互联网农业XX农业科技公司农业咨询实习报告

互联网农业XX农业科技公司农业咨询实习报告一、摘要

2023年7月10日至2023年9月5日，我在XX农业科技公司担任农业咨询实习生，负责区域农产品供应链优化分析及数据建模工作。通过为期8周的实习，我参与完成3个县级行政区的农产品供需平衡分析，利用Python对2.3万条农户种植数据与市场销售数据构建供需预测模型，模型预测准确率达86%，帮助团队优化物流路径，将平均配送时间缩短12%。在实习中，我将《农业经济学》《数据分析》课程中的供需关系理论、线性回归算法应用于实际项目中，掌握利用Excel进行数据清洗、SPSS进行统计分析的专业技能，并形成了一套可复用的“区域农业资源评估模型构建方案验证”方法论，为后续农业咨询工作提供数据支撑。

二、实习内容及过程

2023年7月10日入职，我在XX农业科技公司做农业咨询实习生，主要帮着分析农产品供需数据，给农户提点种植建议。公司挺注重数据的，手头有各省市的气象、土壤、市场交易这些信息。我第一个月跟着师傅跑了一个月的调研，去了三个县，摸底当地水稻、玉米的种植面积、成本和销售渠道。8月下旬开始独立做项目，第一个任务是做皖北地区的小麦供需平衡分析。手头有2022年全省1.2万家的农户种植报告，还有粮油集团的销售数据，我花了两周时间，用Python清洗数据，发现有些合作社的报数明显偏高了，可能是为了套取补贴，我把这些异常值标出来，师傅说这帮我后续分析省了半天劲。9月初遇到个坎儿，当地一个农业合作社的数据特别乱，Excel表都拆成二十多个，我就自己琢磨，买了本《农业大数据采集与处理》，花了五天时间，用SPSS把他们的数据标准化，最后整理出一份可用的供需分析表。10号交报告时，模型预测的秋粮缺口比公司之前预估的低了8个百分点，老板还把我做的表直接发给省农业厅对接人看了。这事儿让我意识到，农业咨询不光要懂种植技术，还得会玩转数据，不然建议都是空话。不过公司培训确实一般，没人手把手教怎么用农业气象模型，都是靠我自学。建议他们搞个内部案例库，把之前的项目经验都码进去，新人也能快速上手。这段经历让我知道，搞农业咨询得既懂行，又懂数据，还得能啃硬骨头。

三、总结与体会

这八周在XX农业科技公司的实习，让我把书本上的供需关系理论和市场调研方法，真真切切用在了刀刃上。7月刚接触项目时，面对2.3万条农户样本数据，说实话挺懵的，不知道从哪儿下手。后来跟着师傅把数据跑通，用Python做清洗和初步建模，发现皖北地区玉米的供需缺口比预想的要小14%，这让我第一次体会到数据驱动决策的威力。这段经历让我明白，农业咨询不只是画图纸、提建议那么简单，得懂种植、懂市场、懂数据，还得能抗住压力。比如9月中旬那个小麦项目，时间紧任务重，我连续加班三天，最后模型预测的供需比误差控制在5%以内，虽然不算惊天动地，但对我这种新手来说，挺有成就感的。

这次实习最大的收获，是让我看清了自己未来想走的路。之前觉得农业就是下地种田，现在知道互联网农业能玩出这么多花样，比如用遥感数据估算产量，用区块链防伪，这些都让我觉得特别兴奋。实习结束前，我主动跟导师聊了职业规划，他说想留在农业咨询行业，得往两个方向深挖：一是数据建模能力，二是产业政策理解。这番话点醒了我，下学期我打算系统学Python的数据分析库，顺便报个农业电商的线上课，想争取明年考个相关领域的职业资格证。

看着公司那些老员工能轻松把气象数据、市场报告转化成实实在在的种植建议，我意识到自己跟他们的差距还不小。行业里现在都在谈智慧农业、数字乡村，感觉机会挺多的，但前提是得把专业基础打牢。这次实习让我从学生思维彻底过渡到职场思维，明白做任何事都得有始有终，得对结果负责。虽然只是短短八周，但这段经历已经变成我未来求职的底气，我会继续琢磨怎么把学到的东西用起来，争取下次实习能帮上更多忙。

四、致谢

在XX农业科技公司的这八周实习，挺受锻炼的。特别谢谢导师，给我机会跟着项目组干，那些数据模型、分析思路，都是一点点带出来的。还有带我的几位同事，平时遇到问题，他们都不藏私，直接教怎么解决，比如那个用Python处理异常值的技巧，就