大数据在交通方面可以有哪些应用

1. 大数据对交通行业有什么作用

第一，为用户提供服务内容越来越精准。有赖于基于大数据的交通路网动态分析，为用户提供了出行的实时方案选择。

第二，交通通行效率越来越高。这也有赖于各种各样的互联网感知器，对复杂天气、事故、各种突发事件的实时分析，使得交通管理部门掌握了更多的交通状况，及时做出反应。

第三，现场人工执法越来越少。有赖于基于大数据的行为分析，交通执法的事情都变成一个事后的非现场的执法。

第四，交通服务自动化程度越来越高。移动支付和各种自动化设备的应用，自助服务和无感服务普遍应用。

第五，交通主管部门的决策越来越科学。政府对重大政策的制定和推出越来越依赖于对交通行为的分析，最典型的就是广州限外地牌照这件事情，专业机构通过数据分析发现广州道路拥堵的症结。

2. 大数据常见的应用场景有哪些

大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。
对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是用户需求。
一、医疗大数据看病更高效
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。
二、生物大数据改良基因
当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。
三、金融大数据理财利器
大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：精准营销、风险管控、决策支持、效率提升、产品设计等。
四、零售大数据最懂消费者
零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。
五、电商大数据精准营销法宝
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。
六、农牧大数据量化生产
大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。
七、交通大数据畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。
尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。
八、教育大数据因材施教
随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。
九、体育大数据夺冠精灵
大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。
十、环保大数据对抗PM2.5
气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。
十一、食品大数据舌尖上的安全
大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。
十二、调控和财政支出大数据令其有条不紊
政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。
十三、舆情监控大数据
国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。

3. 大数据都体现在哪些方面

在过去几年，大数据的建设主要集中在物联网、云计算、移动互联网等基础领域，一些大数据起步较早、积累较深的行业领域，开始基于大数据的基础建设，开启了行业数据应用与价值挖掘之路。从数据的抽取、清洗等预处理，到数据存储及管理，再到数据分析挖掘，以及最终的可视化呈现。行业用户开始把注意力转向大数据真正的价值点——发现规律，提升决策效率与能力。这一年，他们在收集数据上花费的时间很少，而在实际分析数据并回答各种问题上的时间则越来越多。
目前进入大数据应用相对较成熟的领域主要在公安、交通、电力、园区管理、网络安全、航天等。大数据价值被挖掘，帮助各行业从业务管理、事前预警、事中指挥调度、事后分析研判等多个方面提升智能化决策能力。
公安领域的大数据应用，可以实现从警综、警力、警情、人口、卡口/车辆、重点场所、摄像头管理等全方位进行公安日常监测与协调管理；实现突发事件下的可视化接处警、警情查询监控、辖区定位、应急指挥调度管理，满足公安行业平急结合的应用需求。从而全面提升公安机关智能化决策能力，提升警务资源利用和服务价值，为预防打击违法犯罪、维护社会稳定提供有力支持。
交通领域的大数据应用，可以实现从公交车辆、司乘人员、运行线路、站点场站管理、乘客统计等多个维度进行日常路网运行监测与协调管理；支持突发事件下的值班接警、信息处理发布、应急指挥调度管理，发挥交通资源最大效益。
电力领域的大数据应用，可以实现用户分布、节点负荷、电网拓扑、电能质量、窃电嫌疑、安全防御、能源消耗等智能电网多个环节进行日常运行监测与协调管理；满足常态下电网信息的实时监测监管、应急态下协同处置指挥调度的需要。全面提高电力行业管理的及时性和准确性，更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
园区管理的大数据应用，可以实现从园区建设规划、管网运行、能耗监测、园区交通、安防管理、园区资源管理等多个维度进行日常运行监测与协调管理；从而全面加强园区创新、服务和管理能力，促进园区产业升级、提升园区企业竞争力。
网络安全的大数据应用，能够实现对网络中的安全设备、网络设备、应用系统、操作系统等整体环境进行安全状态监测，帮助用户快速掌握网络状况，识别网络异常、入侵，把握网络安全事件发展趋势，全方位感知网络安全态势。
航天是大数据应用最早也最成熟，取得成果最多的领域，航天要对尺度远比地球大无数倍的广阔空间进行探索，其总量更多，要求更高。因此，航天大数据不仅具有一般大数据的特点，更要求高可靠性和高价值。能够实现对航天测发、测控设备控制；航天指挥作战体系模拟推演、作战评估；航天作战指挥显示控制航天器数据分析、状态监控。

4. 2020年交通大数据行业应用现状

【导读】可以说交通是国家经济的命脉所在，而随着大数据是的商用化普及，智能交通也得到了快速的发展，我们老百姓也可以享受到交通大数据带来的福利，今天我们就来聊一下2020年交通大数据行业应用现状如何?一起来看看吧!

作为人类行为的重要组成部分和重要条件之一，对大数据的感知是最为迫切的。近年来，我国的智能交通发展迅速，许多技术手段已达到国际领先水平。问题和困难,但是,非常突出,也从城市发展的角度,智能交通的潜在价值并没有被有效的挖掘:知觉和交通信息的集合是有限的,大量的数据管理系统中存在的不能共享使用,有效的交通情况分析预测疲劳,公共交通信息服务难以满足需求。虽然有不同的建筑概念和投资在不同地区,整个智能交通的现状特点是低效率和智能不足,这使得许多先进的技术和设备未能发挥应有的作用,还会导致大量的投资浪费。最重要的是在困难时期的损害较小的数据:管理理念和技术设备仿真时间只有在某种程度上,和关系数据库管理系统的分析只能严格的特定关系,对于大规模数据,尤其是半结构化和非结构化数据。

虽然数字化已经基本实现，但是数字化和数字化并不是一回事。它只是提高了本地收集、存储和应用的效率，但本质上没有太大的改变。大数据时代的到来，必将为解决难题带来巨大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下的盲目和精确计算，但更好地面对困惑，把握宏观形势;大数据不可避免地要求我们关注的不是因果关系而是相关性，这使得处理大量的非结构化数据成为可能，促使我们将一切都数字化，最终实现方便高效的管理。

交通大数据行业的现状是什么?目前，大数据在交通中的应用主要有两个方面。一方面，大数据传感器数据可以用来了解车辆的交通密度，合理的道路规划可以包括单车道的路线规划。另一方面，可以利用大量的实时数据实现信号量的实时调度，提高现有线路的运行能力。信号灯的科学布置是一项复杂的系统工程，需要利用大数据计算平台制定出更加合理的方案。科学信号系统将使现有道路的通行能力提高约30%。在美国，政府基于特定路段的交通事故信息增加了更多的交通信号灯，从而将事故发生率降低了50%以上。依托大数据实现机场航班起降，提高航班管理效率。航空公司可以利用大数据来增加乘客容量和降低运营成本。铁路利用大数据有效安排客运和货运列车，提高效率和降低成本。

以上就是小编今天给大家整理的关于“2020年交通大数据行业应用现状”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

5. 大数据在智慧交通中起了哪些作用

大数据用于智能交通的积极意义
第一，大数据的虚拟性可以解决跨越行政区域的限制。交通大数据的虚拟性，有利于其信息跨越区域管理，只要多方共同遵照相关的信息共享原则，就能在已有的行政区域下解决跨域管理问题。
第二，大数据具有信息集成优势和组合效率。大数据有助于建立综合性立体的交通信息体系，通过将不同范围、不同区域、不同领域的“数据仓库”加以综合，构建公共交通信息集成利用模式，发挥整体**通功能，这样才能发现新价值，带来新机会。例如气象、交通、保险部门的数据结合起来，可高效率地研究交通领域防灾减灾;IC卡数据结合抽样调查，能更快捷、更精确测得城市交通流分布状况。
第三，大数据的智能性能较好的配置交通资源。通过对大数据的分析处理，可以辅助交通管理制定出较好的统筹与协调解决方案。一方面减少各个交通部门运营的人力和物力，另一方面可有些提升道理交通资源的合理利用。如根据大数据结果确定多模式地面公交网络高效配置和客流组织方案，多层次地面公交主干网络绿波通行控制以及交通信号自适应控制。
第四，大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平。在对各个部门的数据进行准确提炼和构建合适的交通预测模型后，可以有效模拟交通未来运行状态，验证技术方案的可行性。而在实时交通预测领域，大数据的快速信息处理能力，对于车辆碰撞、车辆换道、驾驶员行为状态检测等实时预测也有非常高的可靠性。
第五，提高交通运行效率。大数据技术能促进提高交通运营效率、道路网的通行能力、设施效率和调控交通需求分析。交通的改善所涉及工程量较大，而大数据的大体积特性有助于解决这种困境。
大数据的实时性，使处于静态闲置的数据被处理和需要利用时，即可被智能化利用，使交通运行的更加合理。大数据技术具有较高预测能力，可降低误报和漏报的概率，随时针对交通的动态性给予实时监控。因此，在驾驶者无法预知交通的拥堵可能性时，大数据亦可帮助用户预先了解。
第六，提高交通安全水平。主动安全和应急救援系统的广泛应用有效改善了交通安全状况，而大数据技术的实时性和可预测性则有助于提高交通安全系统的数据处理能力。在驾驶员自动检测方面，驾驶员疲劳视频检测、酒精检测器等车载装置将实时检测驾车者是否处于警觉状态，行为、身体与精神状态是否正常。同时，联合路边探测器检查车辆运行轨迹，大数据技术快速整合各个传感器数据，构建安全模型后综合分析车辆行驶安全性，从而可以有效降低交通事故的可能性。在应急救援方面，大数据以其快速的反应时间和综合的决策模型，为应急决策指挥提供辅助，提高应急救援能力，减少人员伤亡和财产损失。
第七，提供环境监测方式。大数据技术在减轻道路交通堵塞、降低汽车运输对环境的影响等方面有重要的作用。通过建立区域交通排放的监测及预测模型，共享交通运行与环境数据，建立交通运行与环境数据共享试验系统，大数据技术可有效分析交通对环境的影响。同时，分析历史数据，大数据技术能提供降低交通延误和减少排放的交通信号智能化控制的决策依据，建立低排放交通信号控制原型系统与车辆排放环境影响仿真系统。

6. 交通大数据行业的现状是什么

交通大数据行业的现状是什么?作为人类行为的重要组成部分和重要条件之一，对大数据的感知是最为迫切的。近年来，我国的智能交通发展迅速，许多技术手段已达到国际领先水平。问题和困难,但是,非常突出,也从城市发展的角度,智能交通的潜在价值并没有被有效的挖掘:知觉和交通信息的集合是有限的,大量的数据管理系统中存在的不能共享使用,有效的交通情况分析预测疲劳,公共交通信息服务难以满足需求。虽然有不同的建筑概念和投资在不同地区,整个智能交通的现状特点是低效率和智能不足,这使得许多先进的技术和设备未能发挥应有的作用,还会导致大量的投资浪费。最重要的是在困难时期的损害较小的数据:管理理念和技术设备仿真时间只有在某种程度上,和关系数据库管理系统的分析只能严格的特定关系,对于大规模数据,尤其是半结构化和非结构化数据。

虽然数字化已经基本实现，但是数字化和数字化并不是一回事。它只是提高了本地收集、存储和应用的效率，但本质上没有太大的改变。大数据时代的到来，必将为解决难题带来巨大机遇。大数据必然要求我们改变小数据条件下的盲目和精确计算，但更好地面对困惑，把握宏观形势;大数据不可避免地要求我们关注的不是因果关系而是相关性，这使得处理大量的非结构化数据成为可能，促使我们将一切都数字化，最终实现方便高效的管理。

交通大数据行业的现状是什么?目前，大数据在交通中的应用主要有两个方面。一方面，大数据传感器数据可以用来了解车辆的交通密度，合理的道路规划可以包括单车道的路线规划。另一方面，可以利用大量的实时数据实现信号量的实时调度，提高现有线路的运行能力。信号灯的科学布置是一项复杂的系统工程，需要利用大数据计算平台制定出更加合理的方案。科学信号系统将使现有道路的通行能力提高约30%。在美国，政府基于特定路段的交通事故信息增加了更多的交通信号灯，从而将事故发生率降低了50%以上。依托大数据实现机场航班起降，提高航班管理效率。航空公司可以利用大数据来增加乘客容量和降低运营成本。铁路利用大数据有效安排客运和货运列车，提高效率和降低成本。

交通大数据行业的现状如何?这个领域的大数据工程师是这样的，作为人类行为的重要组成部分和重要条件之一，对大数据的感知也是最为迫切的。近年来，我国的智能交通得到了快速发展，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站的其他文章进行学习。

7. 大数据，数据挖掘在交通领域有哪些应用

交通领域大数据分析和应用的场景会相当多，这里面要注意两点，一个是大数据本身的技术处理平台，一个是数据分析和挖掘算法。具体场景当时写过点内容，如下：
对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景，传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查和数据收集。特别是在公交卡普及后可以看到，对于OD流量数据完全可以从公交一卡通中采集到相关的交通流量和流向数据，包括同一张卡每天的行走路线和换乘次数等详细信息。对于一个上千万人口的大城市而言，每天的流量数据都会相当大，单一分析一天的数据可能没有相关的价值，而分析一个周期的数据趋势变化则会相当有价值。结合交通流量流向数据趋势变化，可以很好的帮助公交部门进行公交运营线路的调整，换乘站的设计等很多内容。这个方法可能很早就有人想到，但是在公交卡没有普及或海量数据处理和计算能力没有跟上的时候确实很难实际落地操作，而现在则是完全可以落地操作的时候了。
从单一的公交流量流向数据动态分析仅仅是一个方面，大数据往往更加强调相关性分析。比如对于在某一个时间段内公交流量和流向数据发生明细的趋势变化的时候，这个趋势变化的究竟和哪些潜在的大事件或其它影响因素的变化存在相关性，如何去分析这些相关性并做出正确的应对。举个简单的例子来说，当市中心区内的房屋租金持续增长的时候一定会影响到交通流的变化，很多人可能会搬离到更远的地方去居住，自然会形成更多的新增公交流量和流向信息。在《大数据时代》里面谈到更多的会关心相关性而不是因果只是一个方面的内容，实际上往往探索因果仍然很重要，就拿尿片和啤酒的例子来说看起来很简单，但是究竟是谁发现了这种相关性才更加重要，发现相关性的过程往往是从果寻因的过程，否则你也很难真正就确定是具备相关性。
其次就智能交通来说，现在的智慧交通应用往往已经能够很方面的进行整个大城市环境下的交通状况监控并发布相应的道路状况信息。在GPS导航中往往也可以实时的看到相应的拥堵路况等信息，而方便驾驶者选择新的路线。但是这仍然是一种事后分析和处理的机制，一个好的智能导航和交通流诱导系统一定是基于大量的实时数据分析为每个车辆给出最好的导航路线，而不是在事后进行处理。对于智能交通中的交通流分配和诱导等模型很复杂，而且面对大量的实时数据采集，根据模型进行实时分分析和计算，给出有价值的结果，这个在原有的信息技术下确实很难解决。随着物联网和车联网，分布式计算，基于大数据的实时流处理等各种技术的不断城市，智能的交通导航和趋势分析预测将逐步成为可能。
还有一个在国外大片中经常能够看到的就是实时的车辆追踪，随着智慧城市的建设，城市里面到处都是摄像头采集数据，当锁定一个车辆后如何根据车辆的特征或车牌号等信息，实时的追踪到车辆的行走路线和位置。这里面往往需要实时的视频数据采集，采集数据的实时分析和比对，给出相应的参考信息和数据。这个个人认为是具有相当大的难度，要知道对于视频流和图像信息的比对和分析往往更加耗费计算资源，需要更长的计算周期，要从城市成千上万个摄像头里面采集数据并进行实时分析完全满足大数据常说的海量数据，异构数据，速度和价值等四个维度的特征。基于车辆能够做到，基于人当然同样也可以做到，希望这类应用能够逐步的出现，至少现在从硬件水平能力和技术基础上已经具备这种大数据应用的能力。
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8. 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.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。
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.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。
5.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。
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.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%。
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。

9. 大数据和智慧交通有哪些应用的案例

智能交通成抄为改善城市交袭通的关键所在。为此，及时、准确获取交通数据并构建交通数据处理模型是建设智能交通的前提，而这一难题可以通过大数据技术得到解决。

智能交通整体框架主要包括物理感知层、软件应用平台及分析预测及优化管理的应用。其中物理感知层主要是对交通状况和交通数据的感知采集;软件应用平台是将各感知终端的信息进行整合、转换处理，以支撑分析预警与优化管理的应用系统建设;分析预测及优化管理应用主要包括交通规划、交通监控、智能诱导、智能停车等应用系统。

系统利用先进的视频监控、智能识别和信息技术手段，增加可管理空间、时间和范围，不断提升管理广度、深度和精细度。整个系统由信息综合应用平台、信号控制系统、视频监控系统、智能卡口系统、电子警察系统、信息采集系统、信息发布系统等组成。以达到四方面的目标：提高通行能力、减少交通事故、打击违章事件、出行信息服务。
在各城市建设智慧交通的过程中，将产生越来越多的视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等数据，每天产生的数据量可以达到PB级别，并且呈现指数级增长。

10. 请分析大数据在公共交通可以为公众提供哪些新智能服务

大数据放在交通领域能干这些事：智能公交、辅助交通规划决策、对驾驶员评估、预测群体出行行为
智能公交，这是交通部早已实现的事情，也是交通部最早利用大数据决策的成功案例之一。交通部根据GPS定位技术、3G通信技术、GIS地理信息系统技术等等结合对车辆的监控，实施的公交车智能调度策略，提高了公交车的利用率，同时也在不断减轻城市道路的拥堵负担。
用大数据辅助交通规划辅助决策，就公交网络而言，传统的方式需要在投入大量人力进行OD调查和数据收集。而目前的一卡通，则让数据更为全面的展现在决策人员面前，流量数据全部可以精确掌握，同时再利用上车辆拥堵时间，拥堵路段的大数据分析后，公交车的线路调整，增加与减少换乘站的决策就会更加有依据。
预测群体出行行为，目前网络地图已经做到了可以提前两周预测某个城市的人数大概规模，而将这一成熟的预测算法用于交通后，结合交通部的其他大数据，便可以预测出群体出行的态势，对其可能出行的时间，出行路线，出行方式等等进行预测，从而为城市车辆调度提供决策帮助。