基于烟农画像构建的烟叶生产分析系统研究与应用

摘 要：该研究以烟农画像为中心，经广泛调研，借烟农画像分析程序对相关数据进行综合汇聚、剖析、挖掘。由此，可全面评估烟农种植技术与实操能力，识别其生产技术不足。致力于为烟农提供定制化、差异化服务，提升满意度。此外，从烟叶生产实际需求出发，开发系列服务应用场景并成功推广，具有很强的实践性和应用价值。

关键词：烟草；烟农画像；数据安全性；烟叶生产；农艺措施落实

中图分类号：S-3 文献标志码：A 文章编号：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

用户画像是通过数据分析用户的一个重要途径，它是一个数字化的用户形象，可以帮助服务提供者以及其他用户了解其所代表的用户。用户画像研究中将用户画像构建过程分为：数据采集、画像建模以及动态更新3个部分。用户画像通过挖掘和分析用户的属性和行为数据，从而给用户打上相应的标签，来了解用户的需求与偏好，这一技术的实现对各领域的发展都起到巨大的帮助。目前，用户画像被应用于个性化推荐、精准营销、行为预测和异常检测等。

烟叶产业传统的分析方法是先收集农户的农艺措施落实情况，再通过人工逐项检查，记录有问题的措施，根据从业多年人员的经验判断，进行人工的整理，最后发布数据。这种方式在人工逐项检查时会花费大量的时间，无法保证正确率，受限于专业素质和数据获取，对烟农各项经营管理方面的分析十分有限，在改善经营、提高效率方面的能力也有限。本文借鉴以往研究成果，运用用户画像分析的相关理论与技术，结合烟叶产业，建立烟农画像标签，综合判断烟农种植技术和实操能力，掌握其生产技术短板，为每个烟农提供烟叶生产培训课程的个性化推荐，有的放矢组织集中面授和现场示范。

1 烟农画像概述

在大数据时代背景下，如何从海量数据中提取有价值的信息，并据此为客户提供精准、个性化的服务，已成为企业关注的重点问题。本研究利用大数据分析技术处理烟叶生产数据，通过数据可视化展示，促进烟叶生产者针对特定技术的学习与落实，提供智能化推荐。烟叶产业可以有效地利用大数据和烟农画像技术，实现服务模式的创新，例如培训服务、专业化服务、智能终端服务等，并根据用户特征的变化调整用户画像，以提高软件推广使用的效果。

2 数据安全性

随着《中华人民共和国个人信息保护法》的颁布，烟草企业在合规性方面面临更新、更明确的要求。该法律明确了个人信息、敏感个人信息、个人信息处理者、自动化决策、去标识化和匿名化等基本概念，并从适用范围、个人信息处理的基本原则等方面进行了全面规定，建立了个人信息保护领域的基本制度体系。通过采取将所有数据值替换为设定值的措施，将数据的信息内容降低至任何合理的效用水平以下，技术上将无法通过辅助数据从匿名数据中重新识别个人，从而将个人数据匿名化的法律风险降至最低。

本研究还专注于对不涉及烟叶种植者身份识别、不涉及公民个人隐私的农艺措施信息领域进行分析，即仅研究“烟叶种植者各项农艺措施落实情况”对其种烟收益的贡献程度。

为进一步确保数据安全，本研究通过制定严格的操作规章制度，确保程序在封闭环境中运行。各产区安排专人操作不接入互联网的计算机，对收集的信息进行归纳整理，对烟叶种植者画像进行标签化编号和匿名化处理，并将分析结果传达至对接该烟叶种植者的管片技术员以开展个性化服务，从根本上保障烟叶种植者信息的安全。

3 烟农画像构建

3.1 需求分析

通过收集烟叶种植者的基础信息，结合农艺措施落实情况的摸底调查，对比分析所有烟叶种植者的相关信息，探索各指标贡献度的量化参数。利用烟农画像分析程序对数据进行汇聚、分析和挖掘，全面评估烟农的种植技术和实操能力，掌握其生产技术短板。

在进行烟叶种植者信息收集和分析的过程中，我们首先需要构建一个全面的数据库，该数据库应包含烟叶种植者的基本信息，如地理位置、种植经验、教育背景、以往作物产量、土壤条件和气候数据等。这些数据将为我们提供一个多维度的视角，从而更深入地理解每位种植者的独特情况和需求。

接下来，将开展农艺措施落实情况的摸底调查，包括对种植者所采取的种植技术、病虫害管理、灌溉系统和肥料使用等农业实践的详细记录。通过这些数据，可以评估各项农艺措施的有效性和适用性，以及它们对提高烟叶产量和质量的具体贡献。

对比分析所有烟叶种植者的相关信息是关键步骤，它将帮助我们识别出影响烟叶生产的关键因素。可以通过统计分析和机器学习算法来量化各个指标的贡献度，从而确定哪些因素对提升生产效率最为关键。例如我们可能会发现某些地区的土壤条件对烟叶生长尤为重要，或者特定的灌溉技术能够显著提高作物产量。

利用专门为烟农设计的画像分析程序，可以将收集到的数据进行有效的汇聚、分析和挖掘。这些程序能够处理和解释大量复杂的数据集，识别出数据中的模式和趋势。通过这种方法，能够全面评估烟农的种植技术和实操能力，从而为他们提供定制化的改进建议和技术指导。

最后，识别烟农在生产技术方面的短板是至关重要的。这不仅涉及种植技术，还可能包括市场知识、风险管理、财务规划等方面。通过深入了解这些短板，能够设计出更加有效的培训和支持计划，帮助烟农提升整体的生产能力和市场竞争力。这不仅能够提高烟叶种植者的经济效益，还能促进整个烟草行业的可持续发展。

3.2 数据收集

3.2.1 个人信息

在扩展烟叶种植者的匿名化基础信息时，不仅收集基本的统计数据，而且深入分析每项信息如何影响烟叶种植的全过程和最终产出。以下是对每项信息的扩展说明。

第一，性别。了解烟叶种植者的性别分布对于评估农业活动中的性别角色和影响力至关重要。性别可能影响获取资源、技术培训和市场准入的机会。

第二，年龄。年龄可以反映种植者的经验和体力状况，这直接关系到他们对农艺技术的掌握和实际种植能力。

第三，文化程度。教育水平影响种植者对新技术的接受能力和适应性，以及他们获取和处理农业相关信息的能力。

第四，种烟年限。种植经验是影响烟叶产量和质量的关键因素，经验丰富的种植者可能更熟悉最佳种植实践。

第五，家庭投入劳动人数。家庭劳动力的多少可以反映种植规模和家庭对烟叶种植的依赖程度，也影响着生产的组织和效率。

第六，聘请技术员人数。技术员的聘请情况可以体现种植者对专业技术的需求和依赖，以及他们对提升种植技术的投资意愿。

第七，烟叶种植组织形式。这涉及种植是个体经营还是合作社模式，不同的组织形式对资源共享、风险分散和市场议价能力有显著影响。

第八，投入资金。资金投入规模可以反映种植者的财务状况和对烟叶种植的重视程度，同时也决定了他们能够采用何种级别的农业技术和设备。

第九，田块情况。包括土壤类型、肥力、灌溉条件等，这些自然条件直接影响烟叶的生长环境和产量。

第十，配合程度。种植者与农业推广服务、政策指导和技术更新的配合程度，可以反映他们对外部帮助的接受度和改进种植技术的开放性。

通过这些信息的深入分析，能够构建一个全面的烟叶种植者档案，这不仅有助于农业政策的制定和农业服务的个性化提供，而且可以为种植者提供针对性的技术培训和金融支持，从而提升整个烟叶种植行业的生产效率和竞争力。此外，这些数据的集合和分析还可以为农业科研提供宝贵的基础资料，促进农业科技创新和种植实践的改进。

3.2.2 农艺措施落实情况

为了深入理解烟叶种植者在实际生产中对农艺措施的采纳和执行情况，通过精心设计的问卷调查来收集相关信息。问卷设计旨在覆盖烟叶生产的各个关键环节，确保能够全面评估种植者农艺措施落实情况。以下是对问卷调查内容的扩展说明，其包含了烟叶种植者在烟叶生产过程中关于重点实用农艺措施落实情况的17项数据：土壤深翻、犁冬晒白、绿肥与秸秆还田、地膜覆盖、地膜回收、水肥一体化的实施面积比例、有机肥施用亩均施用量、是否应用植保无人机、优化结构、科学打顶、上部叶可用性提升、成熟采收“1+N”、专业化烘烤、采烤一体化、专业化分级、合理密植和膜下移栽。

第一，土壤深翻。记录农户是否执行了土壤深翻操作，以及他们的深翻深度和频率，这有助于我们了解土壤结构的改善情况和根系发展状态。

第二，犁冬晒白。了解农户是否采取了犁冬晒白的做法，这项措施对于土壤消毒和减少病虫害具有重要作用。

第三，绿肥与秸秆还田。这项措施的实施情况可以反映农户在提升土壤有机质和推动可持续农业实践方面的努力。

第四，地膜覆盖。收集地膜覆盖使用的普及率和地膜的回收情况，这些数据对评估土壤健康和环境保护具有重要意义。

第五，地膜回收。地膜的回收率是衡量农户对农业废弃物管理认识和执行力的重要指标。

第六，水肥一体化的实施面积比例。了解农户采用水肥一体化技术的面积比例，这有助于评估现代农业技术在烟叶种植中的应用水平。

第七，有机肥施用亩均施用量。收集有机肥的施用情况，包括亩均施用量，以评估土壤肥力管理和有机农业的发展趋势。

第八，是否应用植保无人机。记录农户是否采用了植保无人机技术，这可以反映他们对现代植保技术接受度和应用水平。

第九，优化结构。评估农户在烟叶种植中是否进行了结构优化，以及这些措施如何影响种植效率和产量。

第十，科学打顶。了解农户是否实施了科学打顶技术，以及这些技术如何促进烟叶的生长发育和提升最终品质。

第十一，上部叶可用性提升。收集有关提升烟叶上部叶片可用性的措施，以提高烟叶的整体利用率和经济效益。

第十二，成熟采收“1+N”。评估成熟采收策略的运用情况，这些策略对烟叶品质和市场竞争力有直接影响。

第十三，专业化烘烤。了解农户是否采纳了专业化烘烤技术，这体现了烟叶加工过程的现代化水平。

第十四，采烤一体化。记录采烤一体化的实施情况，这关系到提高生产效率和降低成本的能力。

第十五，专业化分级。了解专业化分级的实施情况，这有助于提升烟叶的市场价值和增加农户收益。

第十六，合理密植。收集农户关于种植密度的决策数据，以了解其对产量和品质的影响。

第十七，膜下移栽。评估农户是否采用了膜下移栽技术，以及这些节水农业和抗旱技术的应用情况。

通过这种详细的数据收集和分析，能够为农户提供针对性的建议，帮助他们改进农艺措施，提升烟叶种植的效率和质量。此外，这些数据还能为农业科研和政策制定提供支持，推动农业技术的发展和创新。

3.3 烟农画像构建

在数据分析前，建立以种植户姓名（已匿名）为主体的数据库。系统将提取输入判断信息的有效内容，如合理密植中间距在50～60 cm，提取为50、60，合同完成率95%，提取为95。待所有对比数据提取完成后，根据预设的值进行匹配。匹配成功则记录问题至种植户数据库，不成功则跳过并继续寻找下一个判断条件。最终，将所有种植户数据分析完成并保存于数据库中，便于后续查询。

通过收集大量农户的基础信息（共10项，详见3.2.1）和农艺措施落实情况（共17项，详见3.2.2），建立训练模型，设置相同的初始权重值，通过矩阵运算结合sigmoid函数计算预测总产量，并与实际总产量对比。通过反向传播调整初始权重值，直至权重稳定且在误差范围内。通过测试数据集验证模型正确性，并调整模型的隐藏层数量、迭代次数、初始值等超参数，直至训练出正确率最高的深度模型。最后导出模型中各信息数据的权重占比，并进行可视化展示。流程如图1所示。

4 应用场景建设

为充分发挥基于大数据的客户画像分析技术，必须将其与业务场景深度结合，筛选有价值的数据和客户，精准定位目标客户，采取有针对性的措施以达到预期目标。烟农分析系统通过收集烟农的种植情况和基本信息，进行大数据分析后给出科学建议，对技术人员提供科学指导，从而提高烟农的收入。

4.1 推广生产实用技术

利用烟农画像分析程序对数据进行汇聚、分析和挖掘，综合评估烟农的种植技术和实操能力，识别生产技术短板，为每位烟农提供个性化的烟叶生产培训课程推荐，组织有针对性的集中面授和现场示范，提高烟农参与培训的积极性和主动性。

整理农艺措施贡献度量化结果，嵌入“韶韵浓香”烟农E家网络社区的知识课堂模块，丰富社区内容，提升平台公信度和活跃度。在此基础上，技术人员在宣讲技术措施和指导技术落实时将更加高效。建立用户监测体系，通过平台对结果进行持续性数据跟踪。一旦跟踪结果出现异常波动触发“预警系统”，则针对性地展开专项用户画像分析，并提出指导和提升建议。

4.2 培养职业烟农队伍

技术人员可根据烟农画像特征，完善职业烟农培养计划，在烟叶生产过程中为目标人群提供更具针对性的技术跟踪指导，培养一批以烟为主、懂技术、会管理及善经营的新生代职业烟农，为推动韶关烟叶高质量发展打下坚实基础。

4.3 建立专职管理评估机制

为投资烟叶生产但缺乏相应技术的经营者提供雇佣职业经理人和技术顾问的依据。通过构建的模型，推算所需投入的资金、人工、落实的技术等，评估职业经理人往年的管理水平和大致年收入。

5 结束语

研究表明，构建烟农画像体系有助于业务人员迅速准确地了解烟农，深入洞察其需求，为烟草行业制定针对性的服务策略提供了重要的数据支撑。本研究充分利用现有数据资源，从匿名化基础信息、农艺措施落实情况、烟叶交售数据三个维度构建烟农画像标签体系，并从业务实际需求出发，建立烟农服务、重点技术落实、职业烟农培养等应用场景，理论指导实践，解决服务环节中的痛点问题，助力精准服务，提供差异化服务，有效降低企业经营风险，提升服务烟农质量。研究成果已在试点地区实施应用，并取得良好的管理成效、经济成效和社会成效，进一步证明了烟农画像标签的实用性和可推广性。

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