大数据应用与服务

A. 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。

更多精彩：14_spark体系之分布式计算课程Spark 集群搭建+S

B. 大数据在服务业有什么应用

大数据可以让我们的生活变得越来越方便，就拿快递外卖行业来说，一个手机就可以连通整个城市，能够及时的将一份快递送到你的手上，能够为我们节省很多的时间。

C. 大数据管理与应用是做什么的

大数据管理与应用主要是做数据的定量化分析，并能最终实现智能化商业决策的版。

大数据管理与权应用以互联网+和大数据时代为背景，主要研究大数据分析理论和方法在经济管理中的应用以及大数据管理与治理方法。主要专业方向有：商务数据分析、商务智能、电子健康、大数据金融、数据挖掘、大数据管理与治理等。

(3)大数据应用与服务扩展阅读：

大数据管理与应用的主干课程：

微观经济学、宏观经济学、管理学、会计学、统计学、概率论与数理统计、Python程序设计、程序设计语言、算法与数据结构、数据库原理与应用、离散数学 、数据挖掘、统计分析方法、大数据创新实践、机器学习、大数据分析实训、Hadoop基础、数据采集与分析、Nosql数据库、数字化运营、数据可视化、大数据商业分析、自然语言处理、互联网理论与应用、计算机视觉、人工智能导论、大数据行业案例、Hbase数据库等。

D. 什么是大数据什么是大数据服务器

大数据
大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到专无法通过目前主流软属件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。（在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中[2] 大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、value（价值）

大数据服务器
一台或多台计算机和数据库管理系统软件共同构成了数据库服务器，数据库服务器为客户应用提供服务，这些服务是查询、更新、事务管理、索引、高速缓存、查询优化、安全及多用户存取控制等

小南国永生花

E. 大数据技术与应用这个专业具体可以去什么地方就业

目前大数据技术与应用发展还是比较好的，生活中方方面面都可以用到。
这个专业就业不受地理位置的限制，基本上不管是一线城市还是普通的小城市都很好就业。
一般就业的方向关于城市生活，市政，军事，财务，医疗、教育等行业都可以用到。
我是济宁职业技术学院大数据技术与应用专业的，有问题可以问我哦。

F. 大数据应用六大模式

大数据应用六大模式
捧着金饭碗，第三方大数据公司是如何在数据堆中觅得“金块”的呢？
“数据挖掘公司的规模不同，影响力不同导致数据挖掘公司的商业模式也有所不同。”南开大学商学院致力于数据挖掘研究的安利平教授在接受商报记者采访时表示，目前比较盛行的数据挖掘公司多为两大运营模式：第一种是直接为企业用户提供其所需求的数据；第二种则是为不同的企业或企业不同的需求，对数据进行分析，提供针对性的信息，以此获利，如天相投顾就是此类公司之一。
中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋表示，数据挖掘公司一般有六种商业模式值得参考：第一种是以广联达等公司为代表的租售数据模式，它们通过出售广泛收集、精心过滤时效性强的数据，成为各自行业的翘楚。而庞大的“数据库”则是它们的资产，也是竞争对手难以逾越的门槛；第二种则是以彭博为代表的租售信息模式，它们聚焦在某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用的数据终端，形成数据采集、信息萃取、价值传递的完整链条；第三种则是数字媒体模式，在电视、纸媒衰落的背景下，新型的数字媒体公司充分发挥大数据技术的优势，广泛搜集数据开展精准营销业务；第四种则是数据使能模式。譬如阿里金融为代表的小额信贷和电影的票房预测等业务，如果没有大量的数据，缺乏有效的数据分析技术，这些业务就难以开展；第五种则是数据空间运营模式，比如近期势头强劲的网盘，如果从大数据角度来看，便是因为各家纷纷嗅到大数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源；第六种则是大数据技术提供商，比如开发语音、视频等数据处理技术的企业。
数据提供商：服务对象的“首席执行客户”
“不管是哪种商业运营模式，拥有庞大的数据库是根本。只有拥有了大而全的数据，才能使数据挖掘公司为多个领域提供数据。”南开大学商学院教授安利平介绍说，有了数据库基础，数据挖掘公司应该做的便是不断完善和更新自己的数据挖掘工具，包括数据分析流程、技术等。
从目前的行情来看，大多数数据挖掘公司都主要服务于银行业、保险业。因为这些行业需求大量客户数据以此来发展业绩，从中获得盈利。
在中国计算机学会会员、宏源证券研究所计算机行业高级专家赵国栋看来，大数据可掘金的行业几乎无处不在，企业对数据的需求已经像毛细血管一样渗透到各个领域。赵国栋表示，数据挖掘公司要做好大数据，“应该比他服务的公司更了解其客户，才能深入分析客户的需求”。如要给一家影院做数据挖掘，就应该调查常来这家影院的消费者，每一个时间段对应什么样的消费者，他们对电影的偏好，以及相关消费的偏好等，数据挖掘公司要做的就是深入到消费者中去。
“以前的数据挖掘，只在乎解决企业的技术问题，大数据时代的数据挖掘，则应该是帮助业务部门开拓市场，扩大客户群体，提供的不只是技术，还包括运营、经营方案等。”赵国栋介绍说，除了市场广阔，具备数据挖掘能力的公司也是资本的宠儿。
“数据的商机就在于媒体策略与选择的更加有效性、媒体可利用的效率提高、传播信息的效率提高等。做到极致，其实数字媒体能够卖的不仅仅是受众的眼球，而是其通路的价值。随视传媒与多家大型流量媒体伙伴合作，要把‘数据’商机和在线销售通路画上等号。”沈雁介绍说。

G. 简述什么是大数据，云计算，以及它们的应用实例

大数据：是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库专软件工具能力属范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

云计算：是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算，存储，网络资源。

海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。说到大数据，就不得不讲云计算。这些数据是怎么计算，怎么处理的，就和云计算分不开家。云计算是提取大数据的前提，强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

H. 常见大数据应用有哪些

Gartner的分析师Doug Laney在讲解大数据案例时提到过8个更有新意更典型的案例，可帮助更清晰的理解大数据时代的到来。
1. 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。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

I. 大数据分析，挖掘和应用服务能力建设情况指的是什么

1. 开源大数据生态圈
Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃，并免费专，但Hadoop对技术要属求高，实时性稍差。

2. 商用大数据分析工具
一体机数据库/数据仓库（费用很高）

IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

数据仓库（费用较高）
Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

数据集市（费用一般）
QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。

前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
-

J. 大数据技术与应用是什么，具体是做什么的，就业前景如何

大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的回数据挖掘、云计算一类答的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。

大数据

零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。

金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。

医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。

制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。