大数据为依托

『壹』 大数据在物流领域的应用

1、掌握企业关键信息

传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，物流管理必须以大数据技术为支撑，对物流运行过程中每一个节点的信息进行整合，再通过谨此孝数据中心对数据进行分析处理，转化为对物流管理有价值的信息，从而掌握物流的运作模式和运作中的数据信息。

4、优化物流配送途径

在物流管理中运用大数据技术，可以根据顾客的不同要求为他们的货物制定最优的运输配送路线。例如，根据货物特点选择合理的运输方案和最优的运输路线等。物流企业在进行配送的过程中会自动产生大量的数据，可以根据这些数据迅速分析得出最优的运输交通方式和路线，分析交通事故的多发路段，及时做出预警，从而对物流配送的全过程进行精准的分析，提高物流配送工作的智扒氏能化水平，提高物流管理的信息化水平。

5、预测物流市场

传统物流企业使用调查问卷的方式了解客户需求，耗费了大量的人力、财力、物力，而且周期较长，由于信息的滞后性导致管理者做出错误的判断。大数据技术能够有效帮助物流企业及时了解客户的需求变动，收集真实有效的数据对市场变化进行预测，有助于物流企业及时根据市场变化调整策略。

6、构建“智慧物流”

大数据技术对“智慧物流”的应用意义主要体现在两个方面。首先，基于目前移动端和互联网物流信息基础技术的大力发展，物流服务行业可以设计搭建物流公共信息服务平台，推出物流云数据服务，为我国现代物流行业大数据技术的快速发展祥稿应用提供重要的技术保障。其次，以大数据技术为依托的智慧物流产业具备货物信息相互联通的优势，确保物流配送时效，提高物流企业配送效率。

『贰』 大数据技术与人工智能的关系

结合了学习的知识和网上的相关资料，我个人觉得大数据与人工智能的关系如下：

人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习，大数据技术为人工智能提供了强大的存储能力和计算能力。

如果说大数据相当于人的大脑存储了海量知识，而人工智能则是吸收了大量的数据，并不断的深度分析创造出更大的价值。

人工智能离不开大数据橘慧，大数据依托着饥伍耐人工烂春智能。

以上是我个人对于学习的知识和网上的相关资料做的一个总结

『叁』 大数据包括什么

大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，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，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(3)大数据为依托扩展阅读：

大数据的应用

1、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。

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

3、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。

4、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。

5、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。

6、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。