發布關於運用大數據

⑴ 如何運用大數據分析

1. 可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是回他們二者對於答大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

⑵ 如何在七大方向運用大數據

讓我，沒有錯過花季，沒有負了韶華

⑶ 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APP ResearchKit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。Sociometric Solutions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。Xcel Energy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IBM SlamTracker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。

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⑷ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(4)發布關於運用大數據擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

⑸ 大學生怎麼運用大數據建設社會主義

一、大數據及其特點
大數據目前尚無明確定義。維基網路對大數據的定義是：大數據是指所涉及的數據量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到截取、管理、處理並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的信息【1】。徐子沛在《大數據》一書中將大數據定義為：指那些大小已經超出了傳統意義上的尺度，一般的軟體工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據【2】。《大數據時代》的作者維克·托邁爾·舍恩伯格認為，「大數據是人們在大規模數據的基礎上可以做到的事情，而這些事情在小規模數據的基礎上是無法完成的。大數據是人們獲得新的認知、創造新的價值的源泉；大數據還是改變市場、組織機構，以及政府與公民關系的方法。」【3】8-9《人民日報》在采訪他時，他曾說：「在我看來，大數據是一種價值觀、方法論，我們面臨的不是隨機樣本，而是全體數據；不是精確性，而是混雜性；不是因果關系，而是相關關系。這是一場思維的大變革，更是一個互動的過程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大數據，並得到不一樣的結果與好處。」【4】據此，筆者認為：大數據是大規模數據中，可以通過有效技術手段快速獲取、存儲、管理並分析出可以推動社會發展的有價值的數據。
目前普遍認可大數據的四個基本特徵，即4V特性：規模大（Volume）、來源廣泛且類型多樣（Variety）、獲取及處理速度快（Velocity）、價值密度低（Value）。
數據規模大（Volume）。現代意義上的「數據」，范疇比信息還要大。進入信息時代，「數據」二字的內涵開始擴大：不僅指代「有根據的數字」，還統指一切保存在電腦中的信息，包括文本、圖片、視頻等。數據也逐漸成為「數字、文本、圖片、視頻」等的統稱，也即「信息」的代名詞。【6】256-257
數據來源廣泛、類型多樣（Variety）。信息時代，數據的獲取途徑不僅限於計算，還包括大記錄，即人們通過手機、個人電腦、ipad等終端上傳到網路的海量數據以及個人存儲在手機、個人電腦等終端中的數據。數據的類型也不再局限於原始的計算數據、結構化數據，還包括人們在日常生活中隨手記錄、保存、上傳至網路平台的圖片、音頻、視頻等非結構化數據。
數據獲取及處理速度快（Velocity）。數據來源的多樣化致使數據日益公開化、社會化，數據獲取更為方便、快捷、全面。伴隨大數據發展而誕生的數據處理技術使得數據處理速度遠遠快於傳統數據時代，數據處理日益規模化、軟體化、智能化。
價值密度低（Value）。價值密度的高低與數據總量的大小成反比，大數據本身的價值密度是相對較低的，需要對海量的數據進行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用戶價值。【5】基於海量數據基礎上形成的某一領域或某一特定內容形成的信息，相關性更強、信息更為全面，效果更佳明顯，價值高於傳統小數據分析得出的結論。
二、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的重要性
大數據已經融入到大學生日常生活中，大學生學習、生活、工作無處不體現大數據。一方面，大學生通過互聯網獲取學習資料、娛樂資訊、工作模板，成為大數據的享用者；另一方面，大學生搜索、下載學習資料留下數據痕跡，在微博等社交網路平台發表狀態、上傳生活照片以及工作過程中通過網路發布通知、活動內容，成為大數據的貢獻者。大數據與大學生息息相關，透過大學生可以了解學生的思想動態，亦可推動社會主義核心價值觀建設。
（一）大數據為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境。
徐子沛在《數據之巔：大數據革命，歷史、現實與未來》中提到一個案例：2013年7月，有報道稱，華東師范大學的一位女生收到校方的簡訊：「同學你好，發現你上個月餐飲消費較少，不知是否有經濟困難？」這條溫暖的簡訊也要歸功於數據挖掘：校方通過挖掘校園飯卡的消費數據，發現其每頓的餐費都偏低，於是發出了關心的詢問，但隨後發現這是一個美麗的錯誤——該女生其實是在減肥。【6】275這個案例說明可以通過大數據了解實時了解學生狀態，在當前東西方價值觀激烈碰撞的環境下，通過分析數據可以了解並掌握學生思想動態，做到早發現、早處理，對於為社會主義核心價值觀建設提供良好的環境有極為重要的意義。
（二）大數據為社會主義核心價值觀建設提供更為行之有效的方法。
價值觀教育並非一成不變、形式單一，目前高校社會主義核心價值觀教育方式主要有課堂教學、主題班會、高校講座、社會實踐以及網路自主獲取等形式。那麼，這些方式哪些是學生更喜聞樂見、接受主動性更強的方式？有沒有尚未發掘的、學生潛意識中更易於接受的價值觀教育方式？以課堂教學為例，學生是更傾向於教師講課學生聽的形式還是互動教學形式？如果把視頻教學納入到課堂教學中，那麼視頻內容是什麼樣的，多長的視頻最優化，以何種形式展現，等等，都是值得探討的問題。問卷調查、抽樣調查等方式獲取的數據量小、不夠全面、不完全具有代表性，且學生填寫調查問卷具有自我意識，問卷結果未必是學生真實想法。大數據是通過高校大學生在網路上發布海量資訊中獲取，如學生通過QQ、微信、飛信等溝通軟體，人人網、新浪微博、大學生在線等網路社交平台以及郵箱、Dropbox等數據共享平台發布的數據。數據更公開、更廣泛、更全面、更真實，通過分析得出的結論更具有說服力。通過分析高校大學生思想動態大數據，可以全面、時時了解學生接受價值觀教育的趨向性方式。依據不同年級、不同專業、不同高校學生特點，採用不同形式進行價值觀教育，真正做到「因材施教」。
（三）大數據有效掌握高校社會主義核心價值觀建設動態情況。
社會主義核心價值觀建設是一項艱巨的長期工程，其過程具有動態性、延展性，需要提前、時時把握價值觀建設狀態、發展動態、發展趨勢，隨時調整價值觀建設的方法、形式、重點。基於網路數據的信息挖掘，不需要逐一調查，成本低廉，更重要的是，這種分析是實時的，沒有滯後性【6】268。
三、依託大數據推動社會主義核心價值觀建設的途徑
（一）樹立大數據觀念
大數據絕不僅僅是科研的高端產品，大數據存在於我們的日常生活中。沃爾瑪通過數據挖掘發現顧客潛在意識——父親在買尿布時往往會順便買啤酒——捆綁「啤酒和尿布」提高銷量；亞馬遜通過數據挖掘——分析顧客的購買規律——「預判發貨」，即在網購時，顧客還沒有下單，亞馬遜就將包裹寄出；奈飛公司利用客戶的網上點擊記錄，預測其喜歡觀看的內容，實現精準營銷。
在高校中，數據和數據分析的價值更是隨處可以得到體現，高校思想政治教育工作已經具備了大數據的特徵【7】。建設核心價值觀，充分發揮大數據的價值，需要高校學生工作者強化大數據意識，提高對數據的敏感意識、前瞻意識，培養數據共享意識、動態意識，數據不是一成不變的，要不斷接受新數據、挖掘新信息。根據對數據的分析，個性化推動社會主義核心價值觀建設。
（二）建立大資料庫
數據是大數據時代社會主義核心價值觀建設的基礎。建立大資料庫的方式有兩種：對內，匯總校園內通過高校信息網路中心的數據及學生在各平台發布的信息；對外，搜集政府、社會發布的與核心價值觀建設相關的信息。學校電子網路信息、學生交流使用的網路電子平台、校園各單位為方便服務管理而統計保存的各種信息匯總以及校園安全服務網路使用的攝像頭、門禁器等產生的信息數據。
（三）培養大數據工作隊伍
光有數據沒有分析人才，那麼數據永遠只是一堆數字，沒有任何價值。大數據價值密度低的特點要求數據分析者設計能完成特定任務的軟體或程序，智能分析海量數據。高校社會主義核心價值觀建設工作人員主要以高校學生工作處、思政教師及輔導員為主，需要在這批人員中培養一批思想政治覺悟高、政治理論水平高人員專門從事該項事務，提高他們的大數據意識和大數據處理能力，適應大數據時代社會對大學生數據能力的需求。

⑹ 大數據在生活中有哪些應用

一、農業互聯網大數據在農牧業上的運用關鍵就是指根據將來商業服務要求的分折來開展牧業商品生產製造，減少菜賤傷農的幾率。二、金融業互聯網大數據在金融業運用范疇范圍廣。互聯網大數據在金融業的運用能夠小結為下列2個層面：A : 大數據營銷：根據顧客消費習慣性、所在位置、消費時間開展強烈推薦。B : 風險防控：根據顧客消費和現金流量出示資信評級或股權融資適用，運用顧客社交媒體個人行為紀錄透支卡風控。
三、電子商務電商數據比較集中，信息量大，類型較多，未來運用大數據將有大量的空間，包含分折潮流趨勢，消費發展趨勢、地區消費特性、顧客消費習慣性、各種各樣消費者行為的相關性、消費市場、危害消費的關鍵要素等。

四、醫療器械行業醫療器械行業有著很多的病案，病理報告，痊癒計劃方案，葯品匯報這些。在將來，憑借數據管理平台人們能夠 搜集不一樣病案和醫治計劃方案，及其患者的本質特徵，能夠 創建對於病症特性的資料庫查詢。

五、零售業零售業大數據的應用有2個方面，1個方面是零售業能夠 掌握顧客消費愛好和發展趨勢，開展貨品的大數據營銷，減少營銷推廣成本費。另一個方面是根據顧客選購商品，為顧客出示將會選購的其他商品，擴張銷售總額，也歸屬於大數據營銷層面。

⑺ 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、大數內據在醫療行業，改容善人民健康狀況。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。

(7)發布關於運用大數據擴展閱讀：

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。

⑻ 大數據時代 將會發生哪些變化

大數據在我國已成為一個新興產業，應用的重點領域集中於金融、通信、零售、醫療、旅遊、政府管理等。作為產業，大數據已經形成初步的產業鏈條，可細分為數據資源型、技術型、應用型三大類別。代表企業有網路、阿里巴巴、騰訊等，同時也誕生了一批創業型公司，如已登陸新三板的迪派無線、多牛傳媒等。有了大數據的支持，政府管理工作將會更高效、精準、科學，並能有效約束公職人員、監督公共資源的使用。國務院辦公廳2015年7月發布的《關於運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》指出，大數據「有利於政府充分獲取和運用信息，更加准確地了解市場主體需求，提高服務和監管的針對性、有效性。」
大數據之於經濟，成驅動增長新動力
大數據正在創新經濟運行模式，將對經濟轉型升級產生重要意義。
大數據已滲入百姓生活的方方面面，柴米油鹽、吃穿住行、學閱娛賞……傳統的生活模式正被深刻影響
具體講大數據對於我們日常的生活非常有意義：一個是現在的汽車擁堵。現在我們擁堵城市超過三百個，全社會問題，非常嚴重，可以說政府沒有一個很 好解決方法。其實我們交通出行過程當中，整個動態交通狀況並不是能夠很好的及時的反映給每一個駕駛員，導致我們的出行有很多盲目性。大家都使用導航，在我 看來就是告訴你從哪裡到這兒怎麼走，路上什麼問題，擁堵情況怎麼樣，修路情況怎麼樣，事故情況怎麼樣沒有告訴你，這是一個死的，沒有把交通因素融合進去。 大數據可以把交通數據採集到的信息告訴我們規劃未來城市幾點到幾點的整個通行情況，給出行者提供一個非常好的東西解決我們應用問題。保證我們維修過程當中 遇到問題，包括我們在停車過程中遇到問題等等，圍繞我們汽車使用生態環境確確實實大數據給我們提供一個很好的解決方法。 車聯網這一個概念引入中國已經有幾年。但推廣情況不是很理想。隨著大家整個行業，特別我們發展趨勢認識的提高，我們在做後市場，提供解決方案這樣一些企業 會有更多發展機會，不再從事重資產，重投入，資源消耗比較大的產業，更多把我們有效投入集中真正推動社會進步和發展的領域里，會有更廣闊天空，可能作為我 們中小企業能夠有更多的機會，這是我個人的觀點，謝謝。 第二個是大數據時代信息採集、收集和整理過程當中對個人隱私保護。說實話我們做車聯網項目時碰到最頭疼問題是怎麼有效保護我們客戶個人信息。作 為一個企業來講，我沒有義務幫助政府做任何事情。當然大數據時代很多數據產生資源，能力，渠道不在我們這些企業手裡面，而是在政府資源控制下。我個人認為 大數據時代如何處理好這個問題是大數據這樣一種新的商業模式或者說推動經濟發展能否成功一個非常重要的基礎，就是能夠得到全社會，全體公民認同和支持。最 終毫無疑問政府一定要出台一些相關法律有效保護個人隱私權。 這里頭也說一點題外話，曾經跟公安部有關朋友坐一起交流，感覺我們現在對公民隱私權保護方面亟待加強，因為我們政府這么多年之後習慣對這些東西不經意，不 在意消費者或者公民的感受。隨意採集涉及到個人隱私的東西，採集和發布時對公民沒有尊重。我想隨著社會發展對民意意識提升方面是不斷改善的，這是毫無疑問 大數據時代應該高度重視的一個問題。我個人非常支持創造一個好的環境，在發展同時有效保護好我們公民隱私。我就把這個問題簡單說到這里。

⑼ 關於大數據應用有什麼例子

大數據應用實例來：

1、關能源行業大源數據應用

計算居民用電量。

2、職業籃球賽大數據應用

專業籃球隊會通過搜集大量數據來分析賽事情況，然而他們還在為這些數據的整理和實際意義而發愁。通過分析這些數據，找到對手的弱點。

3、保險行業大數據應用

集中處理所有的客戶信息。