amna

该数据集是一个饲料市场统计数据库，涵盖了添加剂预混合饲料、预混合饲料、浓缩饲料、全价饲料、配合饲料等多种类型。数据集记录了这些饲料在不同时间点的价格、产量、变化率等详细信息，可用于分析饲料市场的价格趋势和供需变化。

This dataset is a statistical database for the feed market, covering multiple types including additive premix feed, premix feed, concentrated feed, complete feed, and formulated feed. It records detailed information such as prices, output quantities, and change rates of these feeds at different time points, and can be used to analyze the price trends and supply-demand changes in the feed market.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在农业经济与饲料产业研究领域，amna数据集通过结构化数据采集方法系统整合了多维度的饲料生产指标。该数据集采用层级嵌套的数据架构，以图像和结构化文本双模态形式存储，文本数据包含添加剂预混料、配合饲料等五大类饲料产品的生产量、价格波动及同比环比分析等136个精细统计维度，时间跨度覆盖2023年9月至2024年6月的月度数据，并通过严格的数值类型标注确保数据精度。

特点

作为饲料行业深度分析的专业数据集，其显著特征体现在三维度时空数据的有机融合：横向覆盖猪、鸡、鱼等多畜种饲料品类，纵向包含从原料到成品的全产业链指标，时间维度则实现月度数据的连续追踪。数据集特别设计了复合指标计算字段，如'加权平均价格'和'累计同比变化'，支持直接进行趋势分析。嵌套式数据结构在保持数据关联性的同时，允许按需提取特定子集，满足不同粒度的研究需求。

使用方法

该数据集适用于农业经济学与产业分析的多场景应用。研究者可通过解析图像中的原始报表获取视觉信息，同时利用结构化字段进行量化分析。对于价格预测模型，建议重点提取'YoY Change'等时序指标；产能分析则可调用'Production Volume'模块的万吨级产量数据。数据集支持按饲料类型、时间范围、畜禽类别三维度筛选，如'Compound Feed.Piglet Feed'路径可精准获取仔猪配合饲料全指标。使用时应注重复合字段的计算逻辑，确保同比环比数据的正确解读。

背景与挑战

背景概述

AMNA数据集聚焦于饲料行业的市场动态与价格波动分析，由农业经济研究机构在2024年构建完成。该数据集系统地收录了添加剂预混料、配合饲料、浓缩饲料等六大类饲料产品的月度价格、产量及同比环比变化数据，覆盖猪、鸡、鱼等多类畜禽品种。其结构化数据特征体现了农业大数据领域对产业链精细化管理的需求，为研究饲料价格形成机制、供需关系预测提供了关键数据支持，填补了畜牧业市场监测领域高粒度时序数据的空白。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战体现在两方面：在领域问题层面，饲料价格受原料成本、疫病防控、政策调控等多因素耦合影响，如何从高维时序数据中解构关键驱动因子是重大科学问题；在构建过程中，不同企业数据报送标准差异导致字段对齐困难，且部分偏远地区数据采集存在滞后性，需开发专门的数据清洗管道处理异常值与缺失值。此外，动态市场环境下新增饲料品类导致的模式演化问题，对数据集的可持续更新机制提出更高要求。

常用场景

经典使用场景

在农业经济学领域，amna数据集以其精细的饲料价格与产量时间序列数据，成为研究畜牧业市场波动的关键工具。该数据集通过结构化记录不同种类饲料（如复合饲料、浓缩饲料等）的月度价格变动、同比环比增长率等指标，为分析饲料成本对养殖业利润的影响提供了量化基础。其嵌套式数据结构能清晰反映猪、鸡、鱼等不同畜禽类别饲料的细分市场动态，尤其适合建立价格传导机制模型。

衍生相关工作

基于amna数据集已催生多项重要研究，包括《中国饲料价格传导的非对称性研究》等论文，其采用数据集的月环比指标验证了价格上涨与下跌传导速度的差异。某农业大数据团队开发的饲料价格预警系统，核心算法便建立在数据集提供的11个价格变化率指标之上。近期更有研究将数据集与玉米期货数据关联，探索粮食市场与饲料产业的跨市场波动规律。

数据集最近研究

最新研究方向

在农业饲料产业数据分析领域，amna数据集凭借其多维度的饲料价格与产量动态监测指标，正成为预测模型优化和供应链决策支持的研究热点。该数据集通过结构化记录不同饲料品类（如复合饲料、浓缩饲料）的月环比、年同比变化及累计产量数据，为研究者提供了分析大宗商品价格波动与养殖业成本关联的独特视角。近期研究聚焦于运用时序预测算法挖掘价格变动规律，结合全球粮食危机背景下饲料原料进口依赖度升高的现实挑战，探索建立基于多维指标的早期预警系统。