大數據分析的創新點

Ⅰ 如何利用大數據進行創新

可以利用大數據的多維度和時效性進行創新。用大數據的數據分析結果可以更加精準的了解到目標用戶的需求，進而根據目標用戶的需求來制定相應的創新方案。

Ⅱ 大數據是什麼，對於研究城市有那些方法創新

大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）Veracity（真實性） 。

應用

• 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。

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

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

Ⅲ 如何進行大數據分析及處理

提取有用信息和形成結論。

用適當的統計、分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

(3)大數據分析的創新點擴展閱讀：

大數據分析及處理的相關要求規定：

1、以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。

2、大數據推動社會生產要素的網路化共享、集約化整合、協作化開發和高效化利用，改變了傳統的生產方式和經濟運行機制，可顯著提升經濟運行水平和效率。

3、大數據持續激發商業模式創新，不斷催生新業態，已成為互聯網等新興領域促進業務創新增值、提升企業核心價值的重要驅動力。大數據產業正在成為新的經濟增長點，將對未來信息產業格局產生重要影響。

Ⅳ 大數據創新的五大重要趨勢

混合數據雲

混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。

然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。

移動性推動大數據投資

移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。

大數據可以圍繞和增強現有的應用程序

StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。

物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西

美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。

大創新來到數據頻譜的前端

沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。

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Ⅳ 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指抄用適當的襲統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(1)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。
(2)為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

(3)分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。
(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。
(6)使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。

Ⅵ 透過應用看行業 大數據如何帶來思維創新

透過應用看行業 大數據如何帶來思維創新

大數據正在逐漸成為我們茶餘飯後談論的熱點問題，不單是在工作當中，在生活上的很多大數據應用也帶給我們很大的啟發和改變，我們可以舉一些很簡單的例子，在以前我們到醫院就醫的時候護士一天會跑好幾趟來收集患者的各項身體數據，比如體溫、血壓、血糖等等，但是在當今的大數據時代下，大數據在醫療行業的廣泛應用使得醫療機構每天所能收集到的用戶數據點能夠高達1200個左右，這樣一來就非常有助於醫生對於治療方案的及時修改和制定。

在大數據時代，一定程度的不精確性是可以被接受的，這跟以往的小數據時代是非常不同的。在小數據時代，我們擁有的數據量非常少，很少的數據點讓我們陷於數據飢荒中，我們生活在信息匱乏中，因此我們要求每個數據點都是精確的，也必須極精確地、高質量地來處理以及呈現它們。而如果我們擁有足夠的數據，我們就不需要那麼做了，我們可以更寬容地對待它們，用不那麼精確的態度來對待它們。

數據提供給我們分析能力

數據量在一天天的增長，用戶對於數據的分析能力也在不斷的提升，據了解，對於數據分析的歷史已經有幾個世紀那麼久遠，人們通過對數據的探索來改變自身的行為模式在現在看來已經不再是什麼新鮮事，亞馬遜利用用戶過去的點擊記錄和購物信息來預測顧客未來可能會想買什麼。這樣一來，亞馬遜就能向我們推薦我們可能會買的書籍、光碟及其他東西。亞馬遜在這項服務上做得非常出色，以至於其收入的三分之一都來自於這個推薦服務。這是一個極其簡單而又極其有效的技術。

大數據的未來，通過相關關系收集更多數據點，接受不精確性，我們可以更好地預測未來，更好地理解和洞察社會、世界和生活。這使我們不僅比現在做得更好，還讓我們可以去做那些我們認為永遠不可能做到的事，這就是大數據的發展前景。

數據已經變成商品

對於現在的企業用戶而言，除了原有的一些物理資源之外，對於數據資源的重視程度和把控程度也在逐漸提升，大數據賦予了企業全新的洞察力和發展效率，數據本身也變成了可以被販賣的商品，放眼未來來看，數據將會成為非常重要的資源，就像金錢和勞動力一樣寶貴的資源。

在小數據時代，也就是在過去，我們只為了單一、直接的目的來使用數據，比如賬單數據是為了付款，市場數據是為了推銷新產品，生產數據是為了提高生產力。一旦這些直接目的達成了，這些數據就會被棄掉。但在大數據時代，這將會非常非常的不同，因為在大數據時代，數據的價值並不體現在達成直接目的，而是體現在間接目的上，體現在那些我們甚至在收集數據時都沒想到、而在後來才想出的無與倫比的用途上。

行業概覽

我們前文說了，對於現在的醫療衛生行業來說，在大數據的應用當中能夠使得醫生對每一位患者的實時數據進行收集和分析，從而幫助醫生制定和隨時調整醫療方案，從而保證了治療的效果，這樣的定製化方案在沒有應用大數據技術之前是不敢想像的。

在教育行業當中，我們此前也進行過報道，像國外很多學校那樣，學生上學已經都背上了「雲書包」，也就是說，教育的電子化和信息化已經被廣泛應用在了實際當中，學校利用大數據收集學生們讀書、理解程度的信息，將結果反饋給老師，而教學效果也將因此而得到提升，學習效果會得到提升，知識將得到更好的傳播。

對於傳統的商業領域以及電子商務行業來說，大數據更是提供給商家更加全面的用戶信息，這使得商家能夠准確地把握住用戶需求，從而對商品種類以及營銷模式等等方面進行及時的調整，同時對於購買者而言，在選擇商家進行購物的時候也變得更加方便和高效

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Ⅶ 大型企業大數據創新的五大重要趨勢

大型企業大數據創新的五大重要趨勢_數據分析師考試

「大數據」已經不僅僅是一個時髦用語，利用大數據分析正在成為越來越現實的問題，甚至IBM都已經宣布投入10億美金發展PowerLinux系統以支持其大數據戰略。

從企業規模來看，利用大數據更有優勢的是大型企業。根據研究機構Forrester Research對大量大型企業的調查數據顯示，平均每家企業產生的數據總量約為非結構化數據50TB、半結構化數據2TB、結構化數據12TB。

但Forrester Research首席分析師Bryan Wang同時指出，大型企業大數據綜合利用率僅為12%左右，「企業花了大量的金錢在存儲上」——而不是分析。

目前使用大數據技術的企業佔比約為20%，另有37%企業正在籌劃大數據項目，希望通過大數據分析的威力獲得更高的企業洞察。那麼，大數據在大型企業重要項目應當如何應用呢？這里是大型企業大數據創新的五大方向。

1 ) 混合數據雲。混合數據雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的數據基礎設施。從Oracle，IBM和微軟的系統的結構化數據正在支撐大多數大公司的運作。數據基礎設施技術執行的目標是將這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的數據和外部數據。

然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統將保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。

StubHub公司有25種結構化和非結構化數據源的數據網路。StubHub首席數據架構師Sastry Malladi表示，使用開源產品對於避免專有架構的鎖定非常重要。「眼下最重要的創新，是如何創建一個混合的數據系統，」Malladi說。

2 ) 移動性推動大數據投資。移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定製的大數據創新。在線健康網站MapMy Fitness開始記錄用戶的運行路線，並已經擴展到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。

MapMy Fitness副總裁Matt McLure已經看到公司增長到19萬用戶，並開發出一種混合私有雲和公共雲的基礎設施，以支持用戶的行為，如新增的夏季騎自行車的人和健身愛好者。「我們是在健康和關連健身生態系統的中心。」McLure說。額外的健康和健身監控相關的擴展要求，驅動該公司使用像 Facebook和谷歌等開發的數據技術。

3 ) 大數據可以圍繞和增強現有的應用程序。StubHub開始只作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在採取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網路服務驅動捕獲、分析大量的數據的混合模型，並驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的用戶輸入。

4 ) 物聯網將讓當前的大數據項目看起來像小東西(small stuff)。美國商業智能廠商SAS高級主管Paul Bachteal指出，當你開始考慮將所有的數據引入組織，將物聯網從概念變成現實，構建採集，存儲，分析和創建預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商將不得不展開員工技能的培訓工作。

Bachteal以鐵路機車為例，表示一旦配備感測器並連接到一個數據分析系統，客戶將能夠更准確地預測部件的磨損，從而可以防止設備故障。

5 ) 大創新來到數據頻譜的前端。沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(眾包)來設置產品價格和選擇產品說明配圖。沃爾瑪實驗室高級工程總監Digvijay Lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大數據的頻譜。

現有的大數據系統擅長於分析巨大的數據池，但只有在數據進入該系統的時候。crowd sourcing代表了一種方式，把額外的數據添加到大數據流程的前端，利於提高分析結果。Lamba說：「我們需要擴展系統的前端。」

大數據已經不僅僅是一個流行的詞彙，但創建大數據系統需要思考決策系統的新途徑，這現在剛剛進入市場。

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Ⅷ 大數據時代: 大數據時代的商業創新

大數據時代: 大數據時代的商業創新

大數據不是一個新的現象，或者是數據根本就不是一個新的現象。上世紀1920年代，在美國出現了所謂的直銷業，大量的百貨公司開始進行所謂的直銷，給每家每戶送目錄，這就是開始採集用戶的數據來進行個性化的營銷。到1982年，美國的一些航空公司出現了客戶忠誠項目，航空公司開始有大量的客戶交易行為數據。

商業創新涉及產品整個價值鏈

從商業創新的角度來看，更多的是圍繞著管理現有和潛在顧客的全生命周期，在你購買之前、購買之後，全媒體、全渠道。無論是pc、手機，還是線下o2o，所有跟這個企業的社會互動，把這些數據收集起來，就能做出一個很好的預測。而且傳統的數據營銷，產品投放市場以後，只是單純地做營銷。現在，商業的創新是更多延伸到產品整個價值鏈的上下游商業的創新。

大數據時代，商業創新的市場趨勢和一些商業創新出現新的範式。

我們現在處於一個社會化互聯網時代，早就過了門戶時代。現在的互聯網是一個社會化的互聯網，其內容主要是用戶提供的，用戶的內容都可以自己生成，而不是由企業生成的。

互聯網時代，最主要是兩種形式：一種叫口碑，就是「言」；另外一種是觀察模仿，或者叫觀察學習，就是「行」。

大數據時代的商業創新，既然是圍繞著社會互動展開的，就有一個很重要的特點：社會化互聯網使社會互動成為企業的一個重要的戰略變數，無論是口碑還是觀察模仿，在傳統的線下，企業沒有辦法直接操控。中國有一句諺語：酒香不怕巷子深，但現在不一樣，現在很重要的一個特點是，商業創新要看各種各樣的新的商業模式，很多完全是圍繞這個展開的。

口碑：

新的營銷決策變數

從過去這些年的研究中，可以發現的一些有關口碑的例子。比如亞馬遜1995年最早推出消費者的口碑，第一次把消費者的口碑當做企業操控的變數，它可以決定提供還是不提供。這里，我們要思考口碑給企業帶來了什麼樣的影響，功能是什麼。

觀察學習也是這樣，也是亞馬遜最早開始做的。我們在線下排隊的時候，亞馬遜很輕易地放到網站上，後台可以統計出看過某款產品的客戶，最終有多少人購買這款產品。

我們看到100個顧客從餐館門前走過，最終有多少人進了這個餐館，多少人進了對面的餐館，這就是在現實生活中大家去吃飯時關心的數據。企業仍然能夠把它當做直接操控的戰略變數，這就改變了很多商業的游戲規則。

另外，社會互動的類型成為企業直接管理的變數。其實，另外一種社會互動的異質性本身或者同質性本身，也成為企業管理戰略的變數，這是我們要在另外一篇文章裡面討論的問題。

商業創新：

立足社會互動的戰略管理

商業創新是圍繞著利用社會互動來影響產品投放市場以後的戰略嗎？其實遠遠不止，社會互動還可以影響到整個價值鏈的上下游。企業用消費者社會的互動來做新產品的測試，更重要的是新產品測試的時候就在做營銷了。

身處大數據時代，商業創新一個很重要的立足點就是怎麼來進行社會互動的戰略管理。社會互動的異質性取決於社會網路關系，社會互動不同的類型不僅可以影響企業做決策，還受現在移動互聯網o2o的影響，它也是一個戰略變數。

其實在大數據時代，你仍然可以做社會互動。美國芝加哥的一家公司是賣t恤衫的，任何一個人都可以把自己設計的t恤衫上傳到這個網站，得票高的由這個網站生產。這樣來做新產品開發，同時也是在做新產品的測試，也是在做新產品的營銷。什麼意思呢？在大數據時代，如果你要基於社會互動戰略管理的時候，我們過去商業上決策的流程是一種串列。現在是一個並行，我在做營銷的時候，我就應該在做研發，我在做研發的時候，我應該就在做營銷，不應該把它割裂開來。

社會互動：

企業可操控的戰略變數

傳統的市場主體企業創造價值，顧客消費價值。是誰創造價值，誰消費價值呢？實際上是消費者在創造價值，企業在消費價值。而傳統市場的功能是在做價值的交換和資源的配置，但是價值的交換前提是：誰是價值的創造者，誰是價值的消費者非常清晰，而現在並不清晰，現在市場最主要的功能更多的是在做一種資源的整合和價值的共創。市場的主要調節機制不僅是供求價格，更多是社會互動。

人類社會一直有社會互動，社會互動現在成為市場調節的主要機制？一個很重要的條件是，價格之所以成為調解價值，第一是價格可觀測、可度量，第二是價格可調控。

由於互聯網、大數據技術，社會互動成為企業可以操控的戰略變數。大數據技術可以把用戶在微博、微信上互動的內容分析提取出來，知道什麼價值有用，什麼價值沒用，這就是大數據時代對商業創新的影響。

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Ⅸ 大數據應用的創新路徑

大數據應用的創新路徑
隨著雲計算、移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的創新和應用普及，海量數據正在生成。2015年，中國大數據市場規模達到115.9億元人民幣，增速達38%，預計2016至2018年中國大數據市場規模將維持40%左右的高速增長。大數據正從概念向實際應用轉移，越來越多的成功案例相繼在不同領域涌現。
IBM日本公司的經濟指標預測系統，從互聯網的新聞中搜索影響製造業的480項經濟數據，計算出采購經理人指數PMI(采購經理指數)預測值。而IBM根據網上的新聞分析出的這個PMI預測值，准確度相當高;美國印第安納大學學者利用Google提供的心情分析工具，以用戶970萬條留言，提前2-6天預測道瓊斯工業指數，准確率達到87%。在中國，「淘寶CPI(居民消費價格指數)」這一指數通過採集、編制淘寶網上成交額比重達57.4%的390個類目的熱門商品價格走勢，反映網路購物市場整體狀況以及城市主流人群的消費狀況;阿里公司根據淘寶網上中小企業的交易狀況篩選出財務健康和誠信的企業，從而無須擔保來放貸。目前已放貸300多億元，壞賬率僅0.3%，大大低於商業銀行;此外，利用對手機用戶身份和位置的檢測可實時動態掌握流動人口的來源及分布情況，也可實時掌握交通流量情況，可了解突發性事件的聚集情況等。在各個領域，掌握龐大的數據信息，並對這些含有意義的數據進行專業化處理，大數據就有了不同尋常的商業價值。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，就在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。當下，大數據的價值已在許多行業被挖掘出來。對此，中國工程院院士鄔賀銓指出，大數據本身服務業的屬性大於大數據軟硬體的製造業;大數據對其他產業的影響大於對信息產業的影響;大數據的社會效應大於直接經濟效益。因此，大數據的影響之大以及受到的廣泛重視溢出效益明顯。目前來看，大部分企業是把大數據分析用於客戶分析，然後是運營分析、誠信分析;此外還應用與新產品和業務的創新，企業數據倉庫優化。大數據支出最大的產業，一是離散製造，二是銀行，三是流程製造。今年3月份通過的「十三五」規劃中，專門有一章提到促進大數據產業健康發展，並提出要深化大數據在各行業的創新應用，探索和傳統行業協同發展的新業態、新模式，加快完善大數據的產業鏈。
「我們需要加強研究，加大投入，綜合運用各方面的技術掌握數據資源，加強大數據的挖掘分析，實現在各個行業的創新應用，挖掘大數據的深層價值。

Ⅹ 碩士大數據畢業創新點有哪些

碩士大數據畢業創新點有研究對象上的創新，研究方法上的創新，研究領域上的創新。碩士論文只有一個要求，那就是創新點，論文框架的安排是否合理，是外審考核當中最主要的因素之一，創新點需要閱讀大量的文獻作為基礎，加上自己的理解，講述自己的觀點來進行創新，內容不能太寬泛，緊扣主題，圍繞自己寫的論題去深耕細作。