大数据在各个领域的应用有哪些？

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1.了解和定位客户

这是大数bai据目前最广du为人知的应用领域。很多企业热衷于社交zhi媒体数据dao、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.

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。

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.

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。

5.

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%。

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.

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。

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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大数据在各个领域的应用十分广泛且多样化，以下是基于参考文章的清晰归纳和分点表示：

• 商业领域：

• 客户分析：通过分析客户行为数据，企业可以更加准确地了解客户需求，为客户提供更加个性化的产品和服务。

• 市场趋势预测：通过对市场数据的分析，企业可以把握市场趋势，制定更加精准的市场策略。

• 产品研发：大数据技术可以应用于产品研发的各个阶段，如基于模型的研发设计、融合消费者反馈研发设计等，以缩短研发时间、节约成本、抢占市场先机。

• 供应链管理：企业可以实时监测供应链的运行状态，及时发现和解决问题，提高供应链的效率和可靠性。

• 医疗领域：

• 疾病预防与诊断：通过收集和分析个人健康数据，医疗机构可以及时发现和预测潜在的健康问题，为客户提供个性化的健康管理和医疗服务。

• 临床治疗辅助：大数据可以向医生提供临床辅助决策和科研支持，如通过机器学习和挖掘分析方法，大夫可以获得类似症状患者的疾病机理、病因以及治疗方案。

• 医疗系统建设：大数据可以应用于医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设，提供技术支持，如建立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测等。

• 教育领域：

• 教学研究：通过收集和分析学生的学习数据，教师可以更加准确地了解学生的学习状况，为学生提供更加个性化的教学服务和辅导。

• 学习分析：大数据可以分析学生的学习行为，生成学习手册，帮助学校扩大优质资源覆盖面，并减轻教师找题、出题的负担。

• 学校诊断：对学校核心要素进行“断层扫描式”体检，发现优势与管理风险。

• 学生管理：利用档案信息管理系统监控学生变化，提供预警异常行为，构建个性化的专业选择模型，并给出智能选课建议。

• 交通领域：

• 交通规划与管理：通过分析交通数据，如车辆流量、道路拥堵情况、交通事故等，交通管理部门可以制定更加科学合理的交通规划和政策，提高交通效率和安全性。

• 智能交通系统：大数据技术和物联网技术结合，可以实现车辆调度、交通诱导、智能停车等功能，提高城市交通的智能化和便捷性。

• 金融领域：

• 客户画像与精准营销：通过打通银行内部数据和外部社会化的数据，银行可以获取更为完整的客户画像，进而开展精准营销，如实时营销和交叉营销。

• 信贷评估：银行可以通过分析客户在电商网站的交易数据、企业客户的产业链的上下游数据等，来评判客户的信贷能力。

• 农业领域：

• 农作物品种改良：利用基因组数据和大数据分析，对农作物品种进行改良和选育。

• 市场预测与种植管理：通过市场预测分析农产品供需数据与价格走势，以及利用卫星图像和传感器收集的数据进行种植管理，提升产量和品质。

• 病虫害预测：利用农作物图像和土壤数据进行识别，分析叶面疾病状态，预测其传播途径，提前采取防治措施。

• 电子商务：

• 改善购物体验：大数据有助于分析用户行为模式，优化用户体验，精确定位和预测用户需求。

• 购物个性化：通过大数据实现个性化服务，如定向广告和用户个性化购物推荐。

• 支付安全：大数据可以提升支付处理引擎的能力，更好地查明在线支付流中的欺诈活动，保障支付安全。

• 制造业：

• 产品研发设计：大数据可以缩短研发时间、节约成本，如基于模型的研发设计、融合消费者反馈研发设计等。

• 生产制造：智能制造是制造业的发展趋势，大数据通过对制造业数据的收集、分析，可以提升制造业效率。

这些应用不仅体现了大数据技术的强大能力，也展示了大数据在推动各领域创新和发展中的重要作用。

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