京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
我们身边的大数据
随着大数据技术不断发展,大数据应用也在加快落地,相比较之前大家看到的那些“高大上”的应用,大数据更加“接地气”,越来越多地走入百姓的日常生活。大数据,原来就在我们身边……
指导农耕
大数据不仅可以预测天气、避免交通拥堵,还可以应用在农业领域,为农耕决策制定提供支持。
一家名为佳格的公司,致力于通过“卫星+大数据”,实现智慧精准农业。从技术原理上看,佳格通过分析卫星数据,实现对农作物耕种面积的预测、适宜区规划、自然灾害和病虫害的预测预警等,进而通过农作物的估产提供农业保险费用厘定、农业贷款评估等金融服务。
大数据能够给农业带来的帮助超乎想象。以火龙果种植为例,因为火龙果存放周期比较短,往往先有订单再种植生产,因此地块实际产量预估就显得非常重要。如果可以预知产量高于订单量,种植户可以提前寻找买家,保证销售价格。而当产量低于订单量,可以想办法提前补齐订单量,避免违约事件发生。佳格公司就借助大数据技术,分析无人机拍摄的火龙果种植园照片,从而计算出火龙果的产量,为种植户提供重要参考。
事实上,国内还有很多大数据在农业领域的应用案例,不久前,南京启动了首个“智慧农业中心”项目,在收集农业经济运行季度数据,农产品批发、产地、零售价格,高标准良田、标准化菜地、农业生产监测点数据,规模种植养殖基地、休闲农业景点数据,农业龙头企业、合作社、家庭农场数据的基础上,借助大数据分析工具,为农民种植养殖提供预测、预警、叠加对比、关联分析等服务。
试想一下,如果大数据技术能够在农业领域实现大规模应用,那么农民将更加明确地知道自己应该种什么、养什么,从而获得更高的经济收益。
精准医疗
大数据在精准医疗上的应用前景正在被业界认可,目前业界很多公司都在探索将用户的所有医疗影像以及基因数据汇聚在一起,通过健康大数据分析软件进行深度挖掘,从而实现更加精准的医疗,致力于推动人类的诊疗从“治”逐步向“防”转变。
与此同时,还有一些公司正在借助大数据技术,构建人类的大型基因数据库。例如Tute Genomics公司,其来自美国犹他州,以云技术为依托,结合全世界的基因组学信息,为基于基因组学的精密医疗提供相应数据与决策。从具体的工作原理上看,Tute Genomics主要是基于自身拥有的大型基因数据库,根据受试者的基因信息对受试者的健康信息进行预测,并在这个基础上提供个性化的医疗方案。
国内也有公司展开了布局,不久前一家名为联影的公司就启动建设全球首个以医学影像数据与基因数据为基础的精准医疗大数据中心,并计划打造全国首批“县域精准医疗中心”。联影将为合作的县级医院配备全线影像诊断设备及基因检测设备,通过影像云实现省、县、乡镇三级医院的远程协同,以县级医院为中心,向下带动各乡镇医院进行基因与影像检查相结合的疾病预防与诊断。所采集的影像和基因数据全部上传至大数据中心,用于开展健康大数据的深度挖掘和应用。
可以预见,随着大数据技术的不断发展,更多的创新型的“互联网+医疗”的应用将落地,颠覆传统诊疗方式,给人们带来更多的便利。
即时翻译
大数据为消除全球的语言障碍提供了可能。早在几年前,微软就推出了语音翻译软件Skype Translator,基于大数据这款软件能够将用户说出的英语实时翻译成汉语普通话,这让很多人感慨,同声传译将面临失业风险。
事实上,基于大数据的即时翻译并不是业界追求的最终目标,百度基于大数据和机器学习技术推出了一款“小度机器人”,这款机器人具备多语种即时翻译能力,无论是中文、英文、日文、韩文,都可以准确翻译。同时,它还拥有音乐、影视、历史、文学等领域的知识储备,在某电视台的问答闯关类节目中大显身手,答对了全部40道题。
在海外旅游市场逐年增长的大背景下,即时翻译将会受到越来越多用户的认可。目前,国内有很多公司推出了具备即时翻译功能的App,这些App不仅能够将语音实时翻译成用户需要的语种,还可以将拍摄图片中的文字翻译成用户的本国语音。
不过需要看到的是,即时翻译应用目前还处在发展初期,准确率亟待提升,同时很多软件支持的语种还不够全面,这多少会给用户的使用带来一些不便,不过未来随着大数据、云计算以及机器学习技术的发展,随着内容资源的不断丰富,即时翻译类产品的功能将越来越强大,用户的体验也将更加完善。到那个时候,无论在世界上的任何一个地方, 语言交流将不再有障碍,人和人之间的距离将更近。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13