大數據為依託

『壹』 大數據在物流領域的應用

1、掌握企業關鍵信息

傳統的數據分析模式已經不能適應現代物流企業的發展，物流管理必須以大數據技術為支撐，對物流運行過程中每一個節點的信息進行整合，再通過謹此孝數據中心對數據進行分析處理，轉化為對物流管理有價值的信息，從而掌握物流的運作模式和運作中的數據信息。

4、優化物流配送途徑

在物流管理中運用大數據技術，可以根據顧客的不同要求為他們的貨物制定最優的運輸配送路線。例如，根據貨物特點選擇合理的運輸方案和最優的運輸路線等。物流企業在進行配送的過程中會自動產生大量的數據，可以根據這些數據迅速分析得出最優的運輸交通方式和路線，分析交通事故的多發路段，及時做出預警，從而對物流配送的全過程進行精準的分析，提高物流配送工作的智扒氏能化水平，提高物流管理的信息化水平。

5、預測物流市場

傳統物流企業使用調查問卷的方式了解客戶需求，耗費了大量的人力、財力、物力，而且周期較長，由於信息的滯後性導致管理者做出錯誤的判斷。大數據技術能夠有效幫助物流企業及時了解客戶的需求變動，收集真實有效的數據對市場變化進行預測，有助於物流企業及時根據市場變化調整策略。

6、構建「智慧物流」

大數據技術對「智慧物流」的應用意義主要體現在兩個方面。首先，基於目前移動端和互聯網物流信息基礎技術的大力發展，物流服務行業可以設計搭建物流公共信息服務平台，推出物流雲數據服務，為我國現代物流行業大數據技術的快速發展祥稿應用提供重要的技術保障。其次，以大數據技術為依託的智慧物流產業具備貨物信息相互聯通的優勢，確保物流配送時效，提高物流企業配送效率。

『貳』 大數據技術與人工智慧的關系

結合了學習的知識和網上的相關資料，我個人覺得大數據與人工智慧的關系如下：

人工智慧需要數據來建立其智能，特別是機器學習，大數據技術為人工智慧提供了強大的存儲能力和計算能力。

如果說大數據相當於人的大腦存儲了海量知識，而人工智慧則是吸收了大量的數據，並不斷的深度分析創造出更大的價值。

人工智慧離不開大數據橘慧，大數據依託著飢伍耐人工爛春智能。

以上是我個人對於學習的知識和網上的相關資料做的一個總結

『叄』 大數據包括什麼

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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

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。換而言之，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」。

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。

(3)大數據為依託擴展閱讀：

大數據的應用

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。