发布关于运用大数据

⑴ 如何运用大数据分析

1. 可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是回他们二者对于答大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

⑵ 如何在七大方向运用大数据

让我，没有错过花季，没有负了韶华

⑶ 大数据的应用领域有哪些

1.了解和定位客户

这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。

滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。

除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。

2.

改善医疗保健和公共卫生

大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!

苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。

大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。

3.提供个性化服务

大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

4.

了解和优化业务流程

大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。

如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。

5.

改善城市和国家建设

大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。

加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。

6.提升科学研究

大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。

7.提升机械设备性能

大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。

8.强化安全和执法能力

大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。

9.

提高体育运动技能

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。

还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。

10.金融交易

大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

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⑷ 大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、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。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

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大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

网络--大数据

⑸ 大学生怎么运用大数据建设社会主义

一、大数据及其特点
大数据目前尚无明确定义。维基网络对大数据的定义是：大数据是指所涉及的数据量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到截取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息【1】。徐子沛在《大数据》一书中将大数据定义为：指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据【2】。《大数据时代》的作者维克·托迈尔·舍恩伯格认为，“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情，而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。”【3】8-9《人民日报》在采访他时，他曾说：“在我看来，大数据是一种价值观、方法论，我们面临的不是随机样本，而是全体数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。这是一场思维的大变革，更是一个互动的过程——你可以用不同的角度、不同的方式去做大数据，并得到不一样的结果与好处。”【4】据此，笔者认为：大数据是大规模数据中，可以通过有效技术手段快速获取、存储、管理并分析出可以推动社会发展的有价值的数据。
目前普遍认可大数据的四个基本特征，即4V特性：规模大（Volume）、来源广泛且类型多样（Variety）、获取及处理速度快（Velocity）、价值密度低（Value）。
数据规模大（Volume）。现代意义上的“数据”，范畴比信息还要大。进入信息时代，“数据”二字的内涵开始扩大：不仅指代“有根据的数字”，还统指一切保存在电脑中的信息，包括文本、图片、视频等。数据也逐渐成为“数字、文本、图片、视频”等的统称，也即“信息”的代名词。【6】256-257
数据来源广泛、类型多样（Variety）。信息时代，数据的获取途径不仅限于计算，还包括大记录，即人们通过手机、个人电脑、ipad等终端上传到网络的海量数据以及个人存储在手机、个人电脑等终端中的数据。数据的类型也不再局限于原始的计算数据、结构化数据，还包括人们在日常生活中随手记录、保存、上传至网络平台的图片、音频、视频等非结构化数据。
数据获取及处理速度快（Velocity）。数据来源的多样化致使数据日益公开化、社会化，数据获取更为方便、快捷、全面。伴随大数据发展而诞生的数据处理技术使得数据处理速度远远快于传统数据时代，数据处理日益规模化、软件化、智能化。
价值密度低（Value）。价值密度的高低与数据总量的大小成反比，大数据本身的价值密度是相对较低的，需要对海量的数据进行挖掘分析才能得到真正有用的信息，形成用户价值。【5】基于海量数据基础上形成的某一领域或某一特定内容形成的信息，相关性更强、信息更为全面，效果更佳明显，价值高于传统小数据分析得出的结论。
二、依托大数据推动社会主义核心价值观建设的重要性
大数据已经融入到大学生日常生活中，大学生学习、生活、工作无处不体现大数据。一方面，大学生通过互联网获取学习资料、娱乐资讯、工作模板，成为大数据的享用者；另一方面，大学生搜索、下载学习资料留下数据痕迹，在微博等社交网络平台发表状态、上传生活照片以及工作过程中通过网络发布通知、活动内容，成为大数据的贡献者。大数据与大学生息息相关，透过大学生可以了解学生的思想动态，亦可推动社会主义核心价值观建设。
（一）大数据为社会主义核心价值观建设提供良好的环境。
徐子沛在《数据之巅：大数据革命，历史、现实与未来》中提到一个案例：2013年7月，有报道称，华东师范大学的一位女生收到校方的短信：“同学你好，发现你上个月餐饮消费较少，不知是否有经济困难？”这条温暖的短信也要归功于数据挖掘：校方通过挖掘校园饭卡的消费数据，发现其每顿的餐费都偏低，于是发出了关心的询问，但随后发现这是一个美丽的错误——该女生其实是在减肥。【6】275这个案例说明可以通过大数据了解实时了解学生状态，在当前东西方价值观激烈碰撞的环境下，通过分析数据可以了解并掌握学生思想动态，做到早发现、早处理，对于为社会主义核心价值观建设提供良好的环境有极为重要的意义。
（二）大数据为社会主义核心价值观建设提供更为行之有效的方法。
价值观教育并非一成不变、形式单一，目前高校社会主义核心价值观教育方式主要有课堂教学、主题班会、高校讲座、社会实践以及网络自主获取等形式。那么，这些方式哪些是学生更喜闻乐见、接受主动性更强的方式？有没有尚未发掘的、学生潜意识中更易于接受的价值观教育方式？以课堂教学为例，学生是更倾向于教师讲课学生听的形式还是互动教学形式？如果把视频教学纳入到课堂教学中，那么视频内容是什么样的，多长的视频最优化，以何种形式展现，等等，都是值得探讨的问题。问卷调查、抽样调查等方式获取的数据量小、不够全面、不完全具有代表性，且学生填写调查问卷具有自我意识，问卷结果未必是学生真实想法。大数据是通过高校大学生在网络上发布海量资讯中获取，如学生通过QQ、微信、飞信等沟通软件，人人网、新浪微博、大学生在线等网络社交平台以及邮箱、Dropbox等数据共享平台发布的数据。数据更公开、更广泛、更全面、更真实，通过分析得出的结论更具有说服力。通过分析高校大学生思想动态大数据，可以全面、时时了解学生接受价值观教育的趋向性方式。依据不同年级、不同专业、不同高校学生特点，采用不同形式进行价值观教育，真正做到“因材施教”。
（三）大数据有效掌握高校社会主义核心价值观建设动态情况。
社会主义核心价值观建设是一项艰巨的长期工程，其过程具有动态性、延展性，需要提前、时时把握价值观建设状态、发展动态、发展趋势，随时调整价值观建设的方法、形式、重点。基于网络数据的信息挖掘，不需要逐一调查，成本低廉，更重要的是，这种分析是实时的，没有滞后性【6】268。
三、依托大数据推动社会主义核心价值观建设的途径
（一）树立大数据观念
大数据绝不仅仅是科研的高端产品，大数据存在于我们的日常生活中。沃尔玛通过数据挖掘发现顾客潜在意识——父亲在买尿布时往往会顺便买啤酒——捆绑“啤酒和尿布”提高销量；亚马逊通过数据挖掘——分析顾客的购买规律——“预判发货”，即在网购时，顾客还没有下单，亚马逊就将包裹寄出；奈飞公司利用客户的网上点击记录，预测其喜欢观看的内容，实现精准营销。
在高校中，数据和数据分析的价值更是随处可以得到体现，高校思想政治教育工作已经具备了大数据的特征【7】。建设核心价值观，充分发挥大数据的价值，需要高校学生工作者强化大数据意识，提高对数据的敏感意识、前瞻意识，培养数据共享意识、动态意识，数据不是一成不变的，要不断接受新数据、挖掘新信息。根据对数据的分析，个性化推动社会主义核心价值观建设。
（二）建立大数据库
数据是大数据时代社会主义核心价值观建设的基础。建立大数据库的方式有两种：对内，汇总校园内通过高校信息网络中心的数据及学生在各平台发布的信息；对外，搜集政府、社会发布的与核心价值观建设相关的信息。学校电子网络信息、学生交流使用的网络电子平台、校园各单位为方便服务管理而统计保存的各种信息汇总以及校园安全服务网络使用的摄像头、门禁器等产生的信息数据。
（三）培养大数据工作队伍
光有数据没有分析人才，那么数据永远只是一堆数字，没有任何价值。大数据价值密度低的特点要求数据分析者设计能完成特定任务的软件或程序，智能分析海量数据。高校社会主义核心价值观建设工作人员主要以高校学生工作处、思政教师及辅导员为主，需要在这批人员中培养一批思想政治觉悟高、政治理论水平高人员专门从事该项事务，提高他们的大数据意识和大数据处理能力，适应大数据时代社会对大学生数据能力的需求。

⑹ 大数据在生活中有哪些应用

一、农业互联网大数据在农牧业上的运用关键就是指根据将来商业服务要求的分折来开展牧业商品生产制造，减少菜贱伤农的几率。二、金融业互联网大数据在金融业运用范畴范围广。互联网大数据在金融业的运用能够小结为下列2个层面：A : 大数据营销：根据顾客消费习惯性、所在位置、消费时间开展强烈推荐。B : 风险防控：根据顾客消费和现金流量出示资信评级或股权融资适用，运用顾客社交媒体个人行为纪录透支卡风控。
三、电子商务电商数据比较集中，信息量大，类型较多，未来运用大数据将有大量的空间，包含分折潮流趋势，消费发展趋势、地区消费特性、顾客消费习惯性、各种各样消费者行为的相关性、消费市场、危害消费的关键要素等。

四、医疗器械行业医疗器械行业有着很多的病案，病理报告，痊愈计划方案，药品汇报这些。在将来，凭借数据管理平台人们能够 搜集不一样病案和医治计划方案，及其患者的本质特征，能够 创建对于病症特性的数据库查询。

五、零售业零售业大数据的应用有2个方面，1个方面是零售业能够 掌握顾客消费爱好和发展趋势，开展货品的大数据营销，减少营销推广成本费。另一个方面是根据顾客选购商品，为顾客出示将会选购的其他商品，扩张销售总额，也归属于大数据营销层面。

⑺ 生活中哪些地方运用到了大数据

1、大数据改善校园生活实现“刷脸”结算、实时监控、智能快递。

2、大数内据在医疗行业，改容善人民健康状况。当大数据应用于医疗行业解决民生问题时，可对区域性疾病发生情况提供技术支持。

3、大数据在就业方面，解决失业再就业问题。就业问题是关乎人民群众生计的大问题，大数据能够为政府解决民众就业问题提供决策支撑，预测出某一地区的经济状况、收入动态、失业率等情况。

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大数据的价值体现在以下几个方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。

2、 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。

3、 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

⑻ 大数据时代 将会发生哪些变化

大数据在我国已成为一个新兴产业，应用的重点领域集中于金融、通信、零售、医疗、旅游、政府管理等。作为产业，大数据已经形成初步的产业链条，可细分为数据资源型、技术型、应用型三大类别。代表企业有网络、阿里巴巴、腾讯等，同时也诞生了一批创业型公司，如已登陆新三板的迪派无线、多牛传媒等。有了大数据的支持，政府管理工作将会更高效、精准、科学，并能有效约束公职人员、监督公共资源的使用。国务院办公厅2015年7月发布的《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》指出，大数据“有利于政府充分获取和运用信息，更加准确地了解市场主体需求，提高服务和监管的针对性、有效性。”
大数据之于经济，成驱动增长新动力
大数据正在创新经济运行模式，将对经济转型升级产生重要意义。
大数据已渗入百姓生活的方方面面，柴米油盐、吃穿住行、学阅娱赏……传统的生活模式正被深刻影响
具体讲大数据对于我们日常的生活非常有意义：一个是现在的汽车拥堵。现在我们拥堵城市超过三百个，全社会问题，非常严重，可以说政府没有一个很 好解决方法。其实我们交通出行过程当中，整个动态交通状况并不是能够很好的及时的反映给每一个驾驶员，导致我们的出行有很多盲目性。大家都使用导航，在我 看来就是告诉你从哪里到这儿怎么走，路上什么问题，拥堵情况怎么样，修路情况怎么样，事故情况怎么样没有告诉你，这是一个死的，没有把交通因素融合进去。 大数据可以把交通数据采集到的信息告诉我们规划未来城市几点到几点的整个通行情况，给出行者提供一个非常好的东西解决我们应用问题。保证我们维修过程当中 遇到问题，包括我们在停车过程中遇到问题等等，围绕我们汽车使用生态环境确确实实大数据给我们提供一个很好的解决方法。 车联网这一个概念引入中国已经有几年。但推广情况不是很理想。随着大家整个行业，特别我们发展趋势认识的提高，我们在做后市场，提供解决方案这样一些企业 会有更多发展机会，不再从事重资产，重投入，资源消耗比较大的产业，更多把我们有效投入集中真正推动社会进步和发展的领域里，会有更广阔天空，可能作为我 们中小企业能够有更多的机会，这是我个人的观点，谢谢。 第二个是大数据时代信息采集、收集和整理过程当中对个人隐私保护。说实话我们做车联网项目时碰到最头疼问题是怎么有效保护我们客户个人信息。作 为一个企业来讲，我没有义务帮助政府做任何事情。当然大数据时代很多数据产生资源，能力，渠道不在我们这些企业手里面，而是在政府资源控制下。我个人认为 大数据时代如何处理好这个问题是大数据这样一种新的商业模式或者说推动经济发展能否成功一个非常重要的基础，就是能够得到全社会，全体公民认同和支持。最 终毫无疑问政府一定要出台一些相关法律有效保护个人隐私权。 这里头也说一点题外话，曾经跟公安部有关朋友坐一起交流，感觉我们现在对公民隐私权保护方面亟待加强，因为我们政府这么多年之后习惯对这些东西不经意，不 在意消费者或者公民的感受。随意采集涉及到个人隐私的东西，采集和发布时对公民没有尊重。我想随着社会发展对民意意识提升方面是不断改善的，这是毫无疑问 大数据时代应该高度重视的一个问题。我个人非常支持创造一个好的环境，在发展同时有效保护好我们公民隐私。我就把这个问题简单说到这里。

⑼ 关于大数据应用有什么例子

大数据应用实例来：

1、关能源行业大源数据应用

计算居民用电量。

2、职业篮球赛大数据应用

专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据，找到对手的弱点。

3、保险行业大数据应用

集中处理所有的客户信息。