Применение методов Big Data Analytics и машинного обучения для прогнозирования урожайности в сельском хозяйстве
Annotation
в статье рассматривается проблема применения технологий Big Data для оптимизации сельхозпроизводства в условиях климатической нестабильности. Проведена обработка данных (устранение пропусков, one-hot encoding, нормализация), разработано интерактивное приложение на Streamlit для анализа распределения культур, погодных условий и агротехнических факторов. Расчёт экономической эффективности показал наибольшую рентабельность риса (25,44%) и хлопка (22,14%), убыточность ячменя и сои. Оптимизация структуры посевных площадей на основе Big Data позволяет повысить рентабельность на 15–25%.
more