大数据应用案例有哪些

1. 大数据应用案例有哪些

案例如下：
1、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。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。
2、教育大数据因材施教
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。利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。
3、环保大数据对抗PM2.5
在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。


大数据特点
1、大容量
例如，IDC最近的报告预测到2020年，世界数据量将扩大50倍.目前，大数据的规模仍然是不断变化的指标，单一数据集的规模范围从数十TB到数PB不同.简单来说，存储1PB数据需要2万台配备50GB硬盘的PC.此外，各种意想不到的来源可以产生数据。
2、多样性
数据多样性的增加主要是由于网络日志、社交媒体、网络检索、手机通话记录、传感器网络等数据类型。
3、高速
高速描述的是数据创建和移动的速度.在高速网络时代，通过实现软件性能优化的高速计算机处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势.企业不仅要知道如何快速创建数据，还要知道如何快速处理、分析和返回用户，以满足他们的实时需求。

2. 大数据有哪些具体的应用案例

　　大数据有具体的应用案例还是很多的，比如 ：

　　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。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%。

3. 大数据在各行业的应用和趋势

医疗卫生
医疗卫生是大数据对企业的影响显著的行业之一。这有很多种方法，其中采集和大量的信息分析，将会继续改变提供医疗保健的方式。
社会服务
以社会服务业为例，在未来的几年内，在完成了社会工作高级研究之后，可能会发现可以使用整理资料，寻找服务和病人，以及在哪里以及如何生活，发现自己与他们之间的相关性。
当他们第一次进入护理系统，工作人员可以查看比如患者的家庭地址，他们与社会工作者之间的联系，或者他们的住院率和住院天数。他们可以分析家庭状况，干预措施和结果之间的相关性，以确定潜在患者的状况。
临床试验
卫生保健受大数据可用性影响的另一个领域是临床试验。研究人员可以使用大量的数据挑选适合他们试验的最好的科目。
此外，制药公司之间的数据的共享，也可能会各种药物的有了新突破。随着制药业的研究人员共享信息，他们发现，一些药物的治疗范围可能比以前认为的更广泛。
制造行业
制造行业企业，尤其是那些基于流程的部门，也在使用大数据来进行广泛的变革。
降低成本和增加利润
特别是，制造商正在使用先进的分析技术，以降低成本，提高产量。生产操作和车间的信息被用来提供分析洞察，这有助于简化流程，改进产品。
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4. 大数据应用案例不可不看的7大领域

大数据应用案例不可不看的7大领域

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
健康医疗 温情暖意
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
未来的医疗片段：由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据，自动传入云端，进行数据分析与处理，再将其结果发给医生，后者给出诊断或康复建议。例如日常的健康监督、运动及饮食指导，或对高血压、糖尿病等慢性病进行日常管理，甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。
智能交通 路路畅通
杭州诚道科技采用英特尔Apache Hadoop发行版，使得海量图像和视频数据不但实现了可靠和高性能的存储，而且还能被大量的使用者快速地访问和使用。浙江省某市可保存的历史违法数据从3个月延长到24个月，从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询，仅需不到1秒的时间。
未来的交通片段：无人驾驶将释放驾驶者的双手，提前预知路况信息，并准确的控制车辆状态。呆在驾驶仓中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验，车载应用尽在云端。例如挡风玻璃，类似于手机屏幕，可实现多点触摸、支持视频通话，在玻璃上比划几下就能导航、显示路况、查询天气和附近美食、阅读电子书、回复邮件、互动游戏等等。
魅力体育 完美呈现
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
未来的体育片段：今后，比赛日将会带给球迷们终身难忘的回忆。他们不仅能收到来自队员为其量身定制的信息，还能够通过手机支持的忠实度账户获得购买特许权，甚至在去洗手间排队的间隙都可以收到实时战况;如果遇上有人情绪失控，球迷们还能通过手机立即报告，专人将会迅速呼叫保安人员，以保证比赛顺利运行并提高赛场整体管理水平;你能想象从手机上投标赛后新闻发布会的座位吗?或者在衣帽间外和球员照相?这些都将不再是梦想。
智慧教育 创新源泉
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
未来教育片段：未来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
全面迎接金融大数据时代
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
未来金融保险片段：通过大数据处理对个人信用信息的完善管理，公共机构能够将风险降到最低，从而实现社会管理效率的最大化。
零售营销 极致体验
作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一，北京华联集团通过部署Oracle 零售应用解决方案，以优化运营管理，进而提高商业敏捷性，并提升关键货物、定价、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长，包括大卖场、综合超市、百货公司以及商业地产等。
未来零售片段：当一位顾客踏进百货店大门的一刻起，门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据，他们可以轻松的检索消费者个人档案，并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况，你就知道他/她的名字、身高、在店内及网上的支付记录，甚至是他对生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着。
电信大数据异军突起
北京信合运通科技有限公司选择IBM PowerLinux平台作为信合大数据解决方案的基础架构平台已在国内帮助十多家电信运营商完成了大数据和分析项目的实施，是电信行业最领先的独立软件开发商。
未来电信片段：电信运营商们可以利用大数据为自身的产品服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确地进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的黏度;还可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率;还可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司的经营管理和市场竞争策略;
上述7个领域是大数据应用最多的领域，当然，随着大数据技术的日益成熟，还会涌现出很多其他大数据应用领域，以及很多新的应用案例。

5. 大数据分析的应用实例

2014年6月28日，奥地利研究人员发表研究公报称，通过对多家网上博彩公司长期以来的赔率、各球队的历史表现和球员伤病情况进行大数据分析，他们预测东道主巴西队问鼎世界杯胜算较大。奥地利因斯布鲁克大学与维也纳经济大学的研究人员推出了一套“博彩共识模型”。根据这套大数据分析模型，巴西队问鼎本届世界杯的几率为22.5%，阿根廷队为15.8%，德国队为13.4%。从数据上看，东道主夺冠的胜算大大超过其他国家队。 巴西世界杯关系2014巴西世界杯于7月14日凌晨落下帷幕，德国战车1:0战胜阿根廷，第四次捧起大力神杯。与往届世界杯不同的是：数据分析 成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的预言帝。大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。

6. 浅析未来大数据的发展趋势

近年来，全球正大步迈向大数据新时代，数据的高效存储、处理和分析等需求也越来越旺盛。在此背景下，行业大数据得以高速发展，应用于各个领域，根据IDC发布的有关数据预测，2025年市场规模将达到19508亿元的高点。
全球大数据储量呈爆发式增长
随着信息通信技术的发展，各行各业信息系统采集、处理和积累的数据量越来越多，全球大数据储量呈爆炸式增长。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示，2013年全球大数据储量为4.3ZB(相当于47.24亿个1TB容量的移动硬盘)，2014年和2015年全球大数据储量分别为6.6ZB和8.6ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了87.21%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为16.1ZB和21.6ZB，2018年全球大数据储量达到33.0ZB，2019年全球大数据储量达到41ZB。

中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%
根据IDC最新发布的统计数据，中国的数据产生量约占全球数据产生量的23%，美国的数据产生量占比约为21%，EMEA(欧洲、中东、非洲)的数据产生量占比约为30%，APJxC(日本和亚太)数据产生量占比约为18%，全球其他地区数据产生量占比约为8%。

我国大数据行业市场规模增速连续四年保持在20%以上
随着互联网技术的快速发展，我国大数据产业也发展迅速。中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研测算，发现我国大数据产业规模稳步增长。2016-2019年，短短四年时间，我国大数据产业市场规模由2840.8亿元增长到5386.2亿元，增速连续四年保持在20%以上。

2020年应用市场数据规模市场份额将达到40%
随着大数据相关产品及应用的不断普及，未来五年，应用层规模将逐步增长。在技术层、数据源层以及衍生层的共同支撑下，应用市场规模份额将达到40%。其中，交易市场规模虽然占比最少，但是正是由于他的存在，使得数据的交易从法律上实现数据的合法化问题，以及实现了数据价值兑现。

预计2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点
当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。随着中国物联网等新技术的持续推进，到2025年，其产生的数据将超过美国。数据的快速产生和各项配套政策的落实推动我国大数据行业高速发展，预计未来我国行业大数据市场规模增速将维持在15%-25%之间，到2025年中国大数据产业规模将达19508亿元的高点。

—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

7. 浅析大数据发展趋势

浅析大数据发展趋势
虽然大数据仍在起步阶段，存在诸多挑战，但未来的发展依然非常乐观。大数据的发展呈现八大趋势：数据资源化，将成为最有价值的资产；大数据在更多的传统行业的企业管理落地；大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现；数据将越来越开放，数据共享联盟将出现；大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要；大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎；大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业；大数据在多方位改善我们的生活。
   趋势一：数据资源化，将成为最有价值的资产
    随着大数据应用的发展，大数据价值得以充分的体现，大数据在企业和社会层面成为重要的战略资源，数据成为新的战略制高点，是大家抢夺的新焦点。《华尔街日报》在一份题为《大数据，大影响》的报告宣传，数据已经成为一种新的资产类别，就像货币或黄金一样。Google、Facebook、亚马逊、腾讯、百度、阿里巴巴和360等企业正在运用大数据力量获得商业上更大的成功，并且金融和电信企业也在运用大数据来提升自己的竞争力。我们有理由相信大数据将不断成为机构和企业的资产，成为提升机构和企业竞争力的有力武器。
   趋势二：大数据在更多的传统行业的企业管理落地
    一种新的技术往往在少数行业应用取得了好的效果，对其他行业就有强烈的示范效应。目前大数据在大型互联网企业已经得到较好的应用，其他行业的大数据尤其是电信和金融也逐渐在多种应用场景取得效果。因此，我们有理由相信，大数据作为一种从数据中创造新价值的工具，将会在许多行业的企业得到应用，带来广泛的社会价值。大数据将在帮助企业更好的理解和满足客户需求和潜在需求，更好的应用在业务运营智能监控、精细化企业运营、客户生命周期管理、精细化营销、经营分析和战略分析等方面。企业管理既有艺术也有科学，相信大数据在科学管理企业方面有更显著的促进，让更多拥抱大数据的企业实现智慧企业管理。
   趋势三：大数据和传统商业智能融合，行业定制化解决方案将涌现
    来自传统商业智能领域者将大数据当成一个新增的数据源，而大数据从业者则认为传统商业智能只是其领域中处理少量数据时的一种方法。大数据用户更希望能获得一种整体的解决方案，即不仅要能收集、处理和分析企业内部的业务数据，还希望能引入互联网上的网络浏览、微博、微信等非结构化数据。除此之外，还希望能结合移动设备的位置信息，这样企业就可以形成一个全面、完整的数据价值发展平台。毕竟，无论是大数据还是商业智能，目的都是为分析服务的，数据全面整合起来，更有利于发现新的商业机会，这就是大数据商业智能。同时，由于行业的差异性，很难研发出一套适用于各行业的大数据商业智能分析系统，因此，在一些规模较大的行业市场，大数据服务提供商将会以更加定制化的商业智能解决方案提供大数据服务。我们相信更多的大数据商业智能定制化解决方案将在电信、金融、零售等行业出现。
   趋势四：数据将越来越开放，数据共享联盟将出现
   大数据越关联越有价值，越开放越有价值。尤其是公共事业和互联网企业的数据开放数据将越来越多。我们看到，美国、英国、澳大利亚等国家的政府都在政府和公共事业上的数据做出努力。而国内的一些城市和部门也在逐渐开展数据开放的工作。比如北京市在2012年就开始试运行政务数据资源网，在2013年年底正式开放；上海在2012年启动了政府数据资源开放试点工作，数据涉及地理位置、交通、经济统计和资格资质等数据；2014年，贵州省也加入数据开放之列，10月份云上贵州正式上线。对于不同的行业，数据越共享也是越有价值。如果每一个医院想获得更多病情特征库以及药效信息，那么就需要全国，甚至全世界的医疗信息共享，从而可以通过平台进行分析，获取更大的价值。我们相信数据会呈现一种共享的趋势，不同领域的数据联盟将出现。
   趋势五：大数据安全越来越受重视，大数据安全市场将愈发重要
    随着数据的价值的越来越重要，大数据的安全稳定也将会逐渐被重视。网络和数字化生活也使得犯罪的分子更容易获取关于他人的信息，也有更多的骗术和犯罪手段出现，所以，在大数据时代，无论对于数据本身的保护，还是对于由数据而演变的一些信息的安全，对大数据分析有较高要求的企业将至关重要。大数据安全是跟大数据业务相对应的，与传统安全相比，大数据安全的最大区别是安全厂商在思考安全问题的时候首先要进行业务分析，并且找出针对大数据的业务的威胁，然后提出有针对性的解决方案。比如，对于数据存储这个场景，目前很多企业采用开源软件如Hadoop技术来解决大数据问题，由于其开源性，但是其安全问题也是突出的。因此，市场需要更多专业的安全厂商针对不同的大数据安全问题来提供专业的服务。
   趋势六：大数据促进智慧城市发展，为智慧城市的引擎
    随着大数据的发展，大数据在智慧城市将发挥着越来越重要的作用。由于人口聚集给城市带来了交通、医疗、建筑等各方面的压力，需要城市能够更合理地进行资源布局和调配，而智慧城市正是城市治理转型的最优解决方案。智慧城市是通过物与物、物与人、人与人的互联互通能力、全面感知能力和信息利用能力，通过物联网、移动互联网、云计算等新一代信息技术，实现城市高效的政府管理、便捷的民生服务、可持续的产业发展。智慧城市相对于之前数字城市概念，最大的区别在于对感知层获取的信息进行了智慧的处理。由城市数字化到城市智慧化，关键是要实现对数字信息的智慧处理，其核心是引入了大数据处理技术。大数据是智慧城市的核心智慧引擎。智慧安防、智慧交通、智慧医疗、智慧城管等，都是以大数据为基础的的智慧城市应用领域。
   趋势七：大数据将催生一批新的工作岗位和相应的专业
    一个新行业的出现，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如，大数据分析师、数据管理专家、大数据算法工程师、数据产品经理等等。具有有丰富经验的数据分析人才将成为稀缺的资源，数据驱动型工作将呈现爆炸式的增长。而由于有强烈的市场需求，高校也将逐步开设大数据相关的专业，以培养相应的专业人才。企业也将和高校紧密合作，协助高校联合培养大数据人才。如2014年，IBM 全面推进与高校在大数据领域的合作，引入强大的研发团队和业务伙伴，推动“大数据平台”和“大数据分析”的面向行业产学研创新合作以及系统化知识体系建设和高价值人才培养，建设符合中国教学特色及人才需求的大数据相关学分课程，为未来建设特色专业方向做准备。
   趋势八：大数据在多方位改善我们的生活
   大数据不仅用于企业和政府，也应用于我们的生活。在健康方面：我们可以利用智能手环监测，对我们的睡眠模式来进行追踪，了解睡眠质量；我们可以利用智能血压计、智能心率仪远程的监控身在异地的家里老人的健康情况，让远在他方的外出工作者更加放心；在出行方面：我们可以利用智能导航出行GPS数据了解交通状况，并根据拥堵情况进行路线实时调优。在居家生活方面：大数据将成为智能家居的核心，智能家电实现了拟人智能，产品通过传感器和控制芯片来捕捉和处理信息，可以根据住宅空间环境和用户需求自动设置控制，甚至提出优化生活质量的建议，如我们的冰箱可能会在每天一大早建议我们当天的菜谱

8. 大数据的未来应用场景

亲亲😊🌹👌您好，非常荣幸为您解答，大数据的未来应用场景：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。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。  　　在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。【摘要】
大数据的未来应用场景【提问】
亲亲😊🌹👌您好，非常荣幸为您解答，大数据的未来应用场景：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。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。  　　在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。【回答】
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府和医疗行业是推动这一趋势的重要动力。【回答】
二、生物大数据 改良基因  　　自人类基因组计划完成以来，以美国为代表，世界主要发达国家纷纷启动了生命科学基础研究计划，如国际千人基因组计划、DNA百科全书计划、英国十万人基因组计划等。这些计划引领生物数据呈爆炸式增长，目前每年全球产生的生物数据总量已达EB级，生命科学领域正在爆发一次数据革命，生命科学某种程度上已经成为大数据科学。  　　我们来看看今天的准妈妈们，除了要准备尿布、奶瓶和婴儿装，她们还会把基因测试列入计划单。基因测试能让未来的父母对于他们未出生的baby的健康有更多的了解。对基因携带者筛查和胚胎植入前诊断，使一个家庭孕育小孩的过程产生了巨大改变。  　　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。大数据技术将会加速基因技术的研究，快速帮助科学家进行模型的建立和基因组合模拟计算。基因技术是人类未来战胜疾病的重要武器，借助于大数据技术的应用，人们将会加快自身基因和其它他生物的基因的研究进程。未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来【回答】
未来利用生物基因技术来改良农作物，利用基因技术来培养人类器官，利用基因技术来消灭害虫都即将实现。  　　与全球蒸蒸日上的生物大数据创新发展热潮相比，中国的研发及应用才拉开帷幕。我国有四大方面非常欠缺：其一，国内现有的生物大数据分析能力虽然与欧美相差不大，但是在数据分析构架、软件系统与先进的IT技术接轨上有待提升。其二，国外在生物大数据领域的领先人才多，尽管我们也有国际顶级刊物上发表的论文和成果，总体而言，国内高水准团队还是少。其三，欧美讲求成果应用，层出不穷的分析软件可被实验室、临床、产业多方应用。其四，在生物大数据理论研究、标准制定和广泛应用上，中国都亟待全面跟进。【回答】
登录首页学习实践活动工具TVP腾讯研究院725 篇文章关注大数据社会的十三大具体应用场景2018-03-13 10:18:15阅读 22.4K0 　　美国NASA如何能提前预知各种天文奇观？风力发电机和创业者开店如何选址？如何才能准确预测并对气象灾害进行预警？包括在未来的城镇化建设过程中，如何打造智能城市？等等，这一系列问题的背后，其实都隐藏着大数据的身影——不仅彰显着大数据的巨大价值，更直观地体现出大数据在各个行业的广阔应用。这些行业应用也都更直白地告诉人们，什么是大数据……  　　其实，大数据不是突然出现的，在过去的几十年间，数学分析就已经涉猎金融行业了，诺贝尔经济学奖获得者哈里.马克维茨、威廉.夏普、罗伯特.恩格尔就是利用计量经济学知识和金融市场数据来建立数学模型，预测金融市场产品收益同风险波动的关系。  　　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。  　　当我们最初谈大数据的时候，谈的最多的可能是用户行为分析，【回答】
三、金融大数据 理财利器  　　金融行业的大数据面临的往往是同样的问题，但是情况可能要好点，类似企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。还有就是企业或个人本事日常产生的各种行为数据更难拿到，那么对客户的风险性评估还是得借用原来的老方法而已。  　　大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。【回答】
可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：  　　（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐  　　（2）风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈  　　（3）决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制  　　（4）效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度  　　（5）产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品【回答】
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。零售行业的数据对于产品生产厂家是非常宝贵的，零售商的数据信息将会有助于资源的有效利用，降低产能过剩，厂商依据零售商的信息按实际需求进行生产，减少不必要的生产浪费。  　　未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。【回答】
想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。【回答】
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。马云的菜鸟网络宣称的24小时完成在中国境内的送货，以及京的刘强东宣传未来京东将在15分钟完成送货上门都是基于客户消费习惯的大数据分析和预测。  　　电商可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供基于现金流的小额贷款，电商业也可以将此数据提供给银行，同银行合作为中小企业提供信贷支持。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。依托大数据分析，电商的消费报告将有利于品牌公司产品设计，生产企业的库存管理和计划生产，物流企业的资源配制，生产资料提供方产能安排等等，有利于精细化社会化大生产，有利于精细化社会的出现。【回答】
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。牧民可以通过大数据分析来安排放牧范围，有效利用牧场。渔民可以利用大数据安排休渔期、定位捕鱼范围等。  　　由于农产品不容易保存，因此合理种植和养殖农产品对十分重要。如果没有规划好，容易产生菜贱伤农的悲剧。过去出现的猪肉过剩、卷心菜过剩、香蕉过剩的原因就是农牧业没有规划好。借助于大数据提供的消费趋势报告和消费习惯报告，政府将为农牧业生产提供合理引导，建议依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。农业关乎到国计民生，科学的规划将有助于社会整体效率提升。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。相对于过去雇佣飞机成本将大大降低，同【回答】
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。大数据必然要求我们改变小数据条件下一味的精确计算，而是更好的面对混杂，把握宏观态势；大数据必然要求我们不再热衷因果关系而是相关关系，使得处理海量非结构化数据成为可能，也必然促使我们努力把一切事物数据化，最终实现管理的便捷高效。  　　目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。【回答】