摘要：针对特色农产品苹果滞销难题，依托政府部门数据资源和互联网和第三方电商数据资源等，开展单品种大数据平台建设，建立完善的数据采集、数据分析和数据服务机制，提供苹果生产、市场价格、苹果消费、成本收益、对外贸易等全产业链大数据监管服务，引导市场预期，指导农业生产，增强生产经营的科学决策能力。
关键词：农产品大数据；产业链监管
1.引言
农业是国民经济的基础产业，大数据对农业的影响甚广。近年来，大数据+农业的生产模式正在以燎原的姿态蔓延，相关文件密集出台。2016年10月，农业部印发《农业农村大数据试点方案》（农市发〔2016〕30号），在数据共享、单品种大数据建设、市场化投资建设运营机制和大数据应用取得突破，要求加快大数据在农业生产经营各环节应用，形成一批创新应用成果。
本文基于对农产品单品种大数据的顶层设计，以苹果为例，创新全产业链大数据监管服务新模式，为生产经营提供辅助决策。
2.概述
近年来，局部地区出现苹果“滞销难卖”的情况。究其原因，苹果出现“滞销”与局部地区苹果品质差、盲目扩种、缺少营销等不无关系。
随着电商和果品连锁超市等新兴流通渠道的发展，商家收购时更注重水果品质。其次，包括苹果在内的进口水果量逐年增加，蚕食了部分国内水果的市场份额，进一步增加了国内市场的销售压力。再次，果汁市场多年不景气，果汁加工消耗苹果动力不足。要弄清楚为什么出现滞销、怎样建立抵御滞销的长效机制是一个复杂的难题。建立单品种大数据平台，综合采集该品种农产品线下数据、互联网数据和第三方数据，进行苹果市场流向分析和消费画像，通过算法模型训练，深层挖掘苹果滞销原因，促进苹果为代表的农产品市场流通发展。
3.数据采集
3.1数据来源
数据来源主要包括政府数据资源、互联网数据资源、生产类数据资源、电商类数据资源、第三方数据资源。
其中，政府数据资源包括农业、税务、海关、林业等部门数据；互联网数据资源包括网络公开的苹果供求数据、价格信息、成交信息、大宗交易信息、品牌信息以及舆情信息等，通过互联网数据采集处理平台获取；生产类数据资源包括种植户基本信息、种植面积、植株数、产量、销量、收购价格、用药情况、化肥等数据；电商类数据资源包括细分品牌、品种、品质、产地、价格、物流、配送、订单、成交、库存等数据资源；第三方数据资源包括批发市场、农贸市场、大型商超、物流配送中心等掌握的数据资源。
3.2数据处理
数据分析建模由四大元素构成，数据集（即数据源）、业务目标、算法及优化迭代。数据集决定了模型所能覆盖的业务广度，业务目标决定了模型最终的应用价值，算法决定了模型的功能覆盖，优化迭代决定了模型的准确性。算法和优化迭代的过程是整个模型建立技术难度最高的部分。该平台常用的建模算法包括模式识别、聚类算法、关联分析算法、分类算法等。
4.数据分析
4.1生产分析
生产现状模块展示苹果主产区近20年种植面积、产量及单产的数据、排名、占比等信息，可以在宏观上了解历史及当前苹果种植及收获的概况。使用岭回归、LASSO回归法，将苹果主产区历史单产与气象条件（包括气象要素与气象灾害指数）单独拟合，再用拟合结果结合今年已有的气象数据预测今年产量。
4.2市场分析
基于地图数据，按日度、周度、月度、年度分析市场价格，展示价格季节性规律。分析苹果在市场的流向和交易量，通过流向监测和流向分析监测市场流通情况。在地图上分析产区价格对销售区价格的空间贡献度，统计价格传导滞后时间。价格预测用于分析未来一周/未来一月国内的苹果销售价格和市场批发价格。
4.3消费分析
根据苹果历史消费数据以及产量数据，分析供需关系，用广义自回归条件异方差模型（GARCH）、自回归移动平均法（ARIMA）来预测该农产品的产量、生产总值、消费量。基于互联网数据采集技术，获取互联网苹果销售数据，包括各地电商网店数量与销量，进行电商消费、配送渠道、产地偏好、价位档次（单价）和规格档次（果径、净含量）等维度分析。
4.4成本收益
统计分析各产区单位面积和单位产品苹果种植总成本、物质与服务费用、土地成本、人工成本的历史变化情况，分析单位面积和单位产品总产值、种植总成本、净利润和成本利润率趋势变化。
5.结语
以苹果为代表的单品种大数据平台直面特色农产品产业链监管，能够为苹果产业市场监管、合理规划和营销渠道拓展提供决策支持，维护农民切身利益，稳定市场运行，是大数据赋能农业的有效实践。