新的大数据应用
『壹』 大数据应用到底是做什么的
我国大数据产业迅猛增长，相关人才高度稀缺。2016年，近六成企业已成立回大数据分析相关部门，超答过1/3的企业已应用大数据，中国大数据市场规模168亿元，预计2017-2020年仍将保持30%以上的增长。根据某咨询公司分析报告， 2018年，大数据科学家的缺口在14万到19万之间，懂得利用大数据做决策的分析师和经理岗位缺口将达150万。
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『贰』 大数据应用需要依托的新有哪些技术
真正制来约大数据发展和应用源有三大环节：
第一个制约是数据收集的合法性，导致能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。
第二个制约是用户数据隐私保护与数据商业应用间的权衡，因为单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据是无法了解产业链各个环节数据之间的关系，因此对消费者做出的判断和影响十分有限。
最后一个制约是大数据人才的稀缺。由于大数据的执行与管理均需要相应的执行人，因此人才的因素亦成为制约的关键。
『叁』 新媒体中大数据的应用有哪些
新 媒 体 大 数 据 应 用 场 景 主 要 为 以 下 四 个 方 面 ：
1 、 政 务 治 理 方 面 ；
包 含 舆 情 监 测 、 风 险 发 现 ， 风 险 防 范 、 风 险 判 断 、 应 急 指 挥 、 精 准 调 研 、 议 题 引 导 、 引 导 效 果 评 估 、 决 策 辅 助 等 。
2 、 企 业 品 牌 管 理 方 面 ；
包 含 品 牌 口 碑 管 理 、 品 牌 传 播 管 理 、 品 牌 战 略 管 理 （ 竞 争 力 评 估 、 行 业 环 境 评 估 等 ）
3 、 媒 体 传 播 方 面 ；
包 含 追 踪 热 点 、 编 辑 选 题 、 数 据 新 闻 等
4 、 科 研 教 学 方 面 ；
包 含 学 校 师 生 研 究 课 题 、 教 学 案 例 等
新 媒 体 大 数 据 已 运 用 到 工 作 生 活 的 方 方 面 面 ， 政 企 单 位 如 有 新 媒 体 大 数 据 需 求 ， 可 选 择 新 浪 舆 情 通 ， 新 媒 体 大 数 据 服 务 平 台 ， 打 造 场 景 化 大 数 据 应 用 。 政 企 用 户 前 往 官 网 免 费 注 册 使 用 。。您的点赞是对我工作的支持
『肆』 企业 大数据应用有什么作用
大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现版资讯的有效利用。举个权本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我们面前。
『伍』 大数据可以应用在哪些方面
可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(5)新的大数据应用扩展阅读：
大数据的用处：
1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
参考资料：
网络--大数据
『陆』 常见大数据应用有哪些
Gartner的分析师Doug Laney在讲解大数据案例时提到过8个更有新意更典型的案例，可帮助更清晰的理解大数据时代的到来。
1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。
『柒』 大数据的应用领域有哪些
1.了解和定位客户
这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。
利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。
滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。
除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。
2.了解和优化业务流程
大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。
如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。
3.提供个性化服务
大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。
4.改善医疗保健和公共卫生
大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!
苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。
大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。
更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。
5.提高体育运动技能
如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。
还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。
6.提升科学研究
大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。
7.提升机械设备性能
大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。
8.强化安全和执法能力
大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。
9.改善城市和国家建设
大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。
加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。
10.金融交易
大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。
『捌』 大数据的应用案例以及未来发展趋势
赶超发达国家的重要机遇
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度，不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出来大数据这个概念，如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域中。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器、智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据，大数据时代已经到来。
当前全球和我国大数据都呈现了井喷式爆发性增长，大数据已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，大数据的演进与生产力的提高有着直接的关系。其发展特点，一是数据量呈现指数级增长。二是不同行业的大数据内容和开发应用特点各有不同，如证券、投资服务以及银行等金融服务领域拥有最高的平均数字化数据存储量，通信和媒体公司、公共事业公司以及政府等组织也有规模显著的数字化数据存储，这些行业更加具有通过大数据来创造价值的潜力。三是可以预见到大数据高速增长的现有趋势将继续推动数据增长，例如在各部门和地区之间，企业正在加快收集数据的步伐，推动了传统的事务数据库的增长；医疗卫生等面向消费者的行业中，多媒体的广泛使用刺激了大数据的增长；社交媒体的广泛普及以及物联网中应用的不断创新都进一步推动了大数据不断增长……这些相互交叉的动力刺激了数据的增长，并将继续推动数据池的迅速扩张。
发展大数据及其相关服务业将成为新兴经济体特别是我国在战略性新兴产业领域发挥后发优势赶超发达国家的重要机遇。只要条件具备，发展中经济体能够利用大数据发挥巨大的潜力。例如，亚洲地区移动手机用户最多，终端设备最多，其中中国设备数量最多，个人位置数据在亚洲已经领先。此外，在IT资产方面，尽管一些新兴市场组织落后于发达市场，但发展中经济体可以用最新技术跳跃式前进。大数据的应用不仅仅是商务，通过用户行为分析实现精准管理、科学决策和人性化服务是大数据的典型应用，大数据在各行各业特别是公共服务领域具有广阔的应用前景，包括消费行业、金融服务、食品安全、医疗卫生、军事、交通环保、电子商务、气象等。发展大数据产业机遇可贵潜力巨大。从经济和产业发展维度看大数据及相关产业发展的潜力，我国独特的位势和经济社会高速稳定发展，给大数据及其应用带来了巨大的发展空间。大数据在我国各领域和不同行业的应用潜力巨大、机遇重大。大数据的核心技术进展和大数据应用有可能带来我国新兴战略性产业发展的新机遇。
信息服务业发展的重要推力
研究表明，大数据是继传统IT之后下一个提高生产率的技术前沿和信息服务业发展的重要推动力。大数据的使用将成为未来提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键要素。
例如医疗卫生行业，能够利用大数据避免过度治疗、减少错误治疗和重复治疗，从而降低系统成本、提高工作效率，改进和提升治疗质量；公共管理领域，能够利用大数据有效推动税收工作开展，提高教育部门和就业部门的服务效率；零售业领域，通过在供应链和业务方面使用大数据，能够改善和提高整个行业的效率；市场和营销领域，能够利用大数据帮助消费者在更合理的价格范围内找到更合适的产品以满足自身的需求，提高附加值。数据已经成为可以与物质资产和人力资产相提并论的重要的生产要素，伴随着信息化发展，企业将收集更多的信息，从而带来数据呈现指数级的增长。大数据在同时为商业和消费者创造价值方面有巨大的发展潜力。
大数据应用能够发挥重要的经济作用，不但有利于私人商业活动，更有利于国民经济和公民。数据可以为世界经济创造重要价值，提高企业和公共部门的生产率与竞争力，并为消费者创造大量的经济剩余。例如，能够富有创造性而有效地利用大数据来提高效率和质量。麦卡锡公司研究报告指出，预计美国医疗行业每年通过数据获得的潜在价值可超过3000亿美元，能够使得美国医疗卫生支出降低超过8%，充分利用大数据的零售商有可能将其经营利润提高60%以上。通过利用大数据实现政府行政管理方面的运作效率提高。估计欧洲发达经济体可以节省开支超过1000亿欧元，其中尚不包括可以用来减少欺诈、错误以及税差的影响作用。可以预见的是，随着人们存储、汇聚和组合数据然后利用其结果进行深入分析的能力超过以往，随着越来越尖端技术的软件与不断提高的计算能力相结合，从数据中提取洞见的能力也在显著提高。
大数据及其开发利用能够催生新的产业形态，拓展成为战略性新兴产业的重要组成部分。大数据的生产、整合、开发利用具有广泛的高附加值，可以形成和应用于各行业的关键发现，大数据的有效利用可以创造巨大的潜在价值，许多行业和承担业务职能的组织可以利用大数据提高人力、物力资源的分配和协调能力，减少浪费，增加透明度，并促进新想法和新见解的产生。其价值一是提高透明度，让利益相关方能够更加容易地及时获取信息，例如在公安部门，让原本相互分离的部门之间更加容易地获取相关数据，就可大大降低搜索和处理时间；在制造业，整合来自研发、工程和制造部门的数据以便实现并行工程，可以显著缩短产品上市时间并提高质量。二是可以通过实验来发现需求、暴露可变因素并提高业绩。随着组织创造并存储更多数字形式的交易数据，并以实时或接近实时的方式收集更多准确而详细的绩效数据，组织能够通过安排对比实验，运用数据分析获取更好的决策，例如在线零售商，通过将流量和销售结合的试验论证决定价格调整和促销活动的制定。三是更加精准地组织市场，根据客户需求细分人群。利用大数据使组织能够对人群进行非常具体的细分，以便精确地定制产品和服务以满足用户需求。例如在公共部门如公共劳动力机构，利用大数据为不同的求职者提供工作培训服务，确保采用最有效和最高效的干预措施使不同的人重返工作岗位。四是可以协助决策者更加科学地进行决策。大数据的自动处理能够更好地为决策者提供更加精准恰当的决策支持，通过对大数据的自动处理来替换或支持人为决策。有些组织已经在通过分析来自客户、雇员甚至嵌入产品中的传感器的整个数据集而做出更有效的决策。五是能够创新商业模式、产品和服务。例如在医疗保健领域，通过分析病人的临床和行为数据已经创造了瞄准最适当群体的预防保健项目。例如互联网公司收集大量的在线行为数据，创新速度非常快。
应组织实施大数据产业专项
发展大数据及其相关服务业具有重要意义，有望使各个行业产生更多收益。随着我国经济和社会信息化的高速发展，不仅信息产业自身获取了巨大的数据池，各个行业都存在利用大数据获取价值的潜力。大数据促使信息化建设模式大转变，结构化数据向非结构化数据演进，使得未来IT投资重点不再是建系统为核心，而是围绕大数据为核心。政府和企业决策者应对大数据发展研究制定发展战略和策略给予高度重视。
大数据真正的问题是大数据应用，让大数据更有意义。目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑，解决高并发数据存取的性能要求及数据存储的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数据资源化、知识化、普适化的核心。非结构化海量信息的智能化处理包括自然语言理解、多媒体内容理解、机器学习等。例如2012年3月29日白宫发布美国政府的大数据计划：通过提高从大型复杂的数据集中提取知识和观点的能力，承诺帮助加快在科学与工程中的步伐，加强国家安全，并改变教学研究。
由此，我们提出组织实施大数据产业专项的初步设想。一是围绕拓展新兴信息服务业态，组织实施以大数据示范、加工、处理、整合和深加工的信息资源与内容服务业示范工程，面向重点行业和重点民生领域包括金融证券、医疗卫生、税务海关、交通运输、社会保障、电子商务等领域，开展大数据重大应用示范，提升基于大数据的公共服务能力；二是加快推动北斗导航核心技术研发和产业化，推动北斗导航与移动通信、地理信息、卫星遥感、移动互联网等融合发展，支持位置信息服务市场拓展，完善北斗导航基础设施，推进服务模式和产品创新，在重点区域和领域开展示范应用；三是大力发展地理信息产业，拓宽地理信息服务市场，推进大数据技术和服务模式融合创新，支持大数据服务创新和商业模式创新；四是组织实施基于大数据的信息内容加工服务业典型示范工程，包括关键技术产品产业化和大数据生产、转换、加工、投送平台及专用工具的产业化项目，为丰富信息消费内容产品供给提供支撑；五是组织实施自主可控的大数据关键技术产品产业化项目，主要包括商业智能、数据仓库、数据集市、元数据、可视化技术等。
『玖』 大数据可以应用在哪些行业
大数据基础知识有三个主要部分，分别是数学、统计学和计算机，同时辅助社会学、经济学、医学等学科。
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