大数据能做什么，它的具体应用是什么？

大数据能做什么，当你打开一个网页时，它会弹出一个你个人喜欢的产品的广告——事实上，这是利用大数据进行精准营销的一个例子。 哪些组织或应用程序有我们的“痕迹”？ 中国联通网络技术研究院首席专家唐雄岩举例说，掌握你的隐私，微信知道你的社交圈，**了解你的购物习惯，中国移动电信联通的三大运营商都有你的通话记录和网络记录，银联知道你使用的是信用卡，定位软件知道你在哪里......现在大数据为企业和企业带来了巨大的价值，例如降低互联网金融领域的不良贷款率和降低交易成本。

谷歌利用大数据来应对季节性流感的爆发和传播。 AT&T 向广告商出售用户在 WiFi 网络上的地理位置、网页浏览历史记录以及他们使用的应用程序等数据。 当用户靠近商家时，他们可能会从商家那里收到一张有很大折扣的电子优惠券，依此类推。

大数据的应用如下：

1. 了解和定位客户

这是目前最知名的大数据应用领域。 许多企业热衷于社交数据、浏览器日志、文本挖掘等各种数据集，并通过大数据技术创建**模型，以更好地了解客户及其行为和偏好。

2. 了解和优化业务流程

大数据也越来越多地被用于优化业务流程，例如链或分销路线优化。 定位和识别系统，以跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通数据优化运输路线。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。 Sociometric Solutions 在员工徽章中植入传感器，以检测员工在工作场所和社交活动中走动的位置、他们正在与谁交谈，甚至他们正在与什么语气交谈。

3.提供个性化服务

大数据不仅适用于公司和**，也适用于我们每个人，例如受益于智能手表或智能手环等可穿戴设备收集的数据。 Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动水平、睡眠质量等。

Jawbone 已经能够收集 60 年的睡眠数据，并为每个用户分析一些独特的见解。 同样受益于此的还有在线平台“寻找真爱”，大多数约会公司使用大数据分析工具和算法来匹配用户最合适的匹配。

4. 改善医疗保健和公共卫生

大数据分析能够在几分钟内解码整个DNA序列，这有助于我们找到更好地理解疾病模式的新方法。 试想一下，当来自智能手表等所有可穿戴设备的数据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，而是包括每个人！

苹果的一款健康应用程序ResearchKit有效地将手机变成了医学研究设备。 通过收集有关用户的数据，您可以跟踪您一天中走了多少步，或者提示您化疗后的感受、帕金森病的进展情况等等。 研究人员希望使这一过程更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确性。

5.提高运动技能

当今大多数顶级体育赛事都使用大数据分析。 用于网球比赛的 IBM SlamTracker 工具通过分析来跟踪每个球员在足球或棒球比赛中的表现。 许多优秀的运动队还会在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠。

制造：利用工业大数据提升制造水平，包括产品故障诊断与优化、工艺分析、生产工艺改进、生产工艺能耗优化、产业链分析与优化、生产计划与调度等。

金融：大数据在金融创新的三大领域发挥着重要作用：高频交易、社会情绪分析和信用风险分析。

汽车行业：在不久的将来，使用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车将进入我们的日常生活。

餐饮业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营模式。

电信行业：利用大数据技术分析客户离网情况，及时掌握客户离网趋势，出台客户留存措施。

能源行业：随着智能电网的发展，电力企业可以掌握大量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，改善电网运行，合理设计电力需求响应系统，保障电网运行安全。

物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理：利用大数据实现智能交通、环境监测、城市规划和智能安防。

说到大数据，最常见的应用是大数据分析，大数据分析数据不仅限于企业内部信息系统，还包括各种外部系统、机械设备、传感器、数据库数据，如：银行、国民经济民生、工业、社会等数据， 通过大数据分析技术和工具将大量的数据统计汇总，以图形和图表的形式进行数据展示，实现数据可视化，在此基础上结合机器学习算法，深入挖掘您的数据，发现其潜在价值。

应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业和行业的深度融合，大数据分析的应用场景是针对特定行业的，不同行业呈现的内容和分析维度不同，具体场景包括： 互联网行业、**行业、金融行业、房地产传统企业、医疗、能源、制造业、电信行业等。

1.大数据在互联网行业的应用体现在电商、社交网络、网络检索等领域，可以根据销售数据、客户行为（活动、产品偏好、购买率等）数据、交易数据、产品采集数据、售后数据等对用户画像，并根据客户喜好为客户推荐相应的产品。

2.**行业包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括商品生产、加工、物流、消费全过程信息的采集、核查和检验，确保食品安全; 气象部门通过构建大气运动规律评价模型，分析气象变化的相关性，可以准确改善气象变化，找到最佳解决方案，规划应急救灾工作。

3.大数据分析在金融行业多应用于银行、**、保险等细分领域，在大数据分析方面，结合各种渠道数据分析，将客户行为数据统计在社交**、交易数据消费**、客户业务预留数据等结合客户年龄、资产规模、消费偏好等精准定位客户群体， 并分析其在金融行业的需求。

趋势1：数据资源化。

什么是数据的资源利用，指的是大数据已经成为企业和社会关注的战略资源，成为大家争斗的焦点。 因此，企业必须提前制定大数据营销战略计划，以抓住市场机遇。

趋势二：与云计算深度融合。

大数据离不开云处理，云处理可以为大数据提供灵活、可扩展的基础设施，是生成大数据的平台之一。 从2013年开始，大数据技术开始与云计算技术紧密结合，预计未来两者的关系将更加紧密。

此外，物联网、移动互联网等新兴计算形式也将助力大数据革命，使大数据营销发挥更大的影响力。

趋势三：建立数据科学和数据联盟。

未来，数据科学将成为一门专业学科，并将被越来越多的人所认可。 高校将设立专门的数据科学专业，这也将产生一些与之相关的新工作岗位。

同时，在数据基础平台的基础上，还将建立跨域数据共享平台，进而将数据共享延伸到企业层面，成为未来产业的核心部分。

大数据，又称大数据，是指所涉及的数据量大到无法被捕获、管理、处理，并分类为可以通过人脑甚至主流软件工具在合理时间内被捕获、管理、处理、分类为更积极的业务决策的信息。

大数据的特征。 数据量大，数据类型多样，实时性要求强，数据价值大。 大数据存在于各行各业，但很多信息和咨询都很复杂，我们需要搜索、处理、分析、总结、总结其深层次的规则。

大数据可以应用于各行各业，对人们收集的海量数据进行分析和组织，实现信息的有效利用。 例如，在奶牛的情况下，我们可以先扫描奶牛的全基因组，虽然我们已经获得了所有的表型信息和遗传信息，但由于数据量巨大，需要利用大数据技术对主要基因进行分析、比对和挖掘。 这样的例子还有很多。

一般来说，大数据是通过使用新系统、新工具、新模型，对大量动态和可持续的数据进行挖掘，从而获得洞察力和新价值。 过去，面对海量数据，我们可能被蒙蔽了双眼，看得见，无法理解事物的本质，从而在科学工作中得到错误的推论，但随着大数据时代的到来，所有的真相都会展现在我们面前。

中国大数据产业发展迅速，相关人才高度稀缺。 2016年，近60%的企业建立了大数据分析相关部门，超过1 3家企业应用了大数据，中国大数据市场规模为168亿元，预计2017-2020年将保持30%以上的增长。 根据某咨询公司的分析报告，2018年将缺少14万至19万名大数据科学家，将短缺150万名知道如何利用大数据做出决策的分析师和管理人员。

你可以去这里看看和学习。

大数据时代已经到来，它将在许多领域掀起巨大的变革浪潮。 因此，研究大数据分析在不同领域的应用模式和商业模式将是大数据分析行业健康发展的关键。 我们相信，在国家的统筹规划和支持下，通过各地因地制宜制定大数据分析行业发展战略，通过国内外IT龙头企业和众多创新型企业的积极参与，大数据分析行业未来的发展前景十分广阔。

大数据分析的价值体现在以下几个方面：

1）收集和梳理大量消费者的消费信息，利用大数据分析进行精准营销;

2）中小企业可以利用大数据分析来做转型;

3）在互联网的压力下，传统企业需要充分利用大数据分析的价值，以及大数据分析能做什么。

运用大数据分析技术的八大案例：大数据分析在智慧政务中的应用：智慧政务。

大数据分析太难了，学起来想哭。

谁适合做大数据分析？

大数据分析难学难学吗？

对于“大数据”，研究机构Gartner给出了这样的定义。 “大数据”是一种海量、高增长和多样化的信息资产，需要新的处理模型具有更强的决策、洞察力和流程优化能力。 根据维基百科，大数据是无法在负担得起的时间范围内使用传统软件工具捕获、管理和处理的数据集合。

从技术角度来看，大数据和云计算之间的关系就像同一枚硬币的正面和反面一样密不可分。大数据不一定由一台计算机处理，必须采用分布式架构。 它的特点是海量数据的分布式数据挖掘，但必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

随着云时代的到来，大数据也越来越受到关注。

大数据技术的战略意义不在于掌握海量的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化的处理。 换言之，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键是提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。