大數據概覽
① 大數據專業學基礎醫學概論有什麼用
大數據技術的落地應用，目前一個主要的場景就是醫療領域的應用版。
大數據正在改權變全球絕大部分行業，醫療業也不例外。通過對醫療數據的分析，人類不但能夠預測流行疾病的爆發趨勢、避免感染、降低醫療成本等，還能讓患者享受到更加便利的服務。
醫生往往都希望盡可能多地收集病人信息，盡早發現疾病，對於患者來說，不但降低了身體健康受損的風險，同時也能夠減少醫療支出。
② 大數據4v新聞學概論名詞解釋
大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）
③ 有誰知道大數據的概況
大數據應用與案例分析
1. 大數據應用案例之：醫療行業
2. 大數據應用案例之：能源行業
3. 大數據應用案例之：通信行業
4. 大數據應用案例之：零售業
[1] 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。
[2] 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。
[3] 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。
[1]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。
[2] 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。
[1] 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。
[2] 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。
[3]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。
[4] NTT docomo(日本最大的移動通信運營商，擁有超過6千萬的簽約用戶)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。
[1] "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。
[2]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。
④ 有什麼大數據分析工具可以幫助優化廣告投放
相信很多網站的站長每天工作時都要看網站數據統計(cnzz統計、網路統計、51拉),而且其中大部分人應該也只看網站的「瀏覽次數(PV)」,「獨立訪客(UV)」,「來路域名」,「搜索詞」等這些大概的數據。但是,這些數據都只是一個表面的概覽,而數據統計所包含的東西遠遠不止這些。作為一個出色的站長還需要做一些深層次的數據挖掘才能有助於進行網站推廣、SEO等運營工作。接下來我們將以cnzz作為案例來分析下通過統計工具我們能挖掘到的以及我們能利用的東西。 網站搜索詞數據來做搜索引擎優化seo 我個人是反感為了做搜索引擎優化而去寫大量的無意義文章的,如果為了優化而優化,我們可能獲得了流量,丟掉了用戶。而根據搜索引擎的特點做一些順理成章的優化則是必要的。通過數據統計工具,我們可以查看到最近一個月各大搜索引擎給我們帶來的流量以及每天搜索詞的變化。如果發現某一個關鍵詞帶來的流量突然下降,我們有必要查詢下這個關鍵詞排名情況,並且多增加一些鏈接指向包含該關鍵詞的文章 。如果我們能寫出有價值的文章,還可以圍繞該關鍵詞寫一個專題。 網站用戶體驗 我們有多少老訪客?網站吸引力,用戶只來網站逛一次嗎?讀者能在我們網站待多久?這些數據都能從側面反映讀者對我們網站的關注程度和忠誠度。如果網站經常出現平均訪問時間不超過一分鍾的情況,那麼站長真該反思了。一般來說,上面三個問題都是正相關的,老訪客少也就意味著很多人只逛一次再也不回來,也意味著讀者在網站看不了多久。對於採集站或者專做seo的網站,這些數據無關緊要,對於個人博客網站,這些數據基本上決定了網站的前途。 「人群價值」數據所帶來的價值 「人群價值」是新推出不久的一個欄目。筆者無法判斷這個數據是否准確,也不知道統計統計是怎麼統計這么詳細的數據的。從另外一個角度來說,我們既然看統計數據,肯定是要相信數據真實性的。這個數據和一般的原始數據不同,應該是使用大數據進行雲計算最後挖掘出來的深層次數據。假設這個cnzz雲計算已經進化的相當強大,那麼」人群價值」這個數據是很多站長的福音。通過分析網站用戶群體,站長們可以開展各項營銷活動,如果流量做的不錯,甚至可以結合「淘寶客」來創造收入。這項數據也可以用來吸引廣告商,讓他們更加明確他們投放廣告的作用。舉例來說,如果網站用戶中「數碼達人」占據的比例非常高,站長們可以吸引數碼相機商家來投放廣告。 我們網站跟上了移動互聯網的節奏嗎? 根據下圖,我們可以清楚的看到網站在移動端的訪問情況。88.09的手機流量來源於移動瀏覽器直接訪問,這里的直接訪問有兩種情況,1)直接輸入網址 2)收藏網址到收藏夾。8.84%的流量來源收移動到網路搜索,其他分別是QQ 1.26%,微信1.26%,搜狗搜索0.18%. QQ流量一般來源於qq空間,如果我們qq擁有大量的單向好友,使用qq空間做網站推廣是一個很好的方式。還有一些知名的自媒體人直接在qq空間開展推廣,比如董董和木春。微信是現在自媒體的主要陣營,這一點上筆者做的並不好,來自微信的流量比較少。在微信上做網站推廣多數情況是在文章中的」閱讀原文」上做流量導入,很少直接在正文中推介網站,這也和微信粉絲的忠誠度有關聯。 從用戶手機型號挖掘到什麼? 用戶」移動設備」這個數據我估計絕大多數站長沒有關注過。筆者覺得這個數據是一塊隱藏在角落裡的瑰寶。我們站長一般情況下很難得知我們網站用戶群的人群消費能力,用戶階層,用戶價值等數據。如果說對於」人群價值」這個非原始且經過雲計算生成的數據我們還抱有懷疑態度的話,那麼「用戶手機型號」這個基礎原始數據是毋容置疑的。通過移動設備這項數據我們基本上能判斷出用戶價值。比如移動用戶中合計有17%的用戶在使用蘋果,2.63%使用小米,1.97%使用vivo,1.32使用oppo。使用蘋果的用戶用戶排名第一,在一定程度上能說明用戶消費能力比較強。使用小米排第二位,能告訴我們網站年輕訪客比較多,其中很多可能是學生群體。vivo和oppo則一定程度上反映了女性用戶的數量。用戶階層的分布情況反過來能讓我們更加明確網站的受眾,反應了我們網站比較受到哪些用戶群體歡迎。從而能讓站長投其所好,更加專注到我們的目標人群活著是想辦法擴展一些我們還沒有觸及到的用戶群體。 如果你還在天天盯著統計數據看甚至幾個小時就要刷一次的,如果你從來只看大概數據而從來不仔細看看深層次數據的話,那麼嘗試著改變下你的習慣。尤其是當網站的流量越來越多的時候,我相信挖掘下統計數據會讓我們有意想不到的收獲。
⑤ 極光大數據iZone城市網路的核心功能有哪些
1、城市概覽
極光城市網格提供了直觀城市人口、人口密度、人口變化趨勢的界面。人口數據是利用極光超過10億月活的移動設備，及科學的加工邏輯和演算法加工得出，數據按月更新，相比其他數據具有更好的時效性；
2、地理圍欄
在圈選研究的圍欄時，可以通過左側的搜索框直接搜索相關的區域，若搜到的區域已經有現成的圍欄，可以直接保存成為研究圍欄；若沒有現成的圍欄，可通過規則圍欄（圓）、不規則圍欄（多邊形），或是直接導入坐標進行圍欄選定；
圍欄洞察是城市網格核心的功能，可以通過圍欄洞察獲得研究圍欄的基本信息、人口、人口變化趨勢、職住地分布等眾多有價值的信息；
在地理圍欄裡面，圍欄的對比分析功能包括人口、區域密度、TGI等核心指標可直觀的通過柱狀圖的形式對比出來；
3、人群塗層
基於研究的城市或者圍欄，可以選擇不同的人群圖層，調整不同的網格大小，找到一個最好的視角發現想要的洞察。人群圖層支持定製，用以更好的描述目標用戶的分布和數量；
4、poi圖層
POI數據是在商業應用中的重要數據，城市網格中提供了超市、便利店、連鎖咖啡店及連鎖快餐店4個類別按季度更新的POI數據。使用者可以根據人群圖層和POI圖層結合發現潛在的開店機會，研究競品的分布和覆蓋等