數據用在哪些方面

1. 數據分析在商業方面有哪些應用

1、管理工作簡單化

復雜的運營管理過程用科學思維分析，聚焦數據的主要矛盾點，配以簡潔的數據呈現，且盡可能地簡化概念來解決，不僅加速了決策效率，也往往還會收到柳暗花明的效果。一個簡要的匯總不亞於面面俱到陳列，一組KPI呈現也比數十頁的PPT效果要強很多。

2、優化運營管理流程

通過對經營數據分析，我們了解企業運營資源如何合理分配，流程哪裡需要優化。比如，通過對銷售額波動分析，我們確認是銷售單價的影響還是成交數量的變化;是訪問流量的變化還是轉換率的變化。通過對庫存周轉率分析，我們可以推斷是采購流程有待完善還是備貨策略需要變更。

3、創造更大的價值效益

商業價值的創新來源於數據價值的有效轉換，價值可以通過數據呈現。生產中，當NPI導入量產後，每多久需對ERP系統損耗系數進行調整?哪些製程、哪些料號需要調整?需要通過對生產過程數據進行分析來決定。通過月度或季度生產損耗或不良品的分析，找到降低物料的損耗系數的關鍵才能提升直通率，降低物料成本的同時才能創造更大的收益。

4、拓展新業務新商機

數據分析可以避免思維的盲點。有人把數據分析過程是比喻成醫生把脈看病的過程。除了不僅要提供體檢數據，更得要提供疾病醫治與預防的方案。一份新備貨方案，一條新的流水線的布局，一個新的客戶導入或一個新業務模式的開發，均離不開數據預測、分析與推演。

2. 大數據都體現在哪些方面

1、大數據正在改善我們的生活
大數據不單單只是應用於企業和政府，同樣也適用我們生活當中的每個人。比如說一個比較基礎的點，就是我們可以利用穿戴的裝備（如智能手錶或者智能手環）生成最新的數據，這讓我們可以根據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。
2、業務流程優化
大數據還會更多的幫助業務流程的優化。我們可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預報等等去挖掘出大量的有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。從這兩個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。
3、理解客戶、滿足客戶服務需求
大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、分析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。舉一個比較簡單的例子就是通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則會更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。
4、提高醫療和研發
大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA。並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。
5、金融交易
大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易（HFT）是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。
6、改善我們的城市
大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。
7、改善安全和執法
大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。

3. 生活中哪些地方運用到了大數據

1、大數據改善校園生活實現「刷臉」結算、實時監控、智能快遞。

2、大數據在醫療行業，改善人民健康狀況。當大數據應用於醫療行業解決民生問題時，可對區域性疾病發生情況提供技術支持。

3、大數據在就業方面，解決失業再就業問題。就業問題是關乎人民群眾生計的大問題，大數據能夠為政府解決民眾就業問題提供決策支撐，預測出某一地區的經濟狀況、收入動態、失業率等情況。

(3)數據用在哪些方面擴展閱讀：

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。

2、 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。

3、 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

4. 工業大數據應用在哪些方面

工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。本文將對工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。
1.加速產品創新

客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。
2.產品故障診斷與預測
這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。
3.生產線的大數據應用

現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析(包括違反生產規定、零部件故障)等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。
4.工業供應鏈分析和優化
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
5.產品銷售預測與需求管理

通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。
6.生產計劃與排程

製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集(MES/DCS)及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。
大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。
幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體(工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據)。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼?而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
7.產品質量管理與分析

傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。
8.工業污染與環保檢測
工業大數據應用的價值潛力巨大。但是，實現這些價值還有很多工作要做。一個是大數據意識建立的問題。過去，也有這些大數據，但由於沒有大數據的意識，數據分析手段也不足，很多實時數據被丟棄或束之高閣，大量數據的潛在價值被埋沒。還有一個重要問題是數據孤島的問題。很多工業企業的數據分布於企業中的各個孤島中，特別是在大型跨國公司內，要想在整個企業內提取這些數據相當困難。因此，工業大數據應用一個重要議題是集成應用。

工業大數據的應用將推動工業企業基於對內外部環境相關數據的採集、存儲和分析，實現企業與內外部關聯環境的感知和互聯，並利用工業大數據分析技術開展挖掘分析，支撐工業企業基於數據進行決策管控，提升企業決策管控的針對性、有效性。

5. 談談數據統計在哪些領域有哪些應用

一、數值計算
計算機廣泛地應用於科學和工程技術方面的計算，這是計算機應用的一個基本方面，也是我們比較熟悉的。如：人造衛星軌跡計算，導彈發射的各項參數的計算，房屋抗震強度的計算等。
二、數據處理
用計算機對數據及時地加以記錄、整理和計算，加工成人們所要求的形式，稱為數據處理。數據處理與數值計算相比較，它的主要特點是原始數據多，處理量大，時間性強，但計算公式並不復雜。
在計算機應用普及的今天，計算機已經不再只是進行科學計算的工具，計算機更多地應用在數據處理方面。如：對工廠的生產管理、計劃調度、統計報表、質量分析和控制等；在財務部門，用計算機對帳目登記、分類、匯總、統計、製表等。
我們不可以用計算機實現辦公自動化。用計算機進行文字錄入、排版、製版和列印，比傳統鉛字列印速度快、效率高，並且使用更加方便；用計算機通信即通過區域網或廣域網進行數據交換，可以方便地發送與接收數據報表和圖文傳真。
三、 自動控制
自動控制也是計算機應用的一個重要方面。在生產過程中，採用計算機進行自動控制，可以大大提高產品的數量和質量，提高勞動生產率，改善人們工作條件，節省原材料的消耗，降低生產成本等。
四、輔助設計
計算機輔助設計(Computer Aided
Design，簡稱CAD)是藉助計算機進行設計的一項實用技術，採用計算機輔助設計過程實現自動化或半自動化，不僅可以大大縮短設計周期，加速產品的更新換代，降低生產成本，節省人力物力，而且對保證產品有重要作用。
五、輔助教學
計算機輔助教學(簡稱CAI)是利用計算機對學生進行教學。計算機輔助教學的第一個大型系統是在60年代由美國伊里諾大學開發的PLATO。現在世界上發展的各方教學軟體已無法准確統計。CAI的專用軟體稱為課件，是CAD的一大分支，它可按不同教學方式方法以及不同領域內容進行分類。
六、人工智慧
計算機有記憶能力，又擅長進行邏輯推理運算，因此計算機可以模仿人的思維，讓計算機具有一定的學習和推理功能，能夠自己積累知識，並且獨立解決問題，這就是計算機的人工智慧。例如，計算機可以對計算機高級語言進行編譯和解釋；不同國家語言之間的機器翻譯；在很多場合下，裝上電腦的機器人可以代替人們進行繁重的、危險的體力勞動和部分簡單重復的腦力勞動。
七、娛樂活動
我們可以在多媒體電腦上看電視、看VCD、聽音樂、玩游戲、在網上和朋友聊天等等。

6. 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。

7. 數據分析行業應用在哪些領域

1、醫療保健

醫療保健系統內生成的數據水平並非無關緊要。傳統上，由於標准化和整合數據的能力有限，醫療保健行業滯後於使用大數據分析。

但是現在，大數據分析分析通過提供個性化的醫學和處方分析而改善了醫療保健。研究人員正在挖掘數據，以查看對於特定情況更有效的治療方法，確定與葯物副作用有關的模式，並獲得其他可幫助患者並降低成本的重要信息。

2、製造業

預測性製造提供了幾乎零的停機時間和透明度。它需要大量的數據和高級的預測工具，才能系統地將數據轉化為有用的信息。

在製造業中使用大數據分析應用程序的主要好處是：產品質量和缺陷跟蹤、供應計劃、製造過程缺陷跟蹤。

8. 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

9. 大數據有什麼用途

大數據在各個行業領域，都是有應用的。比如物聯網、智慧城市、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)、區塊鏈、語音識別等。

1、物聯網。物聯網是互聯網基礎上的延伸和擴展的網路，實現在任何時間、任何地點，人、機、物的互聯互通。
2、智慧城市。智慧城市就是運用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息，從而對包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求做出智能響應。
3、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)。AR增強現實(Augmented Reality)技術是一種將虛擬信息與真實世界巧妙融合的技術，應用到真實世界中，兩種信息互為補充，從而實現對真實世界的「增強」。
4、區塊鏈。區塊鏈是一個分布式的共享賬本和資料庫。區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。
5、語音識別。其目標是將人類的語音中的詞彙內容轉換為計算機可讀的輸入。

想了解更多有關大數據的詳情，推薦選擇【達內教育】。該機構是引領行業的職業教育公司，致力於面向IT互聯網行業，培養軟體開發工程師、系統管理員、UI設計師、網路營銷工程師、會計等職場人才，擁有強大的師資力量，實戰講師對實戰經驗傾囊相授，部分講師曾就職於IBM、微軟、Oracle-Sun、華為、亞信等企業，其教研團隊更是有獨家26大課程體系，助力學生系統化學習，同時還與各大高校進行合作，助力學生職業方向的發展。→感興趣的話點擊此處，免費學習一下