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贵州茶寿山森林康养集团有限公司
企业贵州茶寿山森林康养集团有限公司围绕相关业务开展运营。面向茶叶加工工艺优化、农产品追溯、智慧茶园监测等领域提供数据服务，开放茶寿山茶叶加工工艺参数与品质检测溯源数据集合（茶叶加工工艺优化、农产品追溯）、茶寿山有机锌硒茶种植生长与智慧农事监测数据集合（智慧茶园监测、精准农业技术）、茶寿山锌硒茶产品市场流通与消费者画像数据集合（农产品电商、消费行为分析），支撑监测研判与运维优化。
茶叶加工工艺优化农产品追溯智慧茶园监测
数据集列表
茶寿山有机锌硒茶种植生长与智慧农事监测数据集合
（一）数据处理规则
采集规则：采用 5G + 无线局域网双链路传输，按照固定时间间隔定点采集，传感器异常时自动标记并单独上传告警数据。
数据清洗规则：通过阈值校验剔除超范围异常值，采用时序平滑、插值法补全缺失数据，过滤设备故障、外界干扰产生的无效数据，并统一加注数据质量标签。
标准化规则：严格遵循农业数据相关国家标准，统一字段名称、数据格式、计量单位，输出 CSV、JSON 通用格式文件，实现数据标准化。
存储管理规则：采用本地存储 + 云端分布式备份模式，按 “地块 — 生长周期 — 数据类型” 分级归档，设置分级权限管控，保障数据安全与可追溯。
（二）核心算法说明
土壤锌硒含量检测算法：结合近红外光谱技术与随机森林回归模型，实现土壤锌、硒元素快速定量检测，提升山地土壤检测效率。
茶树长势识别算法：基于 YOLOv8 视觉模型，识别芽叶、新梢等特征，自动判定茶树生长等级，为水肥管理提供依据。
病虫害智能识别算法：依托卷积神经网络（CNN），对茶园常见虫害、病害图像进行分类识别，自动匹配绿色防控建议。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新00
茶寿山森林康养文旅游客行为与服务满意度分析数据集合
本数据集为贵州茶寿山森林康养集团有限公司自主采集、自主治理、本地化建模优化形成的原创性智力成果，具备独有性、创造性与专属业态价值，不属于通用公开文旅数据：
1. 业态融合独创属性：区别于单一文旅或康养数据，独创“有机锌硒茶园体验+森林康养+文旅研学”三位一体融合数据体系，贴合企业独有业态，具备场景创新性。
2. 本地化定制治理：针对凤冈山地茶园康养特色、基地项目布局及本地客群特征，自主制定数据分类、字段标准、评价维度与清洗标注规范，形成专属治理体系。
3. 模型适配创新：结合茶旅康养特色服务场景，自研适配基地业态的满意度评测与客群偏好分析模型，突破通用文旅模型的适配局限，具备本地化创新优势。
4. 长期自主沉淀成果：数据均来自企业自有基地真实运营场景，经过长期积累、人工校准、算法迭代优化，具备独立、完整、可确权的智力成果属性。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新00
茶寿山茶叶加工工艺参数与品质检测溯源数据集合
（一）数据处理规则
1.采集规则：生产设备自动采集工序参数，人工结合仪器录入检测数据，按生产批次绑定唯一编码，分批次归集。
2.清洗规则：剔除设备波动产生的异常参数、无效检测数值，修正录入错误数据，标注数据有效性及检测环境信息。
3.标准化规则：统一指标名称、计量单位、数据格式，遵循茶叶相关国标规范，输出标准化结构化数据。
4.存储规则：按生产批次分类存储，建立批次索引，实行分级权限管理，保障数据完整、安全、可追溯。
（二）核心算法说明
1.工艺参数匹配算法：基于关联分析模型，匹配原料特性与最优加工参数，自动推荐适配工艺方案。
2.品质综合评级算法：采用加权评分模型，结合理化指标、感官评分、锌硒含量，自动完成成品等级划分。
3.异常检测预警算法：设置指标阈值规则，当检测数据、工艺参数超出标准范围时，自动触发异常告警。
4.溯源关联检索算法：通过批次编码建立数据关联，实现原料、工序、检测、成品数据一键串联查询。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新10
茶寿山锌硒茶产品市场流通与消费者画像数据集合
（一）数据处理规则
1. 采集归集规则：统一对接线上电商、线下门店、集采渠道、康养体验系统，按唯一用户ID、产品批次、消费时间多维度绑定归集，实现全渠道数据统一汇总。
2. 数据清洗规则：剔除无效下单、测试数据、重复用户数据、异常极值销量，修正错误台账信息，完成数据去重、纠错、脱敏处理，保障数据真实有效。
3. 标准化规则：统一渠道类型、消费场景、用户标签、统计口径的标准化定义，规范数据格式与计量单位，输出结构化、可分析的标准化数据。
4. 存储安全规则：采用脱敏加密存储，严格区分公开统计数据与用户隐私数据，分级权限管控，保障数据合规安全、可追溯、可复用。
（二）核心算法说明
1. 用户画像分层算法：采用RFM客户价值模型，结合消费频次、客单价、复购周期、消费场景，将用户划分为高端康养客群、商务送礼客群、日常自饮客群、潜力新客等层级，实现精准分层运营。
2. 产品偏好关联算法：通过关联规则挖掘用户消费行为与产品品类、包装、规格的关联关系，精准研判用户消费偏好，支撑产品结构优化。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新00
茶寿山茶园病虫害绿色防控与质量安全追溯数据集合
（一）数据处理规则
1. 采集归集规则：按茶园地块分区定点监测，统一采集病虫害指标、防控作业参数、安全检测数据，绑定唯一地块编码与作业批次，实现一地块一档、一批次一档归集。
2. 数据清洗规则：剔除巡查误差数据、设备异常数据、重复台账数据，通过阈值校验、时序比对、人工核验完成数据纠错，保留真实有效防控与监测样本。
3. 标准化规则：严格遵循有机茶种植、农产品安全检测相关国标，统一病虫害统计口径、防控作业指标、检测字段、数据格式与计量单位，形成结构化标准数据。
4. 存储追溯规则：采用分区、分批次归档存储模式，建立数据索引与分级权限管理，全程留存数据修改、归集、核验日志，保障数据完整可追溯、安全可管控。
（二）核心算法说明
1. 病虫害识别分类算法：基于CNN卷积神经网络模型，针对基地常见茶树病虫害图像样本训练专属识别模型，自动识别病虫害类型、测算发病程度，辅助精准施策。
2. 病虫害发生时序预警算法：结合微气象时序数据、历史发病数据，采用时序分析模型，研判病虫害高发时段与重点区域，实现提前预警、精准布防。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新00