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统计数据在大数据中的应用

发布时间:2024-02-29 21:10:49

Ⅰ 谈谈数据统计在哪些领域有哪些应用

一、数值计算
计算机广泛地应用于科学和工程技术方面的计算,这是计算机应用的一个基本方面,也是我们比较熟悉的。如:人造卫星轨迹计算,导弹发射的各项参数的计算,房屋抗震强度的计算等。
二、数据处理
用计算机对数据及时地加以记录、整理和计算,加工成人们所要求的形式,称为数据处理。数据处理与数值计算相比较,它的主要特点是原始数据多,处理量大,时间性强,但计算公式并不复杂。
在计算机应用普及的今天,计算机已经不再只是进行科学计算的工具,计算机更多地应用在数据处理方面。如:对工厂的生产管理、计划调度、统计报表、质量分析和控制等;在财务部门,用计算机对帐目登记、分类、汇总、统计、制表等。
我们不可以用计算机实现办公自动化。用计算机进行文字录入、排版、制版和打印,比传统铅字打印速度快、效率高,并且使用更加方便;用计算机通信即通过局域网或广域网进行数据交换,可以方便地发送与接收数据报表和图文传真。
三、 自动控制
自动控制也是计算机应用的一个重要方面。在生产过程中,采用计算机进行自动控制,可以大大提高产品的数量和质量,提高劳动生产率,改善人们工作条件,节省原材料的消耗,降低生产成本等。
四、辅助设计
计算机辅助设计(Computer Aided
Design,简称CAD)是借助计算机进行设计的一项实用技术,采用计算机辅助设计过程实现自动化或半自动化,不仅可以大大缩短设计周期,加速产品的更新换代,降低生产成本,节省人力物力,而且对保证产品有重要作用。
五、辅助教学
计算机辅助教学(简称CAI)是利用计算机对学生进行教学。计算机辅助教学的第一个大型系统是在60年代由美国伊里诺大学开发的PLATO。现在世界上发展的各方教学软件已无法准确统计。CAI的专用软件称为课件,是CAD的一大分支,它可按不同教学方式方法以及不同领域内容进行分类。
六、人工智能
计算机有记忆能力,又擅长进行逻辑推理运算,因此计算机可以模仿人的思维,让计算机具有一定的学习和推理功能,能够自己积累知识,并且独立解决问题,这就是计算机的人工智能。例如,计算机可以对计算机高级语言进行编译和解释;不同国家语言之间的机器翻译;在很多场合下,装上电脑的机器人可以代替人们进行繁重的、危险的体力劳动和部分简单重复的脑力劳动。
七、娱乐活动
我们可以在多媒体电脑上看电视、看VCD、听音乐、玩游戏、在网上和朋友聊天等等。

Ⅱ 统计学在大数据中有哪些实际应用

已上提问是统计学基本概念不清楚:有的学者认为大数学时代统计学过时了;实际上:这是一种错误学说,就是一个大呼悠。所为的大数剧就是数剧流大一点而已,并没有超出统计学描述的范围;也就是互联网、计算机、苹果手机,小朋友啊摇一摇,小姑娘们聊啊聊,帅哥键盘敲啊敲,这些信息、资料、图片向白云一样飘啊飘,飘到空间瞬间形成庞大的几十万亿的数剧云。最后这些数据流我们用计算机通过统计学专家学者加已整理、分析;这就对统计学家提出了新的挑战。
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识,它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
统计学统帅一切科学。
“社会统计学与数理统计学的统一理论”作为统计学的最新理论,必将全面提升统计学的分析水平,当然完全达到了挑战大数剧的水准。统计学在一切学科中(以社会科学与自然科学一级学科为单位)是地位最高的学科。它的地位的崇高在扵:它是现今世界几乎所有前沿科学进行研究的唯一手段(所谓瞎子摸大象方法),也是西方文明几百年的台柱子。
而统计学现存的两大体系社会统计学与数理统计学的争论至少有100多年的历史。早期学者认为社会统计学是研究社会科学的,数理统计学是研究自然科学的;中期学者认为社会统计学适合作定性分析,数理统计学则适合作定量分析;近些年来,以美国为代表的发达国家的学者,由于夸大了数理统计的定量分析,误认为数理统计学可以代替社会统计学。但是这些观点自始至终未能对两者作出科学的解释,一切处在矛盾中,斗争中、、、、
王见定教授经过30多年的学习和研究,发现了能准确界定社会统计学、数理统计学的方法,并发现了两者的联系和区别以及在一定条件下可以相互转化的关系,完美地解决了这一长期存在於统计学界的最大问题。“社会统计学与数理统计学的统一理论”将对其它科学的发展起到不可估量的作用。

Ⅲ 大数据有哪些应用

大数据的应用包括:包括电商、传媒、金融、交通、电信、安防、医疗、制造、汽车、餐饮、能源、娱乐等。

大数据(英语:Big data),又称为巨量资料,指的是在传统数据处理应用改逗山软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语改逗山。

数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。从学术角度而言,大数据的出现促成广泛主题的新颖研究。这也导致各种大数据统计方法的发展。大数据并没有统计学的抽样方法;它只是观察和追踪发生的事情。

大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。美国在2012年就开始着手大数据,奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中,更强调大数据会是之后的未来石油。数据挖掘(data mining)则是在探讨用以解析大数据的方法。

Ⅳ 如何统计和分析利用网络大数据

如何统计和分析利用网络大数据?
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸,它不仅改变了互联网的数据应用模式,还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中,人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”,改变了人们的思维模式,但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时,也意味着大数据开始向纵深方向发展。
一、数据统计分析的内涵
近年来,包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展,数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇,因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上,大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式,甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般意义上,大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据。
将数据应用到生活生产中,可以有效地帮助人们或企业对信息作出比较准确的判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,并使之成为信息的过程。也就是指个人或者企业为了解决生活生产中的决策或者营销等问题,运用分析方法对数据进行处理的过程。所谓的数据统计分析,就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中,数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息,但是这种数据的分析是“向后分析”,分析的是已经发生过的事情。而在大数据中,数据的统计分析是“向前分析”,它具有预见性。
二、大数据的分析
1.可视化分析。
数据是结构化的,包括原始数据中的关系数据库,其数据就是半结构化的,譬如我们熟知的文本、图形、图像数据,同时也包括了网络的不同构型的数据。通过对各种数据的分析,就可以清晰的发现不同类型的知识结构和内容,包括反映表征的、带有普遍性的广义型知识;用于反映数据的汇聚模式或根据对象的属性区分其所属类别的特征型知识;差异和极端特例进行描述的差异型知识;反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的关联型知识;根据当前历史和当前数据预测未来数据的预测型知识。当前已经出现了许多知识发现的新技术,其中之一就是可视化方法。数据可视化技术有3个鲜明的特点:第一,与用户的交互性强。用户不再是信息传播中的受者,还可以方便地以交互的方式管理和开发数据。第二,数据显示的多维性。在可视化的分析下,数据将每一维的值分类、排序、组合和显示,这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。第三,最直观的可视性特点。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
2.数据挖掘算法。
数据挖掘是指数据库中的知识发现,其历史可以追溯到1989年美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上,而第一届知识发现和数据挖掘(DataMining,DM)国际学术会议是1995年加拿大召开的,会议上将数据库里存放的数据生动地比拟成矿床,从而“数据挖掘”这个名词很快就流传开来。数据挖掘的目的是在杂乱无章的数据库中,从大量数据中找到有用的、合适的数据,并将其隐含的、不为人知的潜在价值的信息揭示出来的过程。事实上,数据挖掘只是整个KDD过程中的一个步骤。
数据挖掘的定义没有统一的说法,其中“数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声的具有很大随机性的实际应用数据中,提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程”是被广泛接受的定义。事实上,该定义中所包含的信息——大量真实的数据源包含着噪声;满足用户的需求的新知识;被理解接受的而且有效运用的知识;挖掘出的知识并不要求适用于所有领域,可以仅支持某个特定的应用发现问题。以上这些特点都表现了它对数据处理的作用,在有效处理海量且无序的数据时,还能够发现隐藏在这些数据中的有用的知识,最终为决策服务。从技术这个角度来说,数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大量的数据中提取出为人们所需要的信息和知识,隐藏在数据背后的知识,可以以概念、模式、规律和规则等形式呈现出来。
3.预测性分析能力。
预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。大数据分析最终要实现的应用领域之一就是预测性分析,可视化分析和数据挖掘都是前期铺垫工作,只要在大数据中挖掘出信息的特点与联系,就可以建立科学的数据模型,通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。作为数据挖掘的一个子集,内存计算效率驱动预测分析,带来实时分析和洞察力,使实时事务数据流得到更快速的处理。实时事务的数据处理模式能够加强企业对信息的监控,也便于企业的业务管理和信息更新流通。此外,大数据的预测分析能力,能够帮助企业分析未来的数据信息,有效规避风险。在通过大数据的预测性分析之后,无论是个人还是企业,都可以比之前更好地理解和管理大数据。
尽管当前大数据的发展趋势良好,但网络大数据对于存储系统、传输系统和计算系统都提出了很多苛刻的要求,现有的数据中心技术很难满足网络大数据的需求。因此,科学技术的进步与发展对大数据的支持起着重要的作用,大数据的革命需要考虑对IT行业进行革命性的重构。网络大数据平台(包括计算平台、传输平台、存储平台等)是网络大数据技术链条中的瓶颈,特别是网络大数据的高速传输,需要革命性的新技术。此外,既然在大数据时代,任何数据都是有价值的,那么这些有价值的数据就成为了卖点,导致争夺和侵害的发生。事实上,只要有数据,就必然存在安全与隐私的问题。随着大数据时代的到来,网络数据的增多,使得个人数据面临着重大的风险和威胁,因此,网络需要制定更多合理的规定以保证网络环境的安全。

Ⅳ 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。

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