生活中有哪些大數據
㈠ 生活中的大數據例子
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。
目前位於美國加利福尼亞州的PredPol公司在某種程度上把利用大數據預測犯罪變成了現實。
PredPol 推出的犯罪活動預測軟體主界面是一張城市地圖，看起來與谷歌地圖相似。它會根據某一地區過往的犯罪活動統計數據，藉助特殊演算法，計算出某地發生犯罪的概率、犯罪類型，以及最有可能犯罪的時間段。
它還可以用紅色方框表示需要提高警惕的犯罪「熱點」地區，警方可以通過個人電腦、手機或平板電腦對其進行在線查看。
犯罪預測軟體實際上是從地震預測軟體進化而來的，它能處理大量犯罪數據，尤其是犯罪地點和犯罪時間，然後再聯系已知的犯罪行為，比如竊賊通常傾向於在他們最熟悉的社區犯罪等，最終給出一個較為完善的結果。
每次運算結束後，犯罪預測軟體會給出一張畫出了紅色方框的地圖，這些紅色方框代表盜竊行為可能發生的「熱點」地區，有些時候這些區域能准確地縮小至很小的范圍。
警察局的上司會吩咐屬下，當他們沒在處理報警電話時，就應該花時間在這些高危區域中巡邏，最好是每兩小時巡邏至少15分鍾。這樣做的重點更在於通過在軟體畫出的高危區中高調巡邏而降低犯罪，而非等案子發生後破案。
2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
Google流感趨勢（Google Flu Trends，GFT）是Google於2008年推出的一款預測流感的產品。Google認為，某些搜索字詞有助於了解流感疫情。Google流感趨勢會根據匯總的Google搜索數據，近乎實時地對全球當前的流感疫情進行估測。
3、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。
目前手機移動網路實現了城鄉空間區域的全覆蓋,城鄉人口中手機終端的持有率和使用率已經達到相當高的比例,手機定位數據契合了城鄉人口空間分布與活動規律的分析需求。
根據手機信號在真實地理空間上的覆蓋情況,將手機用戶時間序列的移動信號數據,映射至現實的地理空間位置,即可完整、客觀地還原出手機用戶的現實活動軌跡,從而挖掘得到人口空間分布與活動聯系特徵信息。
4、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。
(1)生活中有哪些大數據擴展閱讀
經李克強總理簽批，2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），系統部署大數據發展工作。
《綱要》明確，推動大數據發展和應用，在未來5至10年打造精準治理、多方協作的社會治理新模式，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。
㈡ 生活中的大數據是什麼樣的
生活中的大數據很多都是依賴你平時生活的規律消費活動等等的，嗯，每天進行的動作來做出分析通過是嗯以一個月，半年，一年等等的。
㈢ 大數據在日常生活有哪些應用
1. 內容管控
對廣告主投放的內容進行集中管理，包括音頻，視頻，圖片等進行監管，對不合理的內容進行刪除，撤稿的功能，凈化媒體環境。
2. 內容運營管理
媒體雲平台可以為廣告主提供媒體點位矩陣服務，是廣告精準投放，節約廣告費用，提高廣告效果。
3. 互動營銷
媒體主可以通過實踐交易平台進行點位資源的管理，自由支配時間點位，從中獲得收益。
㈣ 生活中哪些地方運用到了大數據
1、大數據復改善校園生活實現「刷制臉」結算、實時監控、智能快遞。
2、大數據在醫療行業，改善人民健康狀況。當大數據應用於醫療行業解決民生問題時，可對區域性疾病發生情況提供技術支持。
3、大數據在就業方面，解決失業再就業問題。就業問題是關乎人民群眾生計的大問題，大數據能夠為政府解決民眾就業問題提供決策支撐，預測出某一地區的經濟狀況、收入動態、失業率等情況。
(4)生活中有哪些大數據擴展閱讀：
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。
2、 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。
3、 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。
㈤ 生活中有哪些大數據
有：電商行業，金融行業，醫療行業，農牧漁，生物科技，改善城市，改善安全和執法。
一、電商行業
電商行業是最早利用大數據進行精準營銷，它根據客戶的消費習慣提前生產資料、物流管理等，有利於精細社會大生產。
二、金融行業
大數據在金融行業應用范圍是比較廣的，它更多應用於交易，現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。
三、醫療行業
醫療機構無論是病理報告、治癒方案還是葯物報告等方面都是數據比較龐大行業，我們可以藉助大數據平台收集不通病例和治療方案，以及病人的基本特徵，可以建立針對疾病特點的資料庫。
四、農牧漁
這樣可以幫助農業降低菜賤傷農的概率，也可以精準預測天氣變化，幫助農民做好自然災害的預防工作，也能減少人員損傷。
五、生物技術
基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器，科學家可以藉助大數據技術的應用。
六、改善城市
大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。
㈥ 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。
㈦ 大數據在生活中的應用有哪些
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。
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。
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!
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。
㈧ 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%。
㈨ 生活中哪些地方應用到最大數據
現在國內很多人，包括所謂的磚家和業內人士都說的大數據，都是指「數據抓內取」和「數據分析」容，最後再「數據決策」，其實這是錯誤的思維。大數據的難點不在於技術，而在於這種應用太偏頗，完全把未來信息化社會想像的過於簡單，一幫完全沒有想像力的人出來討論和定義大數據。真正的大數據其實是國家層面的戰略，大數據結構是扁平式（也稱分布式），這就決定了大數據主要的運用是國家化，社會化的特點。所以，大數據不是簡單的抓取，分析和決策依據，而是對接全社會的物聯網，行政監管，軍事，產業鏈等等。建議你你可以看一下陳龍劍的《互聯網+和大數據這樣實現偉大復興的中國夢》一文。