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有关大数据的应用场景的视频(大数据的典型应用场景)

大数据 35
今天给各位分享有关大数据的应用场景的视频的知识,其中也会对大数据的典型应用场景进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!本文目录一览: 1、大数据具体是做什么?有哪些应用?

今天给各位分享有关大数据的应用场景的视频的知识,其中也会对大数据的典型应用场景进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

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大数据具体是做什么?有哪些应用?

大数据即海量的数据,一般至少要达到TB级别才能算得上大数据,相比于传统的企业内数据,大数据的内容和结构要更加多样化,数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。

提到大数据,最常见的应用就是大数据分析,大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统,还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据,如:政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据,通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后,以图形图表的方式进行数据展现,实现数据的可视化,在此基础上结合机器学习算法,对数据进行深度挖掘,发掘数据的潜在价值。

应用部分,大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业、产业的深度融合,大数据分析的应用场景具有行业性,不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同,具体场景包括:互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。

1.    互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域,可以根据销售数据、客户行为(活跃度、商品偏好、购买率等)数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像,根据客户的喜好为其推荐对应的产品。

2.    政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等,质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查,保证食品物品安全;气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径,精准地预测气象变化,寻找最佳的解决方案,规划应急、救灾工作。

3.    金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域,在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析,客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据,结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位,分析其在金融业的需求等。

大数据在哪些领域有应用前景?

近年来,大数据不断向世界的各行各业渗透,影响着我们的衣食住行。例如,网上购物时,经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品,往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录,并通过大数据分析,使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐,从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病更简单。过去,对于患者的治疗方案,大多数都是通过医师的经验来进行,优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案,但由于医师的水平不相同,所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合,大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案,医生通过有效、连续的诊疗记录,能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率,而且能够降低误诊率,从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用,具体如下。

(1) 优化医疗方案,提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒,以及肿瘤细胞时,疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台,可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案,从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟,可以根据病人的基因序列特点进行分类,建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告,参考疾病数据库来快速帮助病人确诊,明确地定位疾病。在制订治疗方案时,医生可以依据病人的基因特点,调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案,制订出适合病人的治疗方案,帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控,将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用,推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然,这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设,还需要群众定期去做检查,及时更新数据,以便通过大数据来预防和预测疾病的发生,做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展,以及在各个领域的应用,一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用,越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示,金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用,具体如下。

(1) 精准营销。

银行在互联网的冲击下,迫切需要掌握更多用户信息,继而构建用户360立体画像,即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台,可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性,外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策,为管理层提供可靠的数据支撑,从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用,改善与客户之间的交互、增加用户黏性,为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品,使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

美国零售业曾经有这样一个***故事,某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售,结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起,能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现,这些购买者多数是已婚男士,这些男士在为小孩购买尿不湿的同时,会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后,沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边,这样顾客购买的时候更方便,销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子,其实是想告诉大家,挖掘大数据潜在的价值,是零售业竞争的核心竞争力,下面列举若干大数据在零售业的创新应用,具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场,首先要进行项目评估和可行性分析,只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等,这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据,对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

大数据时代的来临,为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大,而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析,容易忽视整个零售行业信息数据,因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上,依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据,了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略,赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业,如果能对网上零售行业的评论数据进行收集,建立网评大数据库,然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题,以此来改进和创新产品,量化产品价值,制定合理的价格及提高服务质量,从中获取更大的收益。

大数据的应用场景有哪些

可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

车辆监控,车辆调度,通过流量分析,进行公交线路调整,通过大数据分析预测路段车辆拥堵时间,制定缓解交通拥堵方案,通过一卡通全国联网,实施一卡走天下,记录用户所有行为轨迹。

大数据可以帮助我们训练球队,决定投拍哪种题材的影视作品,以及预测比赛结果。

通过用户关注的歌曲、视频等信息做精准推送,包括使用手机过程中被推送到眼前的广告都是精准投放的结果,每个用户看到的广告可能都是不同的。

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