我身邊的大數據

1. 大數據到底是啥在哪裡（通俗解釋）

大數據（Big
data）
是一個抽象的概念，是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集版，並且這權樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。簡單說就是，難以用常規的資料庫工具獲取、存儲、管理、分析的數據集合。
大數據來源：人類社會的所有行為，比如交易、教育、出行、娛樂、吃住......
大數據包含的元素：文字、圖片、視頻、音頻、生物信息、生產資料......

2. 生活中有哪些大數據

網路日誌抄、感測器襲網路、社會網路、社會數據、互聯網文體和文件、呼叫詳細記錄、天文學、醫療記錄，籃球比賽中利用大數據對球員的個人在比賽場上的數據分析。

通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒；通過對城市交通數據的收集處理，大數據技術能實現城市交通的優化。這些都是大數據在生活中的應用。

(2)我身邊的大數據擴展閱讀：

大數據（big data），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

3. 我們需要了解身邊的哪些大數據

如今，數據這個詞讓很多人感到困惑，其中包括一些商人。但沒有人責怪他們，因為大數據是一個相當令人困惑的概念。關於大數據的唯一共識就是「大數據」這個術語本身並沒有特定的定義。大數據最簡單的定義是任何一組對於Excel電子表格來說太大的原始數據。現在大多數人都能理解。除此之外，最重要的是理解我們身邊所有的大數據。
大數據能為企業帶來什麼?
大數據是偉大的。在商業上獲得機會是一件好事。但它能真正為企業的業務做些什麼呢?很多。但大數據本身對普通業務人員沒有多大用處。作為一個企業家，真正需要的是洞察力。幸運的是，有像企業數據目錄這樣的工具，企業家可以使用這些數據來了解其所掌握的數據。
大數據分析可以用來存儲、處理、分析以及從大量結構化和非結構化數據中得出結論。數據流處理是一種大數據解決方案，可以幫助企業同時分析和理解連續數據或歷史數據。它結合歷史數據和連續數據來添加場景。以下是可以了解人們身邊的大數據，從而改善業務的一些方法：
調整企業的業務模式
數據可以給企業帶來令人興奮的創收新途徑，從而成為其商業模式的一部分。企業可以通過多種方式將數據貨幣化。例如，可以將數據出售給客戶和第三方，以創建新的收入來源。要從中賺取收入，企業所要做的就是確保所生成的數據為其消費者提供增值服務。
例如，Facebook免費提供給用戶帳號，但該公司仍然收入。Facebook公司利用其大量的用戶數據，並利用免費的服務和人們須支付費用的一些服務獲得利潤。傳統上，Facebook一直從廣告中獲得收入。企業可以調整其商業模式，並採用大數據創造一些收入。
招聘和管理人才
大數據可幫助企業留住現有員工，確定最佳招聘渠道，並選擇最佳人選。企業可以分析個人發展，生產力數據，曠工數據等，以獲得招聘部門和員工管理見解。這些數據大部分可以免費使用。
改善業務運作
它可以用來改善每個行業的業務運作。實際上，任何生成數據的業務流程都可以進行優化以提高效率。一些數據流程包括客戶訂購系統，運送車輛上的感測器，以及生產線上的機器。
分析競爭對手情況
企業必須分析競爭對手的商店/網站，或獲知業界消息，以了解他們的行事方式。如今，企業甚至足不出戶就可以知道對手在做什麼。因為大數據使其財務和其他重要信息隨時可用。
識別行業趨勢
在涉及趨勢分析和預測的時候，找出企業要找的東西是非常容易的。Google，Twitter和Facebook上的熱門話題每天都在閃現。只要企業知道自己在找什麼，就一定會有所獲。
無論是哪個行業的企業，每天都可能會產生有大數據。大企業和中小企業的數據量正以驚人的速度增長。問題是，大多數人不知道如何處理數據，而那些充分利用大數據的企業將在業務競爭中獲益。
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4. 在生活中，我們碰到過的大數據的例子

去餐廳吃飯 或者是去購物等 都是會利用到大數據的。

5. 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。

(5)我身邊的大數據擴展閱讀：

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。

6. 身邊的大數據，你知道多少

當今，互聯網井噴式快速發展，我們早已步入信息化社會。信息並不匱乏，匱乏的是我們處理信息的能力，我們有限的注意力是組織活動的主要瓶頸。通過大數據來輔助決策，人類理性的范圍將會擴大，決策的質量就能提高。

2018年我們身邊的大數據，你又了解多少？在這個大數據時代，人類社會面臨的問題之一是如何更好的利用數據來輔助決策。

「如果將傳統的思維模式——精確性運用於數據化、網路化的21世紀，就會錯過重要的信息，執迷於精確性是信息缺乏時代的產物。當我們掌握了大量新型數據時，精確性就不那麼重要了，不因為依賴精確性，我們同樣可以掌握事情的發展趨勢。」陝西華信智原張老師表示說。

相比依賴於小數據和精確性的時代，大數據因為更強調數據的完整性和混雜性，幫助我們進一步接近事實的真相。「部分」和「確切」的吸引力是可以理解的。但是，當我們的視野局限在我們可以分析和能夠確定的數據上時，我們對世界的整體理解就可能產生錯誤和偏差。

大數據時代，思維方式的一個改變，不執著於對精確性的追求，擁抱混亂。另外一個思維方式的轉變則是，更加重視相關關系，而不偏執於基於假設基礎上對因果關系的追尋。

在小數據的世界中，相關關系也是有用的，但在大數據的背景下，相關關系大放異彩。通過應用相關關系，我們可以比以前更容易、更便捷、更清楚地分析事物。

相關關系通過識別有用的關聯物來幫助我們分析一個現象，而不是通過揭示其內部的運作機制。當然，即使是很強的相關關系也不一定能解釋每一種情況，比如兩個事物看上去行為相似，但很有可能只是巧合。相關關系沒有絕對，只有可能性。

7. 生活中的大數據是什麼樣的

生活中的大數據很多都是依賴你平時生活的規律消費活動等等的，嗯，每天進行的動作來做出分析通過是嗯以一個月，半年，一年等等的。

8. 淺談我們身邊的人工智慧和大數據為我們生活帶來的便利

身邊的人工智慧和大數據為我們生活帶來的便利如下：

1、預測購買行為回幫助商家控制生產和盈利，答企業可以對於海量數據的挖掘和運用，通過，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。

6、分析用戶需求，對用戶數據進行分析，從而得出每個用戶的後期需求，可以幫助用戶節省尋找產品的時間。

9. 大數據在生活中的應用有哪些

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。
2.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。
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.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!
5.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。

10. 簡述身邊大數據成功案例並且用了哪些大數據的數據達到什麼效果

隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
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。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
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。
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。
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。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：
「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。