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研究报告中的调查方法与数据采集调查与研究是社会科学领域中的常见方法，在研究报告中，合理有效的调查方法和数据采集对于研究的可靠性和准确性至关重要。
本文将从六个方面展开详细论述研究报告中的调查方法与数据采集，包括问卷调查、访谈、实地观察、文献研究、统计分析和案例分析。
一、问卷调查问卷调查是一种常见的调查方法，通过设计并分发问卷来收集研究对象的主观意见和行为习惯。
在研究报告中，问卷调查通常被用来获取大量数据，并对数据进行统计分析。
然而，在设计问卷时，需要注意问题的准确性、问题顺序的合理性和问卷填写者的回答套路。
二、访谈访谈是另一种常见的调查方法，通过与研究对象进行面对面的交流来获取深入的信息。
在研究报告中，访谈通常被用来获得研究对象的情感态度、背后原因和真实体验。
然而，在进行访谈时，需要注意访谈者的沟通技巧、访谈对象的主体性和访谈记录的准确性。
三、实地观察实地观察是一种通过亲自参与或仔细观察现实场景来收集数据的方法。
在研究报告中，实地观察通常被用来获取客观的行为、环境和物品信息。
然而，实地观察受到观察者主观因素的影响，需要注意观察者的观察力、实地环境的稳定性和观察行为的记录准确性。
四、文献研究文献研究是通过对相关文献的阅读和分析来获得研究数据的方法。
在研究报告中，文献研究通常被用来获取历史数据、现有研究成果和学术观点。
然而，在进行文献研究时，需要注意文献的可信度、文献的时效性和文献的综合性。
五、统计分析统计分析是一种对收集到的数据进行处理和解释的方法。
在研究报告中，统计分析可以用来描述数据的特征、探索变量之间的关系和检验研究假设。
然而，在进行统计分析时，需要注意数据的可靠性、统计方法的选择和结果的解释性。
六、案例分析案例分析是一种通过研究个别实例来推断普遍规律的方法。
在研究报告中，案例分析通常被用来深入研究特定情境、解释复杂问题和提供实践经验。
然而，在进行案例分析时，需要注意案例的代表性、案例的选择和案例的解释。
研究的基本方法有哪几种研究的基本方法有许多种，下面将介绍其中常见和重要的几种方法。
1.实证研究方法实证研究方法是指基于现实世界的真实数据和证据进行研究的方法。
它通过收集、整理、分析和解释实证数据，得出科学的、客观的结论。
实证研究方法强调定性和定量数据的采集和分析，以及利用统计方法进行验证和预测。
此外，实证研究方法也注重实验设计、样本选择和数据收集的可靠性和有效性。
2.文献综述方法文献综述方法是指通过搜集、整理、评估和综合文献资料的方法来研究某一问题。
文献综述方法可以帮助研究者了解已有研究的理论和研究结果，发现研究的现状和不足之处，提出新的研究问题和假设。
在实际操作时，文献综述方法可以通过文献检索、筛选和评估来获取和分析相应的文献资料，并通过系统性综述、元分析和理论构建来推进研究的进展。
3.问卷调查方法问卷调查方法是指通过设计和分发调查问卷来收集数据和信息的方法。
它可以用来了解人们的意见、态度、行为和经验，以及揭示人口学、社会经济、心理学等方面的问题。
在进行问卷调查时，研究者需要制定合适的调查问题、选择合适的调查样本，确定有效的调查方式和方法，并进行数据整理、分析和解释。
4.实地观察方法实地观察方法是指通过直接观察现实世界的现象和事件来研究的方法。
它可以用来了解人们的行为模式、社会互动、环境特征等方面的问题，以及揭示现象背后的规律和机制。
在实际操作时，实地观察方法可以通过参与观察、非参与观察、结构化观察等方式来获得相关数据和信息，并进行数据整理、分析和解释。
5.实验方法实验方法是指通过人为干预和控制来观察和测量现象的方法。
它可以用来检验研究假设、验证因果关系、控制其他因素对结果的影响等。
在实际操作时，实验方法需要制定合适的实验设计和操作程序、选择合适的实验样本、收集和分析相关数据，并进行结果的统计分析和解释。
6.案例研究方法案例研究方法是指通过深入、全面、系统地研究一个或少数几个实际案例来揭示问题和发现规律的方法。
高校教育资源数据中心的研究与架构随着信息技术的发展和互联网的普及，高校教育资源的规模和复杂性日益增长。
为了更好地管理和利用这些资源，高校教育资源数据中心应运而生。
本文将对高校教育资源数据中心的研究与架构进行探讨。
一、高校教育资源数据中心的定义和作用高校教育资源数据中心是指一个专门负责收集、管理和利用高校教育资源的机构或系统。
它主要通过信息技术手段，将各类教育资源进行整合，为师生提供全面、准确、快捷的信息服务。
高校教育资源数据中心在高校教育教学、科研与管理各个领域都发挥着重要作用。
首先，高校教育资源数据中心可以为师生提供丰富多样的学习资源。
通过收集和整合各类教材、课件、论文等教育资源，学生可以更方便地获取到学习资料，提高学习效率和质量。
同时，教师可以使用中心提供的资源来设计教学内容和课程，丰富教学手段，提升教学质量。
其次，高校教育资源数据中心可以促进科研工作的开展。
中心可以收集和整理各类科研文献、实验数据等资源，为科研人员提供便利，帮助他们开展科研工作。
研究人员可以通过中心获取到前沿的研究成果，加快科研进展，提高研究水平。
另外，高校教育资源数据中心还可以协助高校管理工作的进行。
中心可以收集和分析各类校务数据，为高校决策提供科学依据。
通过数据的整合和挖掘，中心可以帮助高校领导了解学校的整体运行情况，及时发现问题并采取相应措施，提升高校管理水平。
二、高校教育资源数据中心的架构高校教育资源数据中心的架构包括硬件设备、软件系统和数据管理三个方面。
硬件设备方面，中心需要配备一台或多台强大的服务器来存储和处理数据。
服务器的性能和容量应当与教育资源的规模和复杂程度相匹配。
此外，中心还需配置备用服务器以提高系统的可靠性和稳定性。
软件系统方面，中心应该建立一套完善的软件系统来实现资源的采集、存储、管理和分发。
该系统需要包括数据采集模块、数据存储模块、数据管理模块和数据分发模块等。
同时，系统还要具备良好的用户界面和友好的用户体验，方便师生进行操作和检索。
农村基础信息采集平台研究作者：张凤臣来源：《沿海企业与科技》2008年第03期［摘要］文章在对农村信息化进行综述的基础上，设计了乡、村两级基础信息采集平台。
平台包括信息发布和采集系统、数据处理和分发系统、基础信息数据库系统三部分，可以有效实现信息的采集和发布，为社会主义新农村建设提供信息化支持，也为以后实施进一步的信息处理和决策支持奠定了基础。
［关键词］农村信息化；基础信息采集；平台［作者简介］张凤臣，河北省信息安全测评中心信息技术科科长，工程师，河北石家庄，050071［中图分类号］ TP14 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1007-7723（2008）03-0026-0003一、引言农村信息化对社会主义和谐社会和新农村建设具有重要意义 [1]。
《中共中央、国务院关于推进社会主义新农村建设的若干意见》中明确指出“要积极推进农业信息化建设，充分利用和整合涉农信息资源，强化面向农村的广播电视电信等信息服务”。
浙江省建立了“农民信箱”，利用互联网和通信技术，通过实名注册，让农民借助电脑和短信进行网上双向交流，快速、便捷地获得各类免费科技、市场信息和系统提供的服务，构筑农民网上社会[2]。
绍兴市构建了农业信息网络，设计开发了语音咨询系统和手机上网平台，构筑了电子商务平台[3]。
绍兴东湖镇独树村实施了农田养分管理和决策信息系统平台[4]。
近年来，县级电子政务呈现出强劲的发展势头。
从基础设施看，骨干光纤基本覆盖到县重点部门和重点乡镇，县级政府职能部门的网络基础建设已经初具规模，不同部门的局域网已经基本搭建完成。
而在农村，尤其是边远山区的农村基本上没有实现信息的网络化。
特别是乡（镇）、村两级的基础信息采集依然沿用传统方式，在农村信息化建设方面是一项空白。
交通、打印、纸张等消耗大大地增加了农村管理成本，加重了农民负担。
同时各部门之间存在着垂直系统建设和横向信息相互封闭、互不相通的情况，造成乡村政务信息不能及时传输和发布。
课题研究方案的五个步骤一、确定研究目标和问题研究方案的第一步是确定研究目标和问题。
在开始研究之前，我们需要明确自己的研究目标是什么，希望通过这个课题达到什么样的目的。
在确定研究目标的同时，还需要明确应该研究哪些具体的问题。
这些问题应该与研究目标相关，并能够通过研究来解答或解决。
二、进行文献综述和理论分析在确定了研究目标和问题之后，我们需要进行这个课题的文献综述和理论分析。
文献综述是对已有的相关研究文献进行搜集、归纳和总结，从中获取有关研究问题的相关信息和研究方法。
理论分析是对已有的理论和概念进行分析和探讨，以寻找和识别与研究课题相关的理论和概念。
三、设计研究方法和方案在进行文献综述和理论分析之后，我们需要设计研究方法和方案。
研究方法是指用于获取和分析研究数据的方法，它包括了研究的设计、数据的收集、数据的分析和结果的解释等方面。
根据具体的研究对象和研究问题，我们可以选择不同的研究方法，比如实证研究、案例研究、问卷调查等。
四、开展研究实施和数据分析在设计好研究方法和方案之后，我们需要开始实施研究并进行数据收集。
这可能包括采集实地调查数据、设计和分发问卷、收集文献数据等等。
在数据收集完成后，我们需要对数据进行整理和分析，以了解数据的特征和规律，并回答研究问题。
五、撰写研究报告和总结最后一步是撰写研究报告和总结。
在这一步中，我们需要把研究的结果和分析进行整理和归纳，书写成一份完整的、具备逻辑性和可读性的研究报告。
此外，还应该在报告中总结研究的主要发现和结论，并提出对研究的启示和建议。
通过上述五个步骤的研究方案，我们可以系统地进行科学研究，确保研究的目标和问题得到清晰的设定和良好的解答。
同时，这个研究方案的步骤也能够帮助我们分析和归纳研究过程中的各个环节，为后续的研究提供指导和借鉴。
因此，严格遵循这五个步骤是进行课题研究的重要保障。
分布式数据系统的数据采集方法及分布式数据系统一、引言分布式数据系统是指将数据存储在多个节点上，通过网络进行数据交互和处理的系统。
在分布式数据系统中，数据采集是非常重要的环节，它涉及到从各个节点采集数据并进行整合和处理的过程。
本文将介绍分布式数据系统的数据采集方法以及分布式数据系统的基本原理和架构。
二、分布式数据系统的基本原理和架构分布式数据系统的基本原理是将数据分散存储在多个节点上，通过网络进行数据交互和处理，以实现高可用性、高性能和可扩展性。
分布式数据系统通常由以下几个组件构成：1. 数据节点（Data Nodes）：负责存储和管理数据的节点，每一个数据节点都有独立的存储空间和计算资源。
2. 元数据节点（Metadata Nodes）：负责管理数据节点的元数据信息，包括数据的位置、副本数等。
3. 协调节点（Coordinator Nodes）：负责协调数据节点之间的数据交互和处理，包括数据的分发、整合和计算等。
4. 客户端（Clients）：负责向分布式数据系统发送数据请求，并接收和处理返回的数据。
三、分布式数据系统的数据采集方法数据采集是分布式数据系统的重要环节，它涉及到从各个节点采集数据并进行整合和处理的过程。
下面将介绍几种常见的数据采集方法：1. 批量数据采集批量数据采集是指定时定量地从各个节点采集数据，并将数据进行批量处理和整合。
这种方法适合于数据量较大、数据更新频率较低的场景。
具体操作步骤如下：（1）设定采集周期和采集时间：根据实际需求设定数据采集的周期和时间，例如每天凌晨3点进行数据采集。
（2）连接数据节点：通过网络连接到各个数据节点，获取数据节点的访问权限。
（3）采集数据：从各个数据节点获取数据，并将数据保存到本地的缓存或者文件中。
（4）整合和处理数据：对采集到的数据进行整合和处理，例如去重、清洗、转换等。
（5）存储数据：将处理后的数据存储到分布式数据系统中的指定位置。
2. 实时数据采集实时数据采集是指即时地从各个节点采集数据，并将数据实时地进行处理和整合。
数据采集方法一、引言数据采集是指通过不同的手段和技术，收集、整理和存储数据的过程。
在当今信息化时代，数据采集对于企业和组织的决策和发展至关重要。
本文将介绍数据采集的方法，并详细阐述每种方法的优缺点和适用场景。
二、常见的数据采集方法1.问卷调查问卷调查是一种常见的数据采集方法。
通过设计和分发问卷，收集被调查者的意见、看法和行为数据。
问卷调查可以通过纸质问卷或在线问卷的形式进行。
优点是可以快速获得大量数据，适用于调查大规模人群。
缺点是可能存在回答者主观性和不准确性的问题。
2.访谈访谈是一种面对面的数据采集方法。
研究者通过与被访者进行深入交流，获取详细的信息和观点。
访谈可以分为结构化访谈和非结构化访谈两种形式。
结构化访谈是基于预先设计好的问题进行的，非结构化访谈则更加自由和开放。
优点是可以获得深入的、个性化的数据。
缺点是耗时耗力，并且可能受到主观因素的影响。
3.观察观察是一种直接观察和记录现象的数据采集方法。
研究者通过观察被研究对象的行为、环境和情境，收集数据并进行分析。
观察可以分为参与观察和非参与观察两种形式。
优点是可以获得真实、客观的数据。
缺点是可能受到观察者主观偏见的影响。
4.实验实验是一种通过控制变量来观察因果关系的数据采集方法。
研究者在实验室或控制条件下进行操作和观察，收集数据并进行分析。
实验可以分为实验组和对照组，通过对比不同组的数据来得出结论。
优点是能够确定因果关系。
缺点是实验环境可能与真实环境存在差异。
5.文献研究文献研究是一种通过收集和分析已有的文献资料来获取数据的方法。
研究者可以通过查阅书籍、期刊、报纸和互联网等渠道，获取相关的数据和信息。
优点是可以利用已有的资源进行研究，节省时间和成本。
缺点是可能存在数据不全或不准确的问题。
6.网络爬虫网络爬虫是一种通过自动化程序在互联网上获取数据的方法。
研究者可以编写爬虫程序，自动访问网页并提取所需的数据。
优点是可以快速、大规模地获取数据。
缺点是需要具备一定的编程和技术能力，并且可能存在法律和道德问题。
报表管理系统近年来，随着科技的进步和信息化的发展，各个行业和企业都逐渐意识到数据的重要性。
准确、及时的数据分析是企业决策的基础，为了更好地进行数据统计和分析，报表管理系统应运而生。
本文将从报表管理系统的定义、功能、应用以及发展趋势等方面进行论述，以期增进对该系统的理解与认识。
一、报表管理系统的定义和功能报表管理系统，简称BMS，是指一种能够自动化生成、管理和分发企业报表的技术系统。
该系统通过数据采集和整理，将原始数据转化为可视化的报表形式，为企业决策者提供直观、全面的信息支持。
报表管理系统不仅能够提高数据的准确性和实时性，还能够提高数据处理的效率和工作效益。
报表管理系统主要具备以下功能：1. 数据采集和整理：系统能够对企业各个部门的数据进行采集和整理，确保数据的完整性和准确性。
2. 报表生成和展示：系统能够将采集到的数据自动化生成报表，并以图表、表格等直观的形式展示出来，使决策者更容易理解和分析数据。
3. 报表分发和共享：系统能够根据用户的权限设置，将报表以电子邮件、文件共享等方式发送给相关人员，实现报表的及时分发和共享。
4. 报表分析和查询：系统能够提供各种数据分析和查询功能，支持用户根据需求自定义报表、筛选数据等操作。
5. 报表权限管理：系统能够对不同用户设置不同的权限，确保数据的安全性和私密性。
二、报表管理系统的应用报表管理系统广泛应用于各个行业和领域，对于企业的决策和管理起到了重要的作用。
以下是几个典型的应用场景：1. 财务报表管理：企业的财务部门需要定期生成资产负债表、利润表等财务报表，报表管理系统能够帮助财务人员快速准确地生成报表，并进行数据分析，为企业的财务决策提供支持。
2. 生产数据报表管理：生产部门需要根据生产线的运行情况生成产量报表、生产效率报表等，报表管理系统能够实时采集生产数据，并将其转化为相应的报表形式，为生产经理提供决策参考。
3. 销售数据报表管理：销售部门需要对销售额、销售渠道等关键指标进行监控和分析，报表管理系统能够帮助销售人员生成销售数据报表，及时掌握市场情况，做出销售策略调整。
信息采集整理分发系统的研究
一概述
系统主要功能是实现一个针对不同类型农业资源数据库等资源实现数据采集整理和分发的平台，此平台能够实现数据采集处理分发的自动化和智能化。
二系统结构
数据采集整理分发系统主要包括三部分：内容抓取模块（Crawler Module）、信息处理中心（Information Process Center）和分发中心（Distribution Center），各个模块部分均支持多线程。
内容抓取模块：负责分析其它数据库信息内容，提取正文内容，并初步判断是否符合用户配置规则。
信息处理中心：负责信息的统一处理，进行数据格式统一，实现信息处理的智能化和自动化。
分发中心：负责将处理后的数据信息分发至索引模块数据库系统。
三系统功能结构
1、信息的收集：主要进行信息自动下载、内容智能分析与初步过滤，剔除无用、过期与重复的信息，并进行自动分类，实现与其他农业数据库资源信息的采集、分析过滤的自动化。
2、信息管理：数据采集分发系统对本地的海量信息进行统一管理。
3、信息利用：
人工智能分析
通过人工辅助的方式，运用各种信息分析方法，围绕采集目标相关的信息进行检验、整理和重组，使其有序化、系统化、层次化，以获得更多、更有价值的信息。
信息分类与检索
对采集的信息内容进行计算机自动分类与人工辅助分类，然后通过专题检索和相关内容自动关联检索手段，从大量文本信息中提取出有价值的知识，方便信息加工人员对知识的发现和利用。
信息推送与发布
通过信息主动推送的方式，推送到相关的数据库。
辅助简报生成
对于经过人工分析与挖掘的信息内容，可以通过人工辅助生成简报和报告的方式提交给用户；对于经过分类的信息提供给相应的信息研究与信息利用部门，进行信息的深加工。
四采用技术
1基于多代理的数据采集系统
数据采集分发系统的计划和协调是一个具有独立性、自主性、分布性的多个实体之间的交互协作的并行过程。
在动态变化的环境中，外部数据库资源发生变化时，要求计划和协调系统具有高度的柔性和自治性。
由于多代理系统（Multi-agent System, MAS）具有适应环境的动态自组织能力，因此，采用MAS支持农业数据采集系统是一种有效的方法。
多代理系统（MAS）是近几年来分布式人工智能（DAI）领域中的研究热点，着重于研究包括多个实体的系统构建原则，以及实体之间的协调机制。
传统的DAI主要研究分布式问题的求解（Distributed Problem Solving, DPS），是将问题分解成子任务，然后在不同的处理机上求解每一个子任务，再将每个子任务的结果集成，这是一个自上向下设计的系统。
在某种程度上，分布式问题求解是为了解决计算效率的问题，但是很难处理不同实体间发生的冲突问题。
针对这种情况，人们提出了多代理系统的概念。
MAS系统可看成是一种自底向上设计的系统，首先定义出分布自主的代理，然后研究如何完成多个代理的任务求解。
研究出发点是系统的行为立足于每一个代理的局部信息与目标，在有限的知识与资源的基础上通过多代理的交互与协调达到系统的总体目标。
所以，MAS 系统比DPS系统更能体现人类社会的智能，更适合于开放动态的环境。
多代理系统中的每个代理(Agent)都是一个具有自治性、反应性、主动性、可通信性和自学习功能的实体。
Agent的自治性和系统的协调机制使得MAS在描述复杂系统方面有如下的特点：
1)分布性：MAS不仅在结构上是分布的，在逻辑上也是分布的，其中的Agent具有不完全
的知识和分布决策能力，计算也是异步进行的，因此MAS非常适合并行操作。
2)适应性：对于环境的变化和不确定性因素， Agent可以在协调机制下通过交互和自学
习，适应新的环境条件。
3)开放性：Agent无论从概念上还是从实现手段上都是一种封装模型，其内部结构和算法
可以由不同人在不同时间和地点采取不同方法加以实现，通过标准的消息接口而加入到MAS中。
4）鲁棒性：对于外部干扰，MAS可通过Agent的交互协调进行参数调整来保存系统的性能水平。
数据采集中的实体一般是基于自己的目标和资源约束进行自主或半自主的运作，我们可以直接将这些自主或半自主的实体抽象为Agent模型。
这样我们可以将数据采集抽象为由加工代理、采集代理、传输代理等组成的MAS系统。
代理的相对自治性及其之间的协同能力，使MAS具有高度的柔性、自适应性、并行性和良好的可伸缩性，并能对环境变化做出快速响应，这些特点，使得MAS系统能够支持数据采集实时性、安全可靠性的全面提高。
2异构信息资源集成应用采用CORBA 技术实现
公用对象请求代理体系结构CORBA (Common Object Request Broker Architecture) 是对象管理组织OMG(Object Management Group) 为适应当今快速增长的软硬件协同工作能力的要求而提出的方案。
CORBA允许应用程序之间相互通讯, 而不论他们在什么地方或者由谁来设计。
该标准的主要特点是基于软件总线结构, 将应用模块按总线规范做成软插件, 插入总线即可实现集成运行。
CORBA 规范的核心是ORB (对象请求代理器)。
ORB不仅支持标
准的OMG对象模型, 还具有分布进程管理和通信管理功能, 取代了传统客户/ 服务器结构中的相应接口部分。
在CORBA 结构中ORB是一个中间件，它在对象间建立客户/服务器的关系。
通过ORB，客户可以简单地使用服务器对象的方法，而不论服务器是在同一机器上还是通过一个网络访问。
ORB获取对象请求并负责找到一个对象实现这个请求, ORB 将客户对象的请求信息传递给服务对象, 并接收服务对象的响应结果。
客户对象无需知道服务对象在哪里、用什么语言实现或运行环境等与服务内容无关的问题。
为使各网站所采集的信息能在多个不同应用系统中共享，且各应用系统可直接使用数据, 而无须去配置数据库引擎或了解数据在数据库中的存贮结构。
本系统采用CORBA技术, 提供异构信息资源服务。
在各信息应用系统中，嵌入一个CORBA对象, 主要完成该应用系统希望获得的信息的申请, 并接收服务结果。
应用系统可透明地访问多种不同资源服务系统的信息。
在各信息资源提供方，可通过资源服务提供程序, 提供对该信息资源的透明访问功能。
该服务程序创建两个CORBA对象：服务受理对象与服务提供对象。
服务受理对象接收各应用对资源服务的请求, 将请求信息转换为内部格式, 传给服务提供对象。
服务提供对象依据得到的指令，从数据库中获取相关信息并传给客户对象。
这样基于CORBA提供信息服务的整体模型如图所示。
这个模型有其具体的实现算法。
基于CORBA提供信息服务的整体模型
3 非统一信息分发
非统一信息分发把网格组织成一个从一个站点连接另一个站点的拓扑覆盖图，每个站点包含一个资源仓库，当信息通过覆盖拓扑传递时，一个仓库收到信息就将其记录下来，并且依据特定的协议标准决定是否继续推进这条信息。
非统一信息分发协议可以有效地把信息分发给已分配好的仓库，不需要通过突发或者集中手段，大家都知道网格资源具有对邻近用户来说更为重要的特点，利用这个特点，非统一信息分发协议采用一系列的解决方案。
按距离资源的远近成比例地把资源信息反方向地分发出来，结果表明，在不丧失信息过多的精确度的前提下，与统一分发相比，这样做在费用方面有一个重大的缩减，特别是精确性被当作资源信息重要性的一项指标进行检测的时候就显得特别正确了，因此，非统一信息分发保证了改进网格资源发现的可测量性的承诺，而既是概率的又是智能的非统一信息分发协议导致了这个全面的折中。
因此。
进一步的研究需要集中于那些能够按照信息的价值智能地和动态地平衡传递费用的协议上。
如图所示信息源计算
机有选择性地选取一个协议来智能地分发信息。
非统一信息分发模型
4 数据挖掘
通过数据分类模块对农业科技知识库进行分类，为每一个类建立一个合理的模型。
根据知识库已经分好的类，按被处理对象的特征进行聚类分析，使其知识库类中个体差异小，类间差异大。
农业科技数据通过以上数据的抽取模块、数据的分类模块和聚类模块的处理，再经过数据关联规则发现模块，对农业历史数据进行分析，最终提炼出农业科技知识库中重要的数据信息，之后再进行数据的推送。
