㈠ 大数据在哪些领域应用得较多
一、电商行业
电商行业是最早利用大数据进行精准营销,它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等,有利于精细社会大生产。由于电商的数据较为集中,数据量足够大,数据种类较多,因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间,包括预测流行趋势,消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。
二、金融行业
大数据在金融行业应用范围是比较广的,它更多应用于交易,现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。
三、医疗行业
医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业,面对众多病毒、肿瘤细胞都处于不断进化的过程,诊断时会发现对疾病的确诊和治疗方案的确定是很困难的,而未来,我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。
四、农牧渔
未来大数据应用到农牧渔领域,这样可以帮助农业降低菜贱伤农的概率,也可以精准预测天气变化,帮助农民做好自然灾害的预防工作,也能够提高单位种植面积的高产出;牧农也可以根据大数据分析安排放牧范围,有效利用农场,减少动物流失;渔民也可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼等,同时,也能减少人员损伤。
五、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器,科学家可以借助大数据技术的应用,从而也会加快自身基因和其它动物基因的研究过程,这将是人类未来战胜疾病的重要武器之一,未来生物基因技术不但能够改良农作物,还能利用基因技术培养人类器官和消灭害虫等。
六、改善城市
大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。
七、改善安全和执法
大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击,甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯,信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。
在传统领域大数据同样将发挥巨大作用:帮助农业根据环境气候土壤作物状况进行超精细化耕作;在工业生产领域全盘把握供需平衡,挖掘创新增长点;交通领域实现智能辅助乃至无人驾驶,堵车与事故将成为历史;能源产业将实现精确预测及产量实时调控。
个人的生活数据将被实时采集上传,饮食、健康、出行、家居、医疗、购物、社交,大数据服务将被广泛运用并对用户生活质量产生革命性的提升,一切服务都将以个性化的方式为每一个“你”量身定制,为每一个行为提供基于历史数据与实时动态所产生的智能决策。
㈡ 大数据都有哪些就业方向
主要有二个方向:
一是大数据维护、研发、架构工程师方向;所涉及的职业岗位为:大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
二是大数据挖掘、分析方向;所涉及的职业岗位为:大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等
㈢ 快递行业数据分析:2020年11月韵达业务量达15.82亿票
“双11”是全年中快递行业最大的机会窗口。国家邮政局监测数据显示,11月1-11日,全国邮政、快递企业共处理快件39.65亿件,其中11月11日当天共处理快件6.75亿件,同比增长26.16%,再创新高。
在电商大促背景下,各快递企业的业务量也得到了提振。数据显示,韵达股份、圆通速递11月的业务量均超15亿票,日均业务量突破5000万票。其中,韵达股份当月业务量完成量为15.82亿票,同比增长42.91%。
快递行业迸发活力是中国整体经济持续复苏的一个缩影。12月21日上午,根据国家邮政局中国快递大数据平台实时监测,一件从湖北黄冈寄往湖南长沙的快递包裹,幸运地成为2020年第800亿件快件。自9月10日我国今年快递业务量达到500亿件开始,每月都登上一个百亿级台阶,实现“四连跳”直至突破800亿件大关,又一次创造了我国快递发展史的新记录。
https://data.iimedia.cn/?acPlatCode= tt sgj&acFrom= 75961
㈣ 这十大行业都离不开大数据分析
1. 银行和证券
银行和证券公司通过大数据网络活动监控和自然语言处理程序,监控金融市场,减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场,避免非法交易的发生。
2. 通讯和媒体
同时段在多个平台(移动,网络和电视)上进行实时报道世界各地发生的事件。另外,媒体其中的一部分就是音乐行业通过使用大数据关注最新趋势,了解听众最新爱好趋势,并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。
3. 体育
了解特定地区针对不同活动的收视率模式,并通过分析数据,从而监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯,FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事等均使用了大数据分析技术。
4. 医疗保健
收集公共卫生数据,从而更快地应对个人健康问题,并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具,以便在人口普查后进行数据收集。
5. 教育
针对目前快速发展的各种领域,更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况,并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。
6. 制造业
通过大数据提高供应链管理,提高生产率。制造企业使用这些分析工具,确保以最佳方式分配生产资源,从而获得最大效益。
7. 保险
通过预测分析处理各种业务,从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划,并产生更多收益。
8.消费贸易
预测和管理人员编制以及库存需求。贸易公司通过会员制度,记录会员情况从而发展贸易。
9. 交通运输
制定更好的路线规划,交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。
10. 能源
通过智能电表减少电气泄漏,并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式,并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异,并节约能源。
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㈤ 大数据应用与哪些行业
大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。
1、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。
2、金融业: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。
3、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。
4、互联网行业:借助于大数据技术分析用户行为,进行商品推荐和针对性广告投放。
5、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。
6、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。
7、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。
8、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。
9、城市管理:利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
10、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。
11、公共安全领域:政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系,公共安全领域的大数据分析应用,反恐维稳与各类案件分析的信息化手段,借助大数据预防犯罪。
12、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”,分析个人生活行为轨迹,为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值远不止于此,大数据对各行各业的渗透,是推动社会生产和生活的核心要素。
(5)哪些行业业务数据量大扩展阅读
七个典型的大数据应用案例
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、Tipp24AG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Walmart.com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、PredPolInc.。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、TescoPLC(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。
㈥ 什么是大数据产业
大数据概念包含几个方面的内涵吧
1. 数据量大,TB,PB,乃至EB等数据量的数据需要分析处理。
2. 要求快速响应,市场变化快,要求能及时快速的响应变化,那对数据的分析也要快速,在性能上有更高要求,所以数据量显得对速度要求有些“大”。
3. 数据多样性:不同的数据源,非结构化数据越来越多,需要进行清洗,整理,筛选等操作,变为结构数据。
4. 价值密度低,由于数据采集的不及时,数据样本不全面,数据可能不连续等等,数据可能会失真,但当数据量达到一定规模,可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。
很多行业都会有大数据需求,譬如电信行业,互联网行业等等容易产生大量数据的行业,很多传统行业,譬如医药,教育,采矿,电力等等任何行业,都会有大数据需求。
随着业务的不断扩张和历史数据的不断增加,数据量的增长是持续的。
大数据产业包括新兴的数据分析行业,或者厂商。
如果需要分析大数据,则可以Hadoop等开源大数据项目,或国内Yonghong Z-Suite等商业大数据BI工具。
㈦ 什么是大数据产业
大数据产业,以数据为核心,大数据是一个以数据为核心的产业,是一个围绕大数据生命周期不断循环往复的生产过程,同时也是由多种行业分工和协同配合而产生的一个复合性极高的行业。
互联网时代,数据就是企业发展的生命,金融业、零售业、物流业、制造业等行业都拥有大量的数据作为企业核心的支撑,同时也在高速发展当中,面对此情形,数据处理会变得更加复杂,随着国家大数据纲要的发布,大数据产业发展将提升到国家战略层次。
大数据产业现在需要大量人才,一种为熟悉大数据算法、数据架构、系统研发等对技术要求高的专业人才。另一种是从事产业大数据推广人才,从现状来看,培养体系的不完整,人才培养无法满足大数据的发展需求。
大数据产业是一个万亿级别的产业,这是毋庸置疑的。这么大的一个蛋糕,怎么分,能够分得多少,那就要看自己的本事了。贵阳现在的大数据产业规模三千个亿至少是有的,拉动了很多人才过来这也是存在的。