智慧農業的發展離不開現代科技的支持，其中更離不開大數據的輔助。因為大數據是智慧農業“智慧化”的關鍵性支持技術。
（1）可視化分析
數據可視化是數據分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^地展示數據，讓數據“說話”讓用戶看到結果，這種要求有助于更多非專業機構和人士來應用大數據擴大大數據的應用領域。
（2）數據挖掘算法
可視化是給人看的，數據挖掘是給機器看的。集群、分割、孤立點分析，還有其他的算法讓我們可以深入數據內部，并挖掘其價值。
（3）預測性分析能力
數據挖掘可以讓分析員更好地理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
（4）語義引擎
非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析、提取、分析數據。語義引擎需要被設計成能從“文檔”中智能地提取信息數據質量和數據管理是管理方的最佳實踐。通過標準化的流程和工具處理數據。
（5）數據質量和數據管理
數據質量和數據管理是管理方的最佳實踐。通過標準化的流程和工具處理數據可以保證得到一個高質量的分析結果。
農視云可視化農業直播平臺將可視化管理與大數據分析充分結合，根據農業發展的特殊性，通過現代化管理實現傳統農業向現代農業的轉型。
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