1. 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。

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. 大數據在互聯網用戶系統中的應用

大數據在互聯網用戶系統中的應用
但是對於今日的互聯網和移動互聯網，大數據的規模和應用深度早已不次於傳統的電信、民航等行業，甚至超過不少。因此筆者還是想寫些東西淺談一下互聯網的大數據應用，權當拋磚引玉，也希望更多的朋友參與交流和討論。
首先，第一篇想談一下互聯網的用戶系統。無論互聯網還是移動互聯網，本身具有很大的特性就是互聯，所以我們都可以稱之為互聯網，或者說移動互聯網是互聯網的一個子集和延伸。
在傳統的電信、民航、能源等行業，企業的客戶和主體用戶構成都是有身份ID的。比如電信行業中身份證登記的手機卡號，比如民航用戶乘坐航班登機的身份證或護照信息等，這些信息可以作為基本的用戶身份ID,便於企業對其用戶、客戶進行身份辨別，並對後續的用戶行為進行跟蹤和分析。傳統企業所存儲的用戶信息的很大優勢在於完整性，很多先天的比如姓名、性別、年齡甚至籍貫等真實的基礎身份信息都可以簡單獲得。而在互聯網上，用戶的訪問都是匿名的，即使用戶在接入互聯網的時候使用的登記信息是實名的，但那主要是提供給電信服務商和公共安全機構備案而用。普通的互聯網網站在用戶面前是完全透明的被"圍觀"的，這個狀況在web1.0 的主要產品--門戶網站中最為典型。到了web2.0 時代，互聯網開始變得互動起來，用戶從簡單的匿名瀏覽，變成了可以通過注冊身份參與信息的製造和流通。這個時候，誕生了這個時代在談的互聯網大數據應用中非常重要的一個非決定性條件--用戶身份系統。為什麼說是"非決定性條件"呢？因為，在這之前，大量的數據分析也是可以做的，但是由於對用戶缺乏身份缺乏甄別，因此數據分析能夠應用的場景和得到的數據都相對很有限，但並不代表不能做大數據分析。而web2.0的用戶身份系統誕生，則使互聯網某種程度上具有了和傳統行業同樣的用戶身份記錄系統，數據統計和分析都可以更精準和深入。其中，以騰訊QQ、新浪UC等PC桌面產品為代表的互聯網早期產品，應該是建立了互聯網更早的用戶身份系統，我們也可以看到這些系統在其後續的web產品鋪開時同樣被繼承了過來。
那麼，互聯網的用戶身份系統，一般都具有哪些信息呢？
打開任何一個網站，我們都可以看到注冊頁面需要填寫用戶名/email,性別，年齡 等基本信息。當然，不同的網站和互聯網產品有不同的用戶資料細化的程度。拿現在比較流行的幾款產品做比較，其他互聯網產品大多類似：1.新浪微博中用戶可以填寫自己的昵稱、頭像、真實姓名、所在地、性別、生日、博客地址、email、QQ/MSN、自我介紹、用戶標簽、教育信息、職業信息……；2.騰訊QQ客戶端上可以填寫頭像、昵稱、個性簽名、姓名、性別、英文名、生日、血型、生肖、故鄉、所在地、郵編、電話、學歷、職業、語言、手機……
看起來還真不少，那麼網站要用戶的這些信息會被幹嘛用呢？
這里筆者劉三德認為主要有以下幾點：1. 展示自我；2.作為唯一的身份ID用作用戶身份區別；3.搜索和推薦相關；4.網站自身可以做用戶分析和用戶行為跟蹤。展現自我放到第一位是因為這是從產品滿足用戶需求的角度決定的，用戶資料的首要任務就是為了作為用戶唯一的可識別身份標識展示自我。其次，搜索和推薦相關這一點筆者劉三德計劃在後續用專門的篇章來寫，此處簡單理解即可。最後一點，也就是本文所關注的一點，就是用用戶身份來做數據分析。涉及到的用戶分析主要維度為用戶資料和用戶行為。同樣，用戶行為也計劃在後續篇章專門來寫，本文著重討論一下用戶資料的分析。
可能行業內的一些文章和老前輩的觀點，數據首先要量大、其次要有高的復雜度，才可以稱為大數據。但筆者認為，大數據在一維的層次上不一定具有很強的復雜度，大部分是由最簡單的數據形式構成。就譬如用戶資料，一個網站如果有一千萬的注冊用戶，如果每個用戶的資料具有6個有效欄位，就是6000萬的有效數據。而將這6000萬的有效數據通過一層或者幾層簡單的統計疊加分析、交叉分析等，在計算上本身就具有了不小的復雜度。何況現今的互聯網產品，尤其社交類產品如FACEBOOK,騰訊QQ、新浪微博等動輒上億的注冊用戶，本身用戶系統就是一個非常具有價值的大數據。[page]
通過分析用戶系統可以得到什麼呢？
當然，用戶填寫的注冊資料中包含的資料，都是最基礎的分析數據。還是用數據說話，如下圖：

以上圖片來自互聯網
以上數據是第三方機構公布的，而且都是最簡單的一維數據，我們可以看到很多家網站的用戶資料對比（上面引用的部分數據來源也可為線上調查問卷等形式）。對於獨立的一個網站來說，用戶資料的分析當然只是局限在自己的網站范圍之內。進入互聯網web2.0時代以後，大家都開始更加重視用戶和用戶體驗，對於網站自身用戶的特徵進行分析，可以更好的網站的用戶特性分布，方便針對網站的用戶群特點更有針對性的進行對應的產品設計和研發。比如通過了解用戶的消費層次等，也可以更好的提供用戶消費相關展示和服務。
那麼，無用戶身份信息的互聯網是否不再大數據？--不用注冊的用戶身份系統的。
可能有的朋友會對這個話題存疑問，也可能有的朋友會驚恐，認為隱私泄露了，其實這里的應用也非常簡單。在類似傳統的web1.0 門戶類以展示為主的互聯網產品中，也是可以做數據的分析和挖掘的，而且也有比較成熟的方案。是否有朋友曾經經歷過以下場景：在網路上搜索汽車、查了半天汽車資料，一個小時以後再隨手打開的一個圖書閱讀網站上居然出現了"汽車廣告".其實，即使我們沒有在這些網站上注冊，網路等搜索引擎本身還是可以為用戶標識一個唯一的身份信息，雖然這個身份信息只是臨時的，可能有效期也只有幾天左右。但是，這依然是一種唯一的用戶身份，只不過是記錄的信息有限而已，但是仍然為用戶行為分析提供了很大的幫助。感興趣的朋友可以搜索"google adsense隱私政策" 進行相關了解，此處不在贅述。
用戶資料系統方便了一系列的大數據挖掘
除了傳統的互聯網桌面端和web端產品，最近幾年突飛猛進的移動互聯網以及終端應用，基本也都有完備的用戶信息系統。apple蘋果公司做了app store,迄今為止的應用下載次數突破250億次，而每一次的下載都需要使用唯一的用戶ID,通過分析，蘋果可能比你父母更加了解你想要什麼--這屬於用戶行為分析范疇，後續將專門討論。
總之，用戶身份和資料的分析是互聯網大數據分析中最基礎的分析，用戶身份系統在互聯網的大數據時代，為後續的用戶行為分析和對應的企業產品、服務設計提供了基石，也為更加深入的數據挖掘奠定了基礎。

4. 大數據和人工智慧在互聯網金融領域有哪些應用

大數據從四個方面改變了金融機構傳統的數據運作方式，從而實現了巨大的商業價值。這四個方面（「四個C」）包括：數據質量的兼容性（Compatibility）、數據運用的關聯性（Connectedness）、數據分析的成本（Cost）以及數據價值的轉化（Capitalization）。

大數據在金融業的應用場景正在逐步拓展。在海外，大數據已經在金融行業的風險控制、運營管理、銷售支持和商業模式創新等領域得到了全面嘗試。在國內，金融機構對大數據的應用還基本處於起步階段。數據整合和部門協調等關鍵環節的挑戰仍是阻礙金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。

數據技術與數據經濟的發展是持續實現大數據價值的支撐。深度應用正在將傳統IT從「後端」不斷推向「前台」，而存量架構與創新模塊的有效整合是傳統金融機構在技術層面所面臨的主要挑戰。此外，數據生態的發展演進有其顯著的社會特徵。作為其中的一員，金融機構在促進數據經濟的發展上任重道遠。

無論是在金融企業還是非金融企業中，數據應用及業務創新的生命周期都包含五個階段：業務定義需求；IT部門獲取並整合數據；數據科學家構建並完善演算法與模型；IT發布新洞察；業務應用並衡量洞察的實際成效。

在今天的大數據環境下，生命周期仍維持原樣，而唯一變化的是「數據科學家」在生命周期中所扮演的角色。大數據將允許其運用各種新的演算法與技術手段，幫助IT不斷挖掘新的關聯洞察，更好地滿足業務需求。

5. 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。

6. 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。