數據能做什麼

㈠ 大數據能做什麼嗎

大數據，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

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。

(1)數據能做什麼擴展閱讀

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。

㈡ 大數據究竟可以做什麼

每家公司對大數據工作的要求不盡相同：有的強調資料庫編程、有的突出應用數學和統計學知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關的經驗、有些是希望能找到懂得產品和市場的應用型人才。正因為如此，很多公司會針對自己的業務類型和團隊分工，給這群與大數據打交道的人一些新的頭銜和定義：數據挖掘工程師、大數據專家、數據研究員、用戶分析專家等都是經常在國內公司里出現的Title，我們將其統稱為「大數據工程師」。
分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在「玩數據」時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。

㈢ 大數據可以做什麼

從大數據的技術體系來看，大數據涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用，這一系列操作的結果就是讓數據產生價值，也就是「數據價值化」，隨著未來更多的社會資源將進行數據化改造，大數據所能夠起到的作用也會越來越明顯。所以當前更多的企業對於大數據越來越關注，而掌握大數據技術的職場人也會有更多的發展機會。對於企業來說，利用大數據技術不僅能夠全面升級自身的運營方式，也能夠促進企業的管理，以及產品的創新。從這個角度來看，大數據的發展前途對於企業的發展前途有重要的影響，在當前產業結構升級的大背景下，大數據的發展前景還是非常廣闊的。當然，企業要想充分利用大數據，還需要逐漸完善大數據的應用體系，包括物聯網、雲計算、傳統信息系統等。對於職場人來說，掌握大數據技術會在一定程度上促進自身的崗位升級，而且也會打開更多新的就業渠道。目前大數據崗位比較集中在互聯網領域，這與互聯網行業自身的特點有關系，隨著大數據技術逐漸開始落地到傳統行業領域，整個傳統企業會釋放出大量的大數據崗位，而且這些崗位的附加值往往也比較高。

㈣ 大數據能用來做什麼

大數據為我們提供了巨大的機遇，幫助我們開發新的創意產品和服務，例如手機APP或企業商業智能產品。它可以促進經濟的增長和就業機會，可以大大提高人們的生活質量。
一、 醫療：提高診斷和治療的水平
大數據為提高醫療信息處理效率提供了解決方案，從而為企業、公共部門和公民創造價值。對大型臨床數據集的分析可以優化新葯和治療的臨床和成本效益，患者可以受益於更及時和適當的護理。數據互操作性至關重要，因為數據來自不同的和異構的來源，如生物信號流、健康記錄、基因組學和臨床實驗室測試等。
二、 商業：企業無形資產，助力企業決策
如今，大數據非常重要，它可以直接影響企業的估值。大數據已經成為企業一種關鍵的無形資產，可以通過數據收集加以衡量，並計入估值。企業如何使用數據以及基於數據做出的決策也將影響企業決策的成功率。
三、 數據：數據市場的價值
在過去十幾年裡，信息技術直接或間接地推動了中國的經濟增長，數據的作用已經從簡單支持商業決策轉變為自身的價值存在。在新的網路經濟中，開放的數據市場已變得至關重要。

四、 交通：減少事故和交通堵塞
交通部門可以從道路感測器收集大量的數據。智能利用這些大數據，可以支持政府優化交通流管理。市民和公司可以通過使用路線規劃大大節約出行時間。
五、 環境：降低能源消耗
大數據革命帶來了應對環境挑戰的新方式。更好地利用全球可用的數據集有助於科學家開展研究，並使決策者能夠就洪水等自然災害作出知情和決策，以應對氣候變化和降低成本。智能城市還設有數據中心，根據可再生能源和其他有用指標的可用性，調整公共建築的電力消耗。
六、 農業：更安全的食品和更高的生產力
在農業領域智能地使用大數據，可以同時提高生產率、糧食安全和農民收入。通過對感測器和地球觀測數據的智能和廣泛使用，可以有效改善我們今天的耕作方式。這包括可以在我們的農業實踐中更有效地利用自然資源(包括水或陽光)。有了先進的技術，農民也可以獲得他們的農業機械正在如何工作的實時數據，以及歷史上的天氣模式、地形和作物表現。

㈤ 數據分析能做什麼

《聖經》（Psalm）第139篇的開篇語：
耶和華啊， 你已經鑒察我、認識我。
我坐下，我起來，你都曉得。你從遠處知道我的意念。
我行路，我卧躺，你都細察。你也深知我一切所行的。
對於上述上帝才能做到事情，如今數據分析也能做到。例如：百思買公司知道你有多大可能性要求延長保修期；Visa信用卡組織已經根據持卡人的刷卡記錄預測出其離婚的概率（以便更好地預測持卡人的違約風險）。
當然數據分析不僅僅被公司用於獲取更大利益，消費者同樣能用來應對公司定價策略。2002年很巧的一天，伊特茲奧尼坐飛機時很氣憤地得知坐在他旁邊的乘客買到的機票價格比他低得多，僅僅是因為他們買得比較晚。他就讓他的一個學生去找數據並預測航空公司的票價是否會隨著距離出行時期時間的長短而上升或下降。這個學生用了很少的數據就能夠非常准確地預測應該早買機票還是晚一點再買。
你是否已經對數據分析開始感興趣，當然數據分析的作用遠不止如此，有興趣的話可以參閱《超級數字天才》。

㈥ 大數據能做什麼

大數據能做如下：

一、對信息的理解。你發的每一張圖片、每一個新聞、每一個廣告，這些都是信息，你對這個信息的理解是大數據重要的領域。

二、用戶的理解。每個人的基本特徵，你的潛在的特徵，每個用戶上網的習慣等等，這些都是對用戶的理解。

三、關系。關系才是我們的核心，信息與信息之間的關系，一條微博和另外一條微博之間的關系，一個廣告和另外一個廣告的關系。一條微博和一個視頻之間的關系，這些在我們肉眼去看的時候是相對簡單的。

㈦ 大數據可以做什麼

現在大家可能都聽說過大數據，大數據的出現使得各個行業的發現具有了方向性，為推動社會做出了巨大的貢獻，大數據離不開數據挖掘，那麼大家知道不知道大數據可以做什麼呢？簡單來說，大數據可以讓預測未來。
一、大數據可以預測未來

簡而言之，大數據和數據挖掘能夠賦予我們預測能力。而現在我們的生活已經數字化了，我們每天所做的任何事情都可以通過大數據記錄下來，就好比每張信用卡交易都是數字化和可查詢的。對於企業來說，大多數財務和運營數據都保存在資料庫中。而現在，隨著可穿戴設備的興起，大家的每一次心跳和呼吸都被數字化並保存為可用數據。使得機器了解我們。
二、如果模式保持不變，那麼未來就不再是未來

現在，我們生活中的許多不同事物都有不同的表現形式。比如說，一個人可能在任何工作日內在工作和家庭之間旅行，在周末到某個地方遊玩，這種模式很少改變。商店將擁有任何一天的高峰時段和閑置時間，這種模式不太可能改變。企業將在一年中的某些月份要求更高的勞動力投入，這種模式不太可能改變。
由此，計算機通過終端去進行搜集到這些數據，就去分析這些數據，然後對受眾群體進行合理的安排。計算機也就能夠知道什麼時候是適合促銷的最佳時間，例如，如果這個人每周五的星期五都要洗車，或者是優惠券，那就是洗車促銷如果這個人每年三月都要去度假，那就可以進行全方位的服務。同時計算機還可以預測商店全天的銷售預測，然後制定業務戰略以最大化總收入。一旦未來變得可預測，我們可以隨時提前計劃並為可能的最佳行動做好准備。這就說明了大數據給了我們預測未來的力量。這是數據挖掘的力量。數據挖掘始終與大數據聯系在一起，因為大數據支持大量數據集，從而為所有預測提供了基礎。

三、機器學習是什麼？

剛才我們根據一塊數據的處理方式進行了分析。假設這條數據包含一組購物者的購買行為，包括購買的商品總數，每個購物者購買的商品數量。這是迄今為止最簡單的統計分析。如果我們的目標是分析不同類型的購物者之間的聯系，或者如果我們想要推測特定類型的購物者的特殊偏好，或者甚至預測任何購物者的性別或年齡，我們將需要更多復雜的模型，通過錄入的數據，我們稱之為演算法。機器學習可以更容易理解為為數據挖掘目的而開發的所有不同類型的演算法，方便我們的生活。
四、數據挖掘是什麼？

通過計算機去學習演算法，用現有數據去預測未知數，這正是數據挖掘的奇跡與機器學習密切相關的原因。然而，任何機器學習演算法的強度在很大程度上取決於大量數據集的供應。無論演算法有多復雜，都不能從幾行數據中做出預測，需要大量的數據作為樣本。大數據技術是機器學習的前提，通過計算機的學習，我們能夠從現有數據集中獲得有價值的見解，這就是數據挖掘。
以上的內容就是對於大數據可以做什麼？這兩個問題的具體的解釋了，大數據的出現能夠讓我們更好的預測未來，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

㈧ 數據可以做什麼

1、提到大數據，先要說下商務智能BI，BI用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。BI作為一個工具，是用來處理企業中現有數據，並將其轉換成知識、分析和結論，輔助業務或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業更好地利用數據提高決策質量的技術，包含了從數據倉庫到分析型系統等。 為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術。因此，從技術層面上講，商業智能不是什麼新技術，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術的綜合運用。
2、把BI看成是一種解決方案應該比較恰當。商業智能的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的數據中提取出有用的數據並進行清理，以保證數據的正確性，然後經過抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合並到一個企業級的數據倉庫里，從而得到企業數據的一個全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進行分析和處理（這時信息變為輔助決策的知識），最後將知識呈現給管理者，為管理者的決策過程提供支持。

3、企業導入BI的優點
1）隨機查詢動態報表
2）隨時隨地掌握指標管理
3）隨時線上分析處理
4）最終用數據協助運營規劃

4、企業導入BI的目的
1）促進企業決策流程：增進企業的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業經理人大幅增進決策效率與改善決策品質。

2）降低整體營運成本：改善企業的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser製作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日後的維護成本大幅降低。

3）協同組織目標與行動：加強企業的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，並可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業之體質，使組織內的每個人目標一致、齊心協力。

5、商業智能的主要功能
商業智能的技術體系主要有數據倉庫（Data Warehouse，DW）、聯機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining，DM）三部分組成。

BI系統應具有的主要功能：
1）數據倉庫：高效的數據存儲和訪問方式。提供結構化和非結構化的數據存儲，容量大，運行穩定，維護成本低，支持元數據管理，支持多種結構，例如中心式數據倉庫，分布式數據倉庫等。存儲介質能夠支持近線式和二級存儲器。能夠很好的支持現階段容災和備份方案。

2）數據ETL：數據ETL支持多平台、多數據存儲格式（多數據源，多格式數據文件，多維資料庫等）的數據組織，要求能自動化根據描述或者規則進行數據查找和理解。減少海量、復雜數據與全局決策數據之間的差距。幫助形成支撐決策要求的參考內容。

3）數據統計輸出（報表）：報表能快速的完成數據統計的設計和展示，其中包括了統計數據表樣式和統計圖展示，可以很好的輸出給其他應用程序或者Html形式表現和保存。對於自定義設計部分要提供簡單易用的設計方案，支持靈活的數據填報和針對非技術人員設計的解決方案。能自動化完成輸出內容的發布。

4）分析功能：可以通過業務規則形成分析內容，並且展示樣式豐富，具有一定的交互要求，例如預警或者趨勢分析等。要支持多維度的聯機在線分析（OLAP分析），實現維度變化、旋轉、數據切片和數據鑽取等。幫助決策做出正確的判斷。

6、典型的商業智能系統有：
客戶分析系統、菜籃分析系統、反洗錢系統、反詐騙系統、客戶聯絡分析系統、市場細分系統、信用計分系統、產品收益系統、庫存運作系統以及與商業風險相關的應用系統等。