大数据分析的创新点

Ⅰ 如何利用大数据进行创新

可以利用大数据的多维度和时效性进行创新。用大数据的数据分析结果可以更加精准的了解到目标用户的需求，进而根据目标用户的需求来制定相应的创新方案。

Ⅱ 大数据是什么，对于研究城市有那些方法创新

大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性） 。

应用

• 洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

• google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

• 统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

• 麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

• 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

• 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

Ⅲ 如何进行大数据分析及处理

提取有用信息和形成结论。

用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

(3)大数据分析的创新点扩展阅读：

大数据分析及处理的相关要求规定：

1、以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。

2、大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。

3、大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。

Ⅳ 大数据创新的五大重要趋势

混合数据云

混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。

然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。

移动性推动大数据投资

移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。

大数据可以围绕和增强现有的应用程序

StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。

物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西

美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。

大创新来到数据频谱的前端

沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。

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Ⅳ 大数据分析是什么优缺点是什么大数据的优缺点

数据分析是指抄用适当的袭统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析的优点：能够准备得出可靠信息，有助于企业发展，已经找到自己的方向；
缺点：信息透明化，大数据比你更了解你自己。
大数据优点：
(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

(3)分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

(4)根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。
(6)使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
大数据的缺陷：
当前，大部分中国企业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。

Ⅵ 透过应用看行业 大数据如何带来思维创新

透过应用看行业 大数据如何带来思维创新

大数据正在逐渐成为我们茶余饭后谈论的热点问题，不单是在工作当中，在生活上的很多大数据应用也带给我们很大的启发和改变，我们可以举一些很简单的例子，在以前我们到医院就医的时候护士一天会跑好几趟来收集患者的各项身体数据，比如体温、血压、血糖等等，但是在当今的大数据时代下，大数据在医疗行业的广泛应用使得医疗机构每天所能收集到的用户数据点能够高达1200个左右，这样一来就非常有助于医生对于治疗方案的及时修改和制定。

在大数据时代，一定程度的不精确性是可以被接受的，这跟以往的小数据时代是非常不同的。在小数据时代，我们拥有的数据量非常少，很少的数据点让我们陷于数据饥荒中，我们生活在信息匮乏中，因此我们要求每个数据点都是精确的，也必须极精确地、高质量地来处理以及呈现它们。而如果我们拥有足够的数据，我们就不需要那么做了，我们可以更宽容地对待它们，用不那么精确的态度来对待它们。

数据提供给我们分析能力

数据量在一天天的增长，用户对于数据的分析能力也在不断的提升，据了解，对于数据分析的历史已经有几个世纪那么久远，人们通过对数据的探索来改变自身的行为模式在现在看来已经不再是什么新鲜事，亚马逊利用用户过去的点击记录和购物信息来预测顾客未来可能会想买什么。这样一来，亚马逊就能向我们推荐我们可能会买的书籍、光碟及其他东西。亚马逊在这项服务上做得非常出色，以至于其收入的三分之一都来自于这个推荐服务。这是一个极其简单而又极其有效的技术。

大数据的未来，通过相关关系收集更多数据点，接受不精确性，我们可以更好地预测未来，更好地理解和洞察社会、世界和生活。这使我们不仅比现在做得更好，还让我们可以去做那些我们认为永远不可能做到的事，这就是大数据的发展前景。

数据已经变成商品

对于现在的企业用户而言，除了原有的一些物理资源之外，对于数据资源的重视程度和把控程度也在逐渐提升，大数据赋予了企业全新的洞察力和发展效率，数据本身也变成了可以被贩卖的商品，放眼未来来看，数据将会成为非常重要的资源，就像金钱和劳动力一样宝贵的资源。

在小数据时代，也就是在过去，我们只为了单一、直接的目的来使用数据，比如账单数据是为了付款，市场数据是为了推销新产品，生产数据是为了提高生产力。一旦这些直接目的达成了，这些数据就会被弃掉。但在大数据时代，这将会非常非常的不同，因为在大数据时代，数据的价值并不体现在达成直接目的，而是体现在间接目的上，体现在那些我们甚至在收集数据时都没想到、而在后来才想出的无与伦比的用途上。

行业概览

我们前文说了，对于现在的医疗卫生行业来说，在大数据的应用当中能够使得医生对每一位患者的实时数据进行收集和分析，从而帮助医生制定和随时调整医疗方案，从而保证了治疗的效果，这样的定制化方案在没有应用大数据技术之前是不敢想象的。

在教育行业当中，我们此前也进行过报道，像国外很多学校那样，学生上学已经都背上了“云书包”，也就是说，教育的电子化和信息化已经被广泛应用在了实际当中，学校利用大数据收集学生们读书、理解程度的信息，将结果反馈给老师，而教学效果也将因此而得到提升，学习效果会得到提升，知识将得到更好的传播。

对于传统的商业领域以及电子商务行业来说，大数据更是提供给商家更加全面的用户信息，这使得商家能够准确地把握住用户需求，从而对商品种类以及营销模式等等方面进行及时的调整，同时对于购买者而言，在选择商家进行购物的时候也变得更加方便和高效

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Ⅶ 大型企业大数据创新的五大重要趋势

大型企业大数据创新的五大重要趋势_数据分析师考试

“大数据”已经不仅仅是一个时髦用语，利用大数据分析正在成为越来越现实的问题，甚至IBM都已经宣布投入10亿美金发展PowerLinux系统以支持其大数据战略。

从企业规模来看，利用大数据更有优势的是大型企业。根据研究机构Forrester Research对大量大型企业的调查数据显示，平均每家企业产生的数据总量约为非结构化数据50TB、半结构化数据2TB、结构化数据12TB。

但Forrester Research首席分析师Bryan Wang同时指出，大型企业大数据综合利用率仅为12%左右，“企业花了大量的金钱在存储上”——而不是分析。

目前使用大数据技术的企业占比约为20%，另有37%企业正在筹划大数据项目，希望通过大数据分析的威力获得更高的企业洞察。那么，大数据在大型企业重要项目应当如何应用呢？这里是大型企业大数据创新的五大方向。

1 ) 混合数据云。混合数据云是一个值得强调的话题，因为大型企业不可能放弃现有的结构化的数据基础设施。从Oracle，IBM和微软的系统的结构化数据正在支撑大多数大公司的运作。数据基础设施技术执行的目标是将这些现有的系统融入混合系统，同时吸收非结构化的数据和外部数据。

然而，传统的厂商要做到这一点可能不太容易。虽然现有的系统将保持，但那些传统厂商的技术可能局限在现有的项目，而企业新的投资更可能流向新的供应商和新的平台。

StubHub公司有25种结构化和非结构化数据源的数据网络。StubHub首席数据架构师Sastry Malladi表示，使用开源产品对于避免专有架构的锁定非常重要。“眼下最重要的创新，是如何创建一个混合的数据系统，”Malladi说。

2 ) 移动性推动大数据投资。移动平台和它们的位置、通信和便携性提出了一种客户平台客户定制的大数据创新。在线健康网站MapMy Fitness开始记录用户的运行路线，并已经扩展到各种各样的健身活动，以及个人健康监测。

MapMy Fitness副总裁Matt McLure已经看到公司增长到19万用户，并开发出一种混合私有云和公共云的基础设施，以支持用户的行为，如新增的夏季骑自行车的人和健身爱好者。“我们是在健康和关连健身生态系统的中心。”McLure说。额外的健康和健身监控相关的扩展要求，驱动该公司使用像 Facebook和谷歌等开发的数据技术。

3 ) 大数据可以围绕和增强现有的应用程序。StubHub开始只作为一个体育和娱乐项目的票券交易平台。但该公司目前正在采取一个更广泛的角度，一个项目周围的所有活动，包括社会评论，住宿，餐饮和交通服务。这些社交网络服务驱动捕获、分析大量的数据的混合模型，并驱动推荐引擎。传统的交易系统的设计根本就没有考虑这种类型的用户输入。

4 ) 物联网将让当前的大数据项目看起来像小东西(small stuff)。美国商业智能厂商SAS高级主管Paul Bachteal指出，当你开始考虑将所有的数据引入组织，将物联网从概念变成现实，构建采集，存储，分析和创建预测分析的系统，需要的技能是供不应求的，客户和供应商将不得不展开员工技能的培训工作。

Bachteal以铁路机车为例，表示一旦配备传感器并连接到一个数据分析系统，客户将能够更准确地预测部件的磨损，从而可以防止设备故障。

5 ) 大创新来到数据频谱的前端。沃尔玛正在考虑使用crowd sourcing(众包)来设置产品价格和选择产品说明配图。沃尔玛实验室高级工程总监Digvijay Lamba表示，在决策过程的前端使用技术如crowd sourcing，完成大数据的频谱。

现有的大数据系统擅长于分析巨大的数据池，但只有在数据进入该系统的时候。crowd sourcing代表了一种方式，把额外的数据添加到大数据流程的前端，利于提高分析结果。Lamba说：“我们需要扩展系统的前端。”

大数据已经不仅仅是一个流行的词汇，但创建大数据系统需要思考决策系统的新途径，这现在刚刚进入市场。

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Ⅷ 大数据时代: 大数据时代的商业创新

大数据时代: 大数据时代的商业创新

大数据不是一个新的现象，或者是数据根本就不是一个新的现象。上世纪1920年代，在美国出现了所谓的直销业，大量的百货公司开始进行所谓的直销，给每家每户送目录，这就是开始采集用户的数据来进行个性化的营销。到1982年，美国的一些航空公司出现了客户忠诚项目，航空公司开始有大量的客户交易行为数据。

商业创新涉及产品整个价值链

从商业创新的角度来看，更多的是围绕着管理现有和潜在顾客的全生命周期，在你购买之前、购买之后，全媒体、全渠道。无论是pc、手机，还是线下o2o，所有跟这个企业的社会互动，把这些数据收集起来，就能做出一个很好的预测。而且传统的数据营销，产品投放市场以后，只是单纯地做营销。现在，商业的创新是更多延伸到产品整个价值链的上下游商业的创新。

大数据时代，商业创新的市场趋势和一些商业创新出现新的范式。

我们现在处于一个社会化互联网时代，早就过了门户时代。现在的互联网是一个社会化的互联网，其内容主要是用户提供的，用户的内容都可以自己生成，而不是由企业生成的。

互联网时代，最主要是两种形式：一种叫口碑，就是“言”；另外一种是观察模仿，或者叫观察学习，就是“行”。

大数据时代的商业创新，既然是围绕着社会互动展开的，就有一个很重要的特点：社会化互联网使社会互动成为企业的一个重要的战略变量，无论是口碑还是观察模仿，在传统的线下，企业没有办法直接操控。中国有一句谚语：酒香不怕巷子深，但现在不一样，现在很重要的一个特点是，商业创新要看各种各样的新的商业模式，很多完全是围绕这个展开的。

口碑：

新的营销决策变量

从过去这些年的研究中，可以发现的一些有关口碑的例子。比如亚马逊1995年最早推出消费者的口碑，第一次把消费者的口碑当做企业操控的变量，它可以决定提供还是不提供。这里，我们要思考口碑给企业带来了什么样的影响，功能是什么。

观察学习也是这样，也是亚马逊最早开始做的。我们在线下排队的时候，亚马逊很轻易地放到网站上，后台可以统计出看过某款产品的客户，最终有多少人购买这款产品。

我们看到100个顾客从餐馆门前走过，最终有多少人进了这个餐馆，多少人进了对面的餐馆，这就是在现实生活中大家去吃饭时关心的数据。企业仍然能够把它当做直接操控的战略变量，这就改变了很多商业的游戏规则。

另外，社会互动的类型成为企业直接管理的变量。其实，另外一种社会互动的异质性本身或者同质性本身，也成为企业管理战略的变量，这是我们要在另外一篇文章里面讨论的问题。

商业创新：

立足社会互动的战略管理

商业创新是围绕着利用社会互动来影响产品投放市场以后的战略吗？其实远远不止，社会互动还可以影响到整个价值链的上下游。企业用消费者社会的互动来做新产品的测试，更重要的是新产品测试的时候就在做营销了。

身处大数据时代，商业创新一个很重要的立足点就是怎么来进行社会互动的战略管理。社会互动的异质性取决于社会网络关系，社会互动不同的类型不仅可以影响企业做决策，还受现在移动互联网o2o的影响，它也是一个战略变量。

其实在大数据时代，你仍然可以做社会互动。美国芝加哥的一家公司是卖t恤衫的，任何一个人都可以把自己设计的t恤衫上传到这个网站，得票高的由这个网站生产。这样来做新产品开发，同时也是在做新产品的测试，也是在做新产品的营销。什么意思呢？在大数据时代，如果你要基于社会互动战略管理的时候，我们过去商业上决策的流程是一种串行。现在是一个并行，我在做营销的时候，我就应该在做研发，我在做研发的时候，我应该就在做营销，不应该把它割裂开来。

社会互动：

企业可操控的战略变量

传统的市场主体企业创造价值，顾客消费价值。是谁创造价值，谁消费价值呢？实际上是消费者在创造价值，企业在消费价值。而传统市场的功能是在做价值的交换和资源的配置，但是价值的交换前提是：谁是价值的创造者，谁是价值的消费者非常清晰，而现在并不清晰，现在市场最主要的功能更多的是在做一种资源的整合和价值的共创。市场的主要调节机制不仅是供求价格，更多是社会互动。

人类社会一直有社会互动，社会互动现在成为市场调节的主要机制？一个很重要的条件是，价格之所以成为调解价值，第一是价格可观测、可度量，第二是价格可调控。

由于互联网、大数据技术，社会互动成为企业可以操控的战略变量。大数据技术可以把用户在微博、微信上互动的内容分析提取出来，知道什么价值有用，什么价值没用，这就是大数据时代对商业创新的影响。

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Ⅸ 大数据应用的创新路径

大数据应用的创新路径
随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的创新和应用普及，海量数据正在生成。2015年，中国大数据市场规模达到115.9亿元人民币，增速达38%，预计2016至2018年中国大数据市场规模将维持40%左右的高速增长。大数据正从概念向实际应用转移，越来越多的成功案例相继在不同领域涌现。
IBM日本公司的经济指标预测系统，从互联网的新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算出采购经理人指数PMI(采购经理指数)预测值。而IBM根据网上的新闻分析出的这个PMI预测值，准确度相当高;美国印第安纳大学学者利用Google提供的心情分析工具，以用户970万条留言，提前2-6天预测道琼斯工业指数，准确率达到87%。在中国，“淘宝CPI(居民消费价格指数)”这一指数通过采集、编制淘宝网上成交额比重达57.4%的390个类目的热门商品价格走势，反映网络购物市场整体状况以及城市主流人群的消费状况;阿里公司根据淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和诚信的企业，从而无须担保来放贷。目前已放贷300多亿元，坏账率仅0.3%，大大低于商业银行;此外，利用对手机用户身份和位置的检测可实时动态掌握流动人口的来源及分布情况，也可实时掌握交通流量情况，可了解突发性事件的聚集情况等。在各个领域，掌握庞大的数据信息，并对这些含有意义的数据进行专业化处理，大数据就有了不同寻常的商业价值。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，就在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。当下，大数据的价值已在许多行业被挖掘出来。对此，中国工程院院士邬贺铨指出，大数据本身服务业的属性大于大数据软硬件的制造业;大数据对其他产业的影响大于对信息产业的影响;大数据的社会效应大于直接经济效益。因此，大数据的影响之大以及受到的广泛重视溢出效益明显。目前来看，大部分企业是把大数据分析用于客户分析，然后是运营分析、诚信分析;此外还应用与新产品和业务的创新，企业数据仓库优化。大数据支出最大的产业，一是离散制造，二是银行，三是流程制造。今年3月份通过的“十三五”规划中，专门有一章提到促进大数据产业健康发展，并提出要深化大数据在各行业的创新应用，探索和传统行业协同发展的新业态、新模式，加快完善大数据的产业链。
“我们需要加强研究，加大投入，综合运用各方面的技术掌握数据资源，加强大数据的挖掘分析，实现在各个行业的创新应用，挖掘大数据的深层价值。

Ⅹ 硕士大数据毕业创新点有哪些

硕士大数据毕业创新点有研究对象上的创新，研究方法上的创新，研究领域上的创新。硕士论文只有一个要求，那就是创新点，论文框架的安排是否合理，是外审考核当中最主要的因素之一，创新点需要阅读大量的文献作为基础，加上自己的理解，讲述自己的观点来进行创新，内容不能太宽泛，紧扣主题，围绕自己写的论题去深耕细作。