統計數據在大數據中的應用

Ⅰ 談談數據統計在哪些領域有哪些應用

一、數值計算
計算機廣泛地應用於科學和工程技術方面的計算，這是計算機應用的一個基本方面，也是我們比較熟悉的。如：人造衛星軌跡計算，導彈發射的各項參數的計算，房屋抗震強度的計算等。
二、數據處理
用計算機對數據及時地加以記錄、整理和計算，加工成人們所要求的形式，稱為數據處理。數據處理與數值計算相比較，它的主要特點是原始數據多，處理量大，時間性強，但計算公式並不復雜。
在計算機應用普及的今天，計算機已經不再只是進行科學計算的工具，計算機更多地應用在數據處理方面。如：對工廠的生產管理、計劃調度、統計報表、質量分析和控制等；在財務部門，用計算機對帳目登記、分類、匯總、統計、製表等。
我們不可以用計算機實現辦公自動化。用計算機進行文字錄入、排版、製版和列印，比傳統鉛字列印速度快、效率高，並且使用更加方便；用計算機通信即通過區域網或廣域網進行數據交換，可以方便地發送與接收數據報表和圖文傳真。
三、 自動控制
自動控制也是計算機應用的一個重要方面。在生產過程中，採用計算機進行自動控制，可以大大提高產品的數量和質量，提高勞動生產率，改善人們工作條件，節省原材料的消耗，降低生產成本等。
四、輔助設計
計算機輔助設計(Computer Aided
Design，簡稱CAD)是藉助計算機進行設計的一項實用技術，採用計算機輔助設計過程實現自動化或半自動化，不僅可以大大縮短設計周期，加速產品的更新換代，降低生產成本，節省人力物力，而且對保證產品有重要作用。
五、輔助教學
計算機輔助教學(簡稱CAI)是利用計算機對學生進行教學。計算機輔助教學的第一個大型系統是在60年代由美國伊里諾大學開發的PLATO。現在世界上發展的各方教學軟體已無法准確統計。CAI的專用軟體稱為課件，是CAD的一大分支，它可按不同教學方式方法以及不同領域內容進行分類。
六、人工智慧
計算機有記憶能力，又擅長進行邏輯推理運算，因此計算機可以模仿人的思維，讓計算機具有一定的學習和推理功能，能夠自己積累知識，並且獨立解決問題，這就是計算機的人工智慧。例如，計算機可以對計算機高級語言進行編譯和解釋；不同國家語言之間的機器翻譯；在很多場合下，裝上電腦的機器人可以代替人們進行繁重的、危險的體力勞動和部分簡單重復的腦力勞動。
七、娛樂活動
我們可以在多媒體電腦上看電視、看VCD、聽音樂、玩游戲、在網上和朋友聊天等等。

Ⅱ 統計學在大數據中有哪些實際應用

已上提問是統計學基本概念不清楚：有的學者認為大數學時代統計學過時了；實際上：這是一種錯誤學說，就是一個大呼悠。所為的大數劇就是數劇流大一點而已，並沒有超出統計學描述的范圍；也就是互聯網、計算機、蘋果手機，小朋友啊搖一搖，小姑娘們聊啊聊，帥哥鍵盤敲啊敲，這些信息、資料、圖片向白雲一樣飄啊飄，飄到空間瞬間形成龐大的幾十萬億的數劇雲。最後這些數據流我們用計算機通過統計學專家學者加已整理、分析；這就對統計學家提出了新的挑戰。
統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
統計學統帥一切科學。
「社會統計學與數理統計學的統一理論」作為統計學的最新理論，必將全面提升統計學的分析水平，當然完全達到了挑戰大數劇的水準。統計學在一切學科中（以社會科學與自然科學一級學科為單位）是地位最高的學科。它的地位的崇高在扵：它是現今世界幾乎所有前沿科學進行研究的唯一手段（所謂瞎子摸大象方法），也是西方文明幾百年的台柱子。
而統計學現存的兩大體系社會統計學與數理統計學的爭論至少有100多年的歷史。早期學者認為社會統計學是研究社會科學的，數理統計學是研究自然科學的；中期學者認為社會統計學適合作定性分析，數理統計學則適合作定量分析；近些年來，以美國為代表的發達國家的學者，由於誇大了數理統計的定量分析，誤認為數理統計學可以代替社會統計學。但是這些觀點自始至終未能對兩者作出科學的解釋，一切處在矛盾中，斗爭中、、、、
王見定教授經過30多年的學習和研究，發現了能准確界定社會統計學、數理統計學的方法，並發現了兩者的聯系和區別以及在一定條件下可以相互轉化的關系，完美地解決了這一長期存在於統計學界的最大問題。「社會統計學與數理統計學的統一理論」將對其它科學的發展起到不可估量的作用。

Ⅲ 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。

Ⅳ 如何統計和分析利用網路大數據

如何統計和分析利用網路大數據?
大數據給互聯網帶來的是空前的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，還將深深影響著人們的生產生活。深處在大數據時代中，人們認識到大數據已經將數據分析的認識從「向後分析」變成「向前分析」，改變了人們的思維模式，但同時大數據也向我們提出了數據採集、分析和使用等難題。在解決了這些難題的同時，也意味著大數據開始向縱深方向發展。
一、數據統計分析的內涵
近年來，包括互聯網、物聯網、雲計算等信息技術在內的IT通信業迅速發展，數據的快速增長成了許多行業共同面對的嚴峻挑戰和寶貴機遇，因此現代信息社會已經進入了大數據時代。事實上，大數據改變的不只是人們的日常生活和工作模式、企業運作和經營模式，甚至還引起科學研究模式的根本性改變。一般意義上，大數據是指無法在一定時間內用常規機器和軟硬體工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合。網路大數據是指「人、機、物」三元世界在網路空間中彼此交互與融合所產生並在互聯網上可獲得的大數據。
將數據應用到生活生產中，可以有效地幫助人們或企業對信息作出比較准確的判斷，以便採取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，並使之成為信息的過程。也就是指個人或者企業為了解決生活生產中的決策或者營銷等問題，運用分析方法對數據進行處理的過程。所謂的數據統計分析，就是運用統計學的方法對數據進行處理。在以往的市場調研工作中，數據統計分析能夠幫助我們挖掘出數據中隱藏的信息，但是這種數據的分析是「向後分析」，分析的是已經發生過的事情。而在大數據中，數據的統計分析是「向前分析」，它具有預見性。
二、大數據的分析
1.可視化分析。
數據是結構化的，包括原始數據中的關系資料庫，其數據就是半結構化的，譬如我們熟知的文本、圖形、圖像數據，同時也包括了網路的不同構型的數據。通過對各種數據的分析，就可以清晰的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表徵的、帶有普遍性的廣義型知識;用於反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特徵型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。數據可視化技術有3個鮮明的特點：第一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。第二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變數。第三，最直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,並可對其模式和相互關系進行可視化分析。
2.數據挖掘演算法。
數據挖掘是指資料庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(DataMining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將資料庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而「數據挖掘」這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的資料庫中，從大量數據中找到有用的、合適的數據，並將其隱含的、不為人知的潛在價值的信息揭示出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。
數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中「數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的並且包含雜訊的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程」是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著雜訊;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識並不要求適用於所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關演算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背後的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。
3.預測性分析能力。
預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便於企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之後，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。
盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網路大數據對於存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網路大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網路大數據平台(包括計算平台、傳輸平台、存儲平台等)是網路大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網路大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那麼這些有價值的數據就成為了賣點，導致爭奪和侵害的發生。事實上，只要有數據，就必然存在安全與隱私的問題。隨著大數據時代的到來，網路數據的增多，使得個人數據面臨著重大的風險和威脅，因此，網路需要制定更多合理的規定以保證網路環境的安全。

Ⅳ 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。