⑴ 大數據都能在什麼行業上運用
1. 製造業：大數據應用於製造業，提升生產水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。
2. 金融業：大數據在金融創新領域，如高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析中發揮重要作用。
3. 汽車行業：利用大數據和物聯網技術，推動無人駕駛汽車的發展，預計將很快走入日常生活。
4. 互聯網行業：通過大數據技術分析用戶行為，實現商品推薦和針對性廣告投放。
5. 餐飲行業：大數據推動餐飲O2O模式，改變傳統餐飲經營方式。
6. 電信行業：大數據技術用於客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。
7. 能源行業：智能電網發展使電力公司能掌握用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。
8. 物流行業：大數據技術優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。
9. 城市管理：大數據應用於智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。
10. 生物醫學：大數據在流行病預測、智慧醫療、健康管理以及DNA解讀等領域發揮作用。
11. 公共安全領域：政府利用大數據技術構建國家安全保障體系，通過信息化手段進行反恐維穩和案件分析。
12. 個人生活：大數據應用於個人生活，通過與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，提供個性化服務。
大數據的價值遠不止於此，對各行各業的滲透是推動社會模型生產和生活的核心要素。然而，大數據的應用並不意味著取代對問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被海量數據淹沒。
⑵ 大數據主要應用的行業有哪些
大數據應用領域極其廣泛，涵蓋了金融保險、醫葯醫療、基礎電信、交通管理、物流零售、文化娛樂、能源、旅遊、農業、工業等。隨著政府與公共事業服務意識的不斷加強與轉變，以及更智慧的執政與管理理念的帶動，對於數據的管理與分析需求日益強化，大數據在政府/公共事業領域應用也將日趨廣泛。
製造業：工業大數據提升水平，包括產品故障診斷、工藝流程分析、生產能耗優化、供應鏈與生產計劃優化。
金融業：大數據推動高頻交易、社交情緒分析、信貸風險評估。
汽車行業：無人駕駛汽車的未來應用，藉助大數據與物聯網技術。
互聯網行業：用戶行為分析、商品推薦、廣告定向。
餐飲行業：O2O模式革新，大數據驅動的餐飲服務。
電信行業：客戶離網分析，挽留策略制定。
能源行業：智能電網發展，用戶用電模式分析，電網運行優化。
物流行業：大數據優化物流網路，提升效率，降低成本。
城市管理：智能交通、環保監測、城市規劃、智能安防。
生物醫學：流行病預測、智慧醫療、健康管理、DNA解讀。
公共安全領域：國家安全保障體系構建，犯罪分析與預防。
個人生活：大數據分析個人行為軌跡，提供個性化服務。