大数据在疫情中的应用案例

A. 关于大数据应用有什么例子

• 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。

• 大数据应用案例之：医疗行业

• Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

• 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

• 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

• 大数据应用案例之：能源行业

• 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。

• 有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

• 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

B. 疫情开始时新加坡如何利用大数据分析和控制疫情传播

随着信息和通信技术（Information and Communication Technology–ICT）的快速发展和广泛应用，“智慧城市（Smart City）”已经成为全球各国城市应对人口、环境、资源和管理等挑战的一种创新方案。尤其是在应对自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等突发事件的过程中，智慧城市已经成为采取应急处置措施的一种有效的手段。在世界上多个智慧城市指数排名中都位于前三位的城市国家新加坡，将智慧城市的目标定位于数字经济、数字政府和数字社会等三个方面，包括智慧交通、智慧政务、智慧生活、智慧健康、智慧创业与商业等智慧方案。在2021年由国际咨询公司伊甸策略中心（Eden Strategy Institute）组织的相关排名中，新加坡凭借运用智慧城市应对新冠肺炎疫情的出色表现，又一次在世界智慧城市排名中位列榜首。本文借鉴新加坡在智慧城市中推出的疫情防控服务平台TraceTogether的应用，结合我国城市防控新冠肺炎疫情的实践，对在突发事件应对中建设与应用智慧城市的关键进行探讨

C. 医疗行业大数据应用的三个案例

医疗行业大数据应用的三个案例
文章从华大基因推出肿瘤基因检测服务、大数据预测早产儿病情、广东省人民医院利用大数据调配床位3个医疗行业大数据应用案例中，以应用背景、数据源、图说场景、实现途径、应用效果5个视角去看待大数据在医疗的应用状况。
案例一：华大基因推出肿瘤基因检测服务
应用背景：
伴随着生物技术、大数据技术的发展，个体基因检测治疗疾病已经成为现实。其中，最广为人知的是美国好莱坞女星安吉丽娜?朱莉，在 2013 年经过检测她发现自身携带致癌基因——BRCA1 基因，为防止罹患卵巢癌，于 2015 年切除了卵巢和输卵管。目前，国内外已经有多家基因检测机构，如我国的华大基因、贝瑞和康、 美国的 23andMe、 Illumina 公司等。华大基因一直致力于肿瘤基因组学研究，已经研究 20 多类癌症。近日，华大基因推出了自主研究的肿瘤基因检测服务，采用了高通量测序手段对来自肿瘤病人的癌组织进行相关基因分析，对肺癌、乳腺癌、胃癌等多种常见高发癌症进行早期、无创伤检测。
数据源：
检测数据：患者血清、口腔黏膜数据、基因测序等。
其它数据：体检数据、电子病历、遗传记录、患者调查、地理区域以及生活条件等。
图说场景：

实现路径：
首先采取患者样本，通过测序得到基因序列，接着采用大数据技术与原始基因比对，锁定突变基因，通过分析做出正确的诊断，进而全面、系统、准确地解读肿瘤药物与突变基因的关系，同时根据患者的个体差异性，辅助医生选择合适的治疗药物，制定个体化的治疗方案，实现“ 同病异治” 或“ 异病同治” ，从而延长患者的生存时间。
应用效果：
癌症诊断和预测。肿瘤医院的病人中有 60%至 80%刚到医院时就已经进入中晚期，癌症早期的筛查可以帮助患者有针对性的改善生活习惯或者采取个体化的辅助治疗，有益于身体健康;同时将癌症扼杀在摇篮里，从而降低日后巨大的医药开支和生活困扰。助力个性化医疗。结合生物大数据，挖掘疾病分子机制最终可以做到更好的筛查，更好的临床指导以及更好用药的过程。
案例二：大数据预测早产儿病情
应用背景：
安大略理工大学的卡罗琳·麦格雷戈( Carolyn McGregor)博士和一支研究队伍与 IBM 一起和很多医院合作，用一个软件来监测处理即时的病人信息，然后把它用于早产儿的病情诊断。
数据源：
个人体征数据：心率、呼吸、体温、血压和血氧含量。
其它数据：孕妇产检数据、电子病历、遗传数据等。
实现路径：
系统会监控 16 个不同地方的数据，比如心率、呼吸、体温、血压和血氧含量，这些数据可以达到每秒钟 1260 个数据点之多。在明显感染症状出现的 24 小时之前，系统就能监测到早产儿细微的身体变化发出的感染信号，及早预测控制早产儿的病情，从而提高新生儿的出生率。
应用效果：
预测病情。早产儿的稳定不是病情好转的标志，只有通过海量的数据并且找出隐含的相关性才能发现提早知道病情，医生就能够提早治疗，也能更早地知道某种疗法是否有效，这一切都有利于病人的康复。
案例三：广东省人民医院利用大数据调配床位
应用背景：
起因于国外医院的经验以及广东省人民医院各专业科室差异很大的病床使用率。长期以来，优势专业病源充足，病人候床情况严重，排队入院，相反有些专业空床情况明显，病床使用率仅 65%左右。为此管理层打出了模糊临床二级分科、跨科收治病人、集中床位调配权的一套“ 组合拳” 。
数据源：
患者数据：挂号数据、电子病历、患者基本数据等。
医院数据：各科室床位使用情况、诊疗活动、平均住院费用、平均住院周期等。
实现路径：
对跨科收治病人之后的科与科之间的工作量、收入、支出、分摊成本等指标进行合理的划分，强化了入院处的集中床位调配权，解决病人入院排队情况，使医院更好地履行了社会责任，同时也给增加了医院的效益。
应用效果：
提高病床使用率。病床使用率由 87%提高到 92%，优势专业候床排队现象明显减少。
支持决策判断。优势专科与弱势专科的病人在地域构成比、平均住院费用等标上存在显著差异，支持决策判断。

D. 大数据技术应用在医疗行业的哪些方面

【导读】大数据技术可以说目前已经应用到了各行各业中，对于各行各业都是有很大的帮助和促进作用的，在医疗行业，能够促进医学研究，帮助改善我们的生活质量，有效促进相关疾病的治疗等等，那么大数据技术应用在医疗行业的哪些方面呢?下面我们就来一起了解一下。

1、新型冠状病毒大数据搜索报告

该数据有可能更好地预测各种情况和当前公共卫生问题引起的区域性暴发疫情的情况。反过来，医疗服务提供者能够采取适当的预防措施，并分配必要的资源，以应对与健康有关的特定疾病的区域性升级。

2、区域医疗保健监控

可以将数据用于预测医学研究，从而有助于预防可能的疾病传播。例如，通过跟踪他们搜索的医疗问题来了解患者人群及其医疗保健需求以及跟踪他们在医疗站点上提供的信息，这些都是促进预防保健和研究的方法。

3、打击性传播疾病

如果及时报告，则可以治疗性传播疾病(STD)和性传播感染(STI)。但是，诸如缺乏性教育等问题通常会导致症状不受控制。大数据可以利用本地经验，并帮助科技公司和医疗保健提供商填补信息空白并传播对性健康的认识。

4、机器人护士

如今，在医学研究和发展中使用大数据至关重要。人工智能和机器学习正在引领医学数据的收集，新药疗法的发现以及患者预后的改善。通过实时分析公共卫生问题，大数据可以促进多个领域的医学研究，改善患者护理并防止致命疾病的传播。

5、改善医疗保健支持系统

医疗技术的主要进步之一是医疗保健机器人技术，预计到2021年其收入将增长到28亿美元。医疗保健机器人技术包括外科机器人培训，机器人护士，智能假肢和仿生学等专业，以及治疗，药丸，远程呈现和后勤方面的帮助。使用大数据驱动的机器人技术有可能极大地改善医疗保健支持的质量，这已经通过少数著名的机器人护士(如Robot
Dinsow)看到，它可以监控患者并提醒他们用药;Paro机器人可以提醒护理人员。

关于大数据技术在医疗行业应用，就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于大数据工程师相关内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

E. 大数据的应用

大数据的应用有：构建知识图谱，追踪传播路径；大数据构建疫情发展模型；大数据挖掘疫情舆论等。

1. 构建知识图谱，追踪传播路径

大数据技术可以梳理感染者的移动轨迹，追踪人群接触史，建立知识图谱，为精准定位疫情传播路径，防控疫情扩散等方面提供重要信息。

追踪移动轨迹、建立知识图谱，已经是大数据领域比较成熟的技术。位置数据方面，除了航空、铁路、公路、轮渡等交通部门统计的出行数据外，在用户授权的前提下，电信运营商可以基于手机信令等包含地理位置和时间戳信息的数据有效定位用户的手机位置。

2. 大数据构建疫情发展模型

疫情期间，大众密切关注疫情的传播态势。疫情还会传播多久？感染者还会大幅增加吗？哪里感染风险高？何时能够进入安全期？要解决这些问题，需要找出关键影响因素、分析疫情传播特征、搭建疫情发展模型，这其中大数据能够发挥关键作用。

3. 大数据挖掘疫情舆论

疫情面前，疏解民众的焦虑心理至关重要。由于信息获取方式、生活方式的改变，搜索大数据已成为疫情之下了解民意的重要载体，每一条信息背后的点击、每一次搜索，都精准揭示了民众的需求与问题。

F. 北京5月3日起核酸检测免费，大数据对疫情防控起到了哪些作用

北京5月3日起核酸检测免费，大数据对疫情防控起的作用如下。

一、信息传递

通过收集大量的交通信息、社交信息、消费信息、接触史等数据，运用传播动力学模型、动态感染模型、回归模型等方法，可以更加精确地预测疫情的发展，并对疫情的峰值拐点等大趋势作出判断。

此外，通过患者的诊断、密切接触者的数据，可以确定时空的冲突点，从而推断出疾病的传播途径，从而为传染病的源头分析，提供科学的理论基础和有效数据。

G. 有哪些大数据分析案例

如下：

1. 大数据应用案例之：医疗行业

1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2）大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之：能源行业

1）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。

结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度：

1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。

2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。

3）速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之：网络营销行业（SEM）

很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线客服系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。

6、大数据应用案例之：电商行业

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。

从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之：娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。

H. 大数据应用案例有哪些

案例如下：

1、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。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。

2、教育大数据因材施教

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。利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。

3、环保大数据对抗PM2.5

在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。

大数据特点

1、大容量

例如，IDC最近的报告预测到2020年，世界数据量将扩大50倍.目前，大数据的规模仍然是不断变化的指标，单一数据集的规模范围从数十TB到数PB不同.简单来说，存储1PB数据需要2万台配备50GB硬盘的PC.此外，各种意想不到的来源可以产生数据。

2、多样性

数据多样性的增加主要是由于网络日志、社交媒体、网络检索、手机通话记录、传感器网络等数据类型。

3、高速

高速描述的是数据创建和移动的速度.在高速网络时代，通过实现软件性能优化的高速计算机处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势.企业不仅要知道如何快速创建数据，还要知道如何快速处理、分析和返回用户，以满足他们的实时需求。

I. 非典时代有大数据吗

没有
新冠肺炎疫情暴发，引发一场全球性重大公共卫生危机。在这场席卷全球的抗疫狙击战中，世界各国各地区都祭出了各种抗疫举措。这其中，大数据技术得到了广泛的应用，为疫情监测、资源配置和民生保障等提供了重要的信息支撑，也为进一步推进智慧治理提供了可贵的启示。

大数据技术在抗疫中的应用效能

近年来，根据党和国家建设网络强国的战略，我国各级政府大力推进智慧城市建设，积极应用互联网、大数据、物联网和云计算等信息技术，在交通、环保、社会治理以及公共服务等方面都取得了显著的治理成效。时势造英雄，在这场看不见硝烟的抗击疫情的战斗中，大数据技术不失时机地派上了用场，发挥了积极作用。这主要体现在三个方面。

首先，提供科学决策的基础信息。科学决策是抗疫成功的“大脑中枢”。面对疫情形成的纷乱局势，各级政府快速建立跨部门的全流程数据管理系统，利用手机信令数据、铁路航空等交通数据、互联网应用的GPS数据等，开展疫情监测分析、病毒流动溯源、患者和密切接触者追踪以及人员排查分析等，持续提供完整、连续和准确的海量信息，对疫情及走向进行及时研判，制定合理预案，做出科学决策，实施精准防控，提高了抗疫工作效率。特别是在分析疫情传播路径和人口流动轨迹等方面，大数据技术以数据、算法和模型为基础，提供了无可替代的洞察力和预见性。

其次，助力抗疫资源的精准配置。防疫资源的合理配置是抗疫工作的重要保障。在抗疫过程中，各级政府利用城市管理的数字化平台，比如开发应急资源发布平台和口罩预约系统等，对物资来源、资源种类和货品数量等信息精准搜集和记录，布局和实施智能供应链管理，摸排医疗机构、社会组织和城市居民的资源需求，对抗疫资源进行精准计算和配置，还可以提前对医疗物资等资源进行调配，确保防疫物资发挥最大效益，尽量满足人民群众的生产和生活需要。而且，通过大数据优化资源对接，进行物资调配，实现精准配置，也提高了社会主体的自主性和能动性。

最后，推进在线公共服务办理。面对疫情期间的封闭形势，各级政府主动响应和对接社会需要，探索在线办理公共服务的新途径和新方法，开辟数字政府或智慧政府网络平台，打通政府部门的数据壁垒，拓宽在线办事的范围，提高在线办事的速度，上线各种“非接触”或“不见面”服务，接入相关审批或服务事项，让数据多跑路，让群众少跑路，尽量实现“网上办”和“掌上办”，提高了人民群众的满意度。甚至图书馆和文化馆等也积极开展在线的数字化服务，丰富疫情期间人民群众的居家文化生活。

J. 大数据体现在哪些方面

1、疫情期间的大数据

就比如疫情期间我们所用的健康码，其实也就是基于大数据，采集每位用户的行动轨迹，然后自动生成绿码或者红码。又比如说，在疫情爆发时，浙江通过使用交通流大数据技术，排查分析从疫情严重地区驶入的车辆，帮助提高疫情防控效率。另外，大数据也被广泛应用到语音智能识别、智慧城市和信息安全、医疗、交通等方方面面。

2、业务流程优化

大数据还会更多的帮助业务流程的优化。我们可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报等等去挖掘出大量的有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。从这两个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。

3、更了解用户需求

大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。举一个比较简单的例子就是通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则会更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。

4、提高医疗和研发

大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。

5、金融交易

大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

6、改善安全和执法

大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。