體育大數據的應用

㈠ 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。

㈡ 大數據常見的應用場景有哪些

大數據時代的出現簡單的講是海量數據同完美計算能力結合的結果，確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據，大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。
對於大數據的應用場景，包括各行各業對大數據處理和分析的應用，最核心的還是用戶需求。
一、醫療大數據看病更高效
除了較早前就開始利用大數據的互聯網公司，醫療行業是讓大數據分析最先發揚光大的傳統行業之一。
二、生物大數據改良基因
當下，我們所說的生物大數據技術主要是指大數據技術在基因分析上的應用，通過大數據平台人類可以將自身和生物體基因分析的結果進行記錄和存儲，利用建立基於大數據技術的基因資料庫。
三、金融大數據理財利器
大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：精準營銷、風險管控、決策支持、效率提升、產品設計等。
四、零售大數據最懂消費者
零售行業大數據應用有兩個層面，一個層面是零售行業可以了解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一層面是依據客戶購買產品，為客戶提供可能購買的其它產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷范疇。另外零售行業可以通過大數據掌握未來消費趨勢，有利於熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。
五、電商大數據精準營銷法寶
電商是最早利用大數據進行精準營銷的行業，除了精準營銷，電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單15分鍾內將貨物送上門，提高客戶體驗。
六、農牧大數據量化生產
大數據在農業應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行農牧產品生產，降低菜賤傷農的概率。同時大數據的分析將會更見精確預測未來的天氣氣候，幫助農牧民做好自然災害的預防工作。大數據同時也會幫助農民依據消費者消費習慣決定來增加哪些品種的種植，減少哪些品種農作物的生產，提高單位種植面積的產值，同時有助於快速銷售農產品，完成資金迴流。
七、交通大數據暢通出行
交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。
盡管現在已經基本實現了數字化，但是數字化和數據化還根本不是一回事，只是局部的提高了採集、存儲和應用的效率，本質上並沒有太大的改變。而大數據時代的到來必然帶來破解難題的重大機遇。
八、教育大數據因材施教
隨著技術的發展，信息技術已在教育領域有了越來越廣泛的應用。考試、課堂、師生互動、校園設備使用、家校關系……只要技術達到的地方，各個環節都被數據包裹。在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。
九、體育大數據奪冠精靈
大數據對於體育的改變可以說是方方面面，從運動員本身來講，可穿戴設備收集的數據可以讓自己更了解身體狀況。媒體評論員，通過大數據提供的數據更好的解說比賽，分析比賽。數據已經通過大數據分析轉化成了洞察力，為體育競技中的勝利增加籌碼，也為身處世界各地的體育愛好者隨時隨地觀賞比賽提供了個性化的體驗。盡管鮮有職業網球選手願意公開承認自己利用大數據來制定比賽策劃和戰術，但幾乎每一個球員都會在比賽前後使用大數據服務。
十、環保大數據對抗PM2.5
氣象對社會的影響涉及到方方面面。傳統上依賴氣象的主要是農業、林業和水運等行業部門，而如今，氣象儼然成為了二十一世紀社會發展的資源，並支持定製化服務滿足各行各業用戶需要。藉助於大數據技術，天氣預報的准確性和實效性將會大大提高，預報的及時性將會大大提升，同時對於重大自然災害，例如龍卷風，通過大數據計算平台，人們將會更加精確地了解其運動軌跡和危害的等級，有利於幫助人們提高應對自然災害的能力。
十一、食品大數據舌尖上的安全
大數據不僅能帶來商業價值，亦能產生社會價值。隨著信息技術的發展，食品監管也面臨著眾多的各種類型的海量數據，如何從中提取有效數據成為關鍵所在。可見，大數據管理是一項巨大挑戰，一方面要及時提取數據以滿足食品安全監管需求；另一方面需在數據的潛在價值與個人隱私之間進行平衡。相信大數據管理在食品監管方面的應用，可以為食品安全撐起一把有力的保護傘。
十二、調控和財政支出大數據令其有條不紊
政府利用大數據技術可以了解各地區的經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據數據分析結果，科學地制定宏觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。
十三、輿情監控大數據
國家正在將大數據技術用於輿情監控，其收集到的數據除了解民眾訴求，降低群體事件之外，還可以用於犯罪管理。

㈢ 大數據的應用領域在不斷拓寬

大數據的應用領域在不斷拓寬

1、數據已經成為可交易的重要資產

數據的價值在於能夠產生業務價值，而產生業務價值的多少取決於數據帶來的視野的寬度和深度，以及對明智決策的支持度。從這個角度將，在資源不限的理想情況下，越多的數據來源，越能夠帶來寬度和廣度，從而得到越好的決策支持度。數據，毫無疑問已經成為了一種企業資產， 並且會成為越來越重要的資產，未來甚至可能進入資產負債表。

2015 年 4 月 15 日， 我國貴陽大數據交易所正式運營， 其交易的數據是基於底層數據，通過數據的清洗、分析、建模 、可視化後的結果， 大數據交易所本著以電子交易為主要形式，通過建立大叔局的網上交易系統，搭建交易平台。預計到 2020 年，大叔局交易所將形成日均 100 億的數據交易金額， 發展到 1 萬家與大數據有關的會員單位。

2. 雲計算是大數據產業發展的助推器

雲計算產業進入高速發展期。 雲計算包括三個層次的服務：基礎架構即服務（ IaaS），平台即服務（PaaS）和軟體即服務（SaaS）。來自 Oxford Economics 和 SAP 關於雲計算採用的研究《The Cloud Grow Up》中提出， 69%的企業預計在未來三年內將會中度或者重度投資在雲計算上，這意味著它們的核心業務功能將遷移到雲上。 59%的企業認為他們使用了基於雲計算的應用程序和平台系統，更好地管理和分析了數據，這反映了企業范圍內進行數據分析和大數據計算日益增加的重要性。 Gartner 預測 2015 年全球雲計算服務市場總收入將突破 1800 億美元。 2015 年 2 月 ， 國務院下發《關於促進雲計算創新發展培育信息產業新業態的意見》提到：開展基於雲計算的大數據應用示範，支持政府機構和企業創新大數據服務模式，政府部門要加大采購雲計算服務的力度等一系列措施。雲計算已經從概念走向實際應用， 已經進入高速發展期。

雲計算降低了使用 IT 資源的門檻，為數據集中化創造了基礎，極大的促進了大數據產業的發展。 雲計算按需付費和資源共享的商業模式，大幅提高了 IT 基礎設施的使用效率；IaaS 運營商不斷降價，又極大滿足中小企業對於技術基礎設施的需求。未來企業將不用再購買伺服器，直接購買終端，輸送至數據中心，從而形成伺服器集群產業鏈，滿足了大數據存儲和挖掘的需求。雲計算中心基礎設施的不斷完善使得大型數據中心和 PaaS 類運行平台的趨於成熟，又為 SaaS 類應用業務市場的大規模啟動創造了條件。 SaaS 應用的大規模使用降低了用戶使用軟體的成本，促進了企業信息化程度額提高，又進一步促進了數據集中化。

雲端處理與移動互聯網行業結合，將產生不計其數的交叉業務和個性化應用。而社交網路的廣泛應用，又加速了信息的傳播速度和范圍，促進了數據的內生增長。物聯網要求的海量存儲和計算能力讓廉價、高性能的雲計算應用方案成為所有用戶的自然選擇。可以說，雲計算的蓬勃發展，極大促進了移動互聯網、社交網路和物聯網的發展，使得更多數據被採集到雲端，為大數據應用提供了數據基礎；同時，雲計算的高性能、低成本運算能力又為大數據分析提供了極佳的計算平台，極大的促進了大數據在各行業中的應用。 因此， 數據的爆炸式增長其背後的核心支撐是雲計算產業的蓬勃發展。

3. 大數據的應用領域在不斷拓寬

大數據實踐包含多個維度， 按照行業劃分，包括金融大數據、 醫療大數據、 交通大數據、運營商大數據、 互聯網大數據、物流大數據等等， 每個行業根據其 IT 系統及互聯網化的完善程度不同，其大數據發展的階段各不相同。按照數據對象劃分，包括互聯網大數據、政府大數據、 企業大數據、 個人大數據， 目前，互聯網大數據是已經開始得到有效利用的細分領域，而政府、企業和個人的大數據應用才剛剛開始， 是「互聯網 +」背景下大數據應用的重要發展方向。

互聯網大數據：互聯網上的數據多樣、積累迅速， 包括用戶行為數據、用戶消費數據、用戶 社交數據、 用戶地理位臵數據等， 互聯網企業是大數據領域的先驅， 各家互聯網企業依託自身的數據優勢，早已開始利用大數據技術嘗試用戶 行為分析、精準營銷、產品優化、 信用記錄分析等用途。

阿里巴巴是互聯網企業中大數據應用的典範。 阿里巴巴旗下的淘寶最早於 2005 年開發「淘數據」，並在半年後成立專門的大數據團隊，相繼開發了自用的「無量神針」、「類目360」， 以及針對賣家的「數據魔方」、「黃金策」、「淘寶指數」、「聚石塔」等數據產品，為賣家提供增值服務， 探索盈利模式。 此後，阿里巴巴的大數據體系日益成熟， 確立了平台 、金融和數據的三大業務核心，三者相輔相成，目前的阿里巴巴金融帝國就是建立在其電商平台 +大數據之上的隱性巨人。 例如， 阿里依託電商數據積累推出阿里小貸和螞蟻信用，本質在於通過大數據技術構建徵信體系 ， 為整個阿里體系金融業務的進一步拓展打下了充分的基礎。

政府大數據：政府是數據資源最豐富的部門之一，大量的優質數據資源集中在政府手中，各個政府部門掌握著構成社會基礎的原始數據，例如金融數據、交通數據、醫療數據、旅遊數據、電力數據、住房數據、海關數據、違法犯罪數據、教育數據、環保數據等等。目前，政府數據存在幾方面的問題：第一，數據積累偏靜態，沒有做到動態更新，導致有些數據過於陳舊；第二，數據孤島現象嚴重，沒有做到數據開放和共享。倘若能將這些數據進行有效的管理和分析，其商業價值和社會價值都是不可估量的。

政府加大智慧城市建設，數據價值挖掘正當時。目前，政府已經意識到數據的重要性，2012 年開始，政府就不斷加大在智慧城市建設，包括智慧交通、智慧環保、智慧教育、智慧社區、 智能電網等各個與城市相關的細分領域。 2014 年 3 月，國務院印發的《國家新型城鎮化規劃 (2014-2020 年)》，明確要求推進智慧城市建設，統籌城市發展的物質資源、信息資源和智力資源利用，推動物聯網、雲計算、大數據等新一代信息技術創新應用。 2015 年 4 月 ， 住建部公布第三批智慧城市試點城市，加上前兩批，目前我國的智慧城市試點已經達到 297 個。 智慧城市建設將完善城市各個細分領域的信息化水平， 構建統一的數據平台，打破信息孤島現象； 同時， 一些地方政府已經開始探索採用 PPP（Public-Private-Partnership） 的公私合營模式，逐漸開放部分數據， 讓社會機構參與運營，挖掘數據價值。

以智慧交通為例， 通過信息化建設連接道路信息管理系統、交通信號系統、公共汽車系統、計程車系統、電子收費系統、 停車場系統等， 實現數據共享， 對於政府部門來說，通過實時挖掘為出行者和交通監管部門提供實時交通信息，有效緩解交通擁堵， 快速響應突發狀況，為城市交通的良性運轉提供科學的決策依據， 提高民生體驗；對於參與企業來說， 可以在停車場、市民出行等領域提供增值服務，探索新商業模式。

企業大數據：在「互聯網+」 時代，企業的互聯網化將從傳統的傳播互聯網化和銷售互聯網化， 走向供應鏈互聯網化和經營邏輯互聯網化， 運營模式已經開始發生巨大變化， 企業與供應商、 服務商、 渠道商、 客戶 ， 乃至終端用戶 都可以通過信息技術建立密切的聯系 。 如果說過去互聯網的價值主要體現在與渠道和營銷的整合上，那麼這一次變革將是互聯網與傳統行業在價值鏈各個關鍵環節的深度融合。

一方面，對於供應鏈環節來說， 大數據可以直接應用於產品設計、 原材料采購、 產品製造、庫存、物流、配送等各個供應鏈環節， 清晰地把握原材料采購量、 訂單完成率、庫存量及產品配送等情況， 優化供應鏈流程， 降低不必要的損耗。 另一方面，對於生產環節來說， 企業生產設備可以通過感測器和信息系統等實現機器與機器之間的相互連接，進而獲取數據， 利用大數據技術進行存儲、分析和可視化，最終得到「智能信息」 供決策者使用，調解生產過程以提高效率。 未來， 當信息技術發展到一定階段，企業生產過程甚至可以根據消費者需求進行個性化定製， 實現柔性生產。

體育大數據：例如體育數據分析師通過從 OPTA（ Opta Sports 是一家總部位於英國倫敦的體育數據提供商）提供的 2010 年世界盃以來 22904 場正式比賽的數據中，研究了梅西和其他 16574 名足球運動員與足球相關的所有數據准確發現了梅西兩個性： 1、 與巴薩其他隊友的數字相比，梅西有關防守行為的數字相當地少，其他方面也能體現「他不去爭搶勢均力敵的高球」等缺點； 2、 與在巴薩時梅西的表現指為 0.262 相比， 在阿根廷國家隊里只有 0.199， 體現了 梅西在兩支球隊中所起作用的差異。

個人大數據：個人信息往往保存在第三方手裡， 例如個人用戶在互聯網上留存、 在政府部門登記在案等各類信息，此類信息實際上也是互聯網、政府和企業用於分析用戶 行為的基礎。此外，隨著可穿戴設備等新事物的興起，個人信息的採集方式越來越多樣化，數據積累 也在不斷完善， 例如，可以通過可穿戴設備或植入晶元等感知技術來採集身體數據、 健康數據、地理位臵信息、運動數據、 社會關系數據、飲食數據等。 未來， 可以想像的應用場景是，個人用戶可以將個人數據授權給第三方機構以實現特定用途， 例如，高血壓患者可以將個人血壓數據、 身體機能數據、飲食數據等授權給健康管理機構使用，由他們監控和使用這些數據，進而為用戶制定有效的健康維護方案。

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㈣ 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.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。
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!
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。
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。
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。
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.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%。
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。

㈤ 大數據都體現在哪些方面

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。大數據（bigdata）是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據有五大特點，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）。它並沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。對於「大數據」（Bigdata）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。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」。

㈥ 大數據時代下我國智慧體育應該如何構建呢

首先要讓人們了解智慧體育的發展內涵，通過讓人們體會到智慧體育的應用優勢，來提高人們參與體育的積極性，促進智慧體育的構建。在當前社會發展的背景下，藉助新興的新媒體行業來完成這一任務，不僅能夠充分發揮新媒體的應用優勢，也更符合當前人們的生活方式，能有效促進體育事業發展的效果。

在對智慧體育進行宣傳時，首先，建立全面的體育運動網站，滿足人們了解體育運動的需求。體育網站的建立，能夠成為當前社會體育愛好者的網路平台聚集地，在擴大體育運動影響范圍的同時，提高體育運動的曝光量，讓更多的人看到體育運動的優勢和好處，來提高社會公眾對體育運動的關注度。

從當前我國體育行業的發展狀況來看，體育品牌的發展仍不完善，與發達國家之間仍然存在一定的差距。在大數據時代背景下，要想構建智慧體育，還要建設更加優質的體育智能用品品牌，既能夠促進我國體育事業的發展，也能夠提高我國體育產品在國際市場中的競爭力。

在建設優質的體育智能用品品牌時，企業需要充分藉助互聯網技術，在充分了解公眾需求後，設計出更加符合人們需求的產品。而在對體育產品進行研發和生產時，企業要將體育產品的生產成本控制在合理范圍內。

在銷售體育產品時，企業需要仔細的研究和分析當前市場的發展方向和趨勢行，通過更加精準的廣告投放來擴大宣傳效果，提高體育品牌的知名度，達到建設品牌的目的。而在產品成功銷售之後，企業還要健全和完善售後服務，以更加優質的服務來提高消費者對體育產品的滿意度，鞏固體育品牌的市場競爭力，促進我國優質體育品牌的建立，促進體育事業的進一步發展。

㈦ 大數據在生活中有哪些應用

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。

㈧ 大數據在nba中的應用

大數據，正在給體育產業帶來巨大的變革。NBA已經走在了其他商業性運動聯盟的前面，領先的大數據分析讓偉大的運動傳奇更具商業價值。能否有效利用數據這項戰略資產，正逐漸將領導者和落伍者劃分開來。

「我很歡迎那些能起到作用的工具，尤其是因為我們現在生活在一個信息化的年代。」波什對「大數據」做出這番評價的時候，他所在的熱火隊正憧憬著三連冠的美夢。

詳解：大數據在NBA中的應用
盡管在決賽中被上賽季功虧一簣而與冠軍失之交臂的馬刺成功復仇，並最終導致勒布朗出走重回騎士進而改變東西部局勢，最終影響了整個聯盟的格局。但是，正如聖城球隊隨著年華老去在聯盟中愈煥發出新生機一般，這些年來，隨著「大數據」在聯盟運營和球隊的發展方面發揮出越來越突出的作用，大家也開始越來越重視這項技術和理念。

不止在 Google、Amazon 等互聯網公司的高談闊論里，不止在矽谷和各大高校的實驗室、論文里，在 NBA 的賽場上，在聯盟遍布全球的推廣運營過程中，「大數據」的身影正愈加頻繁，並扮演起愈加重要的角色。

數字游戲

在歷史，或許從來沒有一本書像《點球成金》(Moneyball)這樣對體育行業產生了如此重大的影響。在這本書之後，大家開始對體育運動賽事中的數字趨之若鶩並越來越重視。

一場 NBA 比賽共四節，常規時間計48分鍾。一隻 NBA 球隊一賽季要進行82場常規賽，主客場各41場，而後東西部的各前8名進入季後賽，在7戰賽制下，經過至少3輪12場比賽進入決賽。NBA 現在共有30隻球隊，一個完整的正式賽季約持續5個月，共有超過1200場比賽。

這些數字定義了 NBA 的一部分，還有更多的數據使得 NBA 之所以成為一項越來越受大眾歡迎的賽事。從某個角度而言，它的本質就是數字，很少有賽事像它一樣有如此繁復龐雜的數據——不僅是球迷、媒體看得到的得分、助攻、籃板、命中率等，還有專欄作家們津津樂道的 PER(The Player Efficiency Rating，球員效率值，將場上球員的各項表現通過演算法公式轉化為綜合的數值，現在已經成為衡量球員水平的重要指標之一)、Win Share 通過對球隊勝場和球員表現進行綜合考量得出的指數，反映了一個球員在球隊獲勝中的貢獻亦即他對球隊的重要性)等。

對球隊的教練而言，除了場上的表現之外，他們需要利用這些數據來了解球員的特點，幫助他們改進弱項發揮優勢，然後以此制定場上的戰術，並且根據球隊的人員構成變化來推動球隊風格變化來保持長久的競爭力。

這樣的案例在 NBA 中並不鮮見。

將泰克斯·溫特的「三角進攻」運用在公牛和湖人體系中並大獲成功的菲爾?傑克遜，充分解放迪瓦茨和韋伯在「普林斯頓體系」下大放光彩的國王隊，利用納什和斯塔德邁爾的配合掀起的7秒快攻跑轟的太陽隊，當然，還少不了根據 GDP 核心年齡增長和新成員加入而經歷從 Inside-Out 變陣 Pick & Pop 戰術的轉型陣痛卻最終修成正果的馬刺隊

球員的能力和球隊的配合轉化為球場上的數據，而這些數據恰恰又成為場下教練和管理團隊進行調整的重要依據，甚至可以說，數據不僅成為球員、球隊以及聯盟的導向，同時要成為它們的出發點。

「如果更好的分析師都不能創造出優勢的話，那麼，誰行呢?更好的數據!」莫雷在《哈佛商業評論》上為數據的重要性搖旗吶喊。

或許，全聯盟中沒有比火箭隊的莫雷更迷信數據的球隊經理了——盡管由於球隊成績始終無法突破，他的這份狂熱與執著在聯盟和球迷中都有著不小的爭議——但，無法否認的是，他的這套數據理論正被越來越多的球隊乃至聯盟接受採用。

NBA 同 ESPN 及 TNT 最近簽訂的9年價值240億美元的轉播合約讓我們認識到 NBA 已經成為一個在商業上空前成功的體育賽事，在這份成功背後，數據正發揮著越來越重要的作用。

㈨ 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。

㈩ 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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