大数据怎么运用飞行员

A. 航空公司为什么要进行数字化转型

包含了两方面意思：

一是对于新成立的航空公司，则是在创建伊始就必须数字化建设和运营的思路，以避免和传统大型的航空公司在相同的赛道以相同的方式的进行比赛。

否则新航空公司在成本控制、市场开拓、合作方式以及运行安全方面毫无任何竞争优势，只能通过地方政府政策支撑偏安一隅，无法走向开放竞争的市场，想要避免亏损几乎毫无希望；

二是对于中大型的航空公司，由于航空业的封闭性，市场环境、IT系统高度同质，除去仅有的航线网络差异之外，几乎没有特别的个性差异，并且在主要环境因素都取决于外界的情况，可以创新的条件实际非常有限。

这都决定了必须要通过重新整合资源、重新定义角色、重新梳理流程来实现。而现实情况，几十年来依赖的资源、角色和流程都是固化现有IT系统中，不打破现有系统的束缚几乎无法有效实现大规模的创新，就连“微创新”也是举步维艰的。

那么什么样的航空公司需要数字化转型

简单说什么样的航空公司都需要数字化转型。

如果这个产业的新进入者带着互联网科技的优势来进行竞争，并且头部大企业开始通过数字化提高竞争效率的时候，从效率上不转型的企业可能就会处于巨大的劣势。

所以形势逼迫了所有的市场参与者都必须在提高效率，降低成本的道路上寻求新的突破，而不能在原地踏步故步自封而被市场淘汰。

• 从经营的角度，从全流程的数字化监控可以有效降低成本的无谓消耗；

• 对于材料库存的提高数字化管理水平也能有效降低提前采购和库存带来的资金压力；

• 对于生产运行过程中产生的数据及时收集分析也可以及时有效地调整业务流程；

这每一项进步都将给企业带来巨大的竞争优势。而坐等竞争对手优化流程，节约成本，释放资金压力而毫无作为的企业在竞争中一定会一败涂地。

B. 如何看待ai技术在航天事业中的应用

探月工程首任首席科学家欧阳自远就AI技术在中国航天的应用发表观点。他在对谈中表示，人工智能以后必然会越来越多的渗透到、利用在航天技术方面，使航天技术拥有更精确的感知能力和更简便的控制能力。而且快速的能够实现目的。我认为中国的深空探索已经取得巨大的成就，未来AI一定会与航天事业深度融合，发挥巨大的作用。

二、总结

总的来说，各个领域都在积极探索AI技术的潜力，并利用人工智能应用于航空领域智能化、保障航空安全、提高运营效率等多个领域之中。虽然目前从技术层到应用端，都存在很多问题和风险，但可以预见，日趋成熟的AI将会为航空事业带来真正意义上的变革。

C. 大数据技术在军事领域有什么应用

在军事上，用小数据时代的理念和技术，很难与大数据时代的思维和技能相对抗。面对大数据时代的军事机遇和挑战，要么主动进击，要么被动跟进，难以置之度 外。其间的取舍与成败，首先有赖于思维变革，其要求全体军事人员尤其是指挥员，更加具备基于体系作战的系统思维、基于数据模型的精确思维及基于对战争进行 科学预设的前瞻思维。
大数据创新了军事管理方法，且这种创新是全方位的--除了可以提高包含阅兵在内的军事训练水平，还可以：
1.提高军事管理水平
管理大师戴明与德鲁克都曾提出：“不会量化就无法管理”。数据的根本价值之一，就是可作为管理依据。大数据应用的特点是强调分析与某事物相关的总体数据， 而不是抽取少量的数据样本；大数据关注事物的混杂性，而不追求事物的精确性；大数据注重事物的相关关系，而不探求其间的因果关系。
将大数据应用于军事领域，意味着军事管理将更加刚性，基本不受人为因素的影响，且更加自动化。所以说，大数据强军的内涵，本质上是军事管理科学化程度的提 高，即与小数据比起来，由于有了大数据，军事管理活动量化程度更高了，工具更加先进了，边界更加宽广了，管理质量、效率会随之更高。
2.丰富军事科研方法
通常人们研究战争机理、找寻战争规律的方法有三种，又称为三大范式：实验科学范式，在战前通过反复的实兵对抗演习来论证和改进作战方案；理论科学范式，采用数学公式描述交战的过程，如经典的兰彻斯特方程；计算科学范式，基于计算机开发出模拟系统来模拟不同作战单元之间的交战场景。
但是，上述研究范式只能使人们感知交战的过程和结果，并未有效提高对海量数据的管理、存储和分析能力。
以大数据为核心技术的数据挖掘模式被称为第四战争研究范式。人 们可以有效利用大数据，探寻信息化战争的内在规律，而不是被淹没在海量数据中一筹莫展。大数据研究范式由软件处理各种传感器或模拟实验产生的大量数据，将 得到的信息或知识存储在计算机中，基于数据而非已有规则编写程序，再利用包括量子计算机在内的各种高性能计算机对海量信息进行挖掘，由计算机智能化寻找隐 藏在数据中的关联，从而发现未知规律，捕获有价值的情报信息。
例如，在第一次海湾战争前，美军就利用改进的“兵棋”，对战争进程、结果及伤亡人数进行了推演，推演结果与战争的实际结果基本一致。而在伊拉克战争前，美 军利用计算机兵棋系统进行演习，推演“打击伊拉克”作战预案。随后美军现实中进攻伊拉克并取得胜利的行动，也和兵棋推演的结果几乎完全一致。
作战模拟早已经从人工模式转变为计算机模式，再加上大数据，战前的模拟推演，从武器使用、战争打法到指挥手段，都可以清晰地显现，是非常好的战时决策依据。一旦发现作战计划有问题，可以及时调整，以确保实战伤亡最小并取得胜利。
3.加速型武器装备面世
大数据在武器装备上的广泛应用，意味着武器装备建设将从重视研发信息系统到重视数据处理与应用的转变，从注重信息系统的互联互通到注重信息系统的透明性互 操作的转变。当前武器装备的信息化程度越来越高，装备体系内各个节点之间的信息共享也越来越方便、可靠，但由此也带来了一些突出问题，如原始信息规模过 大、价值不够高、直接提取所需信息的难度增加等，从而使得武器装备体系在信息获取效率上大打折扣。在这种背景下产生的大数据为解决上述问题提供了有效方 法。
需要说明的是：大数据应用不仅意味着人们要以创新方式使用海量数据，还意味着人们要采用人工智能技术来处理自然文本和进行知识表述，以替代目前依赖专家和技术人员昂贵而又耗时的信息处理方式。
大数据与人工智能是一而二、二而一的关系。受益于大数据技术，武器装备体系将从战场上的信息使用者升级为高度智能化和自主化的系统。其具体流程为：经 过智能处理后的高价值信息进入战场网络链路后，与战场网络融为一体的武器装备体系能实时自动感知面临的有关威胁，各装备节点自动感知包括我情和敌情在内的 战场态势，在作战人员的有限参与下高度自主地分解作战任务，确定作战目标和行动方案，经过适当的审批流程后执行相关的作战行动。
在这方面走在前列的仍然是美军。美军大数据研究的第一个重要目标是通过大数据创建真正能自主决策、自主行动的无人系统。这一点已在无人机领域实现。美军希 望无人机可以完全摆脱人的控制而实现自主行动。美军2013年试飞的X-47B就是这一系统的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下自动在航母上完成起 降并执行作战任务。
4.提升情报分析能力
19世纪初，军事战略家克劳塞维茨以人的认知局限为由，提出了“战争迷雾”概念。显然，“战争迷雾”即“数据迷雾”。信息战首先得消除“战争迷雾”。信息 战是体系对体系的战争，而这一体系是一个超级复杂的巨大系统，仅诸军兵种庞杂的武器装备和作战环境数据，就足以大到使普通的信息处理能力捉襟见肘；而敌我 对抗的复杂化，更是让数据量呈爆炸式增长，从而带来比传统战争更多的“数据迷雾”。可以说，信息化战争的机制深藏在“数据迷雾”中。
消除“战争迷雾”会提高指挥员的情报分析与军情预测能力。过去，由于可以掌握的数据不足，战争的不确定性很高，指挥员很容易陷在“战争迷雾”之中。而大数据最重要的价值之一是预测，即把数据算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性。
具体而言，未来完全可能依托大数据分析处理技术和建构模型，通过数据挖掘模式，从海量数据中挖掘出有价值的信息，及时准确掌握敌方的战略企图、作战规律和 兵力配置，真正做到“知己知彼”，使战场变得清晰透明，从而拨开“战争迷雾”，达成运筹于帷幄之中、决胜于千里之外的作战目的。
对此趋势，很多国家及其军队都极为看重。例如，美军明确提出，要通过大数据将其情报分析能力提高100倍以上。如果这一目标实现，那么在这一领域其他国家 与美军的差距，将难以用简单的“代差”来描述。美军通过多年的发展，已拥有全球最先进的情报侦察系统，因为对海量情报数据的分析，曾是美军情报侦察能力的 瓶颈，而大数据正好能够帮助美军突破这一瓶颈。
大数据时代，往往不要求准确知道每一个精确的细节，只需了解事物的概略全貌即可。通过相关数据信息的大量积累，而不是对某个具体数据的精确分析，大数据技 术可以为我们提炼出事物运行的规律，并判断其发展趋势。例如，2011年美军击毙本·拉登的“海神之矛”行动，就有赖上千名数据分析员长达10年数据积累 的支撑。换言之，是大数据抓住了本·拉登。
5.引领指挥决策方式变革
管理的核心是决策。大数据带来的重要变革之一，是决策的思维、模式和方法的变革。建立在小数据时代基于经验的决策，将让位于大数据时代基于全样本数据的决策。
决策是进行数据分析、行动方案设计并最终选择行动方案的过程。军事决策建立在对敌情的正确分析预测之上，其目的是通过合理分配兵力兵器，优选打击目标，设计完成任务的最佳行动方法与步骤。
以往的战争，做出作战决策时缺少足够数据支持，甚至数据本身的真实性、准确性也难以保证。目前信息化条件下的战争，各种条件都变成了数据，这就要求指挥人 员必须掌握分析海量数据的工具和能力。以往，指挥人员更多的是依靠经验进行相对概略或粗放式决策。大数据的出现必将要求指挥人员以全新的数据思维来进行指 挥决策。这种决策将有几个特点：
一是准确。只要提供的数据量足够庞大真实，通过数据挖掘模式，就可以较为准确地把握敌方指挥员的思维规律，预测对手的作战行动，掌控战场态势的发展变化等。
二是迅速。大数据相关技术所提供的高速计算能力有助于指挥员更加迅速地设计行动方案。
三是自动化。针对特定的作战对手和作战环境，大数据系统可以自动对己方成千上万、功能互补的作战单 元或平台进行模块化编组，从而实现整体作战能力的最优化；面对众多性质不同、防护力不同且威胁度各异的打击目标，大数据系统可以自动对有限数量、有限强度 和有限精度的火力进行分配，以收获最大作战效益。
在大数据时代的战争中，军事专家、技术专家的光芒会因为统计学家、数据分析家的参与而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的“声音”。
总之，基于数据的定量决策将和基于经验的定性决策同样重要，基于经验的决策将很大程度上让位给全样本决策，基于大数据的决策手段将从辅助决策的次要地位上升到支撑决策的重要地位。
对此，美军的认识是最到位的。美军发布的《2013-2017年国防部科学技术投资优先项目》就将“从数据到决策”项目排在了第一位，凸显了大数据对其指挥决策方式的巨大影响。
6.优化作战指挥流程
网络日益普及的情况下，信息的流通与共享已不是难题，人们开始关注对信息的认识，及将信息转化为知识的能力。
与之相适应，军事信息技术也从关注“T”（Technology）的阶段，向关注“I”（Information）的阶段转变；从建设指挥自动化系统 （C4ISR），即指挥、控制、通信、计算机、情报及监视与侦察等信息系统，整体管理“战场信息的获取、传递、处理和分发”的全信息流程；发展至重视大数 据处理应用，综合集成数据采集、处理平台和分析系统，统一优化管理“战场数据采集、传递、分析和应用”的全数据流程。即通过对海量数据进行开发处理，大幅 度提高从中提取高价值情报的能力，从而实现对战场综合态势的实时感知、同步认知，进一步压缩“包以德循环”（OODA Loop），即观察-调整-决策-行动的指挥周期，缩短“知谋定行”时间，提高快速反应能力。
随着数据挖掘技术、大规模并行算法及人工智能技术的不断完善并广泛应用在军事上，情报、决策与作战一体化将取得快速进展。在武器装备上，将特别注重各作战 平台的系统融合和无缝链接，以保证战场信息的实时快速流转，缩短从“传感器到射手”的时间差，实现“发现即摧毁”的作战目标。
比如近几年迅速发展的无人机作战平台，其本质就是一个智能系统。其可以成建制地对实时捕获的重要目标进行“发现即摧毁”式的精确打击，还能通过融合情报的 前端和后端，使数据流程与作战流程无缝链接并相互驱动，构建全方位遂行联合作战的“侦打一体”体系，从而实现了体系化的“从传感器到射手”的重大突破。
7.推动战争形态的演变
大数据可以改变未来的战争形态。美军一直追求从传感器到平台的实时打击能力，追求零伤亡。
由大数据支撑的拥有自主能力的无人作战平台，将使得这些追求成为可能。例如，目前全世界最先进的无人侦察机“全球鹰”，能连续监视运动目标，准确识别地面 的各种飞机、导弹和车辆的类型，甚至能清晰分辨出汽车轮胎的类型。现今，美空军的无人机数量已经超过了有人驾驶的飞机，或许不久的将来，美军将向以自主无 人系统为主的，对网络依赖度逐渐降低的“数据中心战”迈进。
无人机能否做到实时地对图像进行传输非常关键。
目前，美国正使用新一代极高频的通讯卫星作为大数据平台的支撑。未来，无人机甚至有可能摆脱人的控制实现完全的自主行动。美军试验型无人战斗机X-47B就是这一趋势的代表，它已经可以在完全无人干预的情况下，自动在航母上完成起降并执行作战任务。
总之，基于大数据的实时、无人化作战，将彻底改变人类几千年来以有生力量为主的战争形态。
8.引导军事组织形式变革
大数据即大融合，它有望打破军种之间的壁垒，解决军队跨军种、跨部门协作的问题，真正实现一体化作战。
就组织形态而言，扁平结构、层次简捷、高度集成、体系融合应该更符合大数据时代的要求。军事方面的相关趋势有：
（1）网状化。军队的指挥体系逐步发展为“指挥网”，原先的“树状结构”变为 “网状结构”。一个师的指挥系统一旦被打垮，师以下各级可通过“网”与上级或其他作战单元联系。这就改变了传统军事指挥体系由“树干、树枝、树叶”编成的 组织形态，避免了机械化战争时期“打断一枝、瘫痪一片”的指挥弊端，有效提高了局部战争中的指挥效能。
（2）小型化。发达国家的陆军多由军、师、团、营体制向军、旅、营制转变，使作战集团更加轻便灵活，机动性更强。 根据部队的不同功能优化组合，基本作战单位不需要加强补充就能实施多种作战，从而全面提高应对多种安全威胁，完成多样化军事任务的能力。将营作为基本战术 “模块”，将旅作为基本合成单位，以搭积木方式进行编组，战时根据需要临时编组，看迅速生成担负不同作战任务的部队。
世界各主要国家都非常重视军队组织形态变革，并致力于发展新兴军兵种，及时设计和建设新型部队。
2009年，美国国防部宣布组建网络战司令部。2013年3月，美国网络战司令部司令亚力山大宣布，美国将增加40支网络战部队。美国、俄罗斯等国都在积极筹划或正在建设能在太空进行作战的“天军”部队、“机器人”部队。
随着新兴军兵种的建立，军队的组织形态将出现新面貌，未来战争的触角不断延伸，网络、电磁频谱领域的争夺方兴未艾，太空不再是寂寞世界，天战也不再遥远。
（3）一体化。军队信息化必然要求一体化，信息化程度越高，一体化特征越明显。适应新形势下强军目标的要求，我军必须对战斗力要素进行一体化整合，推进武装力量一体化、军队编成一体化、指挥控制一体化、作战要素一体化，提高整体效益。
9.大数据将使体系作战能力大幅提升
从作战手段角度看，大数据及其支撑的新型武器装备的应用，将丰富军队的作战体系；从作战效能角度看，大数据下的作战行动循环（包以德循环）所耗时间将大为缩短，更符合“未来战争不是大吃小，而是快吃慢”的制胜规律。相关变革的结果，将是军队体系作战能力大幅提升。
10.提升军队的信息化建设水平
大数据给了各国军队（尤其是像我军这样的信息化发展水平参差不齐的军队）一个契机，可以牵引、拉动自身的信息化建设向更高层次发展，同时拉齐整体水平，因为大数据意味着“整体”。
具体来说，应以提高决策速度、反应速度和联合作战能力为目标，以数据为中心，以搜索分析处理数据为中枢架构，自上而下建设军事“数据网络”；加快组建云计 算中心，把对大数据分析处理作为军事信息化建设的重中之重，努力建构精确分析处理大数据的硬件系统、软件模型，实现大数据“从数据转化为决策”的智能化和 瞬时化。
同时，也要抓好末端的单兵及单件武器装备的数据采集、存储设备设计，从而为海量数据的挖掘和整合奠定基

D. 5G大数据时代来临了，而你还不懂数据分析OUT了，学会它只需三

我们已经进入了5G时代，大数据运用随处可见，5G时代的到来，加速了数据分析的运用。

现在已经不是数据真的有用没用的时代了，而是要如何运用数据分析的时代了。

可是你懂得数据分析吗？会运用数据氏肆档来帮助你吗？

如何通过分析多种数据关系，提取对自己有用的信息来锁定问题的关键原因呢？

如何通过数据来反映客观事实，增强自己的说服力呢？

作为大数据时代的一员，学会数据分析已经成为新时代的标配。

来自日本柏木吉基创作的歼乱《 如何用数据解决实际问题 》则很好的给出了答案。

2014年，柏木吉基创立数据&故事公司，曾为众多日本顶级企业提供高水平的数据分析培训，其方法简单实用和卓见成效而广受好评。

而本书中介绍了一整套简单实用又立竿见影的方法和流程，让你轻松掌握数据分析与解决问题的能力。

如何用数据解决实际问题

那为何我们迫切的需要掌握这种用数据解决实际问题的能力呢？

1、在面对新事物层出不穷的当今社会，我们已经无法仅仅凭个人或组织的既往经验来判断和解决所有的问题，我们必须要通过数据分析后才能呈现出问题，以便进一步来解决。

2、随着全球化的发展，业务逐渐走向多元化，并不断扩大，从业务的整体来看，个人所能掌握的知识是极其有限的。

3、只有学会数据分析，我们才能有目的去收集和整理数据，并对数据进行加工和分析，从而从其中提炼有价值的信息，为更好的做决策提供参考。

那如何掌握通过数据来解决实际问题的能力呢？

1、解决问题，你需要“流程”

解决问题应该先从明确目的开始。我们在做好前期的"数据整理'后，应该先去了解其关键部分，即从广阔的视角出发到聚焦于关键点，找到问题的关键才是“数据分析”的开始。

数据分析前要明确目的

开端决定了结论的质量，对所有问题来说，最初的“问题定义”都决定了后面工作的成败。

当分析者只关注了代表结果的数据，而没有具体考虑分析的目的或问题，那他接下来就不知道该如何做，就无法实现“改进结果”“解决问题”的目的。

只有关注数据分析的目的，是针对"原因是什么，需要采取哪些行动“等问题得出结论，只有这样才能真正在工作中，提高工作效率。

数据分析需要”假设“

数据分析需要“假设”

我们既然采用了数据分析这种科学的研究方法，就应该尽量客观地提出假设。

确定目的或问题后，我们才能决定假设、方法、所需数据等具体内容。我们需要通过“WHAT型假设”对分解和比较数据来锁定问题的关键原因。在“锁定关键原因”时，还需要通过“WHY型假设”来列举出候补原因。

思考问题之外的问题

我们从不就事论事，只看问题本身，我们会留意“问题之外的问题”，试着从高出自己一两个级别的水平进行思考。

思考之外的问题

举例而言：汽车销量下滑，怎么办？解决问题先从明确目的开始，就是明确汽车计划销量与现实之间的差距，在定量把握问题的同时，把握大致的现状。汽车销售额自一年前开始逐渐减少，与上一年度的月平均销售额相比，本年度最近一个月降低了大约15%。这意味着与本年度计划相比，全年预计将有约10%的目标无法实现。“也就是说，首先需要确定，用“销售额”作为衡量汽车销量减少程度的指标。为了确认这就是“问题”，还需要明确现状与计划之间的差距，即从最开始就要明确没有达到计划的“现实”与“计划”之间的差距。接下来，我们才可以决定假设具体的问题来讨论如何做、做什么、需要改进多少的问题。

2、分解数据，找到“问题的关键”

在明确目的或问题、大致把握现状之后，进入提出假设、确定问题关键的阶段。那么，具体应该如何找到“雹培问题的关键”呢？

学会把握数据的视点的问题，在很多情况下可以通过“趋势”和“快照”两个视点来解决。

“趋势”视点可以捕捉一段时间内的变化，通过观察过去的数据变化，来预测将来的动向，重点挖掘问题的关键和原因所在，找到所需信息的概率就会增加。

“快照”视点是截取某个期间的情况。用指标体现该期间的大小、比例和分布情况等，可以轻松地把握大致情况，从而确定该因素对问题的影响程度。

运用“趋势”和“快照”的视点把握了数据的整体情况之后，可以运用相同的视点找到问题的关键。

对较大范围的数据，即使进行比较也很难找到差异。此时需要运用“四则运算”来分解数据，使其变得更为详细和具体。这种方法叫作“WHAT型假设”。

WHAT型假设

将较大变量分解为具体指标，我们从需要考虑从何种维度对该指标进行比较，才能找到问题的关键。

应用最广、最具代表性、最便于计算的统计指标要算平均值。平均值能够作为体现数据“大小”的代表值或标准值发挥作用。平均值这个指标用途广泛、非常便利。

对于想了解每月变化的人来说，使用平均值能剔除那些过剩信息，为实际工作带来很多方便。

平均值不能代表总体，它受到离群值得影响，而且，数据波动越大，离群值就越多。

如果以平均值为中心，所有数据都大致均等地分布在其左右两侧，那么中位数的值必然会接近平均值。相反，如果受离群值的影响，平均值在所有数据中的位置较偏，那么中位数与平均值之间就会出现较大差异。

平均数和中位数的优缺点

举例：对“新车销售总额”这个问题进行分解，通过四则运算，来找到“问题的关键”。用“WHAT型假设”进行分解。左端的“新车销售总额”是代表最根本问题的指标，可以分解为“新车销售数量”与“平均单价”的乘法。分解“销售总额”的构成要素，可以使分析者看到更为具体的内容。从新车销售数量和平均单价两个方面，可以比只看销售挖掘得更为深入。仅根据新车销售数量的变化，还无法找出“问题的关键”。因此，还需要将新车销售数量分解为“本品牌首次购买数量”与“本品牌内再次购买数量”的加法。如果进一步分解能体现出数据特征的差异，可以继续分解，从而提高分析的准确度。可以将“本品牌首次购买数量”，分为“从其品牌流入”的用户和首次购车的用户。将“曾经买过本品牌产品分解为再次购买时仍然选择了本品牌产品的用户和转为购买其他品牌产品的用户。

3、采用交叉观点，锁定“原因”

关注两种以上数据之间的关联程度，就可能获得仅从一种数据中绝对无法得到的信息。换句话说，就是将视野从一维的数据，扩大为关注2个维度，有意识地转换思路和视点。

”相关系数“可以表示相关程度，计算相关系数的方法叫作”相关分析“。相关系数越接近1，正相关的程度越高。相关系数为0，表示两个数据没有任何关联，互相独立。

相关系数的优势

（1）能够立即得出答案

比如运用EXCEL的XXX函数，立刻就可以得出相关系数，对每天忙于日常业务，需要在短时间内找到答案的一线工作人员来说，相关系数可以节约时间的特点极其重要。

相关系数

（2）简单易懂，更容易得到对方理解

相关分析的结果介于-1至+1之间，对任何人来说都很易于理解，而且无须向对方解释“相关”的含义及分析结果的意义。

（3）能够分析单位不同的数据

两种数据单位不同，无法进行四则运算，或者单纯用数值进行比较，但做相关分析就完全没有问题。

（4）为回归分析等进一步分析做铺垫

将数据的相关关系写成公式，就可以通过“回归分析”做出更为具体的预测或指定计划方案等。

相关分析可以单独运用于实际业务，也可以为其他深入分析做准备。

找到相关分析的着眼点

相关分析的着眼点

在解决问题的实际工作中应用相关分析的两种模式：

第一种模式通过相关分析，找出对最终目标具有密切影响的原因。

例如：针对“销售额”这个最终目标找出“顾客满意度”“降价”“产品魅力”等可能影响该目标的因素，观察这些因素与其相关程度的高低。

第二种模式是在某个业务流程中找到瓶颈。

业务流程中包含金钱、信息等的流动，理想的状态是所有要素畅通无阻地抵达最终输出，但某个环节出现停滞，预想的输出就无法实现。

比如：面对“计算机销售为取得预想业绩”的问题，需要在实现“销售台数”这一最终输出的流程中，找出问题所在，并采取适当的措施。

锁定原因也需要”假设“

（1）寻找接近结果的原因

举例：针对提高销售额的目的，将“营销费用”作为原因的话，销售额和营销费用需要通过“来店人数”才能具有关联。三者之间是“销售额---来店人数---营销费用”的链条结构。但是影响销售额的不只有来店人数，而营销费用和销售额没有直接的关联。

（2）选择能够采取对策的原因

从理论上找到很多原因，并断定其与要实现的指标具有高度相关，在建立假设时就要设想“假设得到验证，就能采取哪些对策”。

举例车型B客户忠诚度下降

举例：通过建立WHY型假设，关注影响客户忠诚度的要素车型B的客户忠诚度下降，影响了销售数量和销售额。那么为什么会出现这种情况呢？可以通过关注客户忠诚度与其他数据之间的相关关系来锁定原因。从“用户再次购买时为什么选择其他公司产品”的疑问开始，最终将问题归纳为“售后服务”“产品”和“价格”3个关键词。总结关键词，可以便于检查是否有遗漏或缺失。

随着“大数据时代”的到来，数据已经渗透到每一个行业和所有业务职能领域。作为商业人士的我们应该掌握数据分析的本领。 欢迎读原书《 如何用数据解决实际问题 》， 轻松教你实现数据与实际问题的深度融合。

E. 在现代社会，大数据的用处有哪些

近年来，世界各国都会经常发生飞行事故，但是尽管如此，有了大数据之后，飞机反而是地球上最安全的交通工具。经过一项数据统计，如果乘客乘坐的是西方飞机制造商生产的飞机，其遭遇航空事故的概率低于530万分之一，通俗来讲，即使一个人天天坐飞机，也需要乘坐14000年，才会遇到一次航空事故，可见这个概率是极低的。大数据为航空提供自动化操作，很好的服务于飞行员。从一定程度上也可以降低飞行事故的发生概率。除此之外，大数据可以降低企业的预算成本和运营成本，甚至可以通过大数据来计算员工的薪酬，通过大数据来提高信息考核的办事效率。

F. 飞机为什么经常发生撞鸟事件，大数据分析得出什么答案

飞机经常发生撞鸟事件的原因还是在上升和下降的过程中无法避免大自然中会有鸟类存在。虽然飞机场已经远离市区了，而且飞机在飞行的过程中也会保持一定的高度尽量避免会遇到鸟类，但是飞机在起飞和降落的过程中难免会遇到鸟类，更何况自然界中还有不少的鸟类飞行的高度还是很高的。

但是一旦当飞机要达到目的地的时候就会逐渐的降低飞行高度，在这样上升和下降的过程中，就可能会进入了有鸟儿飞行的区域，那么一旦碰到了有鸟儿的撞击，飞机就会受到非常惨烈的撞击和损伤，毕竟高速飞行的状况下有两个事物发生了碰撞，冲击力肯定非常的大。因此撞鸟事件也是困扰飞行的一个很重要的问题。

G. 大数据在日常生活中有哪些应用

大数据技术渗透进入我们每个人的日常生活消费之中，它提供了光怪陆离的全媒体，难以琢磨的云计算，无法抵御的仿真环境。大数据依仗于无处不在的传感器，通过大数据技术，人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理，大数据技术能够实现城市交通的优化。

随着科学技术的发展，人类必将实现数千年的机器人梦想。事实上，今天人们已经享受到了部分家用智能机器人给生活带来的便利。比如，智能吸尘器以及广泛应用于汽车工业领域的机器手等等。目前，科学家研发出的智能微型计算机只和雪花一样大，却能够执行复杂的计算任务，将来可以把这些微型计算机安装在任何物件上用以监测环境和发号施令。

在大数据时代，人脑信息转换为电脑信息成为可能。科学家们通过各种途径模拟人脑，试图解密人脑活动，最终用电脑代替人脑发出指令。正如今天人们可以从电脑上下载所需的知识和技能一样，将来也可以实现人脑中的信息直接转换为电脑中的图片和文字，用电脑施展读心术。

大数据技术的发展有可能解开宇宙起源的奥秘。因为，计算机技术将一切信息无论是有与无、正与负，都归结为0与1，原来一切存在都在于数的排列组合，在于大数据。

关于大数据在日常生活中的应用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对数据分析有浓厚的兴趣，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数据分析的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。