在传统的统计工作中，农业统计依靠传统处理方式，效率比较低下，指标数据比较单一，无法满足公众日益增长的统计多样性需要。在当前的大数据背景下，农业统计要主动适应新时代发展要求，要及时进行变革，用更加科学的姿态，应对新挑战和迎接新机遇。

一、传统农业统计现状

农业统计是对各行政区域内的农、林、牧、渔业生产以及农林牧渔服务业的生产活动和支持性服务活动进行统计，为及时准确反映各行政区域农林牧渔业生产经营活动情况，为各级党委政府制定政策、进行宏观经济管理与调控提供依据。主要统计内容为农村基本情况、农业生产条件情况、农林牧渔业生产情况、农林牧渔业总产值、中间消耗、农林牧渔业增加值、县域（县乡村卡）统计年报和定期报表等。传统的农业统计方法主要有两种模式：一是抽样统计。在总体中抽取样本，收集数据，建立模型对数据进行统计分析，形成统计报告。二是全面统计。采取定期统一分发报表，逐条手工填报数据，经过人工录入电脑进行汇总处理，用人工审核分析评估，最后形成统计报告。

在数据如此之多的今天，传统的农业统计在完成这些工作时，过度依赖统计人员，面临巨大的挑战。传统模式需要耗费大量的人力物力时间，效果不太理想。农业统计要推陈出新，必须要自己作出改革。

大数据技术利用互联网进行数据采集，利用人工智能系统进行数据分析，利用可视化工具把分析结果展现出来。大数据可以提升农业统计水平，提高数据的时效性和准确性，提高整体的数据质量。

二、大数据背景下的农业统计面临的挑战

（一）传统统计方法制度受到冲击。传统统计方法，采取的是自上而下布置报表制度，自下而上收集填报数据，逐级审核评估，存在的主要问题是数据来源单一、审核时间过长、时效性比较差。大数据时代，除了传统数据来源渠道之外，流媒体数据、网络文本、行政记录等都成为了数据来源渠道，大大拓宽了数据来源渠道，各类信息掌握起来更见快捷便利。新时代对农业统计提出了更高要求，对传统统计体系、方法、制度迫切需要改革创新。

（二）传统统计时效性受到冲击。传统统计实行分级负责制度，逐级审核评估，操作过程很长，统计结果公布比较晚。大数据时代，数据收集处理实行扁平化，依靠软件程序进行智能化审核，效率比较高，时效性比较好。

（三）传统统计部门职能受到挑战。传统统计部门是唯一的法定数据提供单位，地位稳固。但是，大数据时代，电子商务数据、工业生产数据、社会销售数据等数据，可以从互联网获得，有专业数据公司进行收集、挖掘、分析、应用。这种变革会动摇传统统计部门地位。

三、大数据为农业统计带来的机遇

农业统计是一门研究农业数据的学科，农业统计和大数据内在具有联系性，大数据让农业统计提高了地位，推动社会注重农业统计人才培养。农业统计能够让人们更好的把握农业数据的分析和应用。大数据时代为农业统计带来的发展机遇主要有四个：

（一）大数据为农业统计提供了新的研究方向。对大数据进行分析，为农业统计实现了新的实用价值。传统商家、电商、政府都需要对庞杂的数据进行分析，对公众的喜好和需求进行挖掘分析，找出其中包含的关于经济发展趋势的宏观信息和微观信息，找到社会经济发展方向。为了获取这些信息，大数据被引入农业统计研究中，为农业统计带来新的技术手段。

（二）计算机技术充分促进农业统计发展。农业统计理论方法需要在学科交叉中获得新的生命力，农业统计应该从数据发展的趋势中解决苗头性、倾向性的问题。现在的信息技术、云计算、互联网的发展，以政府统计作为现代化统计的基础，正在从传统手段向现代手段转变。

（三）大数据对统计人才的培养提出了新的要求。目前，农业统计需要的不仅仅是对农业统计理论知识有清晰认识的统计人才，而且是高层次技能操作人才，要有统计知识、计算机技能、编程技能、大数据挖掘、管理技能等复合型人才。

（四）大数据推动农业统计改革。以前进行统计分析，需要统计人员提前建立统计模型，统计指标的获得要经过复杂的演算过程。现在统计人员的工作简化了，依靠大型软件程序就可以完成这些工作。这些大型的软件程序依靠专业编程人员来完成，把统计人员从编制软件的工作中解放出来，让统计人员有更多时间精力去提高统计数据质量。