基于大数据分析的食品检测精度提升策略

摘 要：随着人们对食品安全关注度的不断提高，食品检测精度的重要性愈发凸显。本文阐述大数据在食品检测中的应用现状以及大数据分析对食品检测精度提升的作用，剖析基于大数据分析提升食品检测精度面临的挑战，并提出针对性的应对策略，旨在为食品检测行业借助大数据实现检测精度提升提供理论支持与实践指导。

关键词：大数据分析；食品检测精度；数据挖掘；质量控制

Improvement Strategy of Food Detection Accuracy Based on Big Data Analysis

LI Yang， ZHENG Haiwei， CHEN Liping， WANG Jiahui

（Weifang HR-HC Testing Technology Co.， Ltd.， Weifang 261000， China）

Abstract： With the continuous improvement of people’s attention to food safety， the importance of food detection accuracy becomes more and more prominent. This paper describes the application status of big data in food detection， the role of big data analysis in improving the accuracy of food detection， analyzes the challenges faced by improving the accuracy of food detection based on big data analysis， and puts forward targeted countermeasures， aiming to provide theoretical support and practical guidance for the food detection industry to improve the detection accuracy with the help of big data.

Keywords： big data analysis; food detection accuracy; data mining; quality control

食品安全是关乎公众健康和社会稳定的重要议题，食品检测作为保障食品安全的关键环节，其检测精度直接影响到对食品安全风险的准确评估和有效防控。传统的食品检测方法在面对日益复杂的食品供应链和多样化的食品污染物时，逐渐暴露出检测精度有限、效率不高等问题。大数据分析技术的兴起为食品检测精度的提升带来了新的契机。因此，对海量食品检测数据的收集、整理、分析和挖掘，可获取更准确的检测信息，优化检测流程，从而显著提高食品检测的精度和可靠性。

1 大数据在食品检测中的应用现状

1.1 数据收集与整合

在食品检测领域，大数据的收集来源广泛。①各类食品检测机构在日常检测工作中积累了大量的检测数据，包括食品的理化指标检测数据、微生物检测数据、农药兽药残留检测数据等。这些数据涵盖了不同种类的食品、不同的检测项目和不同的检测时间。②食品生产企业的生产过程数据、原材料采购数据以及市场流通环节的销售数据等也成为大数据的重要组成部分。例如，食品生产企业记录的生产环境参数、加工工艺参数以及原材料的产地、供应商等信息，都与食品的质量安全密切相关[1]。建立统一的数据平台，将这些分散的数据进行整合，实现了数据的集中管理和共享，为后续的数据分析奠定了基础。

1.2 数据分析与挖掘

目前，数据分析与挖掘技术在食品检测中得到初步应用，对大量食品检测数据进行分析，可发现数据之间的潜在关联和规律。利用数据挖掘算法对食品中农药残留检测数据进行分析，能够发现某些地区、某些季节的特定农产品中农药残留超标的概率较高，从而为针对性地检测和监管提供依据。同时，通过对食品微生物检测数据进行分析，建立微生物生长模型，预测食品在不同储存条件下的微生物变化情况，可为食品的保质期评估提供参考[2]。

2 大数据分析对食品检测精度提升的作用

2.1 优化检测方案

大数据分析可综合考虑食品的种类、产地、生产工艺和消费群体等多方面因素，精准确定需要检测的项目。对于进口食品，分析以往同类进口食品的检测数据，以及该食品原产国的食品安全标准和常见的食品安全问题，可以有针对性地选择检测项目，避免不必要的检测，同时确保检测的全面性。对于一些新兴的食品加工技术或新型食品原料，对相关科研文献、行业报告以及市场反馈数据进行分析，可及时确定需要检测的新指标，保障食品安全[3]。此外，通过对食品供应链各环节的大数据进行分析，能合理确定食品的检测频率。对于风险较高的食品，如生鲜食品、婴幼儿食品等，根据其生产、运输、销售过程中的数据，如生产批次的稳定性、运输过程中的温度湿度变化、销售渠道的卫生状况等，增加检测频率，可确保及时发现潜在的安全问题[4]。

2.2 提高检测的准确性

大数据分析可对检测过程中的误差进行有效识别和消除。在食品检测中，由于检测仪器的精度、操作人员的技术水平、检测环境等因素的影响，不可避免地会产生检测误差。通过对大量检测数据进行分析，可建立误差模型，识别出异常数据点，并分析其产生的原因。例如，如果发现某个检测实验室在某类食品的某项检测指标上经常出现偏离平均值的数据，进一步分析发现是该实验室的检测仪器需要校准或者操作人员的操作方法存在问题。通过及时采取相应的措施，可有效消除检测误差，提高检测结果的准确性[5]。此外，利用大数据分析，可对食品检测结果进行验证。

2.3 增强风险预警能力

通过对食品供应链各环节大数据的实时监测和分析，可及时发现食品安全隐患。例如，通过对食品原材料采购数据进行分析，可以发现供应商提供的原材料在多个批次的检测中是否存在质量问题，分析食品存在的安全风险，及时采取措施更换供应商或者加强对该供应商原材料的检测力度。通过对食品生产过程中的环境数据、设备运行数据以及产品质量检测数据进行综合分析，能够提前发现生产过程中可能导致食品安全问题的潜在因素，如生产设备的异常磨损可能导致金属异物混入食品，并利用大数据分析及时发出预警，避免食品安全事故的发生。

3 基于大数据分析提升食品检测精度面临的挑战

3.1 数据质量问题

数据质量是大数据分析的基础，其问题主要体现在准确性与完整性方面。在准确性方面，检测仪器精度欠佳、操作人员失误或数据录入差错，都可能导致数据偏离真实值。例如，检测仪器校准偏差会使食品中农药残留检测结果出现误差，误导后续的食品安全判断。在数据录入时，工作人员可能由于疏忽而输入错误数值。在完整性方面，食品检测涉及多环节、多项目，任何环节数据缺失或检测项目数据不全，都会使分析结果较为片面。例如，食品供应链中某一环节数据记录缺失，或因检测设备故障致使某检测项目数据获取不完整，都难以全面反映食品质量安全状况，进而无法精准识别潜在风险。

3.2 数据安全与隐私保护问题

数据安全与隐私保护至关重要。数据泄露风险贯穿存储、传输与使用各环节。食品检测数据包含企业商业机密与消费者个人信息，一旦企业原材料采购、生产工艺等信息泄露，会使其在市场竞争中处于不利地位，消费者也可能因个人信息泄露遭受骚扰、欺诈。同时，隐私保护面临难题。食品检测数据涉及消费者健康、购买偏好等隐私内容，在分析利用时，需平衡数据价值与隐私保护。

3.3 数据分析技术与人才短缺问题

数据分析技术与人才的不足制约着大数据在食品检测中的应用。在技术方面，食品检测数据复杂多样，传统算法难以进行高效处理。在人才方面，精通食品检测与大数据分析的复合型人才较为匮乏。食品检测人员虽具备专业知识，但缺乏数据分析技能，大数据分析人员则对食品检测知识的了解不足，导致两者难以有效融合，降低了大数据分析在食品检测领域的应用效果。

4 基于大数据分析提升食品检测精度的策略

4.1 加强数据质量管理

4.1.1 建立数据质量标准

制定统一的数据质量标准，是确保食品检测数据准确性和完整性的关键。建立数据质量标准，可以明确规定数据的采集方法、记录格式、审核流程等，确保数据的一致性和可靠性。例如，对于食品检测数据的采集，规定必须使用经过校准的检测仪器，按照标准的操作流程进行检测，并详细记录检测过程中的各项参数。对于数据的记录格式，统一规定数据的单位、有效数字等。同时，建立严格的数据审核制度，对采集到的数据进行多层级审核，确保数据的准确性和完整性。

4.1.2 对数据进行清洗与预处理

在进行大数据分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和预处理。通过数据清洗，去除重复数据、错误数据和异常数据。例如，利用数据清洗算法，识别并删除数据集中的重复记录；通过与已知的正确数据进行比对，纠正错误数据；对于异常数据，通过分析其产生的原因，判断是否为真实的异常情况，若是由于检测误差等原因导致的异常数据，则进行修正或删除。在数据清洗的基础上，进行数据预处理，包括数据标准化、归一化等操作，使不同来源、不同格式的数据具有可比性，为后续的数据分析提供高质量的数据基础。

4.2 强化数据安全与隐私保护

4.2.1 技术保障措施

采用先进的数据安全技术，保障食品检测数据的安全。例如，在数据存储环节，采用加密技术对数据进行加密存储，防止数据被非法获取。在数据传输过程中，使用虚拟专用网络等安全传输协议，确保数据的传输安全。同时，建立完善的数据访问控制机制，对不同用户设置不同的访问权限，只有经过授权的用户才能访问相应的数据。例如，食品生产企业只能访问与自身生产相关的数据，检测机构的工作人员只能访问负责检测的食品数据，监管部门可以访问汇总的食品安全数据等。

4.2.2 完善法律法规

完善相关法律法规，加强对食品检测数据安全和隐私保护的法律约束。明确数据采集、存储、使用和传输等环节的法律责任，加大对数据泄露等违法行为的处罚力度。例如，制定专门的食品检测数据保护法，规定任何单位和个人不得非法获取、使用、泄露食品检测数据，对于违反规定的行为，依法追究其法律责任。同时，加强对法律法规的宣传和执行力度，提高食品检测相关企业和人员的数据安全意识和法律意识。

4.3 提升数据分析技术与培养专业人才

4.3.1 技术创新与应用

相关部门应加大对大数据分析技术在食品检测领域应用的研发投入，鼓励科研机构和企业开展技术创新。例如，研发适合食品检测数据特点的数据分析算法，提高对复杂数据的处理能力。利用人工智能、机器学习等技术，开发智能检测系统，实现对食品检测数据的实时监测和分析。例如，通过机器学习算法训练模型，使其能够自动识别食品检测数据中的异常情况，并及时发出预警。同时，加强对新型数据处理和传输技术的应用，提高数据处理和传输的效率，满足食品检测大数据分析的需求。

4.3.2 人才培养与引进

相关部门应加强对精通食品检测和大数据分析的复合型人才的培养和引进。在高校和职业院校中，开设相关专业或课程，培养既具备食品检测专业知识，又掌握大数据分析技术的人才。例如，高校和职业院校可设置食品质量与安全（大数据分析方向）专业，课程设置涵盖食品检测技术、数据分析基础、数据挖掘与机器学习等内容。同时，通过优惠政策吸引国内外优秀的复合型人才投入食品检测行业，提高行业的整体技术水平和创新能力。此外，加强对现有食品检测人员和大数据分析人员的培训，定期组织专业培训和学术交流活动，促进知识更新和技能提升。

5 结语

大数据分析为食品检测精度的提升提供了广阔的空间和有力的支持。然而，在利用大数据分析提升食品检测精度的过程中，面临着数据质量问题、数据安全与隐私保护以及数据分析技术与人才短缺等挑战，因此通过加强数据质量管理、强化数据安全与隐私保护以及提升数据分析技术与培养专业人才等对策，可有效应对这些挑战，充分发挥大数据分析在食品检测领域的优势，为保障食品安全提供更加精准、高效的检测服务。

参考文献

[1]吕铷麟，何洪源，贾镇，等.食品中三聚氰胺的光谱检测与分析技术研究进展[J].光谱学与光谱分析，2022，42（7）：1999-2006.

[2]王博，张锴旺，陆逢贵，等.基于大数据视角的肉类食品安全抽检数据分析[J].食品安全质量检测学报，2019，10（18）：6381-6388.

[3]高博洋，郭坤杰，何宇星.大数据分析在食品安全检测中的应用[J].食品安全导刊，2024（31）：137-139.

[4]王兴国.食品安全检测大数据分析[J].食品安全导刊，2020（31）：72-73.

[5]姜俊，胡楠，隋宝春，等.基于大数据的食品药品检测LIMS系统应用探讨[J].药学研究，2019，38（1）：60-62.

作者简介：李杨（1994—），男，山东昌邑人，本科，助理工程师。研究方向：检验检测。