
改变生活的点滴 大数据或许能给你答案
1大数据指导农民耕种
大数据在当今的IT行业当中可谓是炙手可热的热点话题,越来越多的行业用户也都在紧锣密鼓的让大数据技术加紧落地,原因很简单,如果单纯的谈大数据技术可能让很多普通用户很难听懂,也很难感受到大数据技术究竟能够带给我们怎样的生活改变。
其实近些年大数据技术的很多应用已经涉足到了我们生活的方方面面,比如天气预测、交通拥堵实时预报、为农业提供支持等等很多方面,这些看似平常的生活改变背后其实都蕴藏了很多大数据分析、数据管理、数据挖掘等IT新技术,本期我们就来看看大数据究竟在哪些地方更加“落地”的改变着我们。
指导农民耕种
现在我们谈论的最多的是什么?智慧城市,智慧城市当中包含了很丰富的内容,智慧交通、智慧医疗、智慧政务等等,当然其中也包含了智慧农业。现在有很多企业开始利用卫星+大数据的技术模式来实现智慧农业的落地和实际应用,从技术原理上来分析,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。
大数据技术给农业生产带来如此大的改变是我们之前想不到的,有业内专家拿火龙果的种植过程举例,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。
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。企业就借助大数据技术,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。如此一来,提升效率的同时也保证了农耕产量的提升,一举两得,农民也乐开了花。
现在有很多城市都纷纷成立智慧农业中心,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。
大数据如何实现精准医疗
大数据在医疗行业的应用可是有年头了,现在很多国内外的医疗机构都在利用大数据分析技术来对用户所有的医疗影像数据、基因数据等内容进行收集和分析,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。
此外,还有很多国外的医疗企业利用大数据技术构建人类大型基因数据库,通过云计算技术作为基础,结合全球基因组学的相关大量信息,为基于基因组学的精密医疗提供相应数据与决策。
我们国家随着近些年医疗水平以及县乡等地区医疗水平的普遍提升,智慧医疗也正在快速的改变着地区的医疗模式和医疗水平,很多地区通过医学影像数据同基因数据为基础的数据中心的建立已经实现了省、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。这对于我们国家医疗水平的大幅度跨越起到了关键作用。
大数据为语言障碍提供便利
利用大数据技术实现实时的同声翻译在几年前还是一个非常新鲜的技术,但是专家指出,基于大数据的即时翻译并不是业界追求的最终目标,很多科技公司利用大数据和机器学习等技术来实现多语种即时翻译的能力,无论是中文、英文、日文、韩文,都可以准确翻译。同时还拥有音乐、影视、历史、文学等领域的知识储备。
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。
大数据正在我们生活的点滴当中改变着一切,对于云计算和大数据技术的不断成熟对于我们这种普通用户来说是一个福音,同时对于服务提供商以及企业级用户来说也是业务推进和快速发展的一个契机。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26