】：

數據模型構建

數據挖掘模型類型

*有監督學習模型：這是一種學習模型，其中將輸入數據與輸出數據相關聯。有監督學習模型包括：

*回歸模型：這是一種預測連續變量（如價格或產量）的模型。

*分類模型：這是一種預測離散變量（如作物類型或疾病狀態）的模型。

*無監督學習模型：這是一種學習模型，其中輸入數據不與輸出數據相關聯。無監督學習模型包括：

*聚類模型：這是一種將數據點分組到不同類別的模型。

*降維模型：這是一種將數據的維度減少到更易于管理的模型。

數據挖掘模型構建過程

1.數據預處理：這包括清理數據，處理丟失值，并標準化數據。

2.特征選擇：這包括選擇對目標變量最有用的特征。

3.模型訓練：這包括使用訓練數據訓練模型。

4.模型評估：這包括使用測試數據評估模型的性能。

5.模型部署：這包括將模型部署到生產環境中。

數據挖掘技術在農業領域中的應用

*產量預測：數據挖掘技術可以用于預測作物的產量。這對于農民在種植作物時做出明智的決策非常有用。

*疾病檢測：數據挖掘技術可以用于檢測作物的疾病。這對于農民在作物感染疾病時采取及時措施非常有用。

*害蟲控制：數據挖掘技術可以用于控制作物的害蟲。這對于農民在作物遭受害蟲侵害時采取及時措施非常有用。

*土壤管理：數據挖掘技術可以用于管理作物的土壤。這對于農民在種植作物時做出明智的決策非常有用。

*水資源管理：數據挖掘技術可以用于管理作物的水資源。這對于農民在作物遭受干旱或洪水時采取及時措施非常有用。第五部分農業數據挖掘應用：列舉數據挖掘技術在農業生產、農產品交易和農業管理中的應用案例。關鍵詞關鍵要點數據挖掘技術在農業生產中的應用

1.病蟲害監測與預測：通過分析歷史氣象數據、作物生長數據、病蟲害發生數據等，建立病蟲害監測與預測模型，及時發現和預測病蟲害的發生，并采取有效的防治措施。

2.作物產量預測：通過分析歷史作物產量數據、氣象數據、土壤數據等，建立作物產量預測模型，預測作物產量，為農業生產計劃和糧食儲備決策提供依據。

3.農業機械化決策：通過分析農業機械的作業效率、成本、作業質量等數據，建立農業機械化決策模型，選擇合適的農業機械和作業方式，提高農業機械化的效率和效益。

數據挖掘技術在農產品交易中的應用

1.農產品價格預測：通過分析歷史農產品價格數據、供求關系數據、經濟數據等，建立農產品價格預測模型，預測農產品價格走勢，指導農民及時出售農產品，規避價格風險。

2.農產品質量檢測：通過分析農產品的光譜數據、化學成分數據等，建立農產品質量檢測模型，快速、準確地檢測農產品的質量，保障農產品質量安全。

3.農產品溯源：通過分析農產品的生產數據、流通數據、銷售數據等，建立農產品溯源模型，追溯農產品的來源，保證農產品的質量和安全性。

數據挖掘技術在農業管理中的應用

1.農業政策制定：通過分析農業生產數據、農產品價格數據、農民收入數據等，建立農業政策制定模型，幫助政府制定科學合理的農業政策，促進農業發展。

2.農業財政資金分配：通過分析農業項目投資數據、農業補貼數據、農業保險數據等，建立農業財政資金分配模型，合理分配農業財政資金，提高農業財政資金的使用效率。

3.農業人才培養：通過分析農業人才需求數據、農業人才供給數據、農業人才就業數據等，建立農業人才培養模型，優化農業人才培養結構，滿足農業發展的需要。#農業數據挖掘應用案例

1.農業生產管理

-應用數據挖掘技術分析農業生產數據，可以識別影響農作物產量和質量的關鍵因素，幫助種植者優化種植過程，提高作物產量和品質。

-利用數據挖掘技術建立農業生產模型，預測農作物的生長情況和產量，指導種植者及時調整種植策略，減少損失。

2.農產品交易管理

-利用數據挖掘技術分析農產品市場數據，可以發現農產品價格波動規律，幫助農戶把握最佳銷售時機，提高農產品銷售收入。

-數據挖掘技術可以建立農產品交易平臺，提供農產品供求信息，促進農產品流通，降低交易成本，提高交易效率。

3.農業管理決策

-利用數據挖掘技術分析農業政策數據，可以識別農業政策的實施效果，為政府制定更加科學合理的農業政策提供依據。

-數據挖掘技術可以幫助政府建立農業管理決策支持系統，為農業管理決策提供數據支持，提高農業管理效率。

具體案例

案例一：利用數據挖掘技術優化番茄種植

農業專家利用數據挖掘技術分析番茄種植數據，發現番茄產量受土壤類型、氣候條件和種植方式等因素的影響。通過對這些因素的分析，農業專家為番茄種植者提供了優化種植策略的建議，幫助番茄種植者提高了番茄產量和品質。

案例二：利用數據挖掘技術預測小麥產量

農業專家利用數據挖掘技術建立小麥產量預測模型，該模型可以根據小麥的播種面積、氣候條件等因素預測小麥的產量。該模型為小麥種植者提供了及時調整種植策略的依據，幫助小麥種植者減少了損失。

案例三：利用數據挖掘技術建立農產品交易平臺

某公司利用數據挖掘技術建立了農產品交易平臺，該平臺可以提供農產品供求信息，幫助農戶和采購商快速找到交易對象，減少交易成本，提高交易效率。該平臺的建立為農戶和采購商提供了便利，促進了農產品流通。

案例四：利用數據挖掘技術分析農業政策的實施效果

政府部門利用數據挖掘技術分析農業政策的實施效果，發現某些農業政策的效果并不理想。通過對這些政策的分析，政府部門調整了農業政策，使農業政策更加科學合理，為農業發展提供了更好的支持。

案例五：利用數據挖掘技術建立農業管理決策支持系統

政府部門利用數據挖掘技術建立了農業管理決策支持系統，該系統可以為農業管理決策提供數據支持。該系統為農業管理部門提供了及時準確的數據，提高了農業管理效率。

以上案例表明，數據挖掘技術在農業領域具有廣泛的應用前景。隨著數據挖掘技術的發展，其在農業領域的應用將更加深入，對農業發展將發揮更加重要的作用。第六部分數據挖掘技術面臨挑戰：分析數據挖掘技術在農業領域面臨的技術和數據方面的挑戰。關鍵詞關鍵要點【數據量龐大和復雜性】

1.農業生產數據種類繁多，包括作物生長數據、天氣數據、土壤數據、市場數據等，數據量龐大且復雜。

2.農業數據往往具有時空相關性，對數據挖掘算法的時空處理能力提出了挑戰。

3.農業數據中存在大量噪音和異常值，對數據挖掘算法的魯棒性提出了挑戰。

【數據質量和標準化】

一、數據挖掘技術在農業領域面臨的技術挑戰

1.數據量大且復雜：農業數據往往體量巨大，涉及氣象數據、土壤數據、作物數據、市場數據等多種類型，且數據之間存在復雜的關系，對數據挖掘技術提出了很高的要求。

2.數據質量參差不齊：農業數據來源多樣，包括傳感器數據、人工觀測數據等，數據質量參差不齊，影響了數據挖掘的準確性。

3.數據挖掘算法的局限性：現有的數據挖掘算法大多是針對通用數據設計的，對農業數據中特有的模式和規律挖掘能力有限。

4.缺乏專業人才：數據挖掘技術在農業領域的應用需要具備農業專業知識和數據挖掘技術知識的復合型人才，但目前此類人才稀缺。

二、數據挖掘技術在農業領域面臨的數據挑戰

1.數據收集難：農業數據往往分散在各個農業生產經營單位，難以統一收集和管理，導致數據挖掘缺乏足夠的數據基礎。

2.數據標準不統一：農業數據標準不統一，不同地區、不同作物、不同生產階段的數據格式和指標體系不同，給數據挖掘帶來困難。

3.數據共享難：農業數據涉及到農民、農業企業、政府等多個利益相關者，數據共享存在障礙，影響了數據挖掘的規模化應用。

三、應對數據挖掘技術在農業領域面臨的挑戰的措施

1.加強數據標準化建設：統一農業數據標準，建立統一的數據格式、指標體系和數據交換協議，為數據挖掘提供標準化的數據基礎。

2.加強農業數據收集和管理：建立農業數據收集和管理體系，對農業數據進行統一收集、存儲和管理，為數據挖掘提供充足的數據資源。

3.加強農業數據共享：構建農業數據共享平臺，打破數據共享障礙，促進農業數據的共享和利用。

4.培養數據挖掘專業人才：加強農業數據挖掘專業人才培養，培養具備農業專業知識和數據挖掘技術知識的復合型人才，為數據挖掘技術在農業領域的應用提供人才支撐。

5.加強數據挖掘算法研究：加強農業數據挖掘算法的研究，針對農業數據特點，開發能夠有效挖掘農業數據中模式和規律的數據挖掘算法，提高數據挖掘的準確性和效率。第七部分數據挖掘技術發展趨勢：預測數據挖掘技術在農業領域的未來發展方向。關鍵詞關鍵要點農業大數據融合技術，

1.海量農業數據集成共享。建立健全農業大數據國家級統一的平臺和服務體系，構建農業大數據集成共享、互聯互通的基礎環境和國家級信息資源庫。

2.跨學科數據挖掘融合。在農業大數據平臺內形成數據挖掘與分析資源、技術和服務池，建立以學科特性為基礎進行融合的分段式、集群式、云式服務模式，實現學科與學科之間、區域與區域之間，企業與企業之間的信息交互和數據融合。

3.縱橫交錯數據挖掘分析。將空間屬性數據挖掘技術與時間序列數據挖掘技術進行融合，對農業大數據平臺中的空間數據和時間系列數據進行縱橫交錯的數據挖掘與分析，能夠更加準確地揭示隱藏在農業大數據中的隱含信息模式。

預測分析在農業領域的應用。

1.病蟲害預測。利用數據挖掘技術建立病蟲害預測模型,對病蟲害的發生和流行趨勢進行預測,為病蟲害的防治提供決策支持。

2.作物產量預測。利用數據挖掘技術建立作物產量預測模型,對作物產量進行預測,為作物生產的決策提供支持。

3.農產品價格預測。利用數據挖掘技術建立農產品價格預測模型,對農產品價格進行預測,為農戶的生產決策提供支持。

農業機器人技術與數據挖掘技術的集成。

1.數據采集和分析。農業機器人配備各種傳感器,可以實時采集作物生長環境和農田管理數據。數據挖掘技術可以對這些數據進行分析,提取有價值的信息。

2.決策和控制。農業機器人根據數據挖掘的結果,可以做出決策,并對農田管理進行控制。例如,農業機器人可以根據作物的生長情況,決定是否需要施肥或灌溉。

3.人機交互。農業機器人可以通過數據挖掘技術與人類進行交互。例如,農業機器人可以根據人類的指令,執行特定的任務。

農業數據挖掘的云計算模式

1.云計算提供商提供了數據的存儲、計算和分析服務，用戶可以根據需要租用這些服務。

2.云計算通過互聯網將數據中心連接起來，用戶可以隨時隨地訪問數據并進行計算。

3.云計算可以幫助農業企業降低數據挖掘的成本，提高數據挖掘的效率。

人工智能與農業數據挖掘的集成。

1.人工智能算法可以自動學習并識別農業數據中的模式和關系，從而幫助農業專家做出更好的決策。

2.人工智能算法可以提高農業數據挖掘的速度和準確性，從而幫助農業企業提高生產力和降低成本。

3.人工智能和農業數據挖掘的集成將促進農業的可持續發展。數據挖掘技術在農業領域的未來發展方向

#1.云計算和大數據技術相結合

云計算技術將成為數據挖掘技術在農業領域發展的基礎設施，為其提供強大的計算能力和存儲空間。而大數據技術則為數據挖掘提供了豐富的數據源，二者相結合將大大提高數據挖掘的效率和準確性。

#2.人工智能技術的應用

人工智能技術，尤其是機器學習技術，將在數據挖掘中發揮越來越重要的作用。機器學習算法可以從農業數據中自動學習知識，并用于構建預測模型。這將極大地提高數據挖掘的效率和準確性，并使數據挖掘技術能夠解決更復雜的問題。

#3.物聯網技術的應用

物聯網技術將成為數據挖掘技術在農業領域發展的重要驅動力。物聯網設備可以實時收集農田數據，并將數據傳輸到云端。這將極大地豐富農業數據，并為數據挖掘提供了更加及時和準確的數據源。

#4.農業數據標準化的推進

農業數據標準化的推進對于數據挖掘技術在農業領域的發展至關重要。數據標準化可以確保不同來源的農業數據能夠被有效地整合和分析。這將極大地提高數據挖掘的效率和準確性，并使數據挖掘技術能夠在農業領域發揮更大的作用。

#5.數據挖掘技術應用領域的擴展

數據挖掘技術在農業領域的應用將從傳統的農業生產管理領域擴展到農業經濟、農業市場、農業政策等領域。這將大大拓寬數據挖掘技術在農業領域的影響力，并使數據挖掘技術成為推動農業現代化發展的重要工具。第八部分數據挖掘技術政策建議：提出促進數據挖掘技術在農業領域應用的政策建議。關鍵詞關鍵要點政策支持

1.加強政策支持，完善數據挖掘技術在農業領域的應用政策體系，明確數據挖掘技術在農業領域的應用范圍、責任主體、支持方式等。

2.加大財政支持力度，設立專項資金，支持農業數據挖掘技術研發、應用推廣和示范項目建設。

3.加強知識產權保護，完善農業數據挖掘技術知識產權保護制度，保護數據挖掘技術創新成果。

數據共享平臺建設

1.建設覆蓋全國的農業數據共享平臺，整合農業相關部門和機構的數據資源，實現農業數據資源的共享開放。

2.建立數據共享機制，建立農業數據共享的標準、規范和程序，確保數據共享安全有序。

3.加強數據安全管理，建立健全農業數據安全管理體系，保障農業數據安全。

技術研發

1.加強數據挖掘技術研發，重點研發農業領域數據挖掘算法、模型和工具，提高數據挖掘的準確性、效率和智能化水平。

2.支持農業數據挖掘技術標準化，制定數據挖掘技術標準，規范數據挖掘技術的應用，提高數據挖掘技術的兼容性和互操作性。

3.鼓勵產學研結合，建立農業數據挖掘技術產學研聯盟，促進農業數據挖掘技術創新成果的轉化和應用。

人才培養

1.加強高層次人才培養，支持高校開設農業數據挖掘技術相關專業，培養數據挖掘技術專業人才。

2.加強在職人員培訓，開展農業數據挖掘技術培訓班、研討會等活動，提高在職人員的農業數據挖掘技術水平。

3.鼓勵企業、科研機構和高校開展聯合培養，培養既懂農業又懂數據挖掘技術的人才。

示范應用

1.開展農業數據挖掘技術示范應用，選擇具有代表性的農業生產基地、農業企業和農業合作社，開展數據挖掘技術在農業領域