京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据应用在目前已经得到了部分推广,其在IT、金融、交通、制造等多个方面已经开始提现价值。大数据应用的整体范围是从服务业开始,向第二、第一产业推广的,今后其在工农业领域也将发挥不亚于第三产业中的价值。
大数据应用的第三产业价值
大数据应用在理论上是可以让所有产业都从中获益的。而根据1985年我国统计局的产业划分来看,农、林、渔、牧被定为第一产业;工业和建筑业被定为第二产业;其他均为第三产业。而由于数据缺乏及从业人员等原因,第一、二产业的发展速度相对第三产业会有所迟缓。
第三产业一般被认为是服务业,其一般可分为流通部门和服务部门两种。而第三产业中汇聚了大量的数据以及大批科研中坚,因此大数据行业在第三产业中最先开展,效果也最为突出。
医疗健康方面,一些贴身设备可以收集用户的健康数据,从而建立一个专属的健康档案,通过运动、呼吸、心率、睡眠等多个角度来确定用户的需求,通过大数据分析为用户建立专属的解决方案。也可以在医院等场所收集患者信息,进行疫情的预测。
第三产业的数据产生量和处理能力都更高
交通方面,通过车辆位置、时间等信息确定路况,为驾驶员提供最快捷的路径选择, 避免堵车。在普通用户方面,利用手机收集地理位置等数据,结合地铁、公交等多种手段帮助用户找到最佳出行方式,同时利用这些数据进行数据库的更新,保障数据的完整无误。
金融方面, 利用机器学习及大数据对每一个信贷申请人进行全方位分析,对借款人过去的信用资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较,检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支的用户进行比较,减少欺诈损失、管理信贷风险以及不良信贷的问题。
电信方面,通过集成数据对客户流失的原因进行综合分,利用分析结果对于网络布局进行优化,为用户提供更好的服务;同时,对用户行为进行分析,及时推出符合用户兴趣的业务解决潜在流失用户问题。企业方面,发挥自身优势帮助企业收集、管理和评估大数据集,然后以可视化的方式将这些数据呈现给企业,帮助企业改进决策。
大数据应用的第二产业价值
大数据应用在第二产业之中与物联网有着密不可分的联系。物联网的发展,需要以RFID、工业大数据、传感器及其网络的应用为切入点,最终实现经济效益提升、安全生产和节能减排的目的。
钢筋水泥的大数据驱动
大数据一般具有种类多、数量大和实时性高的特点,而工业中的数据尽管多,可是普遍是以数据表格以及纸质数据为主的,这种数据管理方式存在诸多问题,也不利于数据分析。而随着工业化和信息化的结合,工业大数据得到了发展,但是数据依然是以非结构化数据为主。而大数据的发展并没有让工业数据采集变得容易,因此工业方面急需工业互联网的建设。
此外,工业数据如压力、温度等数据需要在语境中才能得到理解。如燃气轮机排气装置上的温度读数与机车的内部温度是完全不同,而如果采用传统方式分析可能需要的时间需要接近一个月,而在工业大数据应用后,这一周期得到了大幅缩短。
大数据应用的第一产业价值
在第一产业方面,种植业等一般需要大量经验的积累才能准确的掌握最大收益率。而借助大数据的力量则可以解决这一传统问题。
利用数据采集和数据分析,进行大量的采集点获取天气数据,结合天气模拟、土质分析、作物分析等做出综合判断,向农民推荐相关农作物进行种植,从而获得最大化收益。此外,可以在农田中布置传感器收集农田数据,将数据上传并进行分析后确定施肥、杀虫、灌溉以及防灾等时间,保障农作物的正常发展。
大数据种地是一种潮流趋势
渔业中可以利用探测器进行水质监测,分析确定含氧量等确定水质健康程度,帮助渔民及时了解养殖情况。林业和牧业也可以利用类似的方式获得相关帮助。
从第三产业的应用到第一、二产业推广,大数据应用的范围在不断推广。在未来,大数据还可能会向更多的领域拓展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24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