语言大数据及其应用领域

㈠ 大数据的应用领域有哪些

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。

(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。

(1) 精准营销。

银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?消费水平怎么样?客户的消费习惯是什么?市场对产品的认知度怎么样?当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

㈡ 大数据应用在哪些领域

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

10、生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

(2)语言大数据及其应用领域扩展阅读

七个典型的大数据应用案例

1、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。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

㈢ 大数据能做什么哪些领域会使用到大数据呢

零售行业、零售行业大数据应用有两个层面，一个层面升液是零售行业可以了解客户的消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一个层面是依据客户购买的产品，为客户提供可能购买的其他产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。未来考验零售企业的是如悄碰何挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此，信息技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。
金融行业、银行数据应用场景：利用数据挖掘来分析出一些交易数据背后的商业价值。保险数据应用场景：用数据来提升保险产品的精算水平，提高利润水平和投资收益。证券数据应用场景：对客户交易习惯和行为分析可以帮助证券公司获得更多的收益。
教育行业、信息技术已在教启笑谈育领域有了越来越广泛的应用，教学、考试、师生互动、校园安全、家校关系等，只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以作出更科学的决策，这将带来潜在的教育革命，在不久的将来，个性化学习终端将会更多地融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向。
医疗行业拥有大量的病例、病理报告、治愈方案、药物报告等，通过对这些数据进行整理和分析将会极大地辅助医生提出治疗方案，帮助病人早日康复。可以构建大数据平台来收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，建立针对疾病特点的数据库，帮助医生进行疾病诊断。医疗行业的大数据应用一直在进行，但是数据并没有完全打通，基本都是孤岛数据，没办法进行大规模的应用。未来可以将这些数据统一采集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。

㈣ 大数据的主要应用领域包括哪些

云平台、物联网、移动终端、人工智能等等)建立高速、流畅连续型服务，进入智能服务的新阶段，常见的互联网搜索、电子商务、移动支付、摩拜单车、蚂蚁金服

㈤ 大数据可以应用在哪些方面

大数据技术主要应用在：定位客户、优化业务流程、提供个性化服务、改善医疗保健和公共卫生、提升机械设备性能、强化安全和执法能力、改善城市和国家建设等方面。

㈥ 在大数据分析/挖掘领域，哪些编程语言应用最多

一般来详说做数据分析挖掘每种编程语言基本都能做。
做分析方面R语言是强项。
数据可视化是Matlab。
但是挖数据要做爬虫，这个又会用到java和Python
Python是个全能，在分析方面有Numpy，Scipy等数据分析库，又有很多爬虫库，还有matplotlib的库把数据可视化。

㈦ 十大编程语言特点及应用领域是什么

计算机的发展，促使了一个新的职业的出现，程序员是近些年出现的并且得到了广泛关注的一个职业，相信这也是很多莘莘学子的职业梦想。但程序员也有很多种，并不是每一个程序员能够精通所有的编程语言。所谓术业有专攻，如果将来志在编程世界的网友就要注意了，今天西安卓新思创移动互联网教育产业联盟的雷老师给大家推荐一下2014年最流行的编程语言，他们可以说是未来程序员们生存的工具。 1.Java 首先我要推荐的就是Java语言，相信只要略微了解编程的人就会听过Java，其如今依然展现出强势的增长势头，说其是目前最流行的编程语言也不为过。并且随着移动和大数据的发展，以基于Java的Hadoop如今发展迅速，这也是Java编程人员更加千金难寻。其可以用于各种各样的领域，包括企业应用及基础设施，以及Web应用和移动开发。 >>>测试你是否适合学习Java<<< 2.JavaScript JavaScript在Web应用上有着非常大的需求，主要目的是为了解决服务器端语言，比如Perl，遗留的速度问题，为客户提供更流畅的浏览效果。JavaScript主要用于实现为Web浏览器，以提供增强的用户界面和动态网站。>>>点击了解何为JavaScript<<< 最流行的编程语言C/C++. 3.C/C++ C和C++都是基于C的语言，是目前最流行的编程语言， C常被用作系统以及应用程序的编程语言，如嵌入式系统的应用程序。C++语言为C的增强，其在出现后迅速成为开发人员之间最流行的语言之一。它是用于开发系统软件，应用软件，设备驱动程序，嵌入式软件，高性能服务器和客户端应用及娱乐软件，如视频游戏。 >>>看职业规划专家如何评价C/C++<<< 4.C# C#是微软公司发布的一种面向对象的、运行于.NET Framework之上的高级程序设计语言。C#是微软公司用来替代Java而开发的一种语言，并借鉴了Java，C，C++和Delphi的一些特点，如今C#已经成为微软应用商店和开发成员非常欢迎的开发语言。 5.PHP PHP是一种通用开源脚本语言，特别适合于Web开发，可嵌入到HTML中，它最初是用来设计动态网页产生的。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，入门门槛较低，易于学习，使用广泛。 针对苹果系统的Objective-C. 6.Python Python是应用于设计各种各样的应用程序的动态语言， 往往比Tcl，Perl，Ruby，Scheme和Java更容易编写。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。>>>看学哥学姐选的语言方向<<< 7.Ruby Ruby是一种动态的，侧重于简单个高效的开源语言，他是一个优雅的语法，能够很自然的阅读和编写，适合于快速开发，一般开发效率是JAVA的5倍。 8.Objective-C 对于钟情于Apple设备的网友来说，Objective-C的流行就得益于苹果的成功，其是增加了Smalltalk风格的消息在C编程语言中的反射，面向对象的语言。主要使用于苹果系统和GNUstep这两个使用OpenStep的标准的系统。随着苹果平台的巨大人气，如今Objective-C语言被人们逐渐知道。 Web应用领域的HTML5. 9.HTML5 HTML5是用于构建因特网的核心技术的标准语言，用于Web呈现内容，它是HTML标准的第五次修订，如今，HTML5继续在移动开发领域发挥着重要的作用，为互联网的发展提供了多样化的发展道路，37％的开发者依赖HTML5开发移动网站和Web应用程序 。 10.CSS CSS是一种用来表现HTML）或XML等文件样式的计算机语言。最常用于Web样式和HTML和Xhtml接口，该语言可以应用与任何类型的XML文档， CSS的设计主要是为了使文档内容从文档表示的分离，包括元素，如布局，颜隐链色和字体。 总结：这是目前最流行的十种编程语言，这些语言针陆山对不同的领域，对于初学者来说，如果你想学编程开发，那么你需要了解这些语言的不同用户，选择自己喜欢的领域灶悉孙去研究，术业有专攻，这样才能够在未来职场有更好的发展。

㈧ Scala语言的主要应用领域与作用

Scala的特性
1.面向对象特性
Scala是一种纯面向对象的语言，每一个值都是对象。对象的数据类型以及行为由类和特征（Trait）描述。类抽象机制的扩展有两种途径。一种途径是子类继承，另一种途径是灵活的混入（Mixin）机制。这两种途径能避免多重继承的种种问题。

2.函数式编程
Scala也是一种函数式语言，其函数也能当成值来使用。Scala提供了轻量级的语法用以定义匿名函数，支持高阶函数，允许嵌套多层函数，并支持柯里化。Scala的CaseClass及其内置的模式匹配相当于函数式编程语言中常用的代数类型（AlgebraicType）。

更进一步，程序员可以利用Scala的模式匹配，编写类似正则表达式的代码处理XML数据。在这些情形中，顺序容器的推导式（comprehension）功能对编写公式化查询非常有用。

由于JVM不支持尾部递归，Scala也不能完全支持尾部递归优化。不过，在简单的情况下，Scala编译器可以把尾部递归优化成循环。

4.静态类型
Scala是具备类型系统，通过编译时的检查，保证代码的安全性和一致性。类型系统具体支持以下特性：

泛型类，型变注释（VarianceAnnotation），类型继承结构的上限和下限，把类别和抽象类型作为对象成员，复合类型，引用自己时显式指定类型，视图，多态方法。

5.扩展性
Scala的设计承认一个事实，即在实践中，某个领域特定的应用程序开发往往需要特定于该领域的语言扩展。Scala提供了许多独特的语言机制，可以以库的形式轻易无缝添加新的语言结构：

任何方法可用作前缀或后缀操作符，可以根据预期类型自动构造闭包。联合使用以上两个特性，使你可以定义新的语句而无须扩展语法也无须使用宏之类的元编程特性。

5.使用Scala的框架
Lift是一个开源的Web应用框架，旨在提供类似RubyonRails的东西。因为Lift使用了Scala，所以Lift应用程序可以使用所有的Java库和Web容器。

scala语言主要应用领域
cala运行于JVM之上，并且它可以访问任何的java类库并且与java框架进行互操作，scala也大量重用了java类型和类库。

大数据的开发语言是Scala的原因：

1：大数据的本身是计算数据，而Scala即有面向对象组织项目工程的能力，又有计算数据的功能。

2：现在大数据事实上的计算标准框架Spark，它是用Scala开发的，因为计算数据，Scala它是函数式编程，它实现算法非常简洁优雅。

例：kafka，它是一个消息中间件，如果外部数据要流进大数据中心，我们一般都要用kafka作适配器，那如果大数据中心的数据流到外部，也是用kafka（如Spark计算的数据要交给HBASE或MySql，期间我们都会用kafka），很多的大数据组件都是用的Scala编写的，所以，如果你想成为一个较高级的大数据开发高手，你一定要掌握Scala。

㈨ 大数据分析技术应用领域有哪些啊，生活中有用吗

应该有用的吧

㈩ 未来大数据的主要应用领域包括哪些

大数据不仅意味着海量、多样、迅捷的数据处理，更是一种颠覆的思维方式、一项智能的基础设施、一场创新的技术变革。
大数据不仅意味着海量、多样、物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七大发展方向。
趋势一：物联网
物联网：把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。
物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；
其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
趋势二：智慧城市
智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息；对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作；此外，发展中的5G网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。
趋势三：增强现实(AR)与虚拟现实(VR)
拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利用计算机生成一种模拟环境；是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。这两个技术最近开始降价跟提升质量，走向大众市场。VR应用一开始以电玩为主，现在的应用却超越电玩，可以用来教学，靠着VR设备，把家里的插头电线完成配线，就像有水电技师在教学一样。
趋势四：区块链技术
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。 区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。
趋势五：语音识别技术
人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间，信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等。这项产业有个很大优点，就是发展技术的公司都打算把这项技术商品化。像是google、Amazon跟苹果的语音识别技术都可透过授权，使用在其他业者的硬件服务上。
趋势六：人工智能(AI)
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。
AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。
趋势七：数字汇流
大约从1995年左右，就陆续有人在讨论所谓“数位汇流”，在不同的使用情境之下，我们还是会需要很不一样的数位装置—光是萤幕大小就有好多种选项，音响效果、摄影机，都需要不同的配套。
所以数位比较像是“iCloud”，也就是说所有的装置会存取同一个远端资料库，让你的数位生活可以完全同步，随时、无缝的切换使用情境。
但除了“载具”的汇流，我们更应关心的是另一个数位汇流，一个网路商业模式的汇流，或者更明确的说，数字汇流就是“内容”与“电子商务”的汇流。