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大數據應用文庫

發布時間:2023-01-03 23:43:57

大數據在生活中的應用

大數據在生活中的應用有:1、農業互聯網;2、金融業互聯網;3、電子商務;4、醫療器械行業;5、零售業大數據;6、生物科技等等。

㈡ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用:

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況,該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰,而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展,這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源,每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線,躲避擁堵。

9、分析所有SKU,以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣,為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(2)大數據應用文庫擴展閱讀:

大數據的用處:

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理,雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備,是產生大數據的平台之一。

自2013年開始,大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合,預計未來兩者關系將更為密切。除此之外,物聯網、移動互聯網等新興計算形態,也將一齊助力大數據革命,讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展,就像計算機和互聯網一樣,大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論,實現科學技術上的突破。

參考資料:

網路--大數據

㈢ 大數據有什麼應用

主要由以下三點作用:

第一,對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態,這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化,將結果反饋到上述應用中,將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二,大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域,大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響,還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域,大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三,大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

㈣ 大數據的應用 大數據的應用介紹

1、電商行業。電商行業是最早將大數據用於精準營銷的行業,它可以根據消費者的習慣提前生產物料和物流管理,這樣有利於美好社會的精細化生產。隨著電子商務的越來越集中,大數據在行業中的數據量變得越大,並且種類非常多。在未來的發展中,大數據在電子商務中有大多的想像,其中主要包括預測趨勢,消費趨勢,區域消費特徵,顧客消費習慣,消費者行為,消費熱點和影響消費的重要因素。

2、金融行業。大數據在金融行業的使用是非常廣泛的,主要使用在交易過程中。現在許多股權交易都是使用大數據演算法進行的。這些演算法能夠越來越多地考慮社交媒體和網站新聞,並且決定接下來的幾秒內是選擇購買還是出售。

3、生物技術。基因技術是人類未來挑戰疾病的重要武器。科學家可以利用大數據技術的應用,這樣能夠加速他們自己的基因和其他動物基因的研究過程,並且還能成為人類未來克服疾病的重要武器之一。技術不僅可以改良作物,還可以利用遺傳技術培育人體器官,消滅細菌等。

㈤ 大數據的應用

大數據的應用有:構建知識圖譜,追蹤傳播路徑;大數據構建疫情發展模型;大數據挖掘疫情輿論等。

1. 構建知識圖譜,追蹤傳播路徑

大數據技術可以梳理感染者的移動軌跡,追蹤人群接觸史,建立知識圖譜,為精準定位疫情傳播路徑,防控疫情擴散等方面提供重要信息。

追蹤移動軌跡、建立知識圖譜,已經是大數據領域比較成熟的技術。位置數據方面,除了航空、鐵路、公路、輪渡等交通部門統計的出行數據外,在用戶授權的前提下,電信運營商可以基於手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據有效定位用戶的手機位置。

2. 大數據構建疫情發展模型

疫情期間,大眾密切關注疫情的傳播態勢。疫情還會傳播多久?感染者還會大幅增加嗎?哪裡感染風險高?何時能夠進入安全期?要解決這些問題,需要找出關鍵影響因素、分析疫情傳播特徵、搭建疫情發展模型,這其中大數據能夠發揮關鍵作用。

3. 大數據挖掘疫情輿論

疫情面前,疏解民眾的焦慮心理至關重要。由於信息獲取方式、生活方式的改變,搜索大數據已成為疫情之下了解民意的重要載體,每一條信息背後的點擊、每一次搜索,都精準揭示了民眾的需求與問題。

㈥ 大數據有哪些應用

大數據的應用如下:

1、了解和定位客戶

如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具,通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。

㈦ 有關大數據應用的論文(2)

有關大數據應用的論文篇二

《大數據技術對財務管理的影響》

摘 要:大數據可以快速幫助財務部門建立財務分析工具,而不是單純做賬。大數據應該不僅僅局限於本單位的微觀數據,更為重要的關注其他單位的宏觀數據。大數據技術不僅帶來了企事業單位財務數據搜集的便利和挑戰,而且也衍生出了諸多關於單位人員個人信息保密等問題的積極探索。本文主要研究大數據技術(meta-data或big data)對企業或事業單位財務管理的影響,以期為財務數據管理的安全性提供一種分析的依據和保障。

關鍵詞:大數據;財務管理;科學技術;知識進步

數據是一個中性概念。人類自古以來幾千年的輝煌變遷,無外乎就是數據的搜集和使用過程而已。縱觀古今中外的人際交流與合作,充滿著爾虞我詐和勾心鬥角,那麼他們在爭什麼呢?實際上是在爭奪信息資源;歷史上品相繁多的戰爭,實際上不是在維持什麼所謂的正義和和平,抑或為了人間的正道,而是在爭奪數據的使用權;“熙熙攘攘皆為利往、攘攘熙熙皆為利來”的世俗變遷邏輯已經讓位於數據游戲的哲學法則。人類自英國產業革命以來所陸續發明的技術,盡管被人們美其名曰“第四次科技革命的前沿技術”,實際上不過就是“0”和“1”兩個數字的嬉戲而已。正如有學者指出的,汽車技術、生命科學技術、基因技術、原子能技術、宇宙航天技術、納米技術、電子計算機技術,看起來美輪美奐,實則隱含著殺機,那就是由於人們把技術當成了目的後,導致了“技術專制”後的“技術腐敗”和“技術災難”。人類一方面在懶惰基因的誘惑下,發明了諸多所謂的機械裝置,中國叫“機巧”;另一方面又在勤奮的文化下,發明了諸多抑制懶惰的制度和機制。本來想尋求節儉,結果卻越來越奢侈;本來想節約,結果卻越來越浪費;本來想善良,結果卻越來越邪惡;本來想美好,結果卻越來越醜陋。正如拉美特里所說:“人是什麼?一半是天使,一半是野獸。當人拚命想成為天使的時候,其實他會逐漸變成野獸;當人想極力崇拜野獸的時候,結果會逐漸接近天使。”我們不是在宣講宿命的技術,我們只是在預測技術的宿命。本文主要研究大數據技術(meta-data或big data)對企業或事業單位財務管理的影響,以期為財務數據管理的安全性提供一種分析的依據和保障。

一、大數據技術加大了財務數據收集的難度

財務數據的收集是一個復雜的系統工程,國際上一般採用相對性原則,即首先利用不完全統計學的知識對數據進行初步的計算,接著對粗糙的數據進行系統的羅列,最後對類型化的數據進行明分梳理。使用者如果想進入該資料庫,就必須擁有注冊的用戶名和密碼。由於國際上對於網路數據的監督均採取了實名注冊的模式,所以一旦該用戶進入到核心資料庫之後想竊取數據,一般都會暴露自己的bug地址源,網管可以循著這一唯一性存留,通過雲計算迅速找到該網路終端的IP地址,於是根據人機互動原理,再加上各種網吧所安裝的監控平台,可以迅速找到資料庫的剽竊者。如果按照上述數據變遷邏輯,那麼財務數據的收集似乎變得易如反掌,而事實並非如此。因為:①數據的量化指標受制於雲計算伺服器的安全性。當雲伺服器受到不可抗力的打擊,如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火災、原子能泄露或各種人為破壞的作用,數據會呈現離散型散落。這時的數據丟失會演變成數字災難;②各種數據版權的擁有者之間很難實現無縫隙對接。比如在經過不同伺服器的不同數據流之間,很難實現現實意義上的自由流通。正如專家所指出的,教育伺服器的事業單位的人員數據、行政部門人事管理部門的保密性數據、軍事單位的軍事數據、醫療衛生事業的數據、工商注冊數據、外事數據等在無法克服實際權力的分割陷阱之前,很難實現資源的共享,這時對數據的所謂搜集都會演化為“不完全抽樣”的數字假象。由此而衍生的資料庫充其量只是一部分無用的質料而已。

二、大數據技術影響了財務數據分析的准確性

對於搞財務管理的人來說,財務數據的收集只是有效實現資源配置的先決條件,真正有價值的或者說最為關鍵的環節是對財務數據的分析。所謂“財務數據分析”是指專業的會計人員或審計人員對紛繁復雜的單位人力資源信息進行“去魅”的過程。所謂“去魅”就是指去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及裡、內外互聯,彼此溝通、跨級交流、跨界合作。在較為嚴格的學術意義上,分析的難度廣泛存在與財務工作人員的日常生活中。大數據技術盡管為數據的搜集提供了方便法門,但同時加大了財務人員的工作量和工作難度。原先只是在算盤或者草稿紙上就可以輕松解決的數據計算,現在只能藉助於計算機和雲圖建模。對於一些藉助於政治權力因素或者經濟利益因素,抑或是藉助於自身的人際關系因素上升到財務管理部門的職工來說,更大的挑戰開始了。他們不知道如何進行數據流的圖譜分析,不知道基於計算機軟體技術的集成線路技術的跌級分類,不知道基於非線性配置的液壓傳動技術的模板沖壓技術,不知道逆向網路模型來解決外部常態財務變數的可篡改問題。由於技術不過硬,導致了領導安排的任務不能在規定的時間內完成,即時倉促做完的案例,也會因為數據分析技術的落後而授人以柄,有的脾氣不好的領導可能會大發雷霆;脾氣好的領導只是強壓著內心的怒火,那種以靜制動的魄力和安靜更是攝魂奪魄。所以說數據分析難度的增加不是由於財務人員的良心或善根缺失,在很大程度上是由於技術的進步和大數據理念給我們帶來的尖銳挑戰。對於普通的沒有家庭和社會背景的財務管理人員來說,能做的或者說唯一可做的就是尊重歷史發展的周期律,敬畏生生不息的科學革命,認真領會行政首長的戰略意圖,提升自己的數據分析技術,升華在自身的“硬實力”。否則覬覦於領導的良心發現和疏忽大意,期望技術的靜止或者倒退,抑或是在違法犯罪之後天真的認為可以相安無事,可能都只會落得“恢恢乎如喪家之犬”的境遇。

三、大數據技術給財務人事管理帶來了挑戰

一個單位的財務人事管理牽扯到方方面面的問題,其意義不可小視。一般來講,單位在遴選財務管理部門管理人員的時候,大多從德才績行四個方面全面權衡。然而這種“四有標准”卻隱含著潛在的危機和不可避免的長遠威脅,這其中的緣由就在於人性的復雜性和不可猜度性。歷史和現實一再告訴人們,單純看眼前的表現和話語的華麗,不僅不能對人才的素質進行准確的評價,而且還會導致官員的遠期腐敗和隱性腐敗。對於中國的腐敗,國人大多重視了制度和道德的緣起,卻往往忽視了財務管理的因素。試想如果財務管理人員牢牢踐行“焦裕祿精神”,不對任何政治權力開綠燈,國有資產又如何流出國庫而了無人知曉呢?事實上,中國的所有腐敗,不論是國有資產的國外流失抑或是國內流失,都在很大程度上與財務人員有關,可能有些管理人員會強調那不是自己的責任,出納簽字是領導的授意,會計支出費用那是長官的意思清晰表示。實際上,處於權力非法授予的簽字、蓋章、取現、流轉和變相洗錢都是違法的,甚至是犯罪的。間接故意也是應當追究責任的。值得高興的是,伴隨著數字模擬技術的演進,財務管理中的腐敗現象和人事管理科學化問題得到了極大的改善,相關領導伸手向財務要錢的行為,不僅會受到數據進入許可權的限制,而且還會受到跟數據存留的監控,只要給予單位科技人員以足夠的許可權,想查找任何一筆資金的走向就變得非常簡單,而且對於每一筆資金的經手者的信息也會了如指掌。這在一定程度上減少了只會指揮、不懂電腦的首長的孵化幾率。

四、大數據技術加大了單位信息保密的難度

IMA(美國注冊會計師協會)研發副總裁Raef・Lawson博士曾經指出:“客觀上講,大數據技術的正面效用是非常明顯的,但一個不容迴避的事實是大數據技術為財務信息的安全性提出了越來越嚴峻的挑戰。我們已經注意到,在歐洲大陸、美洲大陸已經存在基於數據泄露而產生的各種抗議活動,這些活動牽扯到美國的數據竊聽丑聞、俄羅斯對軍事數據的強制性戰友舉動、以色列數據專家出賣阿拉伯世界經濟數據的案件、在東方的中國香港一部分利用數據的竊取而發家致富的頂尖級黑客專家。”在數據集成的拓撲領域,大數據技術的保密性挑戰肇始於蟻群演算法的先天性缺陷。本來數據流的控制是依靠各種所謂的交易密碼,實際上這些安全密碼只是數據的另一種分類和組合而已。在數據的非線性組合和線路的真空組裝模式下,任何密碼都只是阻擋了技術侏儒的暫時性舉動,而沒有超出技術本身的惰性存在。當一個hacker掌握了源代碼的介質性接洽技術之後,所剩下的就是信息和數據的搜集了,只要有足夠的數據源,信息的戶的幾乎是輕而易舉的。

2003年,北京的一家名為飛塔公司的防火牆安全軟體在中關村科技城閃亮上市。該安全控制軟體的開發者隨機開發了一款名曰MAZE天網的軟體,並且採用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。測試的結果是盡管maze的源代碼採用了24進制蝶形加密技術,但 FortiGate防火牆技術仍然能夠阻擋住善意木馬對電腦終端用戶信息的剽竊和非法利用。FortiWeb已經通過全球權威的ICSA認證,可以阻斷如跨站腳本、SQL注入、緩沖區溢出、遠程文件包含、拒絕服務,同時防止敏感資料庫外泄,為企事業單位Web應用提供了專業級的應用安全防護。飛塔公司之所以耗費人力和物力去開發這一新型的換代產品,就在於大數據時代對單位信息保密性的沖擊。試想,如果一個單位連職工最起碼的個人信息都不能安全存儲的話,那麼財務管理的科學性和人本性將從何談起?只能說,即使在人權保護意識相對薄弱的法治環境里,我們也應該盡量提升自己的保密意識,加強對個人信息的保護和合理運用。

作者簡介:田惠東(1967- ),女,漢族,河北定興人,副高級會計師,本科學歷,研究方向:財務管理,單位:保定市第一醫院

㈧ 大數據技術的應用

大數據的應用是以大數據技術為基礎,對各行各業或生產生活方面提供決策參考。

大數據應用的典型有:電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。

同時大數據的應用是把雙刃劍,一方面可以為我們帶來便利,另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。

㈨ 大數據在現實中有哪些應用

一、農業


互聯網大數據在農牧業上的運用關鍵就是指根據將來商業服務要求的分折來開展牧業商品生產製造,減少菜賤傷農的幾率。


二、金融業


互聯網大數據在金融業運用范疇范圍廣。互聯網大數據在金融業的運用能夠小結為下列2個層面:A : 大數據營銷:根據顧客消費習慣性、所在位置、消費時間開展強烈推薦。B : 風險防控:根據顧客消費和現金流量出示資信評級或股權融資適用,運用顧客社交媒體個人行為紀錄透支卡風控。


三、電子商務


電商數據比較集中,信息量大,類型較多,未來運用大數據將有大量的空間,包含分折潮流趨勢,消費發展趨勢、地區消費特性、顧客消費習慣性、各種各樣消費者行為的相關性、消費市場、危害消費的關鍵要素等。


四、醫療器械行業


醫療器械行業有著很多的病案,病理報告,痊癒計劃方案,葯品匯報這些。在將來,憑借數據管理平台人們能夠 搜集不一樣病案和醫治計劃方案,及其患者的本質特徵,能夠 創建對於病症特性的資料庫查詢。


五、零售業


零售業大數據的應用有兩個方面,一方面是零售業能夠掌握顧客消費愛好和發展趨勢,開展貨品的大數據營銷,減少營銷推廣成本費。另一個方面是根據顧客選購商品,為顧客出示將會選購的其他商品,擴張銷售總額,也歸屬於大數據營銷層面。

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