中国首届大数据应用
㈠ 大数据应用的领域主要有哪些
大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛版的应用需求权、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。
㈡ 中国脑力大数据应用平台
6月1日，中国脑力大数据应用平台的工作人员，带着神秘的玩具来到了济南市奥龙小学，陪孩子们度过了一个与众不同的儿童节。
他们在干什么?有没有让你想起《星球大战》里的用意念控制物品?活动现场上演“人——虎、人——狮”拔河大战。同学们头戴感应器，聚精会神、屏住呼吸的盯着大屏幕，和屏幕上的一头大狮子暗暗较劲。这是一个视觉广度的游戏，随着来吃草的小牛越来越多，孩子们要集中注意力，利用余光去追视哪只小牛没有吃到草。
这些看似简单的小游戏其实一点都不简单，孩子们在游戏中觉得新奇，玩的开心。中国脑力大数据应用平台的脑力专家在游戏中则可以看出孩子们的专注度、放松度、视觉广度等方面，大家可不要小看这些指标，它们在学习力的影响中起到了相当大的作用。专注度代表着一个人做事情的投入程度，当百分之百投入时专注度是最高的。放松度是指在专注做事情时的放松程度，通常来说一个效率高的人，指标就会显示出高专注度和高放松度。相反，如果容易紧张的人就会表现出，高专注度和低放松度，这样的孩子看似专注，其实效率会相对较低。
以上这些仅仅是在游戏中体现的数据，在中国脑力大数据应用平台专业的脑力测评体系中，有脑生理，心理和学习力指标的体现，单说学习力方面就占有7个指标，分别是内专注力、排除杂念、外专注力、抵抗干扰、脑稳定度、记忆力和左右脑优势。这些数据可评估在各种状态下大脑的学习力和整个大脑感官系统的状态，找出最优感官学习组合，通过这些数据可评估学习效率和学习质量，为个性化训练方案提供依据。
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㈢ 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%。
㈣ 调研显示中国大数据应用与全球仍有差距
调研显示中国大数据应用与全球仍有差距
BM发布了全新《分析：速度的优势》白皮书，该白皮书基于IBM对60全球多个国家中超过1000位业务和IT高管的深度调研，对当前大数据[注]在中国及全球企业应用的现状进行了全面分析。该白皮书指出目前影响快速发展的数字市场的四个重大变化趋势，并基于企业的数据分析能力将他们分为领跑者、慢跑者、参与者和旁观者四个组别。同时，白皮书就企业在分析生命周期的三个关键阶段提出了快速将数据转变为洞察并驱动行动的建议，帮助企业在竞争中保持领先优势。作为全球发展最快的大数据市场，在此次调研中，虽然超过四分之三的大中华区企业在一年内实现了大数据的投资回报，显示了高于全球的投资信心，但是更多的中国企业更注重利用大数据分析来赢得新客户而不是创造更好的客户体验，同时，中国企业普遍在利用大数据推动数字和流程整合转型方面落后于全球整体水平。
IBM 大中华区全球企业咨询服务部高级合伙人兼副总裁Steven Davidson 表示：“随着大数据应用的不断深入，新的发展与变化已经产生。通过此次《分析：速度的优势》白皮书的发布，我们可以看到，速度优势对企业在竞争取胜至关重要。一部分企业正通过速度驱动的数据和分析实现差异化发展，对业务绩效和竞争地位产生了显著的影响。这一趋势对于全球企业高管，尤其是那些致力于利用创新技术推动自身发展的中国企业的领导尤为重要。IBM一直致力于与中国企业紧密合作，分享自身丰富的大数据分析洞察与资源，共同携手推动业务的创新与增长。”
四大变化引领全球大数据应用发展
作为IBM第六次全球数据分析调研，此次调研对象包括60多个国家中超过1,000位业务和IT高管，其中也包括大中华区企业。IBM 2014年全球分析调研揭示了影响快速发展的数字市场的四个重大变化：
变化1：绝大多数企业目前在一年内实现了大数据投资的回报。
变化2：以客户为中心仍是分析活动的主要目的，但企业越来越多地将注意力集中于利用大数据应对运营挑战。
变化3：通过将数字化能力集成到业务流程中实现企业转型。
变化4：大数据的价值推动力从数量转变为速度。
领跑者数据分析驱动实践，速度成关键
该白皮书指出要跟上当前的发展速度，企业需要全面地采用分析技术。基于企业现阶段分析能力，白皮书将企业分为四个组别：领跑者、慢跑者、参与者和旁观者。占10%的领跑者最有能力满足速度需求，并创造了巨大的商业价值。超过一半的领跑者都表示分析对业务表现和收入产生了显著影响并且使他们获得了显著的竞争优势。但大中华区在分析对业务、收入和竞争力方面产生影响的表现仍与全球领跑者存在着较大差距。为了创造业务价值，中国企业需要仿效领跑者，并且加快速度管理数据和分析，并依据数据洞察采取行动。
通过大数据分析构建速度驱动型企业
此次研究还表明，将原始数据的数量和多样性转变为洞察驱动的行动的速度是企业从数据和分析中创造价值的关键。支持这一速度的力量是使用大数据技术。在企业内加快分析速度不能一蹴而就，企业必须在分析生命周期的每个关键阶段保持领先：获取、分析和行动。
在获取阶段，快速获取和整合数据的能力对于创造速度优势非常关键。企业在寻找和管理数据时必须能够保证数据使用方式和时间的灵活性和敏捷性。企业需要推出支持数据多样化的解决方案，让数据为企业提供动力。
在分析阶段，追求行动速度的企业需要集中精力分析数据，并确定最有可能对业务产生积极影响的洞察。
在行动阶段，企业提高当前所需的快速行动能力的最后一步是真正地采取行动，并且快速处理数据。企业需要通过数字与流程的整合提升端到端的速度，使分析数据可供员工和高管使用，从而做到洞察交付和洞察需求相互匹配。
IBM推动中国企业大数据应用的快速发展
作为全球大数据技术与应用的领导者之一，IBM一直努力与广大中国企业、组织保持紧密的合作关系，并通过自身丰富的全球实践帮助众多企业成功应用大数据分析技术，实现了业务的创新与发展。
在汽车工业领域，IBM帮助上汽集团成功打造中国汽车市场首个O2O[注]电子商务平台——车享网。该平台将基于线上客户数据，有效判断客户潜在需求(+微信关注网络世界)，提高运营分析效率，为客户提供及时的、个性化的服务与信息。通过全面的客户洞察做到精细化营销，车享网平台将大幅提升会员管理水平。通过数据分析提升汽车消费者全生命周期服务能力，真正做到高品质的客户体验。
在金融领域，去年，IBM帮助中国银行天津分行打造智能化网点，通过整合中国银行的后台数据分析平台，利用大数据分析技术，分析用户的业务偏好，为验证销售具体产品市场策略的有效性能提供重要的数据依据。
在快消领域，IBM与蒙牛集团于去年底达成战略合作。借助IBM强大的社交大数据分析与商务智能等解决方案，蒙牛将构建有效的大数据分析能力，发现新的客户洞察，并以此作为企业决策与业务流程优化的依据。
在零售领域，今年初IBM在帮助国内休闲食品领先企业良品铺子打造全渠道信息化应用平台的过程中，通过大数据分析，帮助企业将顾客有效地分群，从而实现精准营销和差异化服务。
在新互联网时代下，随着大数据、云计算[注]、社交及移动趋势的快速崛起，IBM正在构建自身全新的服务能力。在大数据应用领域，IBM一直引领着创新和发展，并不断融合自身在各行业与全球化发展中的经验，不断帮助中国客户紧抓新时代下的发展机遇，以稳健的步伐成长为全球企业的领导者。
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㈤ 关于大数据应用有什么例子
大数据应用实例：
1、关能源行业大数据应用
计算居民用电量。
2、职业篮球赛大数据应用
专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，找到对手的弱点。
3、保险行业大数据应用
集中处理所有的客户信息。
㈥ 中国大数据应用大会召开在什么时候
本月是大数据行业会议的密集期。2016年中国大数据应用大会今日举行，此次大会以“大数据与智能时代”为主题，将围绕智能制造、大数据核心技术、地理信息与大数据、大数据与健康医疗、大数据与互联网金融、宏观经济大数据等当前热点领域全面展开。紧随其后，2016第六届大数据世界论坛也将于7月28日召开。
作为A股大数据板块的催化剂，行业事件的累积效应一触即发。
横向：大数据影响多个传统产业
㈦ 大数据应用到了哪些市场
你好 很高兴回答你的问题
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹，下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。
制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程
金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业，利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式
电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施
能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本
城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防
生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘
体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果
安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响
Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。
北京优网助帮信息技术有限公司（简称优网助帮）是以大数据为基础，并智能应用于整合营销的大数据公司，隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、网络、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖，兼有互联网与通信运营商两种基因，为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。
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㈧ 中国大数据应用大会召开在什么时候
7月14日，首届中国大数据应用大会在成都开幕，来自大数据领域及相关行业的2000多名专业人士和6000余名注册听众参会，其中包括中国科学院院士鄂维南、中国工程院院士倪光南。
据了解，在国家工信部、四川省政府、成都市政府指导下，大会由中国大数据专家委员会、中国电子信息产业集团、中国电子学会、四川省经济和信息化委联合主办。两天会期内，2场主论坛和11场专题论坛将举行86场演讲、10余场圆桌讨论，以“大数据与智能时代”为主题，聚焦大数据与各行业、各领域的深度融合，以及大数据的技术创新和产业发展。川报集团封面传媒承办的大数据与媒体联接力论坛，专门探讨数据赋能为媒体提升联接力带来的巨大机遇。
与会嘉宾认为，推动大数据产业发展，政策是保证，技术是基础，应用是核心。应用是大数据技术创新和产业发展的原动力，也是大数据在经济发展、社会进步中彰显价值的关键环节。
据悉，成都正加快建设依托大数据核心技术与关键产品的高新区天府软件园、基于大数据创新创业的郫县菁蓉镇大数据产业园、以数据智慧处理中心和大数据安全为核心的崇州信息安全（大数据）产业示范园等产业聚集发展区，并在智能交通、城市管理、食品安全、环境保护、安全生产、现代物流、电子商务、两化融合等领域加大推广应用力度，力争到2020年全面建成中国西部大数据中心和国内一流的数据强市。
㈨ 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。
(9)中国首届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