大數據在社保行業應用
① 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。
(1)大數據在社保行業應用擴展閱讀:
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
② 大數據可以應用於保險行業嗎
大數據是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據回集合。答大數據技術,是指從各種各樣類型的數據中,快速獲得有價值信息的能力。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫,數據挖掘電網,分布式文件系統,分布式資料庫,雲計算平台,互聯網,和可擴展的存儲系統。
③ 大數據對行業有什麼應用
行業可以用這些數據分析,未來的前景會怎麼樣,這個行業會創造多少價值,提供多少就業機會,上交多少稅收等等都可以用數據來分析。
④ 大數據可以應用在哪些行業
大數據基礎知識有三個主要部分,分別是數學、統計學和計算機,同時輔助社會學、經濟學、醫學等學科。
可以到這邊看看
⑤ 大數據在服務業有什麼應用
大數據可以讓我們的生活變得越來越方便,就拿快遞外賣行業來說,一個手機就可以連通整個城市,能夠及時的將一份快遞送到你的手上,能夠為我們節省很多的時間。
⑥ 國內大數據公司有哪些
國內大數據主力陣營:
1.阿里巴巴
阿里巴巴擁有交易數據和信用數據,更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。
2.華為華為雲服務
整合了高性能的計算和存儲能力,為大數據的挖掘和分析提供專業穩定的IT基礎設施平台,近來華為大數據存儲實現了統一管理40PB文件系統
3.網路
網路的優勢體現在海量的數據、沉澱十多年的用戶行為數據、自然語言處理能力和深度學習領域的前沿研究。近來網路正式發布大數據引擎,將在政府、醫療、金融、零售、教育等傳統領域率先開展對外合作。
4.浪潮
浪潮互聯網大數據採集中心已經採集超過2PB數據,並已建立5大類數據分類處理演算法。近日成功發布海量存儲系統的最新代表產品AS130000。
5.騰訊
騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據,騰訊的思路主要是用數據改進產品,注重QZONE、微信、電商等產品的後端數據打通。
⑦ 目前大數據在哪些行業有案例或者說應用
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,這里的經營的內涵可以非常廣泛,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,以下案例均來源於網路,本文僅作引用,並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之:醫療行業
Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息,通過大數據處理,更好地分析病人的信息。
在加拿大多倫多的一家醫院,針對早產嬰兒,每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析,醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施,避免早產嬰兒夭折。
它讓更多的創業者更方便地開發產品,比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後,它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確,比方說不是通用的成人每日三次一次一片,而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之:能源行業
智能電網現在歐洲已經做到了終端,也就是所謂的智能電表。在德國,為了鼓勵利用太陽能,會在家庭安裝太陽能,除了賣電給你,當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據,收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等,從而推斷出在未來2~3個月時間里,整個電網大概需要多少電。有了這個預測後,就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣,如果提前買就會比較便宜,買現貨就比較貴。通過這個預測後,可以降低采購成本。
維斯塔斯風力系統,依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機,然後對氣象數據進行分析,找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據,以往需要數周的分析工作,現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之:通信行業
XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體,減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為,發現行為趨勢,並找出存在缺陷的環節,從而幫助公司及時採取措施,保留客戶。此外,IBM新的Netezza網路分析加速器,將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台,幫助通信企業制定更科學、合理決策。
電信業者透過數以千萬計的客戶資料,能分析出多種使用者行為和趨勢,賣給需要的企業,這是全新的資料經濟。
中國移動通過大數據分析,對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化,再以最快捷的方式推送給指定負責人,使他在最短時間內獲知市場行情。
NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來,為顧客提供附近的餐飲店信息,接近末班車時間時,提供末班車信息服務。
大數據應用案例之:零售業
"我們的某個客戶,是一家領先的專業時裝零售商,通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務,如何定位公司的差異化,他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妝品的營銷模式,隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶:高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務,讓用戶進行口碑宣傳,這是交易數據與交互數據的完美結合,為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據,使他的業務服務更具有目標性。
零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析,從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見,此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨,同時在保持市場份額的前提下,增加了高利潤率自有品牌商品的比例。
⑧ 大數據在醫療行業的應用有哪些
大數據專業屬於交叉學科:以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用,下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大,大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業,醫療行業也不例外,醫療健康正在成為人們關注的重點問題,以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起,醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集,包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享,每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄,而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況,同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據,建立健康預測模型,通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端,實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析,並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本,而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像,例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習,訓練其對影片的診斷,最終實現輔助醫生進行臨床決策,規范診療路徑,提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析,預測葯物的臨床結果,可以為臨床階段的實驗結果提供參考,節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析,從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。
⑨ 大數據如何在養老行業應用
「隨著人們健康意識提升、物質條件改善,老年人口的生活質量會越來越受重視,這也為以『中醫養老』等為特點的服務行業帶來了持續的增量需求,按此邏輯,不少公司還是有長期投資價值的,中醫理療、智慧養老、醫療器械等都會不同程度從市場、政策中受益。」
金中公司開發的智慧養老系統是在深刻理解國家政策和養老服務體系特點的基礎上,運用各種先進的信息技術(物聯網、互聯網、移動互聯網技術、智能呼叫、雲技術、GPS定位技術等),創建 「系統+服務+老人+終端」的智慧養老服務模式,並且涵蓋了機構養老、居家養老、社區日間照料等多種養老形式。通過跨終端的數據互聯及同步,連通各部門及角色,形成一個完整的智慧管理閉環,實現老人與子女、服務機構、醫護人員的信息交互,對老人的身體狀態,安全情況和日常活動進行有效監控,及時滿足老人在生活、健康、安全、娛樂等各方面的需求。