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
在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29