大數據與現實生活的聯系實踐報告

1. 大數據時代下的電子政務聯系實際例子及個人發言提綱

大數據時代下的電子政務聯系，實際例子和個人發言提綱的話，可以參考其他人的發言提綱，然後結合自己的進行發言。

2. 淺談我們身邊的人工智慧和大數據為我們生活帶來的便利

1、交通出行領域：

共享單車、共享電車、共享汽車方便了出行，讓出行成本降低。智能輔助駕駛系統幫助人們安全駕駛，減少駕駛事故，安全出行。

2、家庭家居領域：

智能互聯家居在現在生活中應用廣泛，它能夠幫助人們對生活環境進行智能調控，對房屋進行安全監測、危險預警等，減少了煤氣泄露、房屋被盜的風險。一句話打開音樂，一句話打開空調，一句話讓生活變得很簡單。

3、公共安全領域：

人臉、指紋、虹膜等生物特徵的識別和大數據的結合，再進行實時監測，人工智慧的應用能夠加強公安系統的管理和安全預測。由大數據和人工智慧構建起來的智慧城市工程，對城市公共安全領域進行從局部到整體的改造，讓我們的生活更加安全舒適。

4、手機及互聯網娛樂領域：

我們接觸最多的人工智慧領域的應用來自於手機及互聯網。手機的語音助手、實時翻譯功能、圖片文字智能識別提取、聽歌識曲、刷臉解鎖、拍照優化、相冊分類、影像處理、AR特效、VR游戲等等，都不同程度的應用到了人工智慧技術。

5、醫療健康領域：

人工智慧在醫療健康領域能夠幫助醫院對醫療資源進行整合並合理分配，減少資源不必要的浪費。

現今醫院都會給每一位患者建立一份完整的電子醫療檔案，讓患者在就醫過程中可以向醫生提供一份完善清晰的檢查報告，避免醫生的重復性工作，而且通過人工智慧技術對醫療影像的分析，幫助醫生進行綜合性的判斷，增加確診率。醫療機器人可以幫助醫生提高手術精度，提高手術成功率。

人們還可以通過人工智慧進行身體健康管理，通過對健康狀態進行全方位的監測，對身體健康實現全方位的管理。

3. 你認為大數據的發生與人們的生活有哪些有趣的聯系

最常見的是，你的關注點會被大數據收集，這樣一來你看文章，系統會推薦你喜歡的。內
你的購物平台上，每次容看到的都是你想要的。
這樣一來，大數據甚至可以知道某個地區的人共同的關注點，或者是某個地區的人，都青睞什麼樣的產品。這樣一來，商家就可以對應的推出一些適合這個地區的消費品。

4. 大數據與生活的關系

21世紀，可以說大數據已經充斥著你每一天的生活，現代人一般離不開你的智專能機，而每個人的屬智能機都是包含著個人隱私的，最典型就體現在要不要讓你的男女朋友看你的智能機，包含著你的搜索，而你的搜索、使用過的APP都會留下相應的痕跡，被互聯網企業整理成數據。

當你的搜索被互聯網公司整理成數據之後，你會發現，每次你打開智能機網頁瀏覽的時候，最明顯的就是網頁上的廣告已經變成你經常性搜索的內容，比如你曾在一段時間老是搜索跟牙齒相關的內容，然後你下次打開網頁的時候，旁邊關於牙醫的廣告明顯增多。

也許這你還沒有覺察到，但是使用，對大數據體會應該更深。每次你想買件衣服，不管你輸入什麼，都會有相應的商品跳出來供你選擇，你能夠找到你相應的商品種類，這也離不開大數據的功勞。再者你的手中的音樂軟體，你搜索的音樂曲目多了，慢慢你一打開就會發現跟你喜愛相關的各種歌曲推薦。

一部小小的智能機，充斥著我們日常的生活，而小小的智能機中就包含著多少大數據的應用，更別提大數據在我們生活中其他的應用了。大數據時代的到來是必然趨勢，在必然趨勢下，你可以選擇的就是順應大數據時代，學大數據技術，讓自己在職場上佔得先機。

5. 大數據在生活中的應用

一、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。
二、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。top域名發現，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。
三、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。

6. 談談大數據分析對於我們的生活有什麼實際的意義和影響

在生抄活中大數據可應用襲於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。
大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我們面前。

7. 以大數據如何改變我們的生活寫1500字論文

"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。

從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

當下我國大數據研發建設應在以下四個方面著力
一是建立一套運行機制。大數據建設是一項有序的、動態的、可持續發展的系統工程，必須建立良好的運行機制，以促進建設過程中各個環節的正規有序，實現統合，搞好頂層設計。
二是規范一套建設標准。沒有標准就沒有系統。應建立面向不同主題、覆蓋各個領域、不斷動態更新的大數據建設標准，為實現各級各類信息系統的網路互連、信息互通、資源共享奠定基礎。
三是搭建一個共享平台。數據只有不斷流動和充分共享，才有生命力。應在各專用資料庫建設的基礎上，通過數據集成，實現各級各類指揮信息系統的數據交換和數據共享。
四是培養一支專業隊伍。大數據建設的每個環節都需要依靠專業人員完成，因此，必須培養和造就一支懂指揮、懂技術、懂管理的大數據建設專業隊伍。