大數據在物的方面的應用
① 常見大數據應用有哪些
Gartner的分析師Doug Laney在講解大數據案例時提到過8個更有新意更典型的案例，可幫助更清晰的理解大數據時代的到來。
1. 梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
2. Tipp24 AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。
3. 沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。
4. 快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。
5. Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。
8. American Express（美國運通，AmEx）和商業智能。以往，AmEx只能實現事後諸葛式的報告和滯後的預測。「傳統的BI已經無法滿足業務發展的需要。」Laney認為。於是，AmEx開始構建真正能夠預測忠誠度的模型，基於歷史交易數據，用115個變數來進行分析預測。該公司表示，對於澳大利亞將於之後四個月中流失的客戶，已經能夠識別出其中的24%。
② 大數據應用主要是應用在哪些方面
很多方抄面，最典型是分析垃圾郵件內容，過濾垃圾信息。另外還有搜索引擎，圖像識別，語音識別等。一般平民很難接觸到大數據，需要很龐大的數據量得出的結果才有意義，所以大數據是有門檻的。但是大數據仍然在不知不覺間幫助我們。
③ 大數據可以應用在哪些方面
可以應用在雲計算方面。
大數據具體的應用：
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。
7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。
8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。
9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。
10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(3)大數據在物的方面的應用擴展閱讀：
大數據的用處：
1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。
自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
參考資料：
網路--大數據
④ 大數據在現實中有哪些應用
一、農業
互聯網大數據在農牧業上的運用關鍵就是指根據將來商業服務要求的分折來開展牧業商品生產製造，減少菜賤傷農的幾率。
二、金融業
互聯網大數據在金融業運用范疇范圍廣。互聯網大數據在金融業的運用能夠小結為下列2個層面：A : 大數據營銷：根據顧客消費習慣性、所在位置、消費時間開展強烈推薦。B : 風險防控：根據顧客消費和現金流量出示資信評級或股權融資適用，運用顧客社交媒體個人行為紀錄透支卡風控。
三、電子商務
電商數據比較集中，信息量大，類型較多，未來運用大數據將有大量的空間，包含分折潮流趨勢，消費發展趨勢、地區消費特性、顧客消費習慣性、各種各樣消費者行為的相關性、消費市場、危害消費的關鍵要素等。
四、醫療器械行業
醫療器械行業有著很多的病案，病理報告，痊癒計劃方案，葯品匯報這些。在將來，憑借數據管理平台人們能夠 搜集不一樣病案和醫治計劃方案，及其患者的本質特徵，能夠 創建對於病症特性的資料庫查詢。
五、零售業
零售業大數據的應用有兩個方面，一方面是零售業能夠掌握顧客消費愛好和發展趨勢，開展貨品的大數據營銷，減少營銷推廣成本費。另一個方面是根據顧客選購商品，為顧客出示將會選購的其他商品，擴張銷售總額，也歸屬於大數據營銷層面。
⑤ 大數據技術在物流中的應用
1、大數據在物流決策中的應用
在物流決策中，大數據技術應用涉及到競爭環境的分析與決策、物流供給與需求匹配、物流資源優化與配置等。
在競爭環境分析中，為了達到利益的大化，需要與合適的物流或電商等企業合作，對競爭對手進行全面的分析，預測其行為和動向，從而了解在某個區域或是在某個特殊時期，應該選擇的合作夥伴。
物流的供給與需求匹配方面，需要分析特定時期、特定區域的物流供給與需求情況，從而進行合理的配送管理。供需情況也需要採用大數據技術，從大量的半結構化網路數據，或企業已有的結構化數據，即二維表類型的數據中獲得。
物流資源的配置與優化方面，主要涉及到運輸資源、存儲資源等。物流市場有很強的動態性和隨機性，需要實時分析市場變化情況，從海量的數據中提取當前的物流需求信息，同時對已配置和將要配置的資源進行優化，從而實現對物流資源的合理利用。
2、大數據在物流企業行政管理中的應用
在企業行政管理中也同樣可以應用大數據相關技術。例如，在人力資源方面，在招聘人才時，需要選擇合適的人才，對人才進行個性分析、行為分析、崗位匹配度分析;對在職人員同樣也需要進行忠誠度、工作滿意度等分析。
3、大數據在物流客戶管理中的應用
大數據在物流客戶管理中的應用主要表現在客戶對物流服務的滿意度分析、老客戶的忠誠度分析、客戶的需求分析、潛在客戶分析、客戶的評價與反饋分析等方面。
4、大數據在物流智能預警中的應用
物流業務具有突發性、隨機性、不均衡性等特點，通過大數據分析，可以有效了解消費者偏好，預判消費者的消費可能，提前做好貨品調配，合理規劃物流路線方案等，從而提高物流高峰期間物流的運送效率。
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⑥ 大數據有哪些具體的應用
大數據具體應用的地方就是精準營銷了。
⑦ 大數據在生活中有哪些應用
一、農業互聯網大數據在農牧業上的運用關鍵就是指根據將來商業服務要求的分折來開展牧業商品生產製造，減少菜賤傷農的幾率。二、金融業互聯網大數據在金融業運用范疇范圍廣。互聯網大數據在金融業的運用能夠小結為下列2個層面：A : 大數據營銷：根據顧客消費習慣性、所在位置、消費時間開展強烈推薦。B : 風險防控：根據顧客消費和現金流量出示資信評級或股權融資適用，運用顧客社交媒體個人行為紀錄透支卡風控。
三、電子商務電商數據比較集中，信息量大，類型較多，未來運用大數據將有大量的空間，包含分折潮流趨勢，消費發展趨勢、地區消費特性、顧客消費習慣性、各種各樣消費者行為的相關性、消費市場、危害消費的關鍵要素等。
四、醫療器械行業醫療器械行業有著很多的病案，病理報告，痊癒計劃方案，葯品匯報這些。在將來，憑借數據管理平台人們能夠 搜集不一樣病案和醫治計劃方案，及其患者的本質特徵，能夠 創建對於病症特性的資料庫查詢。
五、零售業零售業大數據的應用有2個方面，1個方面是零售業能夠 掌握顧客消費愛好和發展趨勢，開展貨品的大數據營銷，減少營銷推廣成本費。另一個方面是根據顧客選購商品，為顧客出示將會選購的其他商品，擴張銷售總額，也歸屬於大數據營銷層面。
⑧ 大數據在物聯網運用中的作用
大數據在物聯網運用中的作用
大數據這一概念早已有之，只是在較長的一段時間里處於沉寂狀態。近年來，隨著人們意識的增強以及觀念的更新，大數據又重回人們的視線，並逐漸成為一股革新浪潮。大數據又名巨量資料，其涉及的數據量規模巨大，以至於無法通過主流工具在短時間內實現擷取與管理。對於這一部分海量、高增長且多樣化的信息資產，只有運用更強的洞察力、決策力以及流程優化能力才能發現隱藏在數據背後的規律與價值，而可穿戴設備以及汽車中感測器應用的盛行，標志著大數據應用已經開始延伸到物聯網領域。
在物聯網中，對大數據技術的應用提出了更高的要求：首先，物聯網中的數據量更大。物聯網的組成節點除了人和伺服器之外，也包括物品、設備、感測網等，數據流源源不斷的產生，其數量規模遠遠大於互聯網。其次，物聯網中的數據傳輸速率更高。由於物聯網與真實物理世界直接關聯，要求實時訪問以及控制相應的節點和設備，需要高數據傳輸速率予以支持。此外，物聯網中數據的海量性也必然要求更高的傳輸速率。再者，物聯網中的數據更加多樣化。物聯網涉及廣泛的應用范圍，從智能家居、智慧交通、智慧醫療、智慧物流到安防監控等，無一不是物聯網的應用范疇。同時，在不同領域、不同行業，也需要面對不同類型和不同格式的數據，這使得物聯網中的數據更加多樣化。
針對物聯網對海量數據的處理與應用需求，萬物雲開發團隊在現有數據立方(DataCube)的基礎之上，打造了一個針對智能硬體與物聯網應用的大數據服務平台。該平台包括一個硬體數據服務介面，一個平台數據服務邏輯層以及一套面向應用的編程介面。物聯網開發團隊只需關注硬體及應用，就可通過萬物雲輕松處理物聯網上的大數據。具體而言，萬物雲擁有如下特性。
豐富多樣的應用功能。首先，萬物雲提供清晰而簡明的編程實例、介面文檔以及豐富的案例樣本代碼，以幫助開發者快速開發跨平台物聯網應用，並通過社區論壇、微信和微博等社交平台提供全方位的技術支持。同時，萬物雲平台支持HTTP，MQTT及TCP介面協議，並開放第三方設備數據上報介面，允許各種智能設備的接入，且數據查詢可支持百萬級別QPS，並以分布式數據存儲節點策略優化數據上傳下載速度。
安全無憂的服務體驗。萬物雲為用戶提供了完善的身份驗證手段，用戶分別通過accesskey驗證與seckey驗證以保證數據訪問安全以及設備數據安全。此外，平台設置了不同級別的數據訪問許可權和訪問級別，提供多用戶多應用的數據隔離機制以及專業的數據副本機制，並予以強大的企業級防火牆加以保護，保證用戶數據不丟失，不泄露，也不被盜取。
無以倫比的性價比。一方面，萬物雲存儲系統支持彈性擴展，存儲空間可以保持海量規模，支持單表PB級別的數據存儲以及表結構的橫向無限擴展，可保證數據的實時性與准確性，即為用戶提供一站式的數據存儲和處理解決方案，使之專注於業務開發和規模擴展。另一方面，萬物雲的應用只需低廉的開發和運維成本，且對大部分用戶都將免費提供數據服務，可滿足用戶應用原型開發、產品商用和運營管理等各階段需求。