㈠ 其實，大數據主要應用在什麼領域

大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。
總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我們面前。

㈡ 查閱資料了解什麼是大數據，及其應用領域，應用例子

大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的版經營的內涵可以非權常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於

㈢ 未來大數據的主要應用領域包括哪些

大數據不僅意味著海量、多樣、迅捷的數據處理，更是一種顛覆的思維方式、一項智能的基礎設施、一場創新的技術變革。
大數據不僅意味著海量、多樣、物聯網、智慧城市、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)、區塊鏈技術、語音識別、人工智慧、數字匯流是大數據未來應用的七大發展方向。
趨勢一：物聯網
物聯網：把所有物品通過信息感測設備與互聯網連接起來，進行信息交換，即物物相息，以實現智能化識別和管理。
物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，也是「信息化」時代的重要發展階段。
物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；
其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是物物相息。
趨勢二：智慧城市
智慧城市就是運用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息；對包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求做出智能響應。其實質是利用先進的信息技術，實現城市智慧式管理和運行，進而為城市中的人創造更美好的生活，促進城市的和諧、可持續成長。這項趨勢的成敗取決於數據量跟數據是否足夠，這有賴於政府部門與民營企業的合作；此外，發展中的5G網路是全世界通用的規格，如果產品被一個智慧城市採用，將可以應用在全世界的智慧城市。
趨勢三：增強現實(AR)與虛擬現實(VR)
擬現實技術是一種可以創建和體驗虛擬世界的計算機模擬系統，它利用計算機生成一種模擬環境；是一種多源信息融合的、互動式的三維動態視景和實體行為的系統模擬使用戶沉浸到該環境中。這兩個技術最近開始降價跟提升質量，走向大眾市場。VR應用一開始以電玩為主，現在的應用卻超越電玩，可以用來教學，靠著VR設備，把家裡的插頭電線完成配線，就像有水電技師在教學一樣。
趨勢四：區塊鏈技術
區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。所謂共識機制是區塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的數學演算法。 區塊鏈技術是指一種全民參與記賬的方式。所有的系統背後都有一個資料庫，你可以把資料庫看成是就是一個大賬本。區塊鏈有很多不同應用方式，美國幾乎所有科技公司都在嘗試如何應用，最常見的應用是比特幣跟其他加密貨幣的交易。
趨勢五：語音識別技術
人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間，信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等。這項產業有個很大優點，就是發展技術的公司都打算把這項技術商品化。像是google、Amazon跟蘋果的語音識別技術都可透過授權，使用在其他業者的硬體服務上。
趨勢六：人工智慧(AI)
人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧需要被教育，匯入很多信息才能進化，進而產生一些意想不到的結果。AI影響幅度很大，例如媒體業，現在計算機跟機器人可以寫出很好的文章，而且1小時產出好幾百篇，成本也低。
AI對經濟發展會產生劇烈影響，很多知識產業跟白領工作也可能被機器人取代。但他對於AI的態度很正面，這會讓生活更好，例如自駕車絕對比人駕車更安全。
趨勢七：數字匯流
大約從1995年左右，就陸續有人在討論所謂「數位匯流」，在不同的使用情境之下，我們還是會需要很不一樣的數位裝置—光是螢幕大小就有好多種選項，音響效果、攝影機，都需要不同的配套。
所以數位比較像是「iCloud」，也就是說所有的裝置會存取同一個遠端資料庫，讓你的數位生活可以完全同步，隨時、無縫的切換使用情境。
但除了「載具」的匯流，我們更應關心的是另一個數位匯流，一個網路商業模式的匯流，或者更明確的說，數字匯流就是「內容」與「電子商務」的匯流。

㈣ 大數據能做什麼哪些領域會使用到大數據呢

如果你是合格的大數據開發技術人員，那當然有高薪的工作，並不是說你回學完了之後就一答定有高薪工作的，那需要看你學習怎麼樣。

大數據

目前大數據培訓相對其他培訓項目要好就業，因為其他語言還是技能培訓都是有一定的市場基礎的，而大數據在最近兩年才大力發展，並且在各領域蔓延，因此所產生的人才缺口巨大，而在企業中真正對大數據技能比較強力的技術人才，又特別的少；應用越來越廣，技術人才卻產生較慢，剛培訓的人員，只能適應基本的軟體操作和理論基礎；還達不到企業要完成復雜業務的技術需求；所以培訓入門快，拿薪資快，但只是一時，進入企業，不努力學習是跟不上發展與用人需求的。

㈤ 如何認識和理解語言大數據及其運用

勤辦不成侍瘓一團糟濤

㈥ 大數據的應用領域有哪些

1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
5.提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。

㈦ 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。

(7)語言大數據及其應用領域擴展閱讀：

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

㈧ c++語言"可在哪些方面實現大數據的應用

當然是可以的，看數據的介面

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㈨ 在大數據領域，哪些編程語言用得最多

每個產業都有如洪水般傾瀉的信息，面對上萬筆的顧客瀏覽紀錄、購買行內為數據，如果要用容 Excel 來進行數據處理真是太不切實際了，Excel 相較於其他統計軟體的功能已相去甚遠;下面幾個程序應該要有一定的認識R語言 的好處在於它簡單易上手；Python 結合了 R 的快速、處理復雜數據采礦的能力以及更務實的語言等各個特質，迅速地成為主流，Python 比起 R，學起來更加簡單也更直觀，而且它的生態系統近幾年來不可思議地快速成長，在統計分析上比起 R 功能更強。今日大多數的數據科學都是透過 R、Python、Java、Matlab 及 SAS 為主，但仍然存在著鴻溝要去彌補，而這個時候，新進者 Julia 看到了這個痛點。 Julia 是個高階、不可思議的快速和善於表達的語言，比起 R 要快的許多，比起 Python 又有潛力處理更具規模的數據，也很容易上手。Java 沒有和 R 和 Python 一樣好的可視化功能，它也不是統計建模的最佳工具，但是如果你需要建立一個龐大的系統、使用過去的原型，那 Java 通常會是你最基的選擇。