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文档简介

互联网农业农业科技公司农业咨询助理实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日,我在一家互联网农业科技公司担任农业咨询助理实习生。期间,我参与完成12份区域农业发展潜力评估报告,分析涵盖3个省份的15个种植基地数据,提出5项优化建议被采纳,推动试点项目产量提升18%。运用Python进行数据清洗和处理,通过R语言建立3个预测模型,准确率达82%,为决策提供量化支持。掌握农业大数据分析方法与咨询报告撰写流程,形成标准化分析模板,可应用于类似项目。

二、实习内容及过程

实习目的主要是了解农业咨询行业实际工作,把书本知识用到实践中,熟悉农业项目从数据收集到报告撰写的完整流程。

实习单位是家专注于智慧农业解决方案的公司,主要帮农业企业做市场分析和技术方案设计,服务对象涵盖种植和养殖两大块。

实习期间,我跟着团队做了两个主要项目。7月10号开始参与西北地区苹果种植区的发展潜力评估,需要整理去年1到6月当地气象数据、土壤墒情数据和5个合作果农的产量记录。我负责用Python把分散在3个Excel里的数据清洗成统一格式,发现原始数据有23%存在缺失值,就根据历史同期数据和NASA的卫星遥感数据做了插补处理。通过R语言做了线性回归分析,得出海拔每升高100米,单产下降约0.8吨的结论。团队最终报告里采纳了我关于调整灌溉周期的建议,试点园区的亩产真的提升了12%。另一个项目是8月初做的南方水稻绿色防控方案咨询,我分析了去年8个示范基地的病虫害发生数据和用药记录,用决策树模型筛选出最有效的3种生物农药组合,这个模型准确率大概是76%,虽然不算特别高,但帮客户省了不少试错成本。

遇到的困难主要有两个。一是刚开始做数据分析时,对农业领域的专有指标理解不深,比如“地力等级”具体怎么量化,跟老师傅沟通了好几次才弄明白。还有就是做报告时,怎么把复杂的分析结果说清楚,第一版写得太专业,客户看不懂,后来改成用更多图表和案例,效果就好多了。为了解决这些问题,我专门找了几篇关于农业投入产出分析的文献看,也请教了师兄怎么用Excel的高级功能处理农经数据。

实习成果最直观的就是参与了12个咨询报告的撰写,其中有8个报告里的建议被客户采纳了。个人感觉最大的收获是掌握了农业大数据的整个处理流程,从数据采集到可视化呈现,还有咨询报告的标准结构。虽然只做了8周,但确实把课堂上学到的数据分析方法用上了,而且体会到农业项目周期长、变量多,做咨询不能只看数据,还得结合实际情况。这段经历让我意识到,做农业咨询得既懂技术又懂农业,以后得在田间地头多下功夫。

单位管理上感觉还可以,但培训机制有点薄弱,主要是入职时有个通用的培训,后来就是边做项目边学。我建议可以搞个案例库,把之前做过的项目资料整理一下,新人能快速上手。岗位匹配度上,我的工作内容跟专业结合挺紧密的,但感觉对农业种植环节的了解还不够,要是学校能多安排些实践环节就好了。

三、总结与体会

这8周在公司的经历,让实习的价值形成了一个完整的闭环。刚去的时候,觉得学的东西挺多的,但真正上手做项目,才知道理论和实践之间有挺大距离。比如7月15号开始负责的那个苹果种植区评估,光是把合作农户的产量记录和气象数据整合好,就花了两周时间。原始数据里缺值、格式乱的情况很多,那时候就觉得课堂上学的那点数据处理技巧远远不够用。后来跟着师兄用Python写脚本自动化处理,又学了点R语言做趋势分析,才慢慢把报告做出来。现在回头看,这段经历把我在学校学的数据分析、经济学原理这些知识真的用上了,感觉像是把理论装进了实践里,这种成就感挺强的。

对我职业规划的影响挺直接的。以前觉得毕业了可以随便选个行业,现在明确了对农业科技这块更感兴趣。特别是看到团队用大数据帮客户优化种植方案,产量实实在在提高了,就觉得这事儿挺有意义的。8月25号参加公司内部的技术分享会,听研究员讲怎么结合遥感影像和AI识别病虫害,我立马就记了好几个点,回来后还专门去查了相关论文。接下来打算深化学术背景,比如去看几本关于农业机器学习的书,或者考虑考个相关的职业资格证书,希望能更早进入这个行业。

行业里感觉互联网和农业结合越来越紧密了,像什么精准灌溉、智能温室这些,数据驱动决策是大趋势。这次实习让我看到,光有技术不行,还得懂农业规律,比如8月初做水稻防控方案时,发现单纯靠模型推算还不够,得结合当地农技人员的经验才靠谱。未来要是继续做这行,肯定得多下田,了解不同作物的生长习性。虽然只实习了8周,但感觉像是提前体验了职场,知道了自己哪些地方需要加强。以后做项目会更有针对性,比如下次再接触农业数据,会先去了解对应作物的关键生育期和农艺措施,这样分析起来会更有方向感。感觉从学生到职场人的心态转变挺明显的,现在做事情会更考虑细节,抗压能力也强了点,这种变化挺宝贵的。

四、致谢

感谢公司提供这次实习机会,让我接触到真实的农业咨询工作。感谢我的

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