數據在哪些領域發揮作用

Ⅰ 數據分析常被應用於哪些領域有什麼作用

【導讀】眾所周知大數據已經滲透到了我們日常生活中，各行各業都有它的身影，除了在工業和生活中有多應用，在我們的醫療行業也是不可或缺的存在，那麼你知道數據分析常被應用於哪些領域?有什麼作用?在此引用馬雲說的一段話「數字化以前只是讓一些企業獲得更好，而今天是企業活下去的關鍵。隨著數字化的加速推進，未來一二十年，中國有望實現數字化。並且，在未來，大到企業、小到個人，都將從數據分析中獲益。」由此觀之，未來十年中，數據分析將成為指導企業科學決策運營的關鍵指標，數字化也將成為企業獲益的關鍵因素。那麼，數據分析常被應用於哪些領域?有什麼作用?下面，我們就來一起了解下。

1、醫療行業

依託於大量臨床數據的收集、實驗和分析，在醫療保健方面，我們取得了實質性的進步，這使得普通人的壽命得以延長。

目前，我們已經能通過收集各個患者的數據，包括：姓名、性別、年齡、體重、病史，以及生活方式、習慣、喜好等等，加以分析，來為他們提供對患者最有益，最適合病人本身的個性化服務。

另外，現如今，大多數人都希望通過佩戴健身追蹤器，如智能手環等，來幫助自己了解自己的飲食是否健康，體重是否需要加以控制，從而保證身體健康等。除此之外，這些設備所檢測到的數據，還可以被用於其他醫療保健、公共衛生狀況預測等。

2、物流領域

得益於各國數據系統的逐漸完備，當下，我們的物流行業得以蓬勃發展。通過對數據的深入分析，物流行業在各個方面都得到明顯的改進。

比如，通過天氣數據的預測分析，航班公司可以合理安排航班的起飛時間、延誤時間等，並能根據季節性變化、最新社會趨勢或事件的發生(例如：冬奧會)，合理的預估航班座位需求數量、飛機數量，以及對應淡旺季的機票價格等。

又或者，像DHL、FedEx、順豐等大型快遞公司，他們可以通過資料庫分析，來合理規劃運行路線，合理縮短快遞的交付時間，從而提高運營效率。

即使您是從另一個國家訂購的商品，也可以通過資料庫的數據信息，預估商品在運輸途中所需要耗費的時間。如果沒有資料庫和數據分析，顯然這是辦不到的。

3、人臉識別領域

說到人臉識別技術，想必大家並不陌生。面部識別演算法就是基於人臉數據而產生的。早在10年前，面部識別演算法就產生了，但由於演算法不夠精確，經常出現把動物、照片等，誤認為是人臉的問題。

如今，隨著越來越多的人臉數據為之助力，人臉識別技術得以進一步完善。例如，現在的智能手機幾乎都提供人臉解鎖功能，甚至可以識別雙胞胎。

更值得一提的是，隨著人臉識別技術的進一步精確，未來，人臉識別技術將對執法提供強有力的支持和保障。

4、無人駕駛領域

基於我們對社會各行各業數據的收集和處理分析，曾經被我們視作」空想「的無人駕駛汽車，最終成功被我們的科學家變成了現實。

要知道，對於一輛無人駕駛汽車來說，它每秒可產生的數據接近1GB，這相當於一年的PB數據，也相當於一輛汽車產生的數據。之所以有這么龐大的數據量，這是因為，除了實時收集和處理數據的感測器(雷達，攝像機，GPS，超聲感測器等)外，它還需要使用普通汽車的數據。例如，使用最新的導航數據，規劃出行路線圖，然後通過機器學習，幫助汽車收集處理行程中，可能遇到的緊急狀況等問題。

以上就是小編今天給大家整理的關於「數據分析常被應用於哪些領域?有什麼作用?」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

文章來源：https://wenda.hqwx.com/article-42047.html

Ⅱ 大數據都能應用在哪些方面

1、政務治理方面；
包含輿情監測、風險發現，風險防範、風險判斷、應急指揮、精準調研、議題引導、引導效果評估、決策輔助等。
2、企業品牌管理方面；
包含品牌口碑管理、品牌傳播管理、品牌戰略管理（競爭力評估、行業環境評估等）
3、媒體傳播方面；
包含追蹤熱點、編輯選題、數據新聞等
4、科研教學方面；
包含學校師生研究課題、教學案例等
新媒體大數據已運用到工作生活的方方面面，政企單位如有新媒體大數據需求，可免費咨詢新浪輿情通，新媒體大數據服務平台，打造場景化大數據應用。

Ⅲ 大數據的用途有哪些

隨著互聯網的不斷發展，大數據的使用變得越來越普遍，並且成為了IT行業中最火熱的應用。什麼是大數據呢？大數據是指在某個時間段內由常規軟體工具進行獲取、管理和處理的數據集合。其中主要包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘網格、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展存儲系統。那麼大數據有什麼用途呢？下面電腦培訓為大傢具體介紹。

1、大數據處理分析成為新一代信息技術融合應用的節點。現在移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形式，它們能夠連續產生大量的數據。

2、大數據信息產業是持續高速發展的新引擎。新技術、新產品、新服務、新業態勢相繼出現。在硬體和集成裝置的領域中，對晶元、存儲產業產生重要影響，並且IT培訓發現將一體化的數據儲存在處理伺服器、存儲器計算等市場上。

3、大數據資源的使用將是提高核心競爭力的關鍵因素。各業界的決定由「業務驅動」轉變為「數據驅動」。北大青鳥認為通過分析大量的數據，零售業者可以實時把握市場動向，迅速應對。企業可以提供決策制定支持，以制定更准確有效的市場營銷戰略。

4、大數據時代科學研究的方法發生了重大的變化。在大數據時代，通過實時監控，跟蹤研究對象在互聯網上發生的大量行為數據，進行挖掘分析，昆明北大青鳥發現揭示了有規律的數據，可以提出研究結論和對策。

Ⅳ 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.

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APPResearchKit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。

3.提供個性化服務

大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我搏衫們每個人，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.

了解和優化業務流程

大數據也困畢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。SociometricSolutions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。

5.

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%。

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。比如政汪銀芹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。XcelEnergy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.

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IBMSlamTracker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。

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。

Ⅳ 大數據在哪些領域有應用前景

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，並通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對於患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由於醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品，使金融企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?後來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講「啤酒-尿布」這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎麼樣?客戶的消費習慣是什麼?市場對產品的認知度怎麼樣?當前的市場供需情況怎麼樣等等，這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

Ⅵ 大數據能做什麼哪些領域會使用到大數據呢

零售行業、零售行業大數據應用有兩個層面，一個層面升液是零售行業可以了解客戶的消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一個層面是依據客戶購買的產品，為客戶提供可能購買的其他產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷范疇。未來考驗零售企業的是如悄碰何挖掘消費者需求，以及高效整合供應鏈滿足其需求的能力，因此，信息技術水平的高低成為獲得競爭優勢的關鍵要素。
金融行業、銀行數據應用場景：利用數據挖掘來分析出一些交易數據背後的商業價值。保險數據應用場景：用數據來提升保險產品的精算水平，提高利潤水平和投資收益。證券數據應用場景：對客戶交易習慣和行為分析可以幫助證券公司獲得更多的收益。
教育行業、信息技術已在教啟笑談育領域有了越來越廣泛的應用，教學、考試、師生互動、校園安全、家校關系等，只要技術達到的地方，各個環節都被數據包裹。通過大數據的分析來優化教育機制，也可以作出更科學的決策，這將帶來潛在的教育革命，在不久的將來，個性化學習終端將會更多地融入學習資源雲平台，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向。
醫療行業擁有大量的病例、病理報告、治癒方案、葯物報告等，通過對這些數據進行整理和分析將會極大地輔助醫生提出治療方案，幫助病人早日康復。可以構建大數據平台來收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特徵，建立針對疾病特點的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。醫療行業的大數據應用一直在進行，但是數據並沒有完全打通，基本都是孤島數據，沒辦法進行大規模的應用。未來可以將這些數據統一採集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。

Ⅶ 大數據可以應用在哪些行業

1）第一大類是互聯網和營銷行業。
互聯網行業是離消費者距離最近的行業，同時擁有大量實時產生的數據。業務數據化是其企業運營的基本要素，因此，互聯網行業的大數據應用的程度是最高的。與互聯網行業相伴的營銷行業，是圍繞著互聯網用戶行為分析，以為消費者提供個性化營銷服務為主要目標的行業。
2）第二大類是信息化水平比較高的行業。
如金融、電信等行業。它們比較早地進行信息化建設，內部業務系統的信息化相對比較完善，對內部數據有大量的歷史積累，並且有一些深層次的分析類應用，目前正處於將內外部數據結合起來共同為業務服務的階段。
3）第三類是政府及公用事業行業。
不同部門的信息化程度和數據化程度差異較大，例如，交通行業目前已經有了不少大數據應用案例，但有些行業還處在數據採集和積累階段。政府將會是未來整個大數據產業快速發展的關鍵，通過政府及公用數據開放可以使政府數據在線化走得更快，從而激發大數據應用的大發展。
4）第四類是製造業、物流、醫療、農業等行業。
它們的大數據應用水平還處在初級階段，但未來消費者驅動的 C2B 模式會倒逼著這些行業的大數據應用進程逐步加快。