大數據可以用來做什麼

㈠ 大數據可以做什麼

現在大家可能都聽說過大數據，大數據的出現使得各個行業的發現具有了方向性，為推動社會做出了巨大的貢獻，大數據離不開數據挖掘，那麼大家知道不知道大數據可以做什麼呢？簡單來說，大數據可以讓預測未來。
一、大數據可以預測未來

簡而言之，大數據和數據挖掘能夠賦予我們預測能力。而現在我們的生活已經數字化了，我們每天所做的任何事情都可以通過大數據記錄下來，就好比每張信用卡交易都是數字化和可查詢的。對於企業來說，大多數財務和運營數據都保存在資料庫中。而現在，隨著可穿戴設備的興起，大家的每一次心跳和呼吸都被數字化並保存為可用數據。使得機器了解我們。
二、如果模式保持不變，那麼未來就不再是未來

現在，我們生活中的許多不同事物都有不同的表現形式。比如說，一個人可能在任何工作日內在工作和家庭之間旅行，在周末到某個地方遊玩，這種模式很少改變。商店將擁有任何一天的高峰時段和閑置時間，這種模式不太可能改變。企業將在一年中的某些月份要求更高的勞動力投入，這種模式不太可能改變。
由此，計算機通過終端去進行搜集到這些數據，就去分析這些數據，然後對受眾群體進行合理的安排。計算機也就能夠知道什麼時候是適合促銷的最佳時間，例如，如果這個人每周五的星期五都要洗車，或者是優惠券，那就是洗車促銷如果這個人每年三月都要去度假，那就可以進行全方位的服務。同時計算機還可以預測商店全天的銷售預測，然後制定業務戰略以最大化總收入。一旦未來變得可預測，我們可以隨時提前計劃並為可能的最佳行動做好准備。這就說明了大數據給了我們預測未來的力量。這是數據挖掘的力量。數據挖掘始終與大數據聯系在一起，因為大數據支持大量數據集，從而為所有預測提供了基礎。

三、機器學習是什麼？

剛才我們根據一塊數據的處理方式進行了分析。假設這條數據包含一組購物者的購買行為，包括購買的商品總數，每個購物者購買的商品數量。這是迄今為止最簡單的統計分析。如果我們的目標是分析不同類型的購物者之間的聯系，或者如果我們想要推測特定類型的購物者的特殊偏好，或者甚至預測任何購物者的性別或年齡，我們將需要更多復雜的模型，通過錄入的數據，我們稱之為演算法。機器學習可以更容易理解為為數據挖掘目的而開發的所有不同類型的演算法，方便我們的生活。
四、數據挖掘是什麼？

通過計算機去學習演算法，用現有數據去預測未知數，這正是數據挖掘的奇跡與機器學習密切相關的原因。然而，任何機器學習演算法的強度在很大程度上取決於大量數據集的供應。無論演算法有多復雜，都不能從幾行數據中做出預測，需要大量的數據作為樣本。大數據技術是機器學習的前提，通過計算機的學習，我們能夠從現有數據集中獲得有價值的見解，這就是數據挖掘。
以上的內容就是對於大數據可以做什麼？這兩個問題的具體的解釋了，大數據的出現能夠讓我們更好的預測未來，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

㈡ 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」。

㈢ 大數據可以做什麼

你好 很高興回答你的問題
大數據就業的崗位還是很多的，總結一下主要有7大類：
1、大數據分析師
分為2個方向 偏業務是需要懂一些數據統計、ETL等知識；偏技術就是精通數據建模和演算法
2、大數據挖掘師/演算法工程師
這個崗位要求較強的編程能力，精通數據建模、機器學習還有演算法實現
3、大數據工程師
這里分為Hadoop工程師、Spark工程師、Flink工程師這三大類
4、大數據運維工程師
服務的穩定和不間斷地為用戶提供優化
5、大數據倉庫工程師
負責數據倉庫設計、建模、規范以及研發工作
6、大數據產品經理
這個崗位只要是負責大數據產品的規劃和落地
7、大數據架構師/資深大數據架構師
這個就是全能的大數據崗位，技術要求是非常全面的，更多的站在架構角度出發
望採納 謝謝

㈣ 大數據是做什麼的

問題一：大數據能做什麼 如果說砍樹是一個職業，那你手中的斧頭就是大數據。大數據是一種覆蓋政商等領域的超大型平台，你可以用大數據來瞄準你所關心領域的長短點並很快很准地得出預判，升華概念，你能通過數據預測未來，行業的未來你能掌握了，就能賺錢。

問題二：大數據可以做什麼 用處太多了
首先，精準化定製。
主要是針對供需兩方的，獲取需方的個性化需求，幫助供方定準定位目標，然後依據需求提 *** 品，最終實現供需雙方的最佳匹配。
具體應用舉例，也可以歸納為三類。
一是個性化產品，比如智能化的搜索引擎，搜索同樣的內容，每個人的結果都不同。或者是一些定製化的新聞服務，或者是網游等。
第二種是精準營銷，現在已經比較常見的互聯網營銷，網路的推廣，淘寶的網頁推廣等，或者是基於地理位置的信息推送，當我到達某個地方，會自動推送周邊的消費設施等。
第三種是選址定位，包括零售店面的選址，或者是公共基礎設施的選址。
這些全都是通過對用戶需求的氏鬧大數據分析，然後供方提供相對定製化的服務。
應用的第二個方向，預測。
預測主要是圍繞目標對象，基於它過去、未來的一些相關因素和數據分析，從而提前做出預警，或者是實時動態的優化。
從具體的應用上，也大概可以分為三類。
一是決策支持類的，小到企業的運營決策，證券投資決策，醫療行業的臨床診療支持，以及電子政務等。
二是風險預警類的，比如疫情預測，日常健康管理的疾病預測，設備設施的運營維護，公共安全，以及金融業的信用風險管理等。
第三種是實時優化類的，比如智能線路規劃，實時定價等。

問題三：什麼是大數據，大數據可以做什麼 大數據，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 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據可以對；數據進行收集和存儲，在這基礎上，再進行分析和應用，形成我們的產品和服務，而產品和服務也會產生新的數據，這些新數據會循環進入我們的流程中。
當這整個循環體系成為一個智能化的體系，通過機器可以實現自動化，那也許就會成為一種新的模式，不管是商業的，或者是其他。

問題四：大數據是做什麼的 大數據(Big Data)是指「無法用現有的軟體工具提取、存儲、搜索、共享、分析和處理的海量的、復雜的數據 *** 。」帆配業界通常用4個V(即Volume、Variety、Value、Velocity)來概括大數據的特徵。
數據體量巨大(Volume)。截至目前，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB(1EB=210PB)。
數據類型繁多(Variety)。相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據，非結構化數據越來越多，包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求。
價值密度低(Value)。價值密度的高低與數據總量的大小成反比。如何通過強大的機器演算法更迅速地完成數據的價值「提純」成為目前大數據背景下亟待解決的難題。
處理速度快(Velocity)。大數據區分於傳統數據挖掘的最顯著特徵。根據IDC的「數字宇宙」的報告，預計到2020年，全球數據使用量將達到35.2ZB。
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社交網路，讓我們越來越多地從數據中觀察到人類社會的復雜行為模式。社交網路，為大數據提供了信息匯集、分析的第一手資料。從龐雜的數據背後挖掘、分析用戶的行為習慣和喜好，找出更符合用戶「口味」的產品和服務，並結合用戶需求有針對性地調整和優化自身，就是大數據的價值。
所以，建立在上述的概念上我們可以看到大數據的產業變化：
1 大數據飛輪效應所帶來的產業融合和新產業驅動
2 信息獲取方式的完全變化帶來的新式信息聚合
3 信息推送方式的完全變化帶來的新式信息推廣
4 精準營銷
5 第三方支付 ―― 小微信貸，線上眾籌為代表的互聯網金融帶殲轎罩來的全面互聯網金融改革
6 產業垂直整合趨勢以及隨之帶來的產業生態重構
7 企業改革以及企業內部價值鏈重塑，擴大的產業外部邊界
8 *** 及各級機構開放，透明化，以及隨之帶來的集中管控和內部機制調整
9 數據創新帶來的新服務

問題五：大數據是什麼？大數據可以做什麼？大數據實際做了什麼？大數據要怎麼做 大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 大數據分析的標配是商業智能（BI）軟體，傳統數據分析的繁雜之處主要體現在兩個方面，一是技術人員需要花費大量時間准備數據；二是業務人員基於數據偶得的一些分析需求實現過程復雜。 FineBI的Data Service模塊，特有的分析設計模式和指標影響因素智能分析模塊，能夠幫助用戶解決傳統BI數據准備時間長，偶得數據分析過程復雜等問題，讓技術人員准備數據時無需任何代碼和復雜的設置過程，讓非IT人員能夠輕松自在得進行分析。

問題六：大數據可以做什麼 可以用幾個關鍵詞對大數據做一個界定。
首先，「規模大」，這種規模可以從兩個維度來衡量，一是從時間序列累積大量的數據，二是在深度上更加細化的數據。
其次，「多樣化」，可以是不同的數據格式，如文字、圖片、視頻等，可以是不同的數據類別，如人口數據，經濟數據等，還可以有不同的數據來源，如互聯網、感測器等。
第三，「動態化」。數據是不停地變化的，可以隨著時間快速增加大量數據，也可以是在空間上不斷移動變化的數據。
這三個關鍵詞對大數據從形象上做了界定。
但還需要一個關鍵能力，就是「處理速度快」。如果這么大規模、多樣化又動態變化的數據有了，但需要很長的時間去處理分析，那不叫大數據。從另一個角度，要實現這些數據快速處理，靠人工肯定是沒辦法實現的，因此，需要藉助於機器實現。
最終，我們藉助機器，通過對這些數據進行快速的處理分析，獲取想要的信息或者應用的整套體系，才能稱為大數據。

問題七：大數據公司具體做什麼？ 主要業務包括數據採集，數據存儲，數據分析，數據可視化以及數據安全等，這些是依託已有數據的基礎上展開的業務模式，其他大數據公司是依靠大數據工具，對市場需求，為市場帶來創新方案並推動技 術發展。這類公司里天雲大數據在市場應用里更加廣泛

問題八：大數據應用到底是做什麼的？ 對於「大數據」，研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 *** 的定義，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、管理和處理的數據 *** 。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。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，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

問題九：在未來大數據能做什麼？ 是的，通過網路進行收集數據，將採集到的數據進行加工處理、分析，前提是 要通信的，大數據是指 一個 當今現代化的一個流行化概念名詞，二三十年前就有人提出來了，特指 海量信息，可以永久性存儲在伺服器中，誰採集到的數據，誰管理，數據是在變化的，隨著人類的活動，國內 掀起一場互聯網金融，每個行業 都有自己 獨特的 數據 分類信息，進行數據挖掘，有用的數據 撈取出來 ，那麼它就是有意義 的

問題十：大數據營銷具體是什麼呢？ 大數據營銷是基於多平台的大量數據，依託大數據技術的基礎上，應用於互聯網廣告行業的營銷方式。陽眾互動認為大數據營銷真正的核心在於讓網路廣告在合適的時間，通過合適的載體，以合適的方式，投給合適的人，說到底就是以自身掌握的數據或者說信息對客戶進行精準的定位，以最好、最快的滿足目標群體的需求。

㈤ 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

提到大數據，最常見的應用就是大數據分析，大數據分析的數據來源不僅是局限於企業內部的信息化系統，還包括各種外部系統、機器設備、感測器、資料庫的逗吵渣數據，如：政府、銀行、國計民生、行業產業、社交網站等數據，通過大數據分析技術及工具將海量數據進行統計匯總後，以圖形圖表的方式進行數據展現，實現數據的可視化，在此基礎上結合機器學習演算法，對數據進行深度挖掘，發掘數據的潛在價值。

應用部分，大數據不僅包括企業內部應用系統的數據分析，還包括與行業、產業的深度融合，大數據分析的應用場景具有行業性，不同行業所呈現碰肢的內容與分析維度各不相同，具體場景包括：互聯網行業、政府行業、金融行業、傳統企業中的地產、醫療、能源、製造、電信行業等等。

1.互聯網行業大數據的應用代表為電商、社交、網路檢索領域，可以根據銷售數據、客戶行為（活躍度、商品偏好、購買率等）數據、交易數據、商品收藏數據、售後數據等、搜索數據刻畫用戶畫像，根據客戶的喜好為其推薦對應的產品。

2.政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3.金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大山悄數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

4.傳統行業包括：能源、電信、地產、零售、製造等。電信行業藉助大數據應用分析感測器數據異常情況，預測設備故障，提高用戶滿意度；能源行業利用大數據分析挖掘客戶行為特徵、消費規律，提高能源需求准確性；地產行業通過內外部數據的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地產行業潛在的市場需求，掌握商情和動態，針對細分市場實施動態定價和差別定價等；製造行業通過大數據分析實現設備預測維護、優化生產流程、能源消耗管控、發現潛在問題並及時預警等。

伴隨著信息化的快速發展、數據量加大，已經進入數據時代，相信各行業間日後對於大數據的應用會更多、更深入。

㈥ 大數據是做什麼的

目前大數據已經在營銷、金融 、工業、醫療、教育、交通、保險、執法、體育、政府、旅遊、物流等領域廣泛應用。
一句話 大數據就是管理和利用大量數據的。
分開來講就是數據如何產生、數據如何搬運、數據如何存儲、數據有效的整理起來方便使用、數據如何進行加工提高價值、數據怎麼使用，管理這整個生命周期。
數據的產生：就是數據的源頭，我們怎麼來生產數據。有業務上用的數據比如MySQL中的用戶表，有前端埋點(監控用戶的每個操作)，有程序輸出的日誌數據，有爬蟲爬來的數據。這么多數據的源頭，我們需要一個數據該怎麼產生數據。
數據接入：數據怎麼從這么多源頭搬運到數據中心進行統一處理。用什麼方法搬運，搭建個管道讓它一直進來，還是隔段時間搬運一次，這都是要考慮的。
數據存儲：大量數據如何存，才能不會丟，而且讀取快。
數據倉庫：數據怎麼進行有效的管理就是數據倉庫該考慮的事情了。
數據計算：大量的數據要進行加工，才能產生價值，那麼加工工具的效率就影響著你的效率。
數據應用：數據能用來做什麼。

㈦ 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。

(7)大數據可以用來做什麼擴展閱讀：

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

㈧ 大數據專業可以從事哪些工作

1、Hadoop開發工程師
Hadoop是一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。所以說Hadoop解決了大數據如何存儲的問題，因而在大數據培訓機構中是必須學習的課程。
2、數據分析師
數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
3、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
4、大數據可視化工程師
隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。