Ⅰ 大數據的應用領域有哪些
1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
5.提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。
Ⅱ 商業綜合體基於大數據的運營應用
未來以來，近幾年來圍繞大數據的商業解決方案層出不窮，究其本質乃商業體在運營過程中的不斷演進，大數據技術的成熟使得深耕客群，挖掘附加價值變的唾手可得。總結一下可以從以下幾個方面實踐，分別是數據抓取，客流管理，社群建設，精準營銷，互動服務，移動支付，平台延伸和創新店鋪。
商業綜合體通過軟硬體的升級改造，拓展觸達客戶的邊界。智能POS系統、CRM會員管理系統、Wi-Fi系統、客流系統、車流量系統、線上App應用等。多維度數據，形成一個強大的持續的數據基礎倉庫。
實現對客流的精準統計，並增加客流屬性分析，包括性別和年齡的統計。另外通過Wifi的方式跟蹤單層人流密度，並引導平衡每一個樓層之間、客群之間的熱度。配合車流統計設法做數據關聯最終實現與會員的匹配。
會員管理社群化，是商業綜合體會員體系的進階玩法。並不僅僅是消費積分這么簡單，依靠基礎數據，逐步建立起等級、會員畫像、偏好、忠誠度等會員分類模型體系。進而實現精準營銷，組織有相同偏好的群體展開類社交化營銷。現階段微信公眾號是首選載體。
爆品推薦、單品預約、課程體驗、視頻直播，分享體驗，社群化玩法眾多，擇機擇時創造話題值得思考。
這方面有了大數據很容易做到。培養會員從微信公眾號獲取服務和信息的習慣，通過積累，可也做到千人千面，微信自定義菜單已經實現了個性化菜單，也就是說兩個人同時打開微信公眾號看到的菜單內容可能是不同的。這在以前是根本無法實現的。大量的消費者在微信平台上互動，進而實現精準推薦。
在泛會員之上，忠誠會員需要更多獨特的服務，這時候App應用就為會員提供延伸的服務。App應用可以更自由的與會員互動，甚至是一對一定製化的服務。
2015年以後短短的兩年多移動支付呈不可逆的趨勢，並形成發展的態勢，「得支付者得天下」，並不是看中支付本身，而是支付背後的海量在特定場景下的可供深度挖掘的交易數據。商業綜合體在未來的競爭中，把握移動支付便可佔得先機，更可派生出信用新玩法。
平台型商業綜合體會是未來實體零售的發展方向嗎？取決於對平台的理解。商場=電商平台、客流=線上流量、提袋率=轉化率，以上三個等於僅僅面向消費層面，稱為平台並不完整。
商業綜合體還有品牌方、發生業務往來的第三方供應商。成為消費者個性化獲取需求的平台、品牌方，關聯業務方營銷化展示的平台、供應商個性化提供服務的平台，三者聯動的大平台最具實踐意義。
例如：
CRM平台分析出消費者屬於即將結婚群體，營銷層面推薦合適的品牌提供禮服定製服務、形象設計服務、進而推薦第三方供應商可提供的裝修服務，而消費者是會員，除了服務優惠外，所有消費均可計入積分。而積分可再換取異地旅行房券。巧合的是這對享受服務的年輕人正是某第三方供應商老闆推薦前來消費。
大平台的魅力源於此，未知的，隨時會發生。
探索與垂直類電商的合作，商業綜合體引入電商，線上線下融合，變O2O為O&O的新零售。這已經不是概念了，前有盒馬生鮮小試牛刀，後有銀泰私有化阿裡布局新零售。而敢於謀變的背後就是大數據支撐起來的未來商業綜合體！
Ⅲ 大數據有哪些應用
1. 商業智能：大數據技術可以幫助企業從海量數據中發掘商業機會和趨勢，優化業務流程和決策。
2. 金融服務：大數據可以用於風險管理、欺詐檢測、個性化營銷等方面，提高金融服務的效率和安全性。
3. 醫療健康：大數據可以用於患者診斷和治療的個性化定製，葯品研發和生產的優化，以及疾病預測和預防等方面。
4. 城市管理：大數據可以用於城市交通管理、環境保護、公共安全等方面，提高城市管理的效率和沖扮陪質量。
5. 人工智慧：大數據是訓練機器學習和深度學習散蠢演算法的基礎，可以實現自然語言處理、圖像識別、智能推薦等應缺簡用。
6. 社交媒體：大數據可以用於社交媒體的個性化推薦、內容管理、用戶畫像等方面，提高用戶體驗和平台效益。
這些僅僅是大數據應用的一些例子，實際上大數據技術已經滲透到了各個行業和領域，成為了推動數字化轉型和創新的重要力量。