社會大數據在統計中的應用

㈠ 大數據分析技術如何應用在經濟統計中

互聯網年代的開展，各類信息技能的產生，推動了社會經濟模式的創新，經濟計算工作發生了很大的變化，在新年代之下，經濟計算應強化大數據在計算剖析中的應用，認識大數據的重要性。在多元化的商場經濟環境之中，數據是供給科學決策、精準施策的重要前提，大數據已經成為經濟開展之中的重要根底，經濟計算之中需要藉助大數據技能，發揮其在經濟計算中的價值，充沛數據為主體的計算工作建設，規劃計算準則，發揮經濟計算的重要作用。

傳統進行經濟計算之中，外部要素往往會導致計算成果發生很大的變化，然後使得經濟計算的精準度難以升高，在互聯網信息年代，使用大數據剖析技能進行經濟計算工作，能夠充沛考慮到多方位的要素，將很多的外在要素引入到經濟計算的模型之中，然後得出愈加精準的成果。

傳統進行經濟計算中，對數據的搜集和整理往往需要消耗很多的時間、人力、物力成本，而且工作功率也比較低，在大數據年代，使用大數據剖析及其相關技能，能夠實現很多數據信息的自動搜集，並對搜集到的數據進行有用的篩選、分類，經濟計算工作能夠更快獲取到有用的信息，有用提高經濟計算的工作功率。

大數據技能的有用使用，對經濟計算工作成果的准確性以及功率的提高具有積極影響。使用大數據技能已經成為眾多企業的重要開展戰略，大數據剖析技能的有用使用，為企業對於開展策略的確定供給了有力的支撐。

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㈡ 討如何在經濟管理領域中運用大數據統計

在經濟管理領域中運用大數據統計如下：

大數據技術應用於經濟管理領域，能夠促進管理方式及理念的變革，是未來的發展趨勢。合理把握大數據技術應用，使經濟管理工作能夠更好地服務於社會經濟。

建立起基於大數據技術的各行業資料庫，可以實現各項資源的整合利用，直觀體現經濟發展的趨勢，從而推進產業轉型升級，使我國經濟能夠始終處於良性發展的道路。建立好分行業的經濟管理資料庫，使行業發展能夠做到目標明確、措施得力。

㈢ 淺談大數據時代統計工作方法

淺談大數據時代統計工作方法
大數據時代帶來了數據信息的大爆炸，為社會生活各個領域帶來巨大變革，也給統計調查工作帶來了挑戰。大數據時代數據呈現出總量更大、種類更繁多、操作更復雜等新特點，這對新時代做好統計調查工作提出了新的更高要求，統計調查工作方式方法面臨優化和革新。當然，變革不代表取代和拒絕，而是尋求包容和提升的最佳狀態，使統計調查工作在新時代可以更加科學規范。
——加大信息技術驅動力，推動統計調查各環節技術改革。信息技術革命和互聯網時代催生了大數據，因此大數據時代統計調查必須以現代信息技術為工具和驅動力。一是拓寬數據收集渠道。統計調查數據的收集可以通過互聯網技術利用網路搜索或者從網路公司收集行業信息。二是減少中間環節。傳統統計調查層層統計上報的做法工作量較大，也容易造成數據失真。大數據時代統計調查可以利用網路傳輸數據平台建設等使統計數據第一時間直接從源頭傳輸到需求者，減少中間環節的人為干擾因素，既保證數據的及時性，也能保證數據的真實性和完整性。三是嚴控數據質量。數據的大爆發帶來的數據復雜性勢必會增加數據質量控制和統計執法的難度，因此，應適應時代的特點，建立動態的、在線的數據質量把控和統計執法制度。如在數據統計調查平台建立質量控制模板，實現實時監控，並且建立統計執法與數據質量監測的便捷通道，一旦數據質量報警可以立即在統計執法上得到響應。
——提升統計調查方法的科學性、規范性。以抽樣調查為例，要想快速樹立抽樣調查的權威性和主體地位，就必須在抽樣調查的各個環節建立科學完備的方法論，包括抽樣框構建、抽樣方案設計、抽樣估計和數據調整等各個環節。比如，要建立科學、統一、簡約的抽樣調查指標體系，取消過時的、利用率低的指標，改進不易取得和無法與大數據銜接的指標，增加政府及社會各界普遍關注的、與社會經濟發展相適應的指標。
——加快數據共享，打破部門「數據孤島」。目前，我國政府統計面臨數據來源單一、重復調查等諸多問題，部門「數據孤島」現象存在，阻礙了大數據時代統計調查工作的開展。從國外先進經驗來看，大數據時代需要逐步採用以信息化為媒介的、基於行政記錄和多種信息來源的開放式、共享式數據採集制度，即將不同政府職能部門行政管理信息資料共享化，如人口登記、房產登記、企業信息登記等，不同目的的統計調查僅是在此基礎上增加或修改特定指標即可。在我國，初步的部門數據共享已經實現，如經濟普查利用工商資料庫和基本單位名錄庫等作為清查庫，人口普查以公安部門戶籍資料和社保信息等作為核查依據等，但是仍存在部門統計數據協調難度大、利用效率低等問題。因此，在大數據時代需要快速搭建較為完備的數據交換和共享服務平台，除去部門保密數據資料外，絕大多數的統計數據信息應該逐步實現在政府部門間、甚至面向社會公布和共享，使各種目的的統計調查能夠各取所需、完善補充，有效發揮數據價值，減少社會資源浪費。
——培養新型統計調查人員，加強調查隊伍建設。為應對大數據時代給統計調查工作帶來的復雜性和不確定性，需要打造一支懂技術、守紀律的高素質統計調查隊伍。一是人員專業化。大數據調查需要全新的現代統計方法和統計工具，特別是現代信息技術和雲計算技術，因此必須組建專業程度高、針對性強的業務能手，並且定期組織培訓，培養專業化統計調查人才。二是隊伍穩定化。現代統計方法和統計流程大多大同小異，穩定的統計調查隊伍有利於不同調查方法的融通，減少人員的適應時間，最大限度降低調查成本。近年來，不少地區探索的統計調查外包模式，在一定程度上促進了人員專業化、隊伍穩定化，值得深入研究和推廣。三是組織紀律制度化。2017年4月，國家統計局成立了國家統計局統計執法監督局，標志著全面依法統計依法治統工作開啟了新的征程。統計數據真實性、統計調查科學性、統計執法嚴肅性等問題，一直是伴隨著各項統計調查工作的永恆話題，只有嚴格遵守統計紀律，將組織建設制度化，才能從根本上杜絕統計造假等統計違法行為，才能確保統計調查科學性，維護統計數據權威性。

㈣ 統計學在大數據中有哪些實際應用

已上提問是統計學基本概念不清楚：有的學者認為大數學時代統計學過時了；實際上：這是一種錯誤學說，就是一個大呼悠。所為的大數劇就是數劇流大一點而已，並沒有超出統計學描述的范圍；也就是互聯網、計算機、蘋果手機，小朋友啊搖一搖，小姑娘們聊啊聊，帥哥鍵盤敲啊敲，這些信息、資料、圖片向白雲一樣飄啊飄，飄到空間瞬間形成龐大的幾十萬億的數劇雲。最後這些數據流我們用計算機通過統計學專家學者加已整理、分析；這就對統計學家提出了新的挑戰。
統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
統計學統帥一切科學。
「社會統計學與數理統計學的統一理論」作為統計學的最新理論，必將全面提升統計學的分析水平，當然完全達到了挑戰大數劇的水準。統計學在一切學科中（以社會科學與自然科學一級學科為單位）是地位最高的學科。它的地位的崇高在扵：它是現今世界幾乎所有前沿科學進行研究的唯一手段（所謂瞎子摸大象方法），也是西方文明幾百年的台柱子。
而統計學現存的兩大體系社會統計學與數理統計學的爭論至少有100多年的歷史。早期學者認為社會統計學是研究社會科學的，數理統計學是研究自然科學的；中期學者認為社會統計學適合作定性分析，數理統計學則適合作定量分析；近些年來，以美國為代表的發達國家的學者，由於誇大了數理統計的定量分析，誤認為數理統計學可以代替社會統計學。但是這些觀點自始至終未能對兩者作出科學的解釋，一切處在矛盾中，斗爭中、、、、
王見定教授經過30多年的學習和研究，發現了能准確界定社會統計學、數理統計學的方法，並發現了兩者的聯系和區別以及在一定條件下可以相互轉化的關系，完美地解決了這一長期存在於統計學界的最大問題。「社會統計學與數理統計學的統一理論」將對其它科學的發展起到不可估量的作用。

㈤ 大數據來了 給政府統計帶來了機遇與挑戰

大數據來了 給政府統計帶來了機遇與挑戰

對於政府統計機構來說，沒有什麼比數據更重要的了。我們研究統計分類標准、統計調查方法、統計數據採集方式、統計數據加工處理方法、統計數據評估技術，都是為了獲取真實准確、完整及時、代表性強、分類科學、經濟適用的統計數據。

大數據時代的到來，既給政府統計帶來重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。

一、大數據在政府統計中的應用

國家統計局高度重視大數據在政府統計中的應用。到目前為止，已經與17家大數據企業簽訂了戰略合作協議。當然，目前大數據在中國政府統計中的應用仍處於起步階段，主要表現在兩個方面：一是大數據成為政府統計數據的部分資料來源；二是大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據。

（一）大數據成為政府統計數據的部分資料來源

目前，大數據已經成為中國政府統計數據的部分資料來源，以下是幾個有代表性的方面：

1.利用重點網上零售交易平台數據測算網上零售額

為了掌握網上零售交易平台的交易規模和結構，綜合測算網上零售數據，從今年1月份開始，國家統計局實施了月度網上零售交易平台調查，調查范圍為42家重點網上零售交易平台，包括京東商城、亞馬遜、當當網、淘寶網、天貓商城、酒仙網、美團網、中糧我買網、國美在線、大眾點評網等。據對上述42家重點網上零售交易平台數據測算，今年1~8月份，全國網上零售額22400.9億元，同比增長36.5%。其中，實物商品網上零售額18653.4億元，增長35.6%，佔全部網上零售額的83.3%；非實物商品網上零售額3747.5億元，增長41.1%，佔全部網上零售額的16.7%。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解網上零售情況具有重要的參考作用。

2.利用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數

房屋交易網簽數據是指買賣雙方簽訂購房合同後，房地產開發企業在房管部門進行備案，並在房產信息網上公布的相關信息，包含地址、樓層、價格、面積和金額等詳細信息，基本涵蓋了當月新建住宅的全部交易情況。從2011年1月份開始，國家統計局開始採用房屋交易網簽數據計算全國70個大中城市的新建住宅價格指數。這對於提高70個大中城市新建住宅價格指數的數據質量起到了重要作用。

3.利用卓創資訊公司提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測

國家統計局與卓創資訊公司開展合作，利用該企業提供的價格信息，開展流通領域重要生產資料市場價格監測。從2014年1月開始，按旬共同向社會發布流通領域9大類50種重要生產資料市場價格的檢測結果。行業涵蓋黑色金屬、有色金屬、化工產品、煤炭、石油天然氣、非金屬建材、農產品、農業生產資料、林產品等領域。地區監測范圍覆蓋北京、天津、河北、山西、內蒙古、遼寧、吉林、上海等24個省區市。這對於宏觀管理部門和社會公眾了解流通領域重要生產資料市場價格信息起到了重要作用。

（二）大數據成為政府統計數據質量的部分評估依據

國家統計局除了把大數據作為政府統計數據的部分資料來源外，也高度重視利用大數據評估政府統計數據質量。以下是目前比較有代表性的兩個方面：一是利用中國銀聯跨行銀行卡消費數據評估社會消費品零售總額數據質量；二是利用大型機械裝備企業物聯網數據評估固定資產投資數據質量。

二、大數據給政府統計帶來的機遇與挑戰

對於政府統計來說，大數據既帶來了重大發展機遇，也帶來嚴峻挑戰。

（一）大數據給政府統計帶來重大發展機遇

首先，大數據將不斷提高政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力。隨著大數據的不斷發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據能力的不斷提升，政府統計產品的種類將會不斷豐富，政府統計數據的質量和時效性將會不斷提升，從而政府統計服務宏觀管理和社會公眾的能力會不斷提高。

其次，大數據將會推動政府統計發生革命性的變化。隨著大數據的發展和完善，隨著政府統計機構開發應用大數據技術的逐步成熟，政府統計將會發生革命性變化。一是現有的以周期性普查為基礎，以抽樣調查為主體，綜合運用全面調查、重點調查等方法，並充分利用行政記錄等資料的統計調查方法體系可能會發生重大變化。長期以來，抽樣調查方法，即在總體中抽選樣本、利用樣本推算總體的方法；普查和全面調查方法，即對總體中所有單位逐一進行調查的方法，在我國政府統計中發揮了重要作用。今後，在較長的時期內這些方法仍然會被政府統計所廣泛採用。但在大數據不斷發展和完善的情況下，某些領域、某些方面的大數據可能會取代抽樣調查、普查和全面調查方法，成為獲取統計數據的重要方法，而且這種獲取統計數據的方法將會變得越來越重要。二是政府統計中的數據採集方式可能會發生重大變化。長期以來，政府統計機構主要以企業填報、住戶記賬、調查員入戶等方式採集原始數據。在大數據不斷發展和完善的情況下，一部分原始數據將通過挖掘大數據的方式獲取，而且這種新的數據採集方式將會變得越來越重要。三是政府統計的數據處理模式可能會發生重大變化。在大數據不斷發展和完善的情況下，現行的對普查和全面調查數據進行直接審核、匯總、加工處理和對抽樣調查數據進行推算放大的數據處理模式可能會發生重大變化。

（二）大數據給政府統計帶來嚴峻挑戰

首先，大數據對政府統計能力帶來挑戰。從大數據本身的產生到發展完善，從政府統計對大數據的初步運用到成熟運用，需要一個較長的時期。在這個過程中，一方面，政府統計中傳統的統計調查方法、數據採集方式和數據處理模式將繼續運行，否則滿足不了宏觀管理和社會公眾的需求。另一方面，政府統計系統必須投入大量的人力和物力對大數據進行挖掘、加工處理和運用，否則也適應不了大數據時代宏觀管理和社會公眾的需求。這種雙軌運行的模式，對政府統計能力將是一個巨大的挑戰。

其次，大數據對傳統政府統計理念帶來挑戰。傳統的政府統計有一個約定俗成的理念：抽樣調查方法可降低調查成本，提高效率和數據質量。因為抽樣調查只對總體中部分抽中的樣本進行調查，並非對總體中的每一個單位都進行調查，所以調查單位明顯減少，可降低成本，節約時間，提高效率。同時，由於調查單位較少，政府統計機構有能力對基層統計調查人員進行較為扎實的培訓和指導，有精力對統計調查數據進行較為嚴格的檢查和審核，從而能夠提高統計調查數據質量。隨著大數據不斷發展完善，政府統計機構將會越來越多地通過大數據企業間接地獲取統計數據，不需要對總體中的具體單位進行直接調查，不需要調查員，從而也不需要對調查員進行培訓，抽樣調查所具有的調查成本低、能夠提高統計調查數據質量的優點就不復存在了。

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㈥ 大數據在哪些方面可以應用

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灶空敬數據的挑戰，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、問題和缺陷的根隱慎源，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，為其推送他可能虧亂感興趣的優惠信息。

(6)社會大數據在統計中的應用擴展閱讀：

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

㈦ 如何統計和分析利用網路大數據

如何統計和分析利用網路大數據?
大數據給互聯網帶來的是空前的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，還將深深影響著人們的生產生活。深處在大數據時代中，人們認識到大數據已經將數據分析的認識從「向後分析」變成「向前分析」，改變了人們的思維模式，但同時大數據也向我們提出了數據採集、分析和使用等難題。在解決了這些難題的同時，也意味著大數據開始向縱深方向發展。
一、數據統計分析的內涵
近年來，包括互聯網、物聯網、雲計算等信息技術在內的IT通信業迅速發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因此現代信息社會已經進入了大數據時代。事實上，大數據改變的不只是人們的日常生活和工作模式、企業運作和經營模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。網路大數據是指「人、機、物」三元世界在網路空間中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據。
將數據應用到生活生產中，可以有效地幫助人們或企業對信息作出比較准確的判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，並使之成為信息的過程。也就是指個人或者企業為了解決生活生產中的決策或者營銷等問題，運用分析方法對數據進行處理的過程。所謂的數據統計分析，就是運用統計學的方法對數據進行處理。在以往的市場調研工作中，數據統計分析能夠幫助我們挖掘出數據中隱藏的信息，但是這種數據的分析是「向後分析」，分析的是已經發生過的事情。而在大數據中，數據的統計分析是「向前分析」，它具有預見性。
二、大數據的分析
1.可視化分析。
數據是結構化的，包括原始數據中的關系資料庫，其數據就是半結構化的，譬如我們熟知的文本、圖形、圖像數據，同時也包括了網路的不同構型的數據。通過對各種數據的分析，就可以清晰的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表徵的、帶有普遍性的廣義型知識;用於反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特徵型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。數據可視化技術有3個鮮明的特點：第一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。第二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。第三，最直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,並可對其模式和相互關系進行可視化分析。
2.數據挖掘演算法。
數據挖掘是指資料庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(DataMining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將資料庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而「數據挖掘」這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的資料庫中，從大量數據中找到有用的、合適的數據，並將其隱含的、不為人知的潛在價值的信息揭示出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。
數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中「數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的並且包含雜訊的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程」是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著雜訊;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識並不要求適用於所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關演算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背後的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。
3.預測性分析能力。
預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便於企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之後，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。
盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網路大數據對於存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網路大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網路大數據平台(包括計算平台、傳輸平台、存儲平台等)是網路大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網路大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那麼這些有價值的數據就成為了賣點，導致爭奪和侵害的發生。事實上，只要有數據，就必然存在安全與隱私的問題。隨著大數據時代的到來，網路數據的增多，使得個人數據面臨著重大的風險和威脅，因此，網路需要制定更多合理的規定以保證網路環境的安全。

㈧ 了解生活中的大數據 大數據在日常生活中的應用

【導讀】隨著社會的發展以及商業化的推進，大數據已經漸漸的滲透到了我們的日常生活中，那麼大數據在日常生活中的應用有哪些呢?大數據是如何解決我們日常生活中的問題呢?下面小編就帶大家一起來了解生活中的大數據，希望對大家有所幫助。

1、大數據解決生活中的問題——應用於能源

隨著工業化進程的加快，大量溫室氣體的排放，全球氣候發生了變化，因此推動低碳環保顯得尤為重要。將大數據技術應用到能源領域可以為低碳做出巨大貢獻。低碳能源大數據主要由能源信息採集、能源分布式運行、能源數據統計分析、能源調度四個模塊組成。通過這四個模塊，可以科學、自動、高效地實現能源生產和能源管理，實現節能。

2、大數據解決生活中的問題——醫學應用

大數據在醫療領域的應用主要是通過收集和分析大數據進行疾病的預防和治療。患者佩戴大數據設備後，該設備可以收集有意義的數據。通過大數據分析，可以監測患者的生理狀態，從而幫助醫生及時、准確、有效地治療患者。據新華網報道，大數據分析可以讓我們在幾分鍾內解碼整個DNA，找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。

3、大數據解決生活中的問題——對於金融業來說

大數據在金融業的主要應用是金融交易。許多股權交易都是使用大數據演算法進行的，大數據演算法可以快速決定是否出售商品，使交易更加簡潔和准確。在這個大數據時代，把握市場機遇，快速實現大數據商業模式創新顯得尤為重要。

4、大數據解決生活中的問題——應用於地理信息

地理信息系統(GIS)需要及時處理相關的空間信息，以及存儲的大量數據和工作任務。將大數據技術合理地應用到地理信息系統中，不僅可以及時處理地理信息，而且可以提高處理結果的准確性。

5、大數據解決生活中的問題——應用於消費

為了在未來的市場中站穩腳跟，建立大資料庫，充分利用大數據技術顯得尤為重要。淘寶、京東等企業將通過大數據技術自動記錄用戶交易數據，對用戶信用進行分析和記錄，形成長期龐大的資料庫，為後續金融業務布局提供徵信和風控數據。

6、大數據解決生活中的問題——應用於製造業

大數據影響生產力，使機器設備在應用中更加智能化、自主化，使生產過程更加簡潔、准確、安全，提高生產能力。此外，大數據技術可以幫助企業了解客戶的偏好，從而生產出市場需要的產品。

以上就是小編今天給大家整理的關於「了解生活中的大數據
大數據在日常生活中的應用」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

㈨ 大數據統計在生活中的運用

當前，國家大數據戰略實施已經到了落地的關鍵時期，大數據技術慧舉產業創新發展、大數據與實體經濟深度融合、以及大數據安全管理與法律規制等方面都進入了攻堅階段大數據領域的人才需求主要圍繞大數燃悶據的產業鏈展開，涉及到數據的採集、整理、皮碧彎存儲、安全、分析、呈現和應用，崗位多集中在大數據平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維等幾個崗位。當前整個IT行業對於大數據人才的需求量還是比較大的，近幾年相關方向研究生的就業情況還是比較不錯的，一方面崗位級別比較高，另一方面薪資待遇也比較可觀，而且薪資待遇正呈現出逐年上升的發展趨勢。

㈩ 國家統計局正研究如何利用大數據 提高統計質量

大數據正成為科博會、京交會上的新熱點，而備受企業推崇的大數據也有望在國家統計工作中大顯身手。國家統計局局長馬建堂近日表示，國家統計局正組織力量研究如何在統計工作中利用大數據。業內分析，統計工作中利用大數據有助於降低調查成本，提高統計的及時性和准確性，可以提高統計質量，減輕外界對於統計數據准確性的質疑，但要想根本解決統計數據的信用危機，還需要改變惟GDP的政績考核體系。 大數據的挑戰 雖然大數據目前沒有統一定義，但市場普遍認為，大數據是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、處理的數據集合。從產業角度，常常把這些數據與採集它們的工具、平台、分析系統一起被稱為大數據。 而大數據的應用已經宏兄盯滲透到日常生活中。專家認為，互聯網上每時每刻生成了大量交易和價格信息，如淘寶網上許許多多的店主開了許許多多的網店，經營著許許多多各種各樣的商品，一個綜合性的淘寶價格指數應運而生，雖然商品種類大大少於CPI，但由於實時產生的大量基礎信息做基礎，會吸引越來越多的人關注，將對政府統計的惟一性乃至權威性產生極大挑戰。這也意塵猛味著，隨著大數據時代的到來，政府統計部門不再是惟一的海量數據擁有者。 統計方式的變革 馬建堂此前在全國統計工作會議上強調，大數據時代的來臨，對統計數據的生產方式帶來了很大的挑戰。統計部門要利用海量數據並對其進行標准化處理，發掘這一數據寶庫，認真把握好這一促進政府統計改革發展的難得機遇。 據了解，政府統計一般是在普查掌握總體的基礎上，對一定規模限額以上的單位全額調查，對以下的單位進行抽樣，各級政府統計機構對本地區數據質量各負其責。但符合大數據概念的交易記錄，無論是成交額、成交量，還是各類商品的價格，都是作為一個總體存在。 通過利用客觀存在的海量數據，能夠有效降低調查成本。大數據化的採集方式減少了層層上報環節，有助於提高數據及時性、准確性。同時，通過對海量數據的分析、整理，可以對經濟社會運行情況進行多方面印證，更加真實合理。北京方迪經濟發展研究院副院長趙燕霞說。 一位業內專家舉例稱，比如每月公布的社會消費品零售額數據，除了幾個基礎的分類數據外，還可以對各行業收集的數據具體分析，研究餐飲消費結構、金銀珠寶消費與經濟關系、日用品消費佔比變化等，通過這些可以看出消費趨勢性變化，為擴大內需提供重要的數據支撐。 信任危機的化解 國家統計局表現出的利用大數據傾向，除了順應目前發展趨勢外，也被外界認為將有助挽救目前存在的數據信用危機。近年來，工資被增長、CPI被下降、房價被降低、失業率被減少因百姓的切身感受與統計數據之間的差異，以及國家和地方之間GDP數據嚴重不符，都導致了市場對統計數據的質疑。 統計學專家、中國社科院世界經濟與政治研究所世界經濟統計分析研究室副主任劉仕國認為，大數據要求數據種類越來越多樣化，而且對統計過程透明性也越來越高，從理蔽和論上看，這樣可以提高統計調查的准確性、透明性，可以消減民眾對於統計數據的質疑。 (王曄君)