大数据业务场景

㈠ 大数据的应用场景有哪些

可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
车辆监控，车辆调度，通过流量分析，进行公交线路调整，通过大数据分析预测路段车辆拥堵时间，制定缓解交通拥堵方案，通过一卡通全国联网，实施一卡走天下，记录用户所有行为轨迹。
大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题材的影视作品，以及预测比赛结果。
通过用户关注的歌曲、视频等信息做精准推送，包括使用手机过程中被推送到眼前的广告都是精准投放的结果，每个用户看到的广告可能都是不同的。

㈡ 现在企业里用企业里用的比较多的大数据框架是什么主要是哪些业务场景会用到

主流的大数据框架，Hadoop、Spark普遍，然后Flink也越来越流行。应用在大数据平台的etl辅助过程。

随着汽车市场逐步饱和，竞争加剧，车企希望通过拥抱大数据实现精细化经营，领先一步。但是大数据化的过程并非一蹴而就，也不是简单的大数据技术选择，更应该看成一个企业级系统工程。本文结合大数据项目实践和行业理解。

着重阐述了如何系统看待大数据建设和关键问题解决思路。背景随着汽车普及的不断深入，中国汽车市场逐渐饱和增速放缓，我国车企已迈入了竞争运营的阶段。随着近年大数据的兴起，越来越多的车企也选择投身大数据潮流。

希望通过拥抱大数据，实现更加精细化的业务运营，营销模式变化，乃至企业转型，提高自身运营竞争力。如国际顶级车企大众、宝马、奔驰，还有国内车企长城、吉利等都纷纷开启了自己的大数据之路。

图1车企大数据典型案例然而，在大数据化进程中，车企却发现演变过程并不是那么一帆风顺，在和车企交流中，往往能听到业务部门的抱怨。

1.数据质量怎么这么差，用户姓名一看就是随便输入的，手机号码居然只有9位。

2.销量统计错了，把提车数统计到实销数里了。

3.你做的分析功能我们不需要，对了，我们库存预测到底能不能做。信息化部门却会感觉到困惑。

4.我们已经采用先进的大数据技术平台了，但是该做些什么业务。

5.我们哪里知道业务部门对应计算口径是什么，业务需求不清楚。

6.你这个业务需求，我们心里没数。由此可见，如何构建一个高效大数据平台，不仅仅是简单的IT系统建设，更不是简单购买了大数据平台就能实现大数据分析。企业大数据化更应该是一个系统，要贯穿管理-业务-系统-数据。

逐步规划，逐步建设，而不是一蹴而就。因此，基于大数据思考、实践模式，联想总结出企业大数据建设框架，针对其中关键问题提出思考和分析。

㈢ 大数据技术的主要物流应用场景主要包括哪些

物流的供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理。供需情况也需要采用大数据技术，从大量的半结构化网络数据，或企业已有的结构化数据，即二维表类型的数据中获得。

物流资源的配置与优化方面，主要涉及到运输资源、存储资源等。物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。



(2)大数据在物流企业行政管理中的应用

在企业行政管理中也同样可以应用大数据相关技术。例如，在人力资源方面，在招聘人才时，需要选择合适的人才，对人才进行个性分析、行为分析、岗位匹配度分析;对在职人员同样也需要进行忠诚度、工作满意度等分析。

(3)大数据在物流客户管理中的应用

大数据在物流客户管理中的应用主要表现在客户对物流服务的满意度分析、老客户的忠诚度分析、客户的需求分析、潜在客户分析、客户的评价与反馈分析等方面。



(4)大数据在物流智能预警中的应用

物流业务具有突发性、随机性、不均衡性等特点，通过大数据分析，可以有效了解消费者偏好，预判消费者的消费可能，提前做好货品调配，合理规划物流路线方案等，从而提高物流高峰期间物流的运送效率。

㈣ 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。

㈤ 大数据十大商业应用场景

大数据十大商业应用场景

大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。

1、智慧城市

如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。

城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。

大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。

2、金融行业

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展得较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。

金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和Talking Data在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：

(1)精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

(2)风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈

(3)决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

(4)效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度

(5)产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

3、医疗行业

医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析，将会极大地帮助医生和病人。在未来，借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案，建立针对疾病的数据库，帮助医生进行疾病诊断。

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。在制定治疗方案时，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，制定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开发出更加有效的药物和医疗器械。

医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。政府是推动这一趋势的重要动力，未来市场将会超过几千亿元。

4、农牧业

农产品不容易保存，合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，政府将为农牧业生产进行合理引导，依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。大数据技术可以帮助政府实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以采集农产品生长信息，病虫害信息。

农业生产面临的危险因素很多，但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量，但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上，这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用政府开放的气象站的数据和土地数据建立了模型，他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种，哪些土地今天需要喷雾并完成耕种，哪些正处于生长期的土地需要施肥，哪些土地需要5天后才可以耕种，大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值。

5、零售行业

零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事，以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲，女孩怀孕的故事。

零售行业可以通过客户购买记录，了解客户关联产品购买喜好，将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额，例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。

零售行业还可以记录客户购买习惯，将一些日常需要的必备生活用品，在客户即将用完之前，通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验。

电商行业的巨头天猫和京东，已经通过客户的购买习惯，将客户日常需要的商品例如尿不湿，卫生纸，衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单，商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口，提高了客户体验，让客户连后悔等时间都没有。

利用大数据的技术，零售行业将至少会提高30%左右的销售额，并提高客户购买体验。

6、大数据技术产业

进入移动互联网之后，非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年，人类社会所有的数据之和有望突破5泽B(5ZB)，这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题。

这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会。据估计全世界在大数据采集、存储、处理、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金，包括政府和企业在大数据计算和存储，数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币，本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展，充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大。

未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长，在5年之内，中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场，也将是大数据商业价值变现的市场。大数据将会在企业的精准营销、决策分析、风险管理、产品设计、运营优化等领域发挥重大的作用。

大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题，大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题，其所带来的市场规模将会超过千亿人民币。中国目前拥有大数据，并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外，360、小米、京东、Talking Data、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者，市场足够大，期望他们将市场做大，帮助所有企业实现大数据价值变现。

7、物流行业

中国的物流产业规模大概有5万亿左右，其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右，并且下降的趋势明显。物流行业很多的运力浪费在返程空载、重复运输、小规模运输等方面。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此资源需要整合，运送效率需要提高。

物流行业借助于大数据，可以建立全国物流网络，了解各个节点的运货需求和运力，合理配置资源，降低货车的返程空载率，降低超载率，减少重复路线运输，降低小规模运输比例。通过大数据技术，及时了解各个路线货物运送需求，同时建立基于地理位置和产业链的物流港口，实现货物和运力的实时配比，提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化资源配置，至少可以增加物流行业10%左右的收入，其市场价值将在5000亿左右。

8、房地产业

中国房地产业发展的高峰已经过去，其面临的挑战逐渐增加，房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式，房地产企业在拍卖土地、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行。

借助于大数据，特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量、流动人口数量、消费能力、消费特点、年龄阶段、人口特征等重要信息。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发、商户招商、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术，房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价，合理制定开发规模，合理进行商业规划。大数据技术可以降低土地价格过高，实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像、土地规划、商业地产开发等领域，并取得了良好的效果。

9、制造业

制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，合理规划产品生产，避免生产过剩。

例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥。

大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求，帮助厂商进行产品开发，设计和生产出满足客户需要的产品。

10、互联网广告业

2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰，市场规模预计达到1500亿元左右，较2013年增长56.5%。数字广告越来越受到广告主的重视，其未来市场规模越来越大。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元，参考中国的人口消费能力，其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。

过去到广告投放都是以好的广告渠道+广播式投放为主，广告主将广告交给广告公司，由广告公司安排投放，其中SEM广告市场最大，其他的广告投放方式也是以页面展示为主，大多是广播式广告投放。广播式投放的弊端是投入资金大，没有针对目标客户，面对所有客户进行展示，广告的转化率较低，并存在数字广告营销陷阱等问题。

大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来，对客户的行为进行分析，打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后，客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑，移动互联网的数据包含了个人的位置信息，其360度用户画像更加接近真实人群。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销，广告公司可以依据用户画像的信息，将广告直接投放到用户的移动设备，通过用户经常使用的APP进行广告投放，其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率，广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户，其将会降低广告投入，提高广告的转化率。

目前，影响大数据产业发展主要有两个大问题，一个是大数据应用场景，一个是大数据隐私保护问题。

大数据商业价值的应用场景，大数据公司和企业正在寻找，目前在移动互联网的精准营销和获客、360度用户画像、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理、金融行业的供应链金融，个人征信等方面已经取得了进步，拥有了很多经典案例。

但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前，大家都在摸石头过河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法，估计不久的将来，大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求。在没有明确有关大数据隐私保护法规前，我们可以参考国外的隐私法，严格遵守国际上通用的个人隐私保护法，在实施大数据价值变现的过程中，充分保护所有相关方的个人利益。

最后纵观人类历史，在任何领域，如果我们可以拿到数据进行分析，我们就会取得进步。如果我们拿不到数据，无法进行分析，我们注定要落后。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误，因此我们需要掌握大数据这个武器，利用好它，帮助人类社会加速进化，帮助企业实现大数据的价值变现。

以上是小编为大家分享的关于大数据十大商业应用场景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈥ 大数据常见的应用场景有哪些

大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。
对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是用户需求。
一、医疗大数据看病更高效
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。
二、生物大数据改良基因
当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。
三、金融大数据理财利器
大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：精准营销、风险管控、决策支持、效率提升、产品设计等。
四、零售大数据最懂消费者
零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。
五、电商大数据精准营销法宝
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。
六、农牧大数据量化生产
大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。
七、交通大数据畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。
尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。
八、教育大数据因材施教
随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。
九、体育大数据夺冠精灵
大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。
十、环保大数据对抗PM2.5
气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。
十一、食品大数据舌尖上的安全
大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。
十二、调控和财政支出大数据令其有条不紊
政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。
十三、舆情监控大数据
国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。

㈦ 大数据在哪些领域有应用前景

1、电商行业
电商行业是最早将大数据用于精准营销的行业，它可以根据消费者的习惯提前生产物料和物流管理，这样有利于美好社会的精细化生产。随着电子商务的越来越集中，大数据在行业中的数据量变得越大，并且种类非常多。在未来的发展中，大数据在电子商务中有大多的想象，其中主要包括预测趋势，消费趋势，区域消费特征，顾客消费习惯，消费者行为，消费热点和影响消费的重要因素。
2、金融行业
大数据在金融行业的使用是非常广泛的，主要使用在交易过程中。现在许多股权交易都是使用大数据算法进行的。这些算法能够越来越多地考虑社交媒体和网站新闻，并且决定接下来的几秒内是选择购买还是出售。
3、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器。科学家可以利用大数据技术的应用，这样能够加速他们自己的基因和其他动物基因的研究过程，并且还能成为人类未来克服疾病的重要武器之一。技术不仅可以改良作物，还可以利用遗传技术培育人体器官，消灭细菌等。

㈧ 工业大数据大有可为，浅谈制造业7大应用场景

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。

一、加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

二、设备故障分析及预测

在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。

如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业4.0的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。

因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：

1、故障超前预警，减少设备停机时间；

2、分析结果实时推送，减少人工成本；

3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。

三、工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。

首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

四、产品销售预测与需求管理

近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。

五、工业供应链的分析与优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

六、生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的 历史 数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现 历史 预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。

七、生产质量分析与预测

在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。

生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。

1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。

2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。

3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。

4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。

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㈨ 大数据的应用场景都有啥

大数据应用场景有城市管理，电信，金融

电视

数字化医疗，石油化工，农林水务，工业自动化，公共安全，侦查，定位，监控，评估，电子支付，风险控制，交易，订单，跟踪，识别，消防，定位，调度，设备，安全，节能。

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㈩ 大数据可以应用在哪些行业

大数据基础知识有三个主要部分，分别是数学、统计学和计算机，同时辅助社会学、经济学、医学等学科。
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