語言大數據及其應用領域

㈠ 大數據的應用領域有哪些

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，並通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對於患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由於醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品，使金融企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?後來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講「啤酒-尿布」這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎麼樣?客戶的消費習慣是什麼?市場對產品的認知度怎麼樣?當前的市場供需情況怎麼樣等等，這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

㈡ 大數據應用在哪些領域

大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。

1、製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

6、電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

7、能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

8、物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

10、生物醫學：大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

11、公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

12、個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。

(2)語言大數據及其應用領域擴展閱讀

七個典型的大數據應用案例

1、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。

2、Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。

3、沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。

4、快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。

5、Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。

㈢ 大數據能做什麼哪些領域會使用到大數據呢

零售行業、零售行業大數據應用有兩個層面，一個層面升液是零售行業可以了解客戶的消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一個層面是依據客戶購買的產品，為客戶提供可能購買的其他產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷范疇。未來考驗零售企業的是如悄碰何挖掘消費者需求，以及高效整合供應鏈滿足其需求的能力，因此，信息技術水平的高低成為獲得競爭優勢的關鍵要素。
金融行業、銀行數據應用場景：利用數據挖掘來分析出一些交易數據背後的商業價值。保險數據應用場景：用數據來提升保險產品的精算水平，提高利潤水平和投資收益。證券數據應用場景：對客戶交易習慣和行為分析可以幫助證券公司獲得更多的收益。
教育行業、信息技術已在教啟笑談育領域有了越來越廣泛的應用，教學、考試、師生互動、校園安全、家校關系等，只要技術達到的地方，各個環節都被數據包裹。通過大數據的分析來優化教育機制，也可以作出更科學的決策，這將帶來潛在的教育革命，在不久的將來，個性化學習終端將會更多地融入學習資源雲平台，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向。
醫療行業擁有大量的病例、病理報告、治癒方案、葯物報告等，通過對這些數據進行整理和分析將會極大地輔助醫生提出治療方案，幫助病人早日康復。可以構建大數據平台來收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特徵，建立針對疾病特點的資料庫，幫助醫生進行疾病診斷。醫療行業的大數據應用一直在進行，但是數據並沒有完全打通，基本都是孤島數據，沒辦法進行大規模的應用。未來可以將這些數據統一採集起來，納入統一的大數據平台，為人類健康造福。

㈣ 大數據的主要應用領域包括哪些

雲平台、物聯網、移動終端、人工智慧等等)建立高速、流暢連續型服務，進入智能服務的新階段，常見的互聯網搜索、電子商務、移動支付、摩拜單車、螞蟻金服

㈤ 大數據可以應用在哪些方面

大數據技術主要應用在：定位客戶、優化業務流程、提供個性化服務、改善醫療保健和公共衛生、提升機械設備性能、強化安全和執法能力、改善城市和國家建設等方面。

㈥ 在大數據分析/挖掘領域，哪些編程語言應用最多

一般來詳說做數據分析挖掘每種編程語言基本都能做。
做分析方面R語言是強項。
數據可視化是Matlab。
但是挖數據要做爬蟲，這個又會用到java和Python
Python是個全能，在分析方面有Numpy，Scipy等數據分析庫，又有很多爬蟲庫，還有matplotlib的庫把數據可視化。

㈦ 十大編程語言特點及應用領域是什麼

計算機的發展，促使了一個新的職業的出現，程序員是近些年出現的並且得到了廣泛關注的一個職業，相信這也是很多莘莘學子的職業夢想。但程序員也有很多種，並不是每一個程序員能夠精通所有的編程語言。所謂術業有專攻，如果將來志在編程世界的網友就要注意了，今天西安卓新思創移動互聯網教育產業聯盟的雷老師給大家推薦一下2014年最流行的編程語言，他們可以說是未來程序員們生存的工具。 1.Java 首先我要推薦的就是Java語言，相信只要略微了解編程的人就會聽過Java，其如今依然展現出強勢的增長勢頭，說其是目前最流行的編程語言也不為過。並且隨著移動和大數據的發展，以基於Java的Hadoop如今發展迅速，這也是Java編程人員更加千金難尋。其可以用於各種各樣的領域，包括企業應用及基礎設施，以及Web應用和移動開發。 >>>測試你是否適合學習Java<<< 2.JavaScript JavaScript在Web應用上有著非常大的需求，主要目的是為了解決伺服器端語言，比如Perl，遺留的速度問題，為客戶提供更流暢的瀏覽效果。JavaScript主要用於實現為Web瀏覽器，以提供增強的用戶界面和動態網站。>>>點擊了解何為JavaScript<<< 最流行的編程語言C/C++. 3.C/C++ C和C++都是基於C的語言，是目前最流行的編程語言， C常被用作系統以及應用程序的編程語言，如嵌入式系統的應用程序。C++語言為C的增強，其在出現後迅速成為開發人員之間最流行的語言之一。它是用於開發系統軟體，應用軟體，設備驅動程序，嵌入式軟體，高性能伺服器和客戶端應用及娛樂軟體，如視頻游戲。 >>>看職業規劃專家如何評價C/C++<<< 4.C# C#是微軟公司發布的一種面向對象的、運行於.NET Framework之上的高級程序設計語言。C#是微軟公司用來替代Java而開發的一種語言，並借鑒了Java，C，C++和Delphi的一些特點，如今C#已經成為微軟應用商店和開發成員非常歡迎的開發語言。 5.PHP PHP是一種通用開源腳本語言，特別適合於Web開發，可嵌入到HTML中，它最初是用來設計動態網頁產生的。語法吸收了C語言、Java和Perl的特點，入門門檻較低，易於學習，使用廣泛。 針對蘋果系統的Objective-C. 6.Python Python是應用於設計各種各樣的應用程序的動態語言， 往往比Tcl，Perl，Ruby，Scheme和Java更容易編寫。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。>>>看學哥學姐選的語言方向<<< 7.Ruby Ruby是一種動態的，側重於簡單個高效的開源語言，他是一個優雅的語法，能夠很自然的閱讀和編寫，適合於快速開發，一般開發效率是JAVA的5倍。 8.Objective-C 對於鍾情於Apple設備的網友來說，Objective-C的流行就得益於蘋果的成功，其是增加了Smalltalk風格的消息在C編程語言中的反射，面向對象的語言。主要使用於蘋果系統和GNUstep這兩個使用OpenStep的標準的系統。隨著蘋果平台的巨大人氣，如今Objective-C語言被人們逐漸知道。 Web應用領域的HTML5. 9.HTML5 HTML5是用於構建網際網路的核心技術的標准語言，用於Web呈現內容，它是HTML標準的第五次修訂，如今，HTML5繼續在移動開發領域發揮著重要的作用，為互聯網的發展提供了多樣化的發展道路，37％的開發者依賴HTML5開發移動網站和Web應用程序 。 10.CSS CSS是一種用來表現HTML）或XML等文件樣式的計算機語言。最常用於Web樣式和HTML和Xhtml介面，該語言可以應用與任何類型的XML文檔， CSS的設計主要是為了使文檔內容從文檔表示的分離，包括元素，如布局，顏隱鏈色和字體。 總結：這是目前最流行的十種編程語言，這些語言針陸山對不同的領域，對於初學者來說，如果你想學編程開發，那麼你需要了解這些語言的不同用戶，選擇自己喜歡的領域灶悉孫去研究，術業有專攻，這樣才能夠在未來職場有更好的發展。

㈧ Scala語言的主要應用領域與作用

Scala的特性
1.面向對象特性
Scala是一種純面向對象的語言，每一個值都是對象。對象的數據類型以及行為由類和特徵（Trait）描述。類抽象機制的擴展有兩種途徑。一種途徑是子類繼承，另一種途徑是靈活的混入（Mixin）機制。這兩種途徑能避免多重繼承的種種問題。

2.函數式編程
Scala也是一種函數式語言，其函數也能當成值來使用。Scala提供了輕量級的語法用以定義匿名函數，支持高階函數，允許嵌套多層函數，並支持柯里化。Scala的CaseClass及其內置的模式匹配相當於函數式編程語言中常用的代數類型（AlgebraicType）。

更進一步，程序員可以利用Scala的模式匹配，編寫類似正則表達式的代碼處理XML數據。在這些情形中，順序容器的推導式（comprehension）功能對編寫公式化查詢非常有用。

由於JVM不支持尾部遞歸，Scala也不能完全支持尾部遞歸優化。不過，在簡單的情況下，Scala編譯器可以把尾部遞歸優化成循環。

4.靜態類型
Scala是具備類型系統，通過編譯時的檢查，保證代碼的安全性和一致性。類型系統具體支持以下特性：

泛型類，型變注釋（VarianceAnnotation），類型繼承結構的上限和下限，把類別和抽象類型作為對象成員，復合類型，引用自己時顯式指定類型，視圖，多態方法。

5.擴展性
Scala的設計承認一個事實，即在實踐中，某個領域特定的應用程序開發往往需要特定於該領域的語言擴展。Scala提供了許多獨特的語言機制，可以以庫的形式輕易無縫添加新的語言結構：

任何方法可用作前綴或後綴操作符，可以根據預期類型自動構造閉包。聯合使用以上兩個特性，使你可以定義新的語句而無須擴展語法也無須使用宏之類的元編程特性。

5.使用Scala的框架
Lift是一個開源的Web應用框架，旨在提供類似RubyonRails的東西。因為Lift使用了Scala，所以Lift應用程序可以使用所有的Java庫和Web容器。

scala語言主要應用領域
cala運行於JVM之上，並且它可以訪問任何的java類庫並且與java框架進行互操作，scala也大量重用了java類型和類庫。

大數據的開發語言是Scala的原因：

1：大數據的本身是計算數據，而Scala即有面向對象組織項目工程的能力，又有計算數據的功能。

2：現在大數據事實上的計算標准框架Spark，它是用Scala開發的，因為計算數據，Scala它是函數式編程，它實現演算法非常簡潔優雅。

例：kafka，它是一個消息中間件，如果外部數據要流進大數據中心，我們一般都要用kafka作適配器，那如果大數據中心的數據流到外部，也是用kafka（如Spark計算的數據要交給HBASE或MySql，期間我們都會用kafka），很多的大數據組件都是用的Scala編寫的，所以，如果你想成為一個較高級的大數據開發高手，你一定要掌握Scala。

㈨ 大數據分析技術應用領域有哪些啊，生活中有用嗎

應該有用的吧

㈩ 未來大數據的主要應用領域包括哪些

大數據不僅意味著海量、多樣、迅捷的數據處理，更是一種顛覆的思維方式、一項智能的基礎設施、一場創新的技術變革。
大數據不僅意味著海量、多樣、物聯網、智慧城市、增強現實(AR)與虛擬現實(VR)、區塊鏈技術、語音識別、人工智慧、數字匯流是大數據未來應用的七大發展方向。
趨勢一：物聯網
物聯網：把所有物品通過信息感測設備與互聯網連接起來，進行信息交換，即物物相息，以實現智能化識別和管理。
物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，也是「信息化」時代的重要發展階段。
物聯網的核心和基礎仍然是互聯網，是在互聯網基礎上的延伸和擴展的網路；
其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行信息交換和通信，也就是物物相息。
趨勢二：智慧城市
智慧城市就是運用信息和通信技術手段感測、分析、整合城市運行核心系統的各項關鍵信息；對包括民生、環保、公共安全、城市服務、工商業活動在內的各種需求做出智能響應。其實質是利用先進的信息技術，實現城市智慧式管理和運行，進而為城市中的人創造更美好的生活，促進城市的和諧、可持續成長。這項趨勢的成敗取決於數據量跟數據是否足夠，這有賴於政府部門與民營企業的合作；此外，發展中的5G網路是全世界通用的規格，如果產品被一個智慧城市採用，將可以應用在全世界的智慧城市。
趨勢三：增強現實(AR)與虛擬現實(VR)
擬現實技術是一種可以創建和體驗虛擬世界的計算機模擬系統，它利用計算機生成一種模擬環境；是一種多源信息融合的、互動式的三維動態視景和實體行為的系統模擬使用戶沉浸到該環境中。這兩個技術最近開始降價跟提升質量，走向大眾市場。VR應用一開始以電玩為主，現在的應用卻超越電玩，可以用來教學，靠著VR設備，把家裡的插頭電線完成配線，就像有水電技師在教學一樣。
趨勢四：區塊鏈技術
區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密演算法等計算機技術的新型應用模式。所謂共識機制是區塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的數學演算法。 區塊鏈技術是指一種全民參與記賬的方式。所有的系統背後都有一個資料庫，你可以把資料庫看成是就是一個大賬本。區塊鏈有很多不同應用方式，美國幾乎所有科技公司都在嘗試如何應用，最常見的應用是比特幣跟其他加密貨幣的交易。
趨勢五：語音識別技術
人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間，信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等。這項產業有個很大優點，就是發展技術的公司都打算把這項技術商品化。像是google、Amazon跟蘋果的語音識別技術都可透過授權，使用在其他業者的硬體服務上。
趨勢六：人工智慧(AI)
人工智慧(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧需要被教育，匯入很多信息才能進化，進而產生一些意想不到的結果。AI影響幅度很大，例如媒體業，現在計算機跟機器人可以寫出很好的文章，而且1小時產出好幾百篇，成本也低。
AI對經濟發展會產生劇烈影響，很多知識產業跟白領工作也可能被機器人取代。但他對於AI的態度很正面，這會讓生活更好，例如自駕車絕對比人駕車更安全。
趨勢七：數字匯流
大約從1995年左右，就陸續有人在討論所謂「數位匯流」，在不同的使用情境之下，我們還是會需要很不一樣的數位裝置—光是螢幕大小就有好多種選項，音響效果、攝影機，都需要不同的配套。
所以數位比較像是「iCloud」，也就是說所有的裝置會存取同一個遠端資料庫，讓你的數位生活可以完全同步，隨時、無縫的切換使用情境。
但除了「載具」的匯流，我們更應關心的是另一個數位匯流，一個網路商業模式的匯流，或者更明確的說，數字匯流就是「內容」與「電子商務」的匯流。