大数据可以应用在哪些方面

大数据可以应用在哪些方面
大数据可以应用在哪些方面

大数据可以应用在哪些方面

大数据时代的到来,给大数据开发人才带来了巨大的机遇和挑战,为了给有意从事大数据开发的人们提供一个绝佳的入行机会。但是大数据具体应用有哪些,可以用来做什么,很多人并不清楚,下面跟随千锋小编来分析一下大数据的意义何在?到底是用来做什么的?

看一下大数据的应用领域你就知道了大数据的意义所在,大数据技术对我们的未来来说是多么的重要。

1、大数据在电商领域的应用

经过对客户的订单信息进行分类整理,根据客户的购买习惯、年龄、喜好、地域等区分进行推荐产品,进行个性化的页面展示。还可以根据以往数据,来决定库存数量和物流资源的动态调整。

2、大数据在交通旅游领域的应用

经过WIFI+ibeacon或基站定位技术,收集到个体的出行数据。政府可以对每个车站、机场、道路交通各时段的流量规律信息,进行针对性的安防及其他部署。景区可以根据不同景点的客流密度、游客的停留时长以及游览路径,来决定

景区的运营方向。

3、大数据在金融行业的应用

经过对客户的健康状况,事故记录等信息进行分析,保险公司可以决定是否允许投保人投保,以及具体投保金额。银行可以根据个体的收入情况、消费记录以及信用记录,来决定是否给申请人发放信用卡以及发放额度。

4、大数据在商场零售行业的应用

商场同样是经过定位技术收集客户信息。根据商场内部,各类货架、店铺、楼层的客流信息和消费趋势分析出市场需求动态,做出相应调整。还可以结合客流趋势以及销售额,进行投资回报周期预测。

5、大数据在医疗行业的应用

根据众多病人的体质特征,病症信息,病史信息,分布情况进行分析处理,可以实现流行疾病预测,为各类疾病的治疗方案优化提供数据支撑。

6、大数据在资讯娱乐行业的应用

经过收集用户的以往阅读信息,分析用户的阅读喜好,从而进行个性化信息推送。经过收集用户的观影喜好,进行票房预测等。

其实这里列举的还只是冰山一角,未来生活中的方方面面,大数据无处不在,让我们一起期待大数据带来的智能时代。

可以说大数据的应用非常的广泛,而且随着大数据覆盖更多的行业,运用的范围将更加广阔。

那么大数据运用这么广,如何进入大数据行业发展了,目前大多数人可以经过参加大数据培训,然后进入大数据行业中发展。对于大数据有更多的问题,可以去千锋大数据官网了解,其中有很多关于大数据的信息。

大数据在交通方面的应用

大数据在交通方面的应用
100 分

?
1.根据周琦老师所讲,高德交通信息服务覆盖()多个城市以及全国高速路网。(单选题 3 分) 分:3 分
o o o o ?
A.一百一十 B.一百 C.九十 D.八十 2.根据周琦老师所讲,高德实时统计用户近()行驶里程数据与用户数,一旦发现异常则报警。(单 选题 3 分) 得分:3 分
o o o o ?
A.5 分钟 B.10 分钟 C.15 分钟 D.20 分钟 3.根据周琦老师所讲,高德交通信息服务覆盖全国主干道路及其它 ()以上。 (单选题 3 分) 3分 得分:
o o o o ?
A.90% B.70% C.50% D.30% 4.根据周琦老师所讲,高德交通日均采集数十亿定位请求,系统处理月均()公里驾驶里程覆盖。 (单 选题 3 分) 得分:3 分

o o o o ? o o o o ? o o o o ? o o o o ?
A.50 亿 B.80 亿 C.100 亿 D.150 亿 5.根据周琦老师所讲,以下哪项不属于数据挖掘的内容?(单选题 3 分) A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 6.根据周琦老师所讲,高德交通信息服务覆盖全国高速()以上。(单选题 3 分) A.90% B.70% C.60% D.50% 7.根据周琦老师所讲,高德 2014 年被()全资收购了。(单选题 3 分) A.百度 B.阿里巴巴 C.腾讯 D.搜狐 8.根据周琦老师所讲,高德早在()就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。 (单选题 3 分) 得分:3 分 得分:3 分 得分:3 分 得分:3 分
o
A.2002 年

大数据在it方面的应用

大数据IT领域的意义 课程:14MGB002H-D4 自然辩证法 学号:2015E8013261170 姓名:薛智友

目录 大数据的简介 (2) 大数据的意义 (5) 企业大数据项目 (7) 数据是企业最宝贵的财富。 (8) 政府部门 (9) 个人 (9) 企业管理 (11) 预测 (11) 更有效地组织企业以节省资金 (12) 真正了解客户 (12) 企业共同创建、实时改进和创新产品 (13) 利用大数据找到新的商业机会 (14) 参考文献 (15)

大数据IT领域的意义 大数据的简介 大数据,英文big data。多大的数据才叫大数据?其实,关于大数据,难以有一个非常定量的定义。维基百科给出了一个定性的描述:大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。IDC(互联网数据中心)的定义则是:为了更经济的从高频率获取的、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。但不管怎么定义,大数据大概有以下四个方面的特点 1、巨大的数据量(volume),集中存储和集中处理数据已经无法处理这么巨大的数据。 近几年来,随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用,行业应用系统的规模迅速扩大,行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信

息系统的处理能力,因此,寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求[1]。 机构或公司业务数据量 百度10PB~100PB/天 淘宝100PB/天 Twitter 2亿条消息/天 会城市公安局道路车辆监控200亿条/三年 表一部分机构的数据量 图一数据量的庞大 每天有2940亿封电子邮件发出,如果这些是纸质信件,在美国需要花费两年时间处理; 每天有200万篇博客在网上发布,这些文章相当于《时代》杂志刊发770年的总量; 每天有2.5亿张照片上传至社交网站Facebook,如果都打印出来,摞在一起能有80个埃菲尔铁塔那么高; 每天有86.4万小时视频被上传至视频网站Youtube,相当于不间断播放视频98年; 每天有 1.87亿个小时的音乐会在流媒体音乐网站Pandora上播放,如果一台电脑从公元元年就开始播放这些音乐会,到现在还没完没了地接着放; 谷歌翻译每天处理的文字数量,每天翻译次数达十亿次,

大数据在制造业中的应用

大数据在制造企业中的应用 近年来出现的人力短缺、工资上涨、产品交付期短和市场需求变动大等问题,使得制造业正面临新一波转型挑战。如何在控制生产成本的同时,还能提高生产力与效率,则是转型的主要目的。在这样的背景下,德国、美国等制造业发达国家无不积极推动“工业4.0”。“工业4.0”本质上是通过信息物理系统实现工厂的设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合,使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分[1]。大数据的作用不仅局限于此,析,形成决策并反过来指导生产它可以渗透到制造业的各个环节发挥作用,如产品设计、原料采购、产品制造、仓储运输、订单处理、批发经营和终端零售。 1 大数据使得订单处理方式有了质的变化 大数据的核心作用在于预测。大数据可以快速精准地预测市场趋势和客户需求,并对客户进行细分,为其提供量身定制的合适服务。企业通过大数据的预测结果,便[2]。即企业可可以得到潜在订单的数量,然后直接进入产品的设计和制造以及后续环节以通过大数据技术,在客户下单之前进行订单处理。而传统企业通过市场调研与分析,得到粗略的客户需求量,然后开始生产加工产品,等到客户下单后,才开始订单处理。这大大延长了产品的生产周期。如海尔集团于2013年1月构建了SCRM(社交化客户关系管理)会员大数据平台。销售人员可进行大数据分析,精准预测出个体消费者的需求,实现了在客户下单之前进行订单处理。 2大数据使得仓储运输和批发经营不复存在 由于大数据能够精准预测出个体消费者的需求以及消费者对于产品价格的期望值,企业在产品设计制造之后,可直接派送到消费者手中。虽然此时消费者还没有下单,但是消费者最终接受产品是一个大概率事件。这使得企业不存在库存过 剩的问题,也就没有必要进行仓储运输和批发经营。3大数据使原料采购更加科学 大数据技术可以从数据分析中获得知识并推测趋势,可以对企业的原料采购的供求信息进行更大范围的归并、匹配,效率更高。大数据通过高度整合的方式,将相对独立的企业各部门信息汇集起来,打破了原有的信息壁垒,实现了集约化管理,可以根据轻重缓急,更加科学合理地安排企业的财政支出。其次,利用大数据的海量存储. 与快速数据处理功能,可以对采购的原料的附带属性(节能、节水、环保等)进行更加精细化的描述与标准认证,通过分类标签与关联分析,可以更好地评估企业采购资金的支出效果。此外,大数据能预测原材料的价格以及原材料品质的好坏。这使制造业企业更加科学地采购原材料成为可能,企业可以采购到质优价低的原材料。 4大数据使得产品设计制造更加优化 借助大数据技术,人们可以对原物料的品质进行监控,发现潜在问题立即做出预

大数据三大应用领域

大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。 今天,大数据似乎成了万灵药,从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测,正如那句俗语: “当你手里有了锤子,什么都看上去像钉子。 ”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后,任何事看上去都与大数据有关(事实也是如此)。 类似的事情在云计算的普及中也出现过,一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端,而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说,如果IT经理们初期不能正确选择应用领域,有可能会导致达不到期望值,招致麻烦。 其实,综合来看,未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好,大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 商业智能过去几十年,分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。 数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题: “某某人本季度的销售业绩是多少?”(基于结构化数据),但如果涉及决策和规划方面的问题,由于不能快速处理非结构化数据,传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限: 首先,它们都是“预设-抓取”工具,由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次,它们都专注于报告“已知的未知”(Known unknowns),也就是我们知道问题是什么,然后去找答案。

(而大数据会给出一些未知的未知,也就是你没有想到的一些问题的结果)传统BI工具主要用于企业运营,侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL(Extract、Transform、Load)。 将近80%的Hadoop应用都与ETL有关,例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜,配合大量的开源大数据工具,人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。 可以说,低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外,处理性能的大幅提高(例如内存计算)使得实时互动分析更加容易实现,而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。 这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 今天的大数据技术还处于战国时期,未来几年,随着企业间的兼并和新产品的不断推出,BI厂商们将能推出完善的,让CEO感到满意的“大数据套件”,但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。 因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样,大数据也会经历类似的发展过程。 传统的BI工具将与大数据分析并存。 公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。 如今,数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。 今天,城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。 这些都是非常紧迫的问题,而城市,也正是大数据计划的绝佳实验室。 以纽约这样的大都市为例,政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化(购物、交通、医疗等)等都是大数据分析的理想对象。

大数据在金融行业的应用与发展展望..

大数据在金融行业的应用与发展展望 现如今,人们的生活中无不充斥着互联网的痕迹,越来越多的行为和事件被大数据记录又被大数据影响,金融行业因其安全性的重要更是与大数据技术息息相关。 金融业务对于数据应用的广泛性与质量要求 在互联网发展日新月异的时代背景下,人们的生活、工作、消费、活动的习惯与行为特点在被不断重塑,大量数据被留存记录,各行业对于数据的挖掘和使用有了适应时代发展的新特点,这在银行等金融机构的业务中尤为凸显。获客、信用风险控制、留存客户、触发客户消费是金融行业的几大痛点,而以集奥聚合(北京集奥聚合科技有限公司简称)为代表的大数据技术公司引领的大数据行业的发展正好满足了这些需求,有效克服了目前金融机构数据来源单一、覆盖率不足、数据挖掘程度不深等问题。 金融行业既涉及宏观国民经济的方方面面,又与微观社会主体的经济生活密切相关,中国是一个人口大国,也是社会活动多样性的代表性国家,金融机构为了在纷繁的条件下做出正确的商业判断越发需要依据海量的高质量数据进行分析,但这也与相关数据覆盖人群不足、信息孤岛尚未联通等社会大环境形成了相对矛盾。例如,在个人信用风险控制方面,过去金融机构主要依托从各金融机构上报的信贷类数据的集中管理者——人民银行征信中心调取相关数据对于个人

进行信用评价,但人民银行征信中心的数据并未对中国全部人口有实质性的广泛覆盖,甚至可以说只覆盖了偏少一部分有信贷、信用卡消费记录的人群,加之考虑到因互联网金融日益发展等因素而对金融产品需求愈发多样的人群,仅基于信贷类数据评价这些人群可能会误伤很多暂时还没有信贷纪录的中低收入人群,利用不同来源的“大数据”及相关技术(以下统称大数据)解决个人客户信用评价的全面性与客 观性问题的重要作用凸显出来。 有价值大数据汇聚具备的特点 有价值的大数据的汇聚具备以下特点,这也是金融业应用大数据时要考虑的关键: 一、数据的联通性。由于很多数据是基于不同渠道、场景和主键进行的汇聚,要把这些碎片化数据进行准确整合,需要有很强的ID MAPPING能力,数据的联通解决不同数据是否归属于同一主体的能力。问题举例,10条行为信息,究竟是10个不同主体产生的,还是1个人在10个不同渠道留下的,不同的判断会直接影响数据分析的结果。 二、数据的连续性。数据汇聚需要在“约定“的频率下持续不断、全面地进行才能产生集合价值。首先,数据连续性要求数据源本身具备稳定提供数据的能力、数据全面和质量可靠的能力。就完整和可靠而言,金融机构是公认的最完整和可靠的数据来源。就稳定性而言,

《大数据在企业管理中的应用》

大数据在企业管理中的应用 课程背景: 大数据时代的到来,正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里,大数据影响了社会的方方面面,从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域,整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。 然而,大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓,数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面,主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强,理念较旧,转型较慢,缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距,基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。 大数据是一座待挖掘的“金矿”,它的起源首先要归功于互联网,尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展,所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此,如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑,如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源,在深入分析挖掘现有客户数据的同时,实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合,是当前所有企业管理者需要认真思考的。 课程收益: 1.了解大数据产生的时代背景,正确认知大数据的应用价值; 2.透视大数据的基本规律和特性,掌握大数据思维,提高工作效率; 3.结合自身行业特性,搭建数据管理平台,开展数据分析,发现数据背后的问题和机会; 4.基于大数据应用,优化业务流程,构建精细化、智能化管理体系,提升内部管理效能; 5.整合外部数据资源,进行点对点精准营销,为客户提供个性化服务,持续提升业绩水平。 课程模型:

课程时间:1-2天,6小时/天 课程对象:企业负责人,营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式:讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑 课程大纲 前言:拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维 1.数据资产:传统行业的短板 2.互联网企业的大数据基因 1)什么是大数据基因:客户VS用户 2)跨界打劫——挟用户数据重构市场空间 3)降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件 3.“跨界融合”的本质:场景转换与用户体验 第一讲:大数据的时代背景和正确认知 一、什么是大数据? 1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示 2.大数据三要素 1)大——海量,平台级 2)数——信息结构化 3)据——精准、可依赖 3.大数据的六个特征 1)时间 2)空间 3)行为 4)偏好 5)规律 6)预测 案例分享:五常大米,下单即送 4.大数据的类型 1)消费数据——多维度记录 2)机器和传感数据——图文、语音、影像

大数据技术及其在教育领域的应用

大数据技术及其在教育领域的应用大数据是一个正在发展中的概念。到目前为止,学术界对于 “大数据”一词还没有准确、统一的定义。著名学者涂子沛在《大 数据》一书中指出:“大数据(BigData)是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、管理和分析的大容 量数据,一般以‘以太节’为单位。大数据之大,并不仅仅在于容 量之大,更大的意义在于通过对海量数据的交换、整合和分析,发 现新的知识,创造新的价值,带来‘大知识’、‘大科技’、‘大 利润’和‘大发展’。 大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们 获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。互联网时 代的数据正在迅速膨胀,它决定着组织的未来发展,随着时间的推 移,人们将越来越意识到数据对组织的重要性。对于企业组织来 讲,大数据的价值体现在两个方面:分析使用和二次开发。对大数 据进行分析能揭示隐藏其中的知识信息,对大数据的二次开发则是 通过大数据创造出新产品和服务。例如,Facebook通过结合大量用 户信息,定制出高度个性化的用户体验,并创造出一种新的广告模 式。大数据这股汹涌浪潮正在兴起,将给各行各业的发展模式和决 策带来前所未有的革新与挑战,教育领域同样不可避免,面临新的 挑战和机遇。 大数据在教育领域中的主要应用 近年来,随着大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇,教 育逐渐被认为是大数据可以大有作为的一个重要应用领域,有人大 胆地预测大数据将给教育带来革命性的变化。

大数据技术允许中小学和大学分析从学生的学习行为、考试分数到职业规划等所有重要的信息。许多这样的数据已经被诸如美国国家教育统计中心之类的政府机构储存起来用于统计和分析。 而近年来越来越多的网络在线教育和大规模开放式网络课程横空出世,也使教育领域中的大数据获得了更为广阔的应用空间。专家指出,大数据将掀起新的教育革命,比如革新学生的学习、教师的教学、教育政策制定的方式与方法。 教育领域中的大数据分析最终目的是为了改善学生的学习成绩。成绩优异的学生对学校、对社会、以及对国家来说都是好事。学生的作业和考试中有一系列重要的信息往往被我们常规的研究所忽视。而通过分析大数据,我们就能发现这些重要信息,并利用它们为改善学生的成绩提供个性化的服务。与此同时,它还能改善学生期末考试的成绩、平时的出勤率、辍学率、升学率等。 1. 革新教育理念和教育思维 随着大数据时代的来临,教育大数据深刻改变着教育理念、教育思维方式。新的时代,教育领域充满了大数据,诸如学生、教师的一言一行,学校里的一切事物,都可以转化为数据。当每个在校学生都能用计算机终端学习时,包括上课、读书、写笔记、做作业、发微博、进行实验、讨论问题、参加各种活动等,这些都将成为教育大数据的来源。大数据比起传统的数字具有深刻的含义和价值。例如,对于一张试卷、一次考试,考试得分为90分,它可以是简简单单的一个传统的数字,但如果换一个角度来分析,把它作为一个数据来看待,就可以得到其背后所隐含的许多充满想象力的数据信息:可以是每一大题的得分,每一小题的得分,每一题选择了什么选项,每一题花了多少时间,是否修改过选项,做题的顺序有

大数据的应用案例

大数据的应用案例 DT时代,大数据的应用越来越广泛,大数据在哪些方面会应用到呢? 一、能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。 二、汽车制造 当问起汽车的制造过程,大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特,在产品的研发设计阶段,大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。 比如,福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者,门会自动打开、便捷智能,但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题,但后来根据对社交媒体的关注和分析,发现很多人都在谈论这些问题。 三、零售行业 “我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从Twitter 和Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。”Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节,对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节,工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计,主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据,建立企业级产品数据库,以便不同地域可以访问相同的设计数据,从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真,是指将大数据技术与产品仿真排程相结合,提供更好的设计工具,减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型,将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次;玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计,开发效率提高30%。 工艺流程优化,主要是应用大数据分析功能,深入了解历史工艺流程数据,找出工艺步骤和投入之间的模式和关系,对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析,评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据,应用大数据分析技术,来确定不同工艺参数之间的相关性,以及参数对产量的影响,最终确定影响最大的9种参数,针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整,从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化,即通过全产业链的信息整合,使整个生产系统达到协同优化,让生产系统更加动态灵活,进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化,主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据,利用这些数据进行分析,确定采购物料数量、运送时间等,实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善,它以市场链为纽带,以订单信息流为中心,带动物流和资金流的运动,整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节,客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中,通过供应链上的大数据采集和分析,海尔公司能够持续进行供应链改进和优化,保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具,对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如,电子商务企业京东商城,通过大数据提前分析和预测各地商品需求量,从而提高配送和仓储的效能,保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节,工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器,抓取数据,然后经过无线通信连接互联网,传输数据,对生产本身进行实时监控。

大数据在生活中的应用事例集

近年来非常热门的词汇“大数据”,在社会的各种领域都有所登场。大数据作为情报,真的能够有效地被利用吗?这一点仍然被不少人所怀疑。今天,本站就介绍一些生活中应用到的数据的事例。————上海CPDA 大数据通过收集分析客户自由上传,共享的大量数据而确立了自己的地位。组织和调查团队,通过与高性能的分析相结合,使得从数据中分析出客户模式,改善商品和服务质量成为可能。并且,这也是在数字技术中,成长最为迅速的领域之一。如果你是一个数据分析师,那么你踏足任何一个职业领域都是可以的。 就如同追踪第三世界国家粮食价格高涨的能力,或者预测流行性感冒一样,这是在企业领域以外,具有划时代意义的工作,大数据革命正在我们的身边发生着。我们正是通过对个人信息的高性能分析,才能够对自身更加了解的。“QuantifiedSelf”团队所引导的个人追踪现象正在渐渐成为一种潮流。 大数据听起来像是一种对于日常生活毫无帮助的活动,但事实正相反。有效率地追踪个人习惯,生活特定侧面,睡眠模式,运动能力,甚至中央暖气的使用量等等的应用和插件正在市场上大量涌现。大数据分析为了提供革命性的服务,从大量收集数据开始到人们能够自己分析参照自身数据为止,必然能够对人们的生活起到很大的作用。 自我分析所需的数据: 这个领域已经和Nike Run Plus这种手机应用一起确立了下来。这个简单的手机应用,一边考虑地形和天气等等外部因素,一边显示出自身的速度和燃烧卡路里量,在慢跑界兴起了一场革命。这最大程度减轻的使用者的负担:仅仅通过在跑步前和跑完步点击一下屏幕,记录自己的历程,便能够记录下自己的进步。 更有甚者,Mood Panda扩大了对自我追踪的范围,记录下你特别高兴或特别失落的时间等等,便能够追踪你的情绪。也就是说,它使用了智能数据,有助于使你的情绪更为愉悦。从心情日记发展而来,MoodPanda实际做到了用日记这种形式,使用智能手机能够很简单地上传,通过它更加详细地进行自我分析。 和其他的同类产品类似,这在你实际使用数据时十分有用。也就是说,比如说你注意到自己在周日(也就是在周六玩到深夜的第二天)总是心情低落,在运动时特别情绪高涨,那么你就可以去除不良的生活习惯,只保留好的生活习惯了。 节约金钱: 为了节约家庭开支而使用数据听起来如何?Opower是这个领域的正面例子,能够从中窥见未来的良好家庭模式。这个软件从本质上来说,也就是根据你所提供的数据,能够自动反应的wifi温度调节器。与人们一直以来使用恒温调节器的方法(比如说,一到冬天,第一次设定了温度之后整个冬天都不再变更了)不同,Opower能够根据自身实际的生活习惯来进行设定。

大数据在it方面的应用

大数据IT领域的意义 课程: 14MGB002H-D4 自然辩证法 学号: 2015E8013261170 姓名:薛智友

目录 大数据的简介 (2) 大数据的意义 (4) 企业大数据项目 (6) 数据是企业最宝贵的财富。 (6) 政府部门 (7) 个人 (7) 企业管理 (9) 预测 (9) 更有效地组织企业以节省资金 (9) 真正了解客户 (10) 企业共同创建、实时改进和创新产品 (10) 利用大数据找到新的商业机会 (11) 参考文献 (12)

大数据IT领域的意义 大数据的简介 大数据,英文big data。多大的数据才叫大数据?其实,关于大数据,难以有一个非常定量的定义。维基百科给出了一个定性的描述:大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。IDC(互联网数据中心)的定义则是:为了更经济的从高频率获取的、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。但不管怎么定义,大数据大概有以下四个方面的特点 1、巨大的数据量(volume),集中存储和集中处理数据已经无法处理这么巨大的数据。 近几年来,随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用,行业应用系统的规模迅速扩大,行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力,因此,寻求有效的大数据处理技术、方法 [1] 机构或公司业务数据量 百度10PB~100PB/天 淘宝100PB/天 Twitter 2亿条消息/天 会城市公安局道路车辆监控200亿条/三年 图一数据量的庞大

大数据技术在实际生活中的应用

大数据技术在实际生活中的应用 作者:郐媛媛 来源:《科学与财富》2020年第26期 摘要:大数据时代的到来,给人们带来了天翻地覆的变化。改变着世界上每个人的生活方式。以大数据为基础的发明创造层出不穷。在各个领域各个方向都有大数据的身影,人们时时刻刻的享受着大数据带来的便捷。本文在企业服务、体育、安全和执法、公共服务、教育领域、医疗用途、城市建设、农林牧副渔等方面的大数据技术的应用进行了详细的阐述。旨在为大数据在实际生活中的应用和发展提供实际依据。 关键词:大数据应用;日常生活; 一、引言 这些年来我们国家一直重视信息化建设,随着我国科学技术的不断进步发展,我们的先进的信息化技术已经赶超欧洲发达国家。办公自动化已经成为基础,自动化的审计统计能力不断提升。计算机网络影响着我们每个人的生活。大数据的到来使我们的生活有了质的飞跃。不论是工作都越来越高效。本文是通过对大数据在生活中的应用进行分析,总结自己在工作中所遇到的大数据问题,并提出自己对大数据发展的观点,起到抛砖引玉的作用。 大数据是最近几年刚兴起的计算机领域的新兴科技。大数据主要是可以进行大量的数据存储,当有需要的时候,并把这些数据高速的传输给使用者。大数据使用者无需关注数据的价值程度,也不用去分析所需要数据的多样性。通过大数据智能系统就可以把最优秀的数据传递给使用者。大数据对数据的存储能力只是它的一部分功能,大数据同时具有强大的数据挑选能力。现代社会人们已经进入了純网络生活时代,不论是家庭办公还是网络购物,再到日常生活费用缴付,都已经可以达到足不出户。大数据这里面都扮演着非常重要的角色。 二、利用大数据对城市进行规划比以往更加合理 我国的城镇化建设要远远晚于资本主义国家,随着人们生活水平的提高,我们的经济生活水平已经向发达国家开始靠拢。尤其像一些一线二线大城市,已经达到了欧洲的水平。每一个生活在这里的市民都有自己的生活圈。而不同居民所涉猎的生活圈是不一样的,我们要通过对其进行深入研究而了解其本质。我国城镇化起步比较晚,我们对于这个生活圈的研究还是比较少,投入比较少。大数据技术的兴起为我们提供了一个很好的研究城镇化的工具。这几年我们的各个城市在不断扩张,相对应的城市人口也在急剧增长。在城市扩张和人口增长的同时,我们思考的是一个城市的具体能力和作用,不可能再像传统城市发展模式那样进行发展,电子信息飞速增长时代的人们对城市的功能有着更高的要求。传统模式下的城市存在着数据的信息量不足,城市空间局促,信息更新速度缓慢等问题。严重的拖累了城市的发展建设。而新的城市

关于大数据分析在企业管理中的应用探讨

关于大数据分析在企业管理中的应用探讨 【摘要】随着国家经济的迅猛发展,大数据互联网技术也伴随经济改革的大潮,得到了快速发展,人们的日常生活充斥着无数的信息数据,因此大数据分析技术也应运而生。在云计算技术强大运算能力的支持下,迅速扩大了大数据的使用范围。本文通过分析传统企业管理存在的问题,引出大数据在企业管理中的应用策略,并阐述了其产生的积极效果。 【关键词】大数据分析;企业管理;应用策略 在企业管理过程中,如何选定合理有效的战略方案,需要通过大数据技术进行系统的分析。比如分析企业周围的环境,协助企业做出正确的战略判断,对企业的信息有一个准确系统全面的把控,合理的规范指导企业行为,并最终最大限度的实现企业利益。大数据能够准确分析市场需求以及管理环节出现的问题,并构建相应的模型,为企业做出正确决策提供科学的依据。 一、运用传统办法管理企业存在的问题 1.容易产生错误的企业决策 管理者一般对传统的企业决策有着非常大的影响,对企业的决策往往是依靠自身敏锐的直觉、丰富的管理经验以及精准的判断力。以往,决策者往往能依靠自身的经验做出争

取的决策,促进企业的发展。但是现如今随着现代化进程的深入发展,产生了大量的没有规律且非常复杂的数据,人力难以进行准确全面的分析,此时如果依旧沿用传统的决策方式,势必会产生决策上的失误。 2.缺乏对市场需求变化的把控,导致其产品缺乏竞争力 企业在产品生产过程中制定的战略决策,主要是依据市场的发展形势以及客户的需求变化。传统企业主要是依靠诸如问卷分析、市场调查资料以及用户的体验来分析供求关系。但随着经济的快速发展,人们的需求时刻再发生着不同变化,这些传统搜集情报的方式已经无法适应当代企业发展的需要,而且搜集的内容难免会显得片面。并且伴随全球化进程加快的影响,外国企业生产的产品大量充斥到国内市场上,加剧了市场竞争。鉴于此,企业传统的分析方法已经无法跟上时代发展的步伐了。 二、如何在企业管理中发挥大数据的有效作用 1.战略决策管理与数据挖掘 知识的发展过程主要依循数据的选择清理,数据仓库的预先处理以及对模型的选择,而大数据在管理决策上的应用,就是将获取的信息通过假设检验的方法转化为知识方案的 过程。在数据挖掘技术领域,能够发现很多对企业决策有帮助的数学模型,可以将这些数学模型存储到信息库当中,在进行问题讨论以及做出企业计划或决策的时候,可以非常方

大数据在日常生活中的应用及其影响学习资料

大数据在日常生活中的应用及其影响 2013508094 庞阳阳 摘要:数据的概念虽已经有被炒作过度的嫌疑,但是毋庸置疑的一点是,国内国外的数据量正以一个惊人速度增长,世界正在高速数字化。而且继云计算、物联网之后,大数据在人们毫无察觉的情况下已经悄悄住进了人们的生活,大数据的应用给人们的生活带来了便利,改善了人们的生活质量,与此同时,大数据也存在着海量管理、信息安全等方面的问题。下面介绍一些已经改变我们日常生活中大数据应用。 关键词:大数据;日常生活;应用;影响 大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇,甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样,但是大数据到底是什么呢?作为一个普通人,并不是展业的IT人才,怎样了解大数据?大数据和云计算是不是一样的,它们两个有区别吗?这样那样的疑问很多,可是又听说大数据在生活中的应用很多,随处可见,就连我们的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢?大数据给我们的生活带来了哪些影响?下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。 1.大数据的概念及解释 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 首先大数据要大,大体现在数据的“海量”上,这个“海量”不仅仅指的是数据的多,还有数据的多种多样,复杂程度等。并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。大数据的特点可归纳为4个“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,数据来源于各种各样的渠道。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2大数据和云计算的关系和区别 从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。哪里有大数据那里必然有云计算的出现。这是因为大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,云计算的特色是分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术,这刚刚好是云计算可以满足的。

大数据分析在企业管理中的运用

大数据分析在企业管理中的运用 为什么会有在线管理报告 几家体量较大,月均超过100万元的客户在公司内部授权、各项流程审批的方面都比较齐全和完善。但是,年末盘点全年数据情况时发现,整年差旅消费支出的金额庞大。因为该家公司缺乏差旅管理,没有相对应的差旅报告,使得差旅负责人从中发现问题。事中环节,监控员工的差旅行为,事后环节,统计、分析差旅数据,便于更好的规范和管理员工的差旅习惯。 如图所示,公司在差旅费用管理的重点包括五项:合规、效率、透明、节省和满意度。其中合规性的占比最高,达到30%。合规是税务核查的重点,效率是指员工的工作效率、自动化的效率,人员的数量或重复性工作人员的变动快慢都与效率提高有着密切的关系。其次是透明和节省。既然要对差旅费用进行管控,那数据应透明,以便于进行可视化的管理。通过一系列的管控之后,再对管理效果进行评估,查看节省的费用以及员工的满意度。公司的差旅费用是企业人力资源成本之外的第二大可控成本,据相关统计,超过91%的财务管理者认为差旅在财务管理中很重要,只要对差旅行为进行管控,差旅的成本就会随之而下降。所以越来越多的企业开始对差旅数据进行监控和管理。 近年来,“大数据”已经成为街头巷尾热议的话题。数据化管理一方面可以帮助企业发现差旅方面的潜在问题,另一方面通过数据进行深入的分析,帮助企业优化并提升差旅管理的流程。对于企业,如何让数据服务于差旅管理,将成为一项特别重要的内容。携程商旅在2014年上线了在线报告,差旅负责人可以通过商旅的网站直接察看企业员工的出差情况,包括消费的概况、机票、酒店、火车票等相关的内容。刚上线时,使用的企业客户不多,但是随着越来越多的企业发现差旅管理的重要性之后,都开通了在线报告。

大数据在教育行业中的应用

1.大数据在实验室管理方面的应用 海量数据已经使我们进入了大数据时代,数据信息的来源、传播速度和传播数量正在影响、改变着人们的思维方式和生活、工作习惯。近年来,基于“大数据”的实验室管理系统的开发以及互联网的实验室管理技术正在兴起。但真正被业内人士承认的教育领域的大数据应用却为数不多,其中被公认的当数东华大学的智能实验室项目。 2009年,东华大学教务处处长吴良提出实验室智能化管理的思路,并将材料学院作为试点单位。实验室智能化管理即用物联网的方式把实验室里所有的仪器设备都管理起来。实验室智能管理过程中记录了学生在实验室内所有的活动情况,包含学生进入实验室的情况,使用的仪器设备情况,使用仪器设备时长等,以及所有仪器的电流、电压都可以监控。如今,东华大学所有学院的实验室都纳入了智能实验室的管理。东华大学通过实验室智能管理系统进行各个方面的数据采集,并对数据进行深度挖掘,形成了各种各样的图表。从图表中可以看出哪些实验室申请的设备根本不必购买,哪些实验室不再需要拨钱。实验室的使用率和第二年的经费完全挂钩,最后实现教育经费使用的集约高效;也可以结合大数据的分析和模拟,建立新型的实验教学课程。 另外,华东大学智能实验室利用云平台(东华云)通过服务器虚拟化和实验教学资源管理系统进行管理,简化了管理流程, 节约了管理成本, 提高了服务器资源申请的灵活性,实现了实验资源管理的信息化和透明化。目前,东华大学智能实验室还实现了24小时开放无人管理、跨学院使用等人工无法实现的管理,数据显示,智能实验室的管理对学生学习自主性的提高有显著影响,学生在实验室的时间甚至超过了在教室的时间。 2.大数据在校园网用户行为分析方面的应用 经过多年的积累,人类的数据量、数据处理技术和能力都得到了质的飞跃,大数据时代给人类社会带来了诸多具有革命性的变化,而校园网的出现则是传统“言传身教”教育的一次革命。中职学生思想尚不成熟,自律力和识别能力不强,对于开放式的网络有些迷茫。校园网学生用户行为分析的研究是通过对校园网络的测量和分析,挖掘和发现网络中呈现出来的各种行为规律,同时识别一些异常网络行为,最后将用户行为分析展示。这样以便学校采取对应的策略及措施引导中职学生健康上网,从而使校园网真正成为学生获取知识的平台,提高学生的整体综合素质。 广东省电子职业技术学校罗萍设计了一个基于大数据的校园网学生用户行为分析系统,该系统从网站浏览信息、网站发帖留言、搜索关键词、网络购物等四个维度来描述基于校园网的学生用户行为。通过对网络内容的分析,可以进一步细化到学生用户在网络中具体网络

浅谈大数据在物流管理中的运用

浅谈大数据在物流管理 中的运用 Company Document number:WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来,我国物流体系取得了快速的发展,但是与西方国家相比较还是存在一定的差距,但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合,信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展,大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活,物流与人们的生活息息相关,不仅促进各个行业的发展,而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础,虽然促进了物流行业的发展,但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手,针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据;物流管理;运用 上个世纪九十年代,我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展,大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等,这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用,但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此,对当下物流管理中出现的问题进行分析,并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注,大数据与传统的数据分析软件和工具相比较,在获取信息、存储信息和分

析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的意义价值在于可以专业处理数据,而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密,大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论,大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关,随着科学技术的发展,大数据为人类挖掘更多有用的信息,为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型,传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等,比如可以及时发展企业发展中遇到的问题,并及时解决,会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力,从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路,并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息,从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 (一)掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展,因此,物流管理必须与大数据作为支撑,加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合,再通过数据中心分析处理这些收集的

大数据在生活中有什么应用(一)

现在大数据的发展是飞快的,很多人听说过大数据这个词,认为大数据还是在实验室中,其实并不是。大数据在我们的生活中也开始变得十分的广泛,这是因为大数据应用的行业也越来越多了,我们使用大数据能够帮助人们获得更多的有价值的信息,那么大数据在生活中有什么应用呢?下面就有我们为大家解答一下这个问题。 首先说说金融交易吧,大数据在金融行业的主要作用体现在金融交易。高频交易是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法帮助人们计算出自己的业务交易的具体信息。这样很多企业都能够掌握到自己的业务的实际情况,从而对未来的发展有所参考。 然后说收大数据对城市的改变,大数据还被应用改善我们日常生活的城市。比如说我们所在的城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。但是目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。在不久的将来,大数据会在国内越来越普及。这样每个人都能够对大数据有所了解。 其次就是大数据正在不断的改变我们的生活,大数据不单单只是应用于企业中,同样也适用我们生活当中的每个人。现在很多人都戴着智能手表或者智能手环,这些都能够生成最新的数据,这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。这样能够让我们的生活更加美好。

大数据还可以提高医疗和研发。大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以了解到某个DNA的信息。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。大数据可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据还可以通过记录和分析婴儿的心跳,从而监控婴儿的身体情况。从而保证婴儿的健康。 我们在这一篇文章中给大家介绍了大数据在生活中的应用领域,具体的内容就是金融交易、大数据对城市的改变、大数据不断改变人们的生活以及大数据提高医疗和研发。大数据的应用还有很多,我们在下一篇文章中给大家介绍更多的内容,最后感谢大家的阅读。

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