京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23