京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“微营养”智能识别与数据分析切入健康管理领域_数据分析师考试
用户通过手机镜头扫描便可快速了解到食物的营养结构,比如:脂肪、糖类、维生素、蛋白质、矿物质各占比情况,同时获知食物的热量含量。并将该数据与个体应该摄取建议值进行比较,给出一个直观的营养评估结果,帮助用户合理摄入。微营养最新功能可以实时结合用户的身高体重、职业、年龄、运动、心情、亚健康特征、活动记录、历史饮食等进行数据分析,及时为用户建议下一次应该合理摄取的饮食营养成份比例和热量、运动计划建议。通过“Yao营养”功能将会直接引导到线下找出最合适的美食是什么,营养成分、热量,在哪里,怎么去等。
从目前的app市场来看,健康减肥类的应用,功能尚停留在简单的查询层面上,比如食材的营养成分查询,特定行为人群的膳食标准查询等,微营养的“扫一扫”功能,实现食物营养成分与个体的膳食建议值实时比较,用户参考实时对比数据即可立刻选择吃与不吃,差异在那里,是否超标等,保证了用户在摄取合理的营养的同时控制自己的热量摄入,对减肥瘦身一族将会是很嗨的一种服务,科学减肥,减了肥还控制肥,真正意义上的科学合理减肥方式。相比其他app有更强的及时性和实用性,随着这款app的上线,会给需要减肥的吃货们带来革命性的减肥新风尚
从公开资料得知,微营养未来的发展主线是“智能识别+数据分析+社交交互+电商O2O”,发展的基因是“健康”。目前微营养在智能识别领域,主要是适用于中餐,目前在速度和准确率来说均以达到领先水平,同时实现基于数据分析进行个体化的饮食健康分析进行预警及跟踪服务,也是业界第一款在应用软件领域解决个人性化饮食营养健康。微营养的“晒一晒”功能,个人理解是把它定位为健康界的轻博客,围绕着“减肥、养生、吐槽”等交互话题,相信随着该产品的完善,一个主题突出、交互感十分强的交流社区就会得到很好的呈现。在电商O2O这一块,微营养目前只是初步的介入线下的美食营养这一块,告诉用户应该吃的美食在哪里,这些美食有的是商户发布的,有的是消费者留下的,离O2O还是有很远的路要去走,不过个人认为从健康饮食数据导入O2O是很好的一个方式。
从公开资料获知微营养测试期即获得数百万的天使投资,可以看出这款产品未来很有发展前景。微营养目前只有安卓版产品,相信随着更多系统版本的推出,必会受到越来越多的消费者的关注。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06