基于煙農畫像構建的煙葉生產分析系統研究與應用

摘 要：該研究以煙農畫像為中心，經廣泛調研，借煙農畫像分析程序對相關數據進行綜合匯聚、剖析、挖掘。由此，可全面評估煙農種植技術與實操能力，識別其生產技術不足。致力于為煙農提供定制化、差異化服務，提升滿意度。此外，從煙葉生產實際需求出發，開發系列服務應用場景并成功推廣，具有很強的實踐性和應用價值。

關鍵詞：煙草；煙農畫像；數據安全性；煙葉生產；農藝措施落實

中圖分類號：S-3 文獻標志碼：A 文章編號：2096-9902（2024）18-0022-04

Abstract： This research focuses on the portrait of tobacco producers. Through extensive research， the tobacco producers portrait analysis program is used to comprehensively gather， analyze and mine relevant data. Therefore， tobacco producers can be comprehensively evaluated and their production technology deficiencies can be identified. It is committed to providing customized and differentiated services to tobacco producers， so as to improve their satisfaction. In addition， based on the actual needs for tobacco production， a series of service application scenarios have been developed and successfully promoted， which has strong practicality and application value.

Keywords： tobacco; portrait of tobacco producer; data security; tobacco production; implementation of agronomic measures

用戶畫像是通過數據分析用戶的一個重要途徑，它是一個數字化的用戶形象，可以幫助服務提供者以及其他用戶了解其所代表的用戶。用戶畫像研究中將用戶畫像構建過程分為：數據采集、畫像建模以及動態更新3個部分。用戶畫像通過挖掘和分析用戶的屬性和行為數據，從而給用戶打上相應的標簽，來了解用戶的需求與偏好，這一技術的實現對各領域的發展都起到巨大的幫助。目前，用戶畫像被應用于個性化推薦、精準營銷、行為預測和異常檢測等。

煙葉產業傳統的分析方法是先收集農戶的農藝措施落實情況，再通過人工逐項檢查，記錄有問題的措施，根據從業多年人員的經驗判斷，進行人工的整理，最后發布數據。這種方式在人工逐項檢查時會花費大量的時間，無法保證正確率，受限于專業素質和數據獲取，對煙農各項經營管理方面的分析十分有限，在改善經營、提高效率方面的能力也有限。本文借鑒以往研究成果，運用用戶畫像分析的相關理論與技術，結合煙葉產業，建立煙農畫像標簽，綜合判斷煙農種植技術和實操能力，掌握其生產技術短板，為每個煙農提供煙葉生產培訓課程的個性化推薦，有的放矢組織集中面授和現場示范。

1 煙農畫像概述

在大數據時代背景下，如何從海量數據中提取有價值的信息，并據此為客戶提供精準、個性化的服務，已成為企業關注的重點問題。本研究利用大數據分析技術處理煙葉生產數據，通過數據可視化展示，促進煙葉生產者針對特定技術的學習與落實，提供智能化推薦。煙葉產業可以有效地利用大數據和煙農畫像技術，實現服務模式的創新，例如培訓服務、專業化服務、智能終端服務等，并根據用戶特征的變化調整用戶畫像，以提高軟件推廣使用的效果。

2 數據安全性

隨著《中華人民共和國個人信息保護法》的頒布，煙草企業在合規性方面面臨更新、更明確的要求。該法律明確了個人信息、敏感個人信息、個人信息處理者、自動化決策、去標識化和匿名化等基本概念，并從適用范圍、個人信息處理的基本原則等方面進行了全面規定，建立了個人信息保護領域的基本制度體系。通過采取將所有數據值替換為設定值的措施，將數據的信息內容降低至任何合理的效用水平以下，技術上將無法通過輔助數據從匿名數據中重新識別個人，從而將個人數據匿名化的法律風險降至最低。

本研究還專注于對不涉及煙葉種植者身份識別、不涉及公民個人隱私的農藝措施信息領域進行分析，即僅研究“煙葉種植者各項農藝措施落實情況”對其種煙收益的貢獻程度。

為進一步確保數據安全，本研究通過制定嚴格的操作規章制度，確保程序在封閉環境中運行。各產區安排專人操作不接入互聯網的計算機，對收集的信息進行歸納整理，對煙葉種植者畫像進行標簽化編號和匿名化處理，并將分析結果傳達至對接該煙葉種植者的管片技術員以開展個性化服務，從根本上保障煙葉種植者信息的安全。

3 煙農畫像構建

3.1 需求分析

通過收集煙葉種植者的基礎信息，結合農藝措施落實情況的摸底調查，對比分析所有煙葉種植者的相關信息，探索各指標貢獻度的量化參數。利用煙農畫像分析程序對數據進行匯聚、分析和挖掘，全面評估煙農的種植技術和實操能力，掌握其生產技術短板。

在進行煙葉種植者信息收集和分析的過程中，我們首先需要構建一個全面的數據庫，該數據庫應包含煙葉種植者的基本信息，如地理位置、種植經驗、教育背景、以往作物產量、土壤條件和氣候數據等。這些數據將為我們提供一個多維度的視角，從而更深入地理解每位種植者的獨特情況和需求。

接下來，將開展農藝措施落實情況的摸底調查，包括對種植者所采取的種植技術、病蟲害管理、灌溉系統和肥料使用等農業實踐的詳細記錄。通過這些數據，可以評估各項農藝措施的有效性和適用性，以及它們對提高煙葉產量和質量的具體貢獻。

對比分析所有煙葉種植者的相關信息是關鍵步驟，它將幫助我們識別出影響煙葉生產的關鍵因素?？梢酝ㄟ^統計分析和機器學習算法來量化各個指標的貢獻度，從而確定哪些因素對提升生產效率最為關鍵。例如我們可能會發現某些地區的土壤條件對煙葉生長尤為重要，或者特定的灌溉技術能夠顯著提高作物產量。

利用專門為煙農設計的畫像分析程序，可以將收集到的數據進行有效的匯聚、分析和挖掘。這些程序能夠處理和解釋大量復雜的數據集，識別出數據中的模式和趨勢。通過這種方法，能夠全面評估煙農的種植技術和實操能力，從而為他們提供定制化的改進建議和技術指導。

最后，識別煙農在生產技術方面的短板是至關重要的。這不僅涉及種植技術，還可能包括市場知識、風險管理、財務規劃等方面。通過深入了解這些短板，能夠設計出更加有效的培訓和支持計劃，幫助煙農提升整體的生產能力和市場競爭力。這不僅能夠提高煙葉種植者的經濟效益，還能促進整個煙草行業的可持續發展。

3.2 數據收集

3.2.1 個人信息

在擴展煙葉種植者的匿名化基礎信息時，不僅收集基本的統計數據，而且深入分析每項信息如何影響煙葉種植的全過程和最終產出。以下是對每項信息的擴展說明。

第一，性別。了解煙葉種植者的性別分布對于評估農業活動中的性別角色和影響力至關重要。性別可能影響獲取資源、技術培訓和市場準入的機會。

第二，年齡。年齡可以反映種植者的經驗和體力狀況，這直接關系到他們對農藝技術的掌握和實際種植能力。

第三，文化程度。教育水平影響種植者對新技術的接受能力和適應性，以及他們獲取和處理農業相關信息的能力。

第四，種煙年限。種植經驗是影響煙葉產量和質量的關鍵因素，經驗豐富的種植者可能更熟悉最佳種植實踐。

第五，家庭投入勞動人數。家庭勞動力的多少可以反映種植規模和家庭對煙葉種植的依賴程度，也影響著生產的組織和效率。

第六，聘請技術員人數。技術員的聘請情況可以體現種植者對專業技術的需求和依賴，以及他們對提升種植技術的投資意愿。

第七，煙葉種植組織形式。這涉及種植是個體經營還是合作社模式，不同的組織形式對資源共享、風險分散和市場議價能力有顯著影響。

第八，投入資金。資金投入規模可以反映種植者的財務狀況和對煙葉種植的重視程度，同時也決定了他們能夠采用何種級別的農業技術和設備。

第九，田塊情況。包括土壤類型、肥力、灌溉條件等，這些自然條件直接影響煙葉的生長環境和產量。

第十，配合程度。種植者與農業推廣服務、政策指導和技術更新的配合程度，可以反映他們對外部幫助的接受度和改進種植技術的開放性。

通過這些信息的深入分析，能夠構建一個全面的煙葉種植者檔案，這不僅有助于農業政策的制定和農業服務的個性化提供，而且可以為種植者提供針對性的技術培訓和金融支持，從而提升整個煙葉種植行業的生產效率和競爭力。此外，這些數據的集合和分析還可以為農業科研提供寶貴的基礎資料，促進農業科技創新和種植實踐的改進。

3.2.2 農藝措施落實情況

為了深入理解煙葉種植者在實際生產中對農藝措施的采納和執行情況，通過精心設計的問卷調查來收集相關信息。問卷設計旨在覆蓋煙葉生產的各個關鍵環節，確保能夠全面評估種植者農藝措施落實情況。以下是對問卷調查內容的擴展說明，其包含了煙葉種植者在煙葉生產過程中關于重點實用農藝措施落實情況的17項數據：土壤深翻、犁冬曬白、綠肥與秸稈還田、地膜覆蓋、地膜回收、水肥一體化的實施面積比例、有機肥施用畝均施用量、是否應用植保無人機、優化結構、科學打頂、上部葉可用性提升、成熟采收“1+N”、專業化烘烤、采烤一體化、專業化分級、合理密植和膜下移栽。

第一，土壤深翻。記錄農戶是否執行了土壤深翻操作，以及他們的深翻深度和頻率，這有助于我們了解土壤結構的改善情況和根系發展狀態。

第二，犁冬曬白。了解農戶是否采取了犁冬曬白的做法，這項措施對于土壤消毒和減少病蟲害具有重要作用。

第三，綠肥與秸稈還田。這項措施的實施情況可以反映農戶在提升土壤有機質和推動可持續農業實踐方面的努力。

第四，地膜覆蓋。收集地膜覆蓋使用的普及率和地膜的回收情況，這些數據對評估土壤健康和環境保護具有重要意義。

第五，地膜回收。地膜的回收率是衡量農戶對農業廢棄物管理認識和執行力的重要指標。

第六，水肥一體化的實施面積比例。了解農戶采用水肥一體化技術的面積比例，這有助于評估現代農業技術在煙葉種植中的應用水平。

第七，有機肥施用畝均施用量。收集有機肥的施用情況，包括畝均施用量，以評估土壤肥力管理和有機農業的發展趨勢。

第八，是否應用植保無人機。記錄農戶是否采用了植保無人機技術，這可以反映他們對現代植保技術接受度和應用水平。

第九，優化結構。評估農戶在煙葉種植中是否進行了結構優化，以及這些措施如何影響種植效率和產量。

第十，科學打頂。了解農戶是否實施了科學打頂技術，以及這些技術如何促進煙葉的生長發育和提升最終品質。

第十一，上部葉可用性提升。收集有關提升煙葉上部葉片可用性的措施，以提高煙葉的整體利用率和經濟效益。

第十二，成熟采收“1+N”。評估成熟采收策略的運用情況，這些策略對煙葉品質和市場競爭力有直接影響。

第十三，專業化烘烤。了解農戶是否采納了專業化烘烤技術，這體現了煙葉加工過程的現代化水平。

第十四，采烤一體化。記錄采烤一體化的實施情況，這關系到提高生產效率和降低成本的能力。

第十五，專業化分級。了解專業化分級的實施情況，這有助于提升煙葉的市場價值和增加農戶收益。

第十六，合理密植。收集農戶關于種植密度的決策數據，以了解其對產量和品質的影響。

第十七，膜下移栽。評估農戶是否采用了膜下移栽技術，以及這些節水農業和抗旱技術的應用情況。

通過這種詳細的數據收集和分析，能夠為農戶提供針對性的建議，幫助他們改進農藝措施，提升煙葉種植的效率和質量。此外，這些數據還能為農業科研和政策制定提供支持，推動農業技術的發展和創新。

3.3 煙農畫像構建

在數據分析前，建立以種植戶姓名（已匿名）為主體的數據庫。系統將提取輸入判斷信息的有效內容，如合理密植中間距在50～60 cm，提取為50、60，合同完成率95%，提取為95。待所有對比數據提取完成后，根據預設的值進行匹配。匹配成功則記錄問題至種植戶數據庫，不成功則跳過并繼續尋找下一個判斷條件。最終，將所有種植戶數據分析完成并保存于數據庫中，便于后續查詢。

通過收集大量農戶的基礎信息（共10項，詳見3.2.1）和農藝措施落實情況（共17項，詳見3.2.2），建立訓練模型，設置相同的初始權重值，通過矩陣運算結合sigmoid函數計算預測總產量，并與實際總產量對比。通過反向傳播調整初始權重值，直至權重穩定且在誤差范圍內。通過測試數據集驗證模型正確性，并調整模型的隱藏層數量、迭代次數、初始值等超參數，直至訓練出正確率最高的深度模型。最后導出模型中各信息數據的權重占比，并進行可視化展示。流程如圖1所示。

4 應用場景建設

為充分發揮基于大數據的客戶畫像分析技術，必須將其與業務場景深度結合，篩選有價值的數據和客戶，精準定位目標客戶，采取有針對性的措施以達到預期目標。煙農分析系統通過收集煙農的種植情況和基本信息，進行大數據分析后給出科學建議，對技術人員提供科學指導，從而提高煙農的收入。

4.1 推廣生產實用技術

利用煙農畫像分析程序對數據進行匯聚、分析和挖掘，綜合評估煙農的種植技術和實操能力，識別生產技術短板，為每位煙農提供個性化的煙葉生產培訓課程推薦，組織有針對性的集中面授和現場示范，提高煙農參與培訓的積極性和主動性。

整理農藝措施貢獻度量化結果，嵌入“韶韻濃香”煙農E家網絡社區的知識課堂模塊，豐富社區內容，提升平臺公信度和活躍度。在此基礎上，技術人員在宣講技術措施和指導技術落實時將更加高效。建立用戶監測體系，通過平臺對結果進行持續性數據跟蹤。一旦跟蹤結果出現異常波動觸發“預警系統”，則針對性地展開專項用戶畫像分析，并提出指導和提升建議。

4.2 培養職業煙農隊伍

技術人員可根據煙農畫像特征，完善職業煙農培養計劃，在煙葉生產過程中為目標人群提供更具針對性的技術跟蹤指導，培養一批以煙為主、懂技術、會管理及善經營的新生代職業煙農，為推動韶關煙葉高質量發展打下堅實基礎。

4.3 建立專職管理評估機制

為投資煙葉生產但缺乏相應技術的經營者提供雇傭職業經理人和技術顧問的依據。通過構建的模型，推算所需投入的資金、人工、落實的技術等，評估職業經理人往年的管理水平和大致年收入。

5 結束語

研究表明，構建煙農畫像體系有助于業務人員迅速準確地了解煙農，深入洞察其需求，為煙草行業制定針對性的服務策略提供了重要的數據支撐。本研究充分利用現有數據資源，從匿名化基礎信息、農藝措施落實情況、煙葉交售數據三個維度構建煙農畫像標簽體系，并從業務實際需求出發，建立煙農服務、重點技術落實、職業煙農培養等應用場景，理論指導實踐，解決服務環節中的痛點問題，助力精準服務，提供差異化服務，有效降低企業經營風險，提升服務煙農質量。研究成果已在試點地區實施應用，并取得良好的管理成效、經濟成效和社會成效，進一步證明了煙農畫像標簽的實用性和可推廣性。

參考文獻：

[1] 黃慶發，黃曉峰，陸星宇.農業技術短視頻用戶畫像研究——基于農村新技術頭條號短視頻用戶評論分析[J].農村新技術，2023（12）：80-83.

[2] 代巖.農藝措施在現代農業發展中的應用研究[J].世界熱帶農業信息，2022（8）：80-81.

[3] 左昊.基于MVC模式的可視化平臺設計與開發[J].中國新通信，2021，23（19）：46-48.

[4] 趙翠萍，常亞龍，牛寶權.農戶煙葉生產關鍵技術采納現狀、問題分析及對策建議[J].河南農業，2023，49（7）：10-11.

[5] 羅昭標，陳圣棟，占俊文，等.煙葉主要物理特性特色對農藝措施的要求探討[J].現代農業科技，2015（24）：75-76.

[6] 李婉睿，文庭孝.國內外用戶畫像研究綜述[J].情報探索，2024（1）：119-126.

[7] 張海濤，薛翔.面向煙草行業研發應用的大數據分析平臺[J].計算機應用與軟件，2021，38（6）：18-22，93.