大數據在研發中的應用

A. 大數據開發能做什麼能開發什麼項目

零售業：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數據技術可以對客戶的消費信息進行專分析。獲知

客戶的消屬費習慣、消費方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規劃市場營銷方案、產品推薦手段等。

金融業：在金融行業里頭，數據即是生命，其信息系統中積累了大量客戶的交易數據。通過大數據可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。

醫療業：通過大數據可以輔助分析疫情信息，對應做出相應的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫學研發和臨床試驗中，可提高診斷准確性和葯物有效性等。

製造業：該行業對大數據的需求主要體現在產品研發與設計、供應鏈管理、生產、售後服務等。通過數據分析，在產品研發過程中免除掉一些不必要的步驟，並且及時改善產品的製造與組裝的流程。

B. 大數據技術有哪些應用表現形式

1、數據剖析及發掘

數據計算及剖析主要是根據存儲的海量數據進行普通的剖析和分類匯總，以滿足大多數常見的剖析需求。數據發掘一般沒有預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行根據各種演算法的計算，然後起到預測的效果，完成高檔其他數據剖析的需求，豐富的歷史數據是數據發掘的先決條件。

2、機器學習

監督式學習演算法是從帶標簽(標注)的訓練樣本中樹立的訓練樣本中樹立形式，並依此推測新的數據標簽的演算法。比如回歸、神經網路、決策樹、支持向量機、貝葉斯、隨機森林。無監督式學習演算法是在學習時並不知道其分類成果，意圖是去對原始材料進行分類，以便了解材料內部結構的演算法。比如聚類、主成分剖析、線性判別剖析降維。

3、數據倉庫

從企業視點來說，無論是資料庫、數據倉庫還是大數據都是處理不同需求、處理不同級別數據量的技能，它們之間並無沖突。針對不同需求和現狀進行技能選擇，各種技能相互彌補、相互協作。現在階段關於大部分企業來說，想要展開一個全新的大數據項目似乎無從下手。

4、數據安全

大數據蘊藏著價值信息，但數據安全面臨著嚴峻挑戰。一方面，大數據自身的安全防護存在漏洞。雖然雲計算對大數據供給了便當，但對大數據的安全操控力度不夠，API拜訪許可權操控以及密鑰出產，存儲和辦理方面的缺乏都可能造成數據走漏。另一方面，在用數據發掘和數據剖析等大數據技能獲取價值信息的同時，攻擊者也在利用這些大數據技能進行攻擊。

關於大數據技術有哪些應用表現形式，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

C. 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。

D. 大數據技術的應用

大數據的應用是以大數據技術為基礎，對各行各業或生產生活方面提供決策參考。

大數據應用的典型有：電商領悟、傳媒領領域、金融領域、交通領域、電信領域、安防領域、醫療領域等。

同時大數據的應用是把雙刃劍，一方面可以為我們帶來便利，另一方面也會造成個人隱私泄露的問題。

E. 企業實施大數據分析應用的九大領域

企業實施大數據分析應用的九大領域

隨著大數據的應用越來越廣泛，應用的行業也越來越低，我們每天都可以看到大數據的一些新奇的應用，從而幫助人們從中獲取到真正有用的價值。很多組織或者個人都會受到大數據的分析影響，但是大數據是如何幫助人們挖掘出有價值的信息呢？下面就讓我們一起來看看九個價值非常高的大數據的應用，這些都是大數據在分析應用上的關鍵領域：

1.理解客戶、滿足客戶服務需求

大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、分析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。比如美國的著名零售商Target就是通過大數據的分析，得到有價值的信息，精準得預測到客戶在什麼時候想要小孩。另外，通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

2.業務流程優化

大數據也更多的幫助業務流程的優化。可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預報挖掘出有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。在這2個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。人力資源業務也通過大數據的分析來進行改進，這其中就包括了人才招聘的優化。

3.大數據正在改善我們的生活

大數據不單單只是應用於企業和政府，同樣也適用我們生活當中的每個人。我們可以利用穿戴的裝備（如智能手錶或者智能手環）生成最新的數據，這讓我們可以根據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。而且還利用利用大數據分析來尋找屬於我們的愛情，大多數時候交友網站就是大數據應用工具來幫助需要的人匹配合適的對象。

4.提高醫療和研發

大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA.並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。

5.提高體育成績

現在很多運動員在訓練的時候應用大數據分析技術了。比如例如用於網球鼻塞的IBMSlamTracker工具，我們使用視頻分析來追蹤足球或棒球比賽中每個球員的表現，而運動器材中的感測器技術（例如籃球或高爾夫俱樂部）讓我們可以獲得對比賽的數據以及如何改進。很多精英運動隊還追蹤比賽環境外運動員的活動-通過使用智能技術來追蹤其營養狀況以及睡眠，以及社交對話來監控其情感狀況。

6.優化機器和設備性能

大數據分析還可以讓積極和設備在應用上更加智能化和自主化。例如，大數據工具曾經就被谷歌公司利用研發谷歌自駕汽車。豐田的普瑞就配有相機、GPS以及感測器，在交通上能夠安全的駕駛，不需要人類的敢於。大數據工具還可以應用優化智能電話。

7.改善安全和執法

大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。

8.改善我們的城市

大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。

9.金融交易

大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易（HFT）是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。

以上九個是大數據應用最多的九個領域，當然隨著大數據的應用越來越普及，還有很多新的大數據的應用領域，以及新的大數據應用。

以上是小編為大家分享的關於企業實施大數據分析應用的九大領域的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

F. 大數據有哪些應用

大數據的應用包括：包括電商、傳媒、金融、交通、電信、安防、醫療、製造、汽車、餐飲、能源、娛樂等。

大數據（英語：Big data），又稱為巨量資料，指的是在傳統數據處理應用改逗山軟體不足以處理的大或復雜的數據集的術語改逗山。

數據也可以定義為來自各種來源的大量非結構化或結構化數據。從學術角度而言，大數據的出現促成廣泛主題的新穎研究。這也導致各種大數據統計方法的發展。大數據並沒有統計學的抽樣方法；它只是觀察和追蹤發生的事情。

大數據必須藉由計算機對數據進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。美國在2012年就開始著手大數據，奧巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。數據挖掘（data mining）則是在探討用以解析大數據的方法。

G. 醫葯資料庫在葯物研發中的作用

資料庫和醫葯行業是一個密不可分的話題，很多葯企可以通過數據資料庫，分析市場葯品需求，確定葯物研發方向，在開發過程中可以准確地查詢篩選靶點物質，還能查詢葯物毒理數據，也解決了以前臨床樣本小，采樣分布有限的問題，有效地提升了葯物研發的效率。

醫葯大數據對於葯物研發的作用

在大數據未成熟之前，葯企在研發新葯時，最多的就是資料的查詢如：靶點的查詢，文獻的查詢，臨床數據的查詢，除了查詢這些數據，還要忍受大量的候選葯物的折磨，而且對於市場的回報有著不確切性，風險很大，研發時間也要長達十幾二十年，對比現在醫葯大數據對於葯物研發提高了時間效率，還能預測回報，規避風險。

臨床研究數據

做葯物研發之前還會通過大數據技術對於市場做分析，對於公共疾病和葯品的需求為葯物研發合理安排時間，在我們企業首先會看市場，看市場的需求，受眾是否廣泛，這些都離不開醫葯大數據的，還有在醫葯副作用研究方面可以通過葯物毒理了解葯物副作用情況，醫葯大數據不僅對於葯物研發有很大的幫助，還對於預測市場，葯品銷售、產品定位都有非常大的幫助。