什麼東西數據幾乎滲透所有領域

⑴ 計算機應用系統的應用領域

計算機應用已深入到科學、技術、社會的廣闊領域，按其應用問題信息處理的形態，大體上可以分為 ：①科學計算。求取各種數學問題的數值解。②數據處理。用計算機收集、記錄數據，經處理產生新的信息形式。主要包括數據的採集、轉換、分組、組織、計算芹衡、排序、存儲、檢索等。③知識處理。用計算機進行知識的表示、利用、獲取。計算機的應用幾乎滲透到社會各個領域，以寬判下是一些重要的方面：①計算機輔助設計、製造、測試（CAD/CAM/CAT）。用計算機輔助進行工程設計、產品製造、性能測試。②辦公自動化：用計算機處理各種業務、商務；處理數據報表文件；進行各類辦公業務的統計、分析和輔助決策。③經濟管理 ：國民經濟管理，公司企業經濟信息管理，計劃與規劃，分析統計，預測，決策；物資、財務、勞資、人事等管理。④情報檢索：圖書資料、歷史檔案、科技資源、環境等信息檢索自動化；建立各種信息系統。⑤自動控制：工業生產過程綜合自動化，工藝過程最優控制，武器控制，通信控制，交通信號控制。⑥模式識別：應用計算機對一組事件或過程進行鑒別和分類，它們可以是文字、聲音、圖像等具慎首改體對象，也可以是狀態、程度等抽象對象。⑦事務管理：面向事業單位，主要進行日常事務的處理，如醫院管理信息系統、飯店管理信息系統、學校管理信息系統等。

⑵ 自由數據告訴你，大數據分析哪個領域運用最多

大數據有很多奇妙得運用，幫助人們真正從中獲益。社會中的大多數企業基本會受到大數據分析的影響，但大數據是是如何增加企業及其產品價值的呢？

下面讓我們來看看9個大數據高效益運用的關鍵領域：

1.拓展客戶，分析客戶需求，提供客戶需要的服務

這是大數據應用最普遍，也最廣為人知的一個領域，其主要方向是企業通過大數據分析更好地了解自己客戶的行為和喜好。為了更全面的獲得這些信息，企業都熱衷於手機社交媒體、瀏覽器日誌、文本分析和感測器的相關數據。一切工作的總目標是創建預測模型，比如美國零售商Target通過大數據分析可以准確地預測客戶什麼時候想要小孩，沃爾瑪可以更好地預測哪些產品將會熱賣，而政府能更好的掌握政務與群眾生活的相關性。

2.企業對內優化業務流程，提升工作效率

在很多領域中，大數據越來越多地用於業務流程的優化，主要手段是收集社交媒體數據、網路搜索趨勢及天氣預報等方面大數據信息，進行大數據分析，從中挖掘出有針對性的預測信息，使得包括零售商在內的大多企業可以准確精細的分析出自身業務流程的優勢和不足，並根據大數據分析得出的結論找到合適的調整方式與業務模式。比如人力資源業務流程也能夠通過使用大數據分析來改進，優化人才招聘，衡量企業文化和運功參與度等之類的問題。

3.機器和設備的性能優化

在大數據時代，機器和設備的發展趨勢必然是更加智能和自主化，像被大數據工具運行的谷歌自駕車、GPS及強大的計算機和感測器，在未來的道路上，不再需要人工的干預。

4.國家提高安全和執法

信用卡安全、網路安全、犯罪活動等都是治安執法的不變的主題，警察可以使用大數據工具來捉住最煩，預測犯罪活動，而信用卡公司可以利用大數據工具來檢測欺詐性交易。大數據被廣泛運用於治安執法的過程中，提高了執法的靈敏性，增加了對犯罪和恐怖主義活動的可控、可預測性。

5.智慧城市建設和智能化轉型

大數據在國家安全和執法中的運用，改善了安全和執法，同時也是城市與國家轉型的必要工具。很多城市都在試點運用大數據分析技術，將交通和公共設施納入智能化的范圍，試圖轉變為智能城市。大數據分析技術基於城市的實時交通信息、社交媒體和天氣數據，適時優化交通情況，匯總成實時交通訊息。除此之外，在城市和國家轉向智能化的過程中，大數據工具和技術能提供的是一個不可或缺的平台和道路。

6.個人生活中息息相關的大數據

適用於政府和企業的大數據，其實也適用於個人的生活。當人工智慧產品進入日常的生活（如智能手錶），我們就可從穿戴設備的應用中生成數據，追蹤個人的熱量消耗、睡眠模式等。甚至大數據也能成為尋找愛情的好幫手，眾多社交平台和網站都運用大數據工具和演算法分析用戶的屬性等其他信息，幫助自己的用戶尋找到最合適的對象。

7.大數據使醫療技術應用和研發更快捷、高效

如每個人能受益於智能產品一樣，在醫療衛生領域，大數據也能幫助醫生更好的研究、診斷和治療疾病。目前，大數據技術已被用來監視早產嬰兒以及患病嬰兒，記錄每次心跳，分析呼吸模式，醫生能在任何不適症狀出現之前預測24小時內的病情，使得患病嬰兒得到更早的救助。未來的臨床實驗不僅局限於小樣本，更會服務於每個人，並且使醫護人員與研究人員能更好地理解和預測疾病模式，運用大數據分析的計算能力能在幾分鍾內解碼整個DNA，縮短找到新治療方法的周期。

8.全方位追蹤運動員以獲得更優的改進

在運動領域運用大數據分析技術已不佔少數，這樣的監測幾乎滲透進了運動員生活的方方面面。比如網球鼻塞的TBM Slam Tracker工具，它使用視頻分析追蹤足球或棒球比賽中每個球員的表現。而若在運動器材中使用感測器技術，（如籃球或高爾夫俱樂部）則是通過獲得鼻塞的數據，以分析結果為依據進行改進。除此之外，不少的精英運動隊還利用智能技術追蹤賽外運動員的活動，獲得其營養狀況及睡眠，甚至是社交對話等更日常、細節的信息監控其情感狀況。

9.金融交易中使用，精準賣出和買入

金融行業應用大數據主要是在金融交易一塊，尤其是高頻交易（HFT）領域。大多數股權交易都是通過大數據演算法進行的，這些演算法越來越多地開始考慮社交媒體和新聞網站的影響因素，以此在幾秒內作出買入和賣出的決定。

上述9個領域是目前應用大數據最多的領域，隨著大數據工具越來越普及，還會有更多的其他應用領域，以及更多新的應用。

提供大數據工具和技術的平台也會隨之增多，覆蓋領域更廣更全。作為國內優秀的企業數據定製服務平台之一， 自由數據 致力於為企業和開發者提供優質的數據資源、 API介面 和 數據定製服務 等，重點覆蓋企業徵信數據、 金融數據 、 社會輿情 、 生活數據 等領域。

⑶ 數據分析常被應用於哪些領域有什麼作用

【導讀】眾所周知大數據已經滲透到了我們日常生活中，各行各業都有它的身影，除了在工業和生活中有多應用，在我們的醫療行業也是不可或缺的存在，那麼你知道數據分析常被應用於哪些領域?有什麼作用?在此引用馬雲說的一段話「數字化以前只是讓一些企業獲得更好，而今天是企業活下去的關鍵。隨著數字化的加速推進，未來一二十年，中國有望實現數字化。並且，在未來，大到企業、小到個人，都將從數據分析中獲益。」由此觀之，未來十年中，數據分析將成為指導企業科學決策運營的關鍵指標，數字化也將成為企業獲益的關鍵因素。那麼，數據分析常被應用於哪些領域?有什麼作用?下面，我們就來一起了解下。

1、醫療行業

依託於大量臨床數據的收集、實驗和分析，在醫療保健方面，我們取得了實質性的進步，這使得普通人的壽命得以延長。

目前，我們已經能通過收集各個患者的數據，包括：姓名、性別、年齡、體重、病史，以及生活方式、習慣、喜好等等，加以分析，來為他們提供對患者最有益，最適合病人本身的個性化服務。

另外，現如今，大多數人都希望通過佩戴健身追蹤器，如智能手環等，來幫助自己了解自己的飲食是否健康，體重是否需要加以控制，從而保證身體健康等。除此之外，這些設備所檢測到的數據，還可以被用於其他醫療保健、公共衛生狀況預測等。

2、物流領域

得益於各國數據系統的逐漸完備，當下，我們的物流行業得以蓬勃發展。通過對數據的深入分析，物流行業在各個方面都得到明顯的改進。

比如，通過天氣數據的預測分析，航班公司可以合理安排航班的起飛時間、延誤時間等，並能根據季節性變化、最新社會趨勢或事件的發生(例如：冬奧會)，合理的預估航班座位需求數量、飛機數量，以及對應淡旺季的機票價格等。

又或者，像DHL、FedEx、順豐等大型快遞公司，他們可以通過資料庫分析，來合理規劃運行路線，合理縮短快遞的交付時間，從而提高運營效率。

即使您是從另一個國家訂購的商品，也可以通過資料庫的數據信息，預估商品在運輸途中所需要耗費的時間。如果沒有資料庫和數據分析，顯然這是辦不到的。

3、人臉識別領域

說到人臉識別技術，想必大家並不陌生。面部識別演算法就是基於人臉數據而產生的。早在10年前，面部識別演算法就產生了，但由於演算法不夠精確，經常出現把動物、照片等，誤認為是人臉的問題。

如今，隨著越來越多的人臉數據為之助力，人臉識別技術得以進一步完善。例如，現在的智能手機幾乎都提供人臉解鎖功能，甚至可以識別雙胞胎。

更值得一提的是，隨著人臉識別技術的進一步精確，未來，人臉識別技術將對執法提供強有力的支持和保障。

4、無人駕駛領域

基於我們對社會各行各業數據的收集和處理分析，曾經被我們視作」空想「的無人駕駛汽車，最終成功被我們的科學家變成了現實。

要知道，對於一輛無人駕駛汽車來說，它每秒可產生的數據接近1GB，這相當於一年的PB數據，也相當於一輛汽車產生的數據。之所以有這么龐大的數據量，這是因為，除了實時收集和處理數據的感測器(雷達，攝像機，GPS，超聲感測器等)外，它還需要使用普通汽車的數據。例如，使用最新的導航數據，規劃出行路線圖，然後通過機器學習，幫助汽車收集處理行程中，可能遇到的緊急狀況等問題。

以上就是小編今天給大家整理的關於「數據分析常被應用於哪些領域?有什麼作用?」的相關內容，希望對大家有所幫助。總的來說，大數據的價值不可估量，未來發展前景也是非常可觀的，因此有興趣的小夥伴，盡早著手學習哦!

文章來源：https://wenda.hqwx.com/article-42047.html

⑷ 大數據在哪些領域有應用前景

1、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。
2、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。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。
3、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。

⑸ 大數據通過與人工智慧雲計算互聯網邊緣計算等新興技術滲透融合在什麼等領域培

大數據通過與人工智慧、雲計算、互聯網、邊緣計算等新興技術滲透融合在智能製造、綠色低碳、共享經濟等領域培育形成了新的增長點，成為創新發展的重要驅動力。

大數據定義詳解：

大數據（big data）是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，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的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據有大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）五大特點。

它並沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「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。

⑹ 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。

⑺ 大數據分析技術應用領域有哪些啊，生活中有用嗎

應該有用的吧

⑻ 大數據時代什麼最重要

隨著雲時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。《著雲台》的分析師團隊認為，大數據(Big data)通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
簡言之，從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。明白這一點至關重要，也正是這一點促使該技術具備走向眾多企業的潛力。 大數據的4個「V」，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別;第二，數據類型繁多。前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。第四，處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質
的不同。業界將其歸納為4個「V」——Volume，Variety，Value，Velocity。 物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式 著雲台
例子包括網路日誌，RFID，感測器網路，社會網路，社會數據(由於數據革命的社會)，互聯網文本和文件;互聯網搜索索引;呼叫詳細記錄，天文學，大氣科學，基因組學，生物地球化學，生物，和其他復雜和/或跨學科的科研，軍事偵察，醫療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規模的電子商務。
大的數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫，數據挖掘電網，分布式文件系統，分布式資料庫，雲計算平台，互聯網，和可擴展的存儲系統。
一些但不是所有的MPP的關系資料庫的PB的數據存儲和管理的能力。隱含的負載，監控，備份和優化大型數據表的使用在RDBMS的。
斯隆數字巡天收集在其最初的幾個星期，比在天文學的歷史，早在2000年的整個數據收集更多的數據。自那時以來，它已經積累了140兆兆 位元組的信息。這個望遠鏡的繼任者，大天氣巡天望遠鏡，將於2016年在網上和將獲得的數據，每5天沃爾瑪處理超過100萬客戶的交易每隔一小時，反過來進口量資料庫估計超過2.5 PB的是相當於167次，在美國國會圖書館的書籍 。
FACEBOOK處理400億張照片，從它的用戶群。解碼最初的人類基因組花了10年來處理時，現在可以在一個星期內實現。
「大數據」的影響，增加了對信息管理專家的需求，甲骨文，IBM，微軟和SAP花了超過15億美元的在軟體智能數據管理和分析的專業公司。這個行業自身價值超過1000億美元，增長近10%，每年兩次，這大概是作為一個整體的軟體業務的快速。 大數據已經出現，因為我們生活在一個社會中有更多的東西。有46億全球行動電話用戶有1億美元和20億人訪問互聯網。
基本上，人們比以往任何時候都與數據或信息交互。 1990年至2005年，全球超過1億人進入中產階級，這意味著越來越多的人，誰收益的這筆錢將成為反過來導致更多的識字信息的增長。思科公司預計，到2013年，在互聯網上流動的交通量將達到每年667艾位元組。
最早提出「大數據」時代已經到來的機構是全球知名咨詢公司麥肯錫。麥肯錫在研究報告中指出，數據已經滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素;而人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。
「麥肯錫的報告發布後，大數據迅速成為了計算機行業爭相傳誦的熱門概念，也引起了金融界的高度關注。」隨著互聯網技術的不斷發展，數據本身是資產，這一點在業界已經形成共識。「如果說雲計算為數據資產提供了保管、訪問的場所和渠道，那麼如何盤活數據資產，使其為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，則是大數據的核心議題，也是雲計算內在的靈魂和必然的升級方向。」
事實上，全球互聯網巨頭都已意識到了「大數據」時代，數據的重要意義。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微軟(微博)在內的全球IT 巨頭紛紛通過收購「大數據」相關廠商來實現技術整合，亦可見其對「大數據」的重視。
「大數據」作為一個較新的概念，目前尚未直接以專有名詞被我國政府提出來給予政策支持。不過，在12月8日工信部發布的物聯網「十二五」規劃上，把信息處理技術作為4項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。而另外3項關鍵技術創新工程，包括信息感知技術、信息傳輸技術、信息安全技術，也都與「大數據」密切相關。

⑼ 關於新興行業你了解哪些

新興行業是，原來並不存在，隨著社會的不斷發展，逐步出現的行業，他們以發展速度快，發展空間大為特點，區別於老行業。 接下來我為大家整理了關於一些新興行業的介紹，歡迎大家閱讀!

未來中國最紅火的16個新興行業

未來10年，有哪些新產業值得我們期待?那些產業能夠給投資人帶來最豐厚的回報?下文細數了可能最具投資價值的十餘個新興產業。

從發明蒸汽機、發電機、計算機，再到網際網路的廣泛應用，新的科技浪潮一直主導著生產力和生產關系的大調整，並不斷涌現出新的產業，促進社會進步。

如今，互聯網與移動互聯網將逐漸往深度精度發展，比如從滿足用戶的普遍性需求開始向個性化需求延伸。另一方面，「互聯網+各行業」成為共識，互聯網與移動互聯網作為基礎設施，推動「萬物互聯」的時代到來。

1、雲計算

企業向雲端遷移是大勢所趨。國內雲計算市場 蛋糕 正變得越來越誘人。

雖然阿里、騰訊、華為等IT巨頭等紛紛進入，但中國企業級市場的復雜性使得IaaS層面依然存在機會;

而在SaaS層面，還應重點分析具體的產品和服務是否符合國內客戶的實際市場需求。

2、大數據

「大數據+」已經滲透到幾乎所有行業，該領域的投資策略為：

1、對於資源型大數據公司：數據資源足夠龐大完整，數據價值足夠有想像空間，數據挖掘整合能力足夠強;

2、對於技術型大數據公司：技術門檻夠高，並足以讓公司快速形成規模效應、網路效應，從而快速佔領足夠市場份額;

3、對於應用型大數據公司：應用市場足夠大，公司成長性好且可實現性強。

3、虛擬現實

虛擬現實的發展前景引人想像，具備廣泛的應用空間，如游戲、影視、 教育 、體育、星際探索、醫療等等。

該領域的投資策略為：

1、短期內，能夠布局虛擬現實產業鏈的廠商，從硬體設備、內容生產到平台分發，均具備投資價值;

2、從長遠來看，虛擬現實的內容將是行業靈魂存在，投資成熟內容產業廠商將充滿機會。

4、人工智慧

根據預測，2024年人工智慧市場規模將增長至111億美元。初步的技術積累和數據積累已經在過去有了比較顯著的規模效應，因而人工智慧重塑各行各業的大潮即將來襲，並引發新一輪IT設備投資。

在人工智慧領域內，主要關注的方向包括：

1、計算機視覺識別(以人臉識別為典型);

2、計算機自適應(以各類機器人為例);

3、各項細分底層技術領域(比如自然語言處理、機器學習和知識圖譜)。

5、3D技術

經過過去幾年3D列印的投資熱，3D列印技術步入到了一個新的階段，但應用市場仍有待突破。

接下來新一輪的3D技術的關注點，包括：

1、3D列印專用材料及其工藝技術;

2、3D建模和個性化定製設計軟體;

3、圍繞3D列印技術出現的行業模式創新企業(即3D列印與教育、醫療和工業4.0等行業的結合)。

6、無人技術

無人技術目前主要應用在無人機、無人駕駛汽車等領域。美國蒂爾集團預測全球無人機市場規模會從2015年的64億美元增至2024年的115億美元，發展態勢迅猛。無人駕駛汽車至今仍未揭面紗，但麥肯錫預測到2025年該領域將會有2000億美元到1.9萬億美元產值，屆時中國無人駕駛汽車產值空間至少也在萬億規模，潛力無限。

該領域可長期持續關注如下標的：

1、隨著政策逐漸放開，網路、谷歌、寶馬、奧迪等巨頭加緊布局無人駕駛汽車，可側重關注汽車電子相關硬體、車聯網相關軟體、整車等各個領域領導企業;

2、無人機領域，重點關注部件製造與總體設計細分領域，以及無人機解決方案提供商中非常有潛力的優質企業。

7、機器人

由於中國人工成本上升以及整體經濟結構轉型，機器人未來的崛起及其巨大的市場規模已經被各大機構認可。

1、未來的工業機器人將具備強大的自我學習能力和專業化能力，向更細分的領域和結構進行創新延伸;

2、協作機器人可以與人協同工作並且廣泛應用在生活中各種領域，屬於「跨界」的產物;

3、服務機器人則沒有上限，具有遠超工業機器人和協作機器人的市場規模潛力。

8、新能源

中國是最大的新能源市場，發展新能源產業是改變我國的能源結構，降低對化石能源的依賴度，減少環境污染的必然選擇。

1、鋰電池在中國已經形成完整的產業鏈，下游動力和儲能電池需求巨大;

2、超級電容在快速充放電、高循環壽命、高功率密度方 面相 比較鋰電池有明顯優勢，能夠廣泛用於城市公交、軌道交通、風力發電、石油鑽探、港口機械等領域。

9、新材料

新材料是新經濟的基石，我國在軍工、高鐵、核電、航天航空等尖端製造領域的快速發展均離不開基礎材料領域的突破。

隨著基礎化學、基礎材料、納米技術等方面的科研實力的不斷積累，新材料領域的創新點將不斷涌現：

1、石墨烯的柔性、力學、光學、電學和微觀量子特性與目前現有材料相比整體有明顯優勢，未來應用行業橫跨電子、生物醫療、軍工、精密製造業、化工等;

2、碳纖維是應用相對成熟的新興材料，相對於傳統材料品質好，重量輕，未來需要在降低成本、突破國外技術封鎖方面繼續努力;

3、新型膜材料，可廣泛應用於水處理、廢氣治理、鋰電池等多個領域;

4、生物基材料，用於齒科、骨科等，可取代、修復人體組織器官功能。

10、生物技術與生命科學

隨著基因組學、分子生物學等基礎學科的發展，生物制劑與生命科學技術正在治療中發揮越來越重要的作用：生物制劑方面，越來越多的單抗葯物對腫瘤、糖尿病等疑難雜症產生突破性療效，「重磅炸彈」級新葯頻出。

生物技術與生命科學無疑是大健康領域極為重要的投資方向，重點關注的細分領域包括：

1、先進的基因測序及數據分析公司;

2、技術驅動型生物制劑公司;

3、與基因測序解讀、個體化給葯相結合的精準醫療公司;

4、技術上取得突破的新型生物治療方式。

11、醫療器械

醫療器械市場在國內起步較晚，但發展迅速。隨著經濟的發展以及國內老齡化程度的提高，醫療器械市場發展潛力巨大。同時，一批利好政策的出台，為國產創新醫療器械的快速成長奠定了堅實的基礎。

重點關注的細分領域包括：

1、與機器人、人工智慧等先進技術相結合的高端醫療器械;

2、國產創新型醫療器械;

3、智能家用醫療器械;

4、現有成熟醫療器械的進口替代產品。

12、互聯網醫療

信息技術的高速發展引發各個行業的巨大變革，也為醫療行業帶來巨大機遇。隨著大數據、雲計算、物聯網等多領域技術與互聯網的跨界融合，新技術與新 商業模式 快速滲透到醫療各個細分領域，從預防、診斷、治療、購葯都將全面開啟一個智能化時代。

同時也應看到，互聯網醫療在國內仍然處於起步階段，對傳統醫療的改革必然是漫長而艱巨的過程，因此對該領域的投資應保持樂觀但謹慎的態度。

重點關注的細分領域包括：

1、醫葯類電商平台;

2、醫療大數據分析公司;

3、慢病管理/健康管理在線平台;

4、智能及可穿戴式醫療設備。

13、健康養老

健康養老產業受需求迫切和政策鼓勵雙向驅動，將迎來良好的發展機會。以居家為基礎、社區為依託、機構為補充的多層次養老服務體系中將挖掘投資機會：

1、涉足養老核心產業---康復醫療，並已具備可行性和連鎖化潛力發展模式的企業;

2、積極探索創新養老模式的企業。

14、體育

中國各路巨頭正瞄準海外優質體育標的資產，漸漸向成熟體育盈利模式靠攏–門票、媒體轉播權、贊助和體育衍生品。

因此，擁有優質賽事資源和廣大受眾的體育行業標的將會持續收到資本的追捧。可以關注如下領域：

1、體育各個細分領域擁有優質體育賽事IP的運營公司;

2、沖擊傳統體育的電競行業，包括內容方和直播平台;

3、 體育運動 相關的智能硬體+數據分析軟體+可以導流到健康醫療領域的創業公司;

4、聚焦大眾健身的互聯網健身上下游公司。

15、 文化 娛樂

消費升級使得國人的消費習慣逐漸向文化娛樂進行傾斜，此外，伴隨游戲、動漫衍生而來的二次元文化興起，生產數字化、碎片化、娛樂化內容的自媒體大爆發，都將聚集大量新一代年輕用戶，引發新的商業模式和機會。

可以關注以下細分領域：

1、擁有優質IP內容(生產或購買)和強大IP運營能力的公司;

2、有海量用戶及盈利能力的自媒體和新媒體;

3、文化娛樂行業的大數據分析公司;

4、二次元內容聚合社區;

5、泛娛樂直播平台等。

16、教育

目前，傳統線下教育培訓機構除了擁有穩定的線下資源和師資以外，也在互聯網+的攻勢下順應時代發展做出了很多改革。教育行業對於投資機構來說仍是一座富礦，重點關注如下領域：

1、順應高考改革而生的素質教育和應試教育的優質線下培訓機構;

2、職業教育培訓機構與職業 經驗 分享平台;

3、性價比高的可以幫助學生提升課堂體驗的虛擬現實技術公司(硬體+軟體+內容);

4、專注在 兒童 教育領域的優質IP內容生產者。

未來5年，這3大新興產業將最賺錢

社會與經濟發展就如永動機一樣 不斷淘汰落後產業。縱觀中華文明發展歷史，由手工勞作逐步轉變為機器勞作再到人工智慧。那麼未來又將何去何從?資本一直是推動新產業發展幕後推手。

未來5年，將有哪些新產業值得我們關注，哪些產業能夠再出一個阿里，再出一個華為。社會發展的速度越來越快，以前都是十年為期，現在5年都嫌長。特別是最近20年的科技浪潮下誕生出了一批又一批新興產業的龍頭，20年前你不知道阿里，你也不清楚華為，你更不知道網路和騰訊。

你知道的科技就是微軟。就連現在如日中天的蘋果當時也是前途未卜。而最近10年這些科技大佬如雨後春筍般的迅速崛起。而到了最近5年，華為更為人所知。位元組跳動，拼多多等成立時間更短。天天都在玩的抖音成立才不過4年時間。以前百年企業才能達到的財富，現在5年就能實現。

比如最近剛上市的 金山辦公，公司創立8年，成立股份公司才4年，市值過千億。2015年成立的拼多多 5年時間市值近3000億。成立不到8年的位元組跳動估值超過5000億，旗下成立的抖音火遍全國。

回顧歷史的長河，全球經濟的發展在新的科技浪潮下一直推動著各行各業不斷涌現出新的產業，促進社會發展。

互聯網產業方興未艾，傳統行業也在忙著轉型。那麼未來5年，又有哪些新產業值得我們期待?哪些產業能夠孕育出新的千億、甚至萬億市值的企業。

有三大行業值得投資者重點關注。

1、雲計算

所謂雲計算(cloud computing)就是通過網路「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後，通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶，簡單說你所有的存儲計算分析等服務通過虛擬的雲服務就能實現。那麼往大的說企業存儲的數據更多，一台電腦，甚至百台電腦都不夠用，調用數據分析不及時速度也跟不上。而雲計算就能解決這些問題，企業向雲端遷移是大勢所趨。而相關個股如，浪潮信息，深信服，安恆信息，優刻得以及中國軟體等可關注。

2、大數據

大數據這個行業許多人現在已經不陌生， 「大數據+」已經滲透到幾乎所有行業，任何企業，任何事物都可以轉換為數據進行處理，高效的運作。如以阿里巴巴為代表的「大數據+零售」、數字化時代是大勢所趨，以前只有數字才稱之為數據，現在任何東西都可以數據化處理 並分析出結果。就拿這次疫情 大數據起到了極大的作用，為疫情的防空立下汗馬功勞，在當下人員密集流動下，如果沒有數據的快速處理，控制傳染源，傳播范圍會更廣。

該領域的投資策略為：

1、對於資源型大數據公司：數據資源完整，數據挖掘整合能力足夠強;

2、對於技術型大數據公司：技術門檻夠高，從而快速佔領足夠市場份額;

3、對於應用型大數據公司：應用市場足夠大，公司成長性好且可實現性強。

相關標的比如奧飛數據，用友網路，啟明星辰等

三、虛擬現實

這個行業大家也不陌生，屬於只可意會不可言傳類型，而它的作用，在一些服務行業作用尤為明顯，比如游戲，教育和影視等行業，給人的真實感和體驗感無與倫比。一切都如夢境一樣真實。

1、短期內，從硬體設備、內容生產到平台分發，均具備投資價值;

2、長期，具備內容研發，具有更廣闊的發展前景

相關個股如 歌爾股份，科大訊飛，完美世界等

因為這3大行業並不是剛剛才產生，而是已經醞釀了很長時間 像虛擬現實足足超過30年的時間，但沒有做大 因為時機不成熟，任何一個新興產業並不是突然性產生，而是經過充足的時間儲備，等待時機成熟開始爆發。而大數據，雲計算，虛擬現實 隨著5G 未來的普及 已經具備了成熟的潛在條件，所以離爆發已經很近。因為他們共同的需求都是需要快速的數據處理，而5G的到來可以更好地滿足這個條件。

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