常见大数据应用有哪些

1. 常见大数据应用有哪些

大数据早已成为流行词，但究竟何为大数据，却不是人人都能说清楚的。简而言之，大数据就是需要利用专业的处理工具进行分析，从而有利于做出更科学，更合理决策的信息资产。大数据的应用已深深嵌入到我们的日常生活中，影响着我们生活的方方面面，本文将列举几个方面，一起管中窥豹，让人们对大数据有更直观的认识。
一、购物营销当我们打开淘宝，京东等购物APP时，总是会发现，这些APP比我们自己还懂自己，能够未卜先知地知道我们最近需要什么。
篮球迷在湖人赢了比赛的时候打开淘宝，会发现詹姆斯的球衣就在首页;
一个怀孕的妈妈，打开京东，发现进口的奶粉已经在召唤她购买;
一个经常听神曲的大妈，广场舞音响的推荐总在眼前。
这就是商家通过手机浏览的数据分析，知道我们近期的需求，之后精准地向我们进行推销。
如今人们网络购物的行为越来越频繁，网络购物的体验也越来越好。而影响网络购物体验的一个最重要的方面就是物流的速度。
双11十多年前就火爆中国，但人们记忆犹新的就是双11买的物品很长时间才能拿到，少则一周，多则半个月，严重影响购物者的体验。而如今双十一的成交量增加了上百倍，但送货的速度却提升了不少。很多物品能保证晚上下单，第二天就送达，即使购买的是新疆的葡萄干，也能在24小时到货。
速度提升的背后，离不开大数据的赋能。物流仓储与购物平台合作，通过分析用户的浏览数据，购物车，下定金情况，预知某一地区的购买量，进行提前备货。当用户付款之后，货物是从离用户100公里内的仓储中心发货，而不是千里之外的新疆发货。
通过大数据中心的调控，物流分拣系统能最科学合理的进行装车。在智慧系统的指引下，快递员也能按照最优的线路进行高效的配送。
二、交通出行如今百度地图、高德地图已经成了我们出行必不可少的工具。没了地图，很多时候我们将寸步难行。有了地图，即使在九曲回肠的复杂道路中，也可以顺利的抵达我们想去的一个网红美食店。
手机地图能够做到精准的导航和实时的路况预测得益于大数据的分析。
一是地图公司有自己数据采集车，前期采集了海量的数据存储在数据库中。
二是每一个使用地图的用户，都共享了自己的位置，贡献了自己的数据。通过对同一时间段同一路段用户的使用情况进行分享，地图很容易就能得知哪里堵车，哪里畅通，提前告知使用者。
三、政务处理大数据在助力政府的政务处理方面同样发挥着重要的作用。近年来精准扶贫是各级政府的首要工程，扶贫如何做到精准，考验着政府的执政能力。
精准扶贫首先要做到的就是精准，贫困户是不是真正的贫困户，这在过往是一件很难解决的难题。上级政府只有依靠下级政府的统计上报进行拨款，于是关系户成了贫困户，真正贫困的人却难以得到实质性的帮助。
现如今有了大数据的加持，政府通过建档立卡，通过网络数据分析，对每一个贫困户进行核实。家里老人的就医记录，子女的工资水平，养殖等副业的收入等等都将进行评估，以确保精准扶贫落实到位。
电信诈骗无孔不入，但当电信诈骗遇上大数据，诈骗分子也将插翅难逃。如今利用大数据分析，诈骗短信，诈骗网站很容易被识别拦截。通过分析诈骗分子的“伪基站”地址，登录网址等信息也能很快锁定诈骗分子的藏身之处。
四、信用体系俗话说民无信不立，国无信不强。可见信用对于个人，对于国家都有非常重要的意义。但如何识别一个人是否有信用，却不是一件容易的事。
在熟人社会里，我们可以通过一个人过往的表现，言行来判断他的信用。但在陌生人社会里，想要判定一个人是否有信用就很难了。这也影响了整个社会的运行，例如信用系统不完善，个人去银行贷款很难，网络购物也难以发展。
但如今有了大数据，这些难题都迎刃而解了。例如支付宝的芝麻积分，就是通过分析用户的学历、存款、购物行为、交友特征、履约历史等等数据来赋予用户对应的分数，表示用户的信用等级，同时将特定的特权开放给对应等级的用户。
现在支付宝、微信等信用数据都已并入央行主导的国民信用体系里，成为国家队。中国也正式建立了自己的信用体系，真正实现了有信用走遍天下都不怕，无信用则寸步难行。
20世纪最重要的资源是石油，谁掌握了石油，谁就统治了世界。21世纪最重要的资产则是数据，谁能在数据这座金矿中挖出黄金，谁就能掌握话语权，造福社会，创造财富。

2. 大数据产品有哪些？

1、Disco
Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。
支持的操作系统：Linux和OSX。
2、HPCC
作为Hadoop之外的一种选择，HPCC这种大数据平台承诺速度非常快，扩展性超强。除了免费社区版外，HPCCSystems还提供收费的企业版、收费模块、培训、咨询及其他服务。
支持的操作系统：Linux。
3、Lumify
Lumify归Altamira科技公司(以国家安全技术而闻名)所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try、Lumify、io试一下演示版，就能看看它的实际效果。
支持的操作系统：Linux。
4、Pandas
Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具。它让企业组织可以将Python用作R之外的一种选择，用于大数据分析项目。
支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。
5、Storm
Storm现在是一个Apache项目，它提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、美国天气频道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他许多公司。
支持的操作系统：Linux。

3. 大数据产品有哪些

1、Disco
Disco最初由诺基亚开发，这是一种分布式计算框架，与Hadoop一样，它也基于MapReduce。它包括一种分布式文件系统以及支持数十亿个键和值的数据库。
支持的操作系统：Linux和OSX。
2、HPCC
作为Hadoop之外的一种选择，HPCC这种大数据平台承诺速度非常快，扩展性超强。除了免费社区版外，HPCCSystems还提供收费的企业版、收费模块、培训、咨询及其他服务。
支持的操作系统：Linux。
3、Lumify
Lumify归Altamira科技公司(以国家安全技术而闻名)所有，这是一种开源大数据整合、分析和可视化平台。你只要在Try、Lumify、io试一下演示版，就能看看它的实际效果。
支持的操作系统：Linux。
4、Pandas
Pandas项目包括基于Python编程语言的数据结构和数据分析工具。它让企业组织可以将Python用作R之外的一种选择，用于大数据分析项目。
支持的操作系统：Windows、Linux和OSX。
5、Storm
Storm现在是一个Apache项目，它提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、美国天气频道、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify、Group、Flipboard及其他许多公司。
支持的操作系统：Linux。

4. 大数据产品有哪些

问题一：目前大数据产品有哪些？  大数据产品的分类在狭义的范畴里，从使用用户来看，可以是企业内部用户，外部企业客户，外部个人客户等。从产品发展形态来看，从最初的报表型（如静态报表、DashBoard、即席查询），到多维分析型（OLAP等工具型数据产品），到定制服务型数据产品，再到智能型数据产品等。 
  普通报表型数据产品过于苍白、可视化能力有限，而多维分析型数据产品更适合于专业的数据分析师而不是业务或运营人员，使用局限性也越来越大，所为未来的趋势可能是定制服务式和智能式的数据产品。举个例子，像企业级的大数据产品商业智能正是此趋势下的衍生品，发展数年，像国外的SAP，IBM，Oracle厂商，国内的FineBI等都是代表。 
  
   问题二：国内真正的大数据分析产品有哪些  大数据产品是有很多的，例如微信的大数据平台，DD打车的平台。 
  基于数据挖掘技术的舆情监测系统为另外一个十分重要的产品。 
  很多 *** ，企业会采用。它的作用，简单来说，就是发现负面信息，收集情报，有价值信息。 
  实施后好处: 1. 可实时监测微博，论坛，博客，新闻，搜索引擎中相关信息2. 可对重点QQ群的聊天内容进行监测3. 可对重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存4. 对于新闻页面可以找出其所有转载页面5. 系统可自动对信息进行分类6. 系统可追踪某个专题或某个作者的所有相关信息 7. 监测人员可对信息进行挑选，再分类8. 监测人员可以基于自己的工作结果轻松导出制作含有图表的舆情日报周报 
  
   问题三：国内真正的大数据分析产品有哪些  国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。 
  说说更通用的数据分析吧。 
  大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度： 
  第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层 
  第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级 
  1、数据存储层 
  数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。 
  Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。 
  SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。 
  DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。 
  BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。 
  2、报表层 
  企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。 
  Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。 
  3、数据分析层 
  这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具； 
  Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件； 
  SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件； 
  SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！ 
  JMP分析：SAS的一个分析分支 
  XLstat：Excel的插件，可以完......>> 
  
   问题四：国内真正的大数据分析产品有哪些  目前，大数据分析工具在金融服务、零售、医疗卫生/生命科学、执法、电信、能源与公共事业、数字媒体/精准营销、交通运输等行业都有着广泛的应用。 
  
   问题五：目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？  1、体育行业预测 
  世界杯期间,谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。其中,百度在小组赛阶段的表现最为亮眼,而进入淘汰赛阶段,百度与微软则以16场比赛15场准确预测的成 
  绩让人们见识到大数据在预测领域的魅力。从互联网公司的经验来看,只要有体育赛事相关的历史数据,并且与指数公司进行多方合作,就可以在赛事预测领域取得不错的成绩。 
  2、经济、金融行业预测 
  2013年,英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现,用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以把脉金融市场的走向,相应的投资战略收益高达326%。而此前,也有专家尝试 
  通过Twitter博文情绪来预测股市波动。从预测的原理上来看,稳定发展的美国股市是比较适合大数据预测发挥其作用的。 
  对国内而言,百度推出的中小企业景气指数预测,应用百度海量的搜索数据来刻画我国中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的 
  全面性和及时性。目前该功能已经上线投入应用。 
  3、市场物价预测 
  CPI表征已经发生的物价浮动情况,但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,提前预知通货膨胀或经济危机。单个商品的价格预测更加容易,尤其是机票 
  这样的标准化产品,去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测,可以告知你几个月后机票的大概价位。商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的,与价格相 
  关的变量相对固定,商品的供需关系在电子商务平台可实时监控,因此价格可以预测,基于预测结果可提供购买时间建议,或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。 
  后面还有用户行为预测、个人健康预测、交通行为预测等领域都有涉及，你可以自己好好看看，希望对你有帮助。ruanyun/news/ryyc/n152.aspx 
  
   问题六：国内大数据公司有哪些？  大数据包涵很广泛，涉及到很多方方面面，技术难度也很大，国内能做的公司不太多，我知道的有百度、华为、联想、浪潮、电科华云、腾讯、阿里巴巴、中科曙光等。 
  
   问题七：国内比较好的大数据 公司有哪些  你好，说的是什么领域？数据挖掘、数据研发、数据应用方面都有佼佼者。像商业智能领域的话，国内我比较了解的帆软，一开始做报表软件，做得很好，有比较深的行业基础，后来出的FineBI商业智能软件也延续了FineReport的精华，在行业内比较有代表性，具体的，有官网，可以去了解一下。 
  
   问题八：大数据产品主要是用来做什么的  大数据产品有很多，宽泛来讲，大数据产品的作用是对已有数据源中的数据进行收集和存储，在这基础上，进行分析和应用，形成我们的产品和服务，而产品和服务也会产生新的数据，这些新数据会循环进入我们的流程中。当这整个循环体系成为一个智能化的体系，通过机器实现自动化就是一种新的模式，不管是商业的，或者是其他。 
  而大数据能够实现的应用，可以概括为两个方向，一是精准化定制，二是预测。 
  精准化定制可以是一些个性化的产品，精准营销，比如互联网推广。 
  预测主要是围绕目标对象，基于它过去、未来的一些相关因素和数据分析，从而提前做出预警，或者是实时动态的优化。可分为决策支持类的，比如典型的商业智能产品FineBI；风险预警类的,主要用于证券、银行、投资；实时优化类的，比如实时定价。 
  
   问题九：国内真正的大数据采集产品有哪些  大数据的应用分为两类 
  第一类：基于自身平台的数据采集，现在的三大互联网巨头等拥有大量用户数据，通过自身数据挖掘可以完成。 
  第二类：基于爬虫或者类爬虫技术，帮助企业， *** 采集网络 *** 息，也就是网络信息采集系统，乐趣的“乐”，思维的“思” 
  其主要应用在于：舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。 
  
   问题十：大数据分析领域有哪些分析模型  IT监控类或者IT运维流程类的产品工具上线运行一段时间之后，一年会产生十几万、甚至几十万的海量数据，包括告警数据、工单数据等IT运维大数据，需要从这些海量数据中获取更有效、更直接、更有价值的分析数据，更快速、有效的提取有意义的决策依据同样需要工具系统来满足运维大数据的IT数据挖掘、IT数据钻取需求。 RIIL Insight目前是国内首款定位于IT管理领域的大数据决策分析系统产品，通过建立多维数据分析模型进行信息提取、统计分析并提出决策依据，是IT运维管理领域的BI。系统通过IT运营管理、IT部门绩效管理、可视化项目管理、资产管理、业务关系管理、供应商软件管理等自定义维度的运行数据进行分析，可快速获取运维管理各方面的直观准确数据，诊断分析问题根源，预判数据走势，洞察全局运维动态。

5. 什么是大数据，大数据应用在哪些领域？

大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术。
包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据的应用：大数据是信息产业持续高速增长的新引擎，几乎各个行业都会逐步引入大数据技术，尤其是那些将要实现互联网信息化转型的传统企业。
面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

6. 常见大数据应用有哪些

大数据可以应用的领域已经深深嵌入到我们的日常生活中
我举几个例子说明一下
1、购物营销
以前在双11买的物品很长时间才能拿到，严重影响购物体验。但现在双十一的成交量增加了上百倍，但送货的速度却提升了不少。
速度提升的背后，就离不开大数据应用的帮助。物流仓储与购物平台合作，通过分析用户的浏览数据，下定金情况，预知某一地区的购买量，进行提前备货。
当用户付款之后，货物是从离用户100公里内的仓储中心发货，而不是千里之外的新疆发货。这些统计数据企业会将其显示在物流运输大屏上，实时查看下单情况。


2、工程实施
工程监控大屏常应用于工程总指挥中心，它能够实时展示工程项目的实施进度、人力投入情况等重要指标，让复杂的项目大数据变得一目了然。

3、机场航班
机场航班数据大屏实时提供了机场每日的具体航班信息，包括航班架次、旅客人数、货物吨数等，是机场人员进行运营管理的有效手段。

举了三个例子，希望能帮助楼主更加清楚大数据可以应用在哪些领域。

7. 大数据分析有哪些应用?

1、广告行业
比方你最近想买一个商品，然后在百度、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。
2、内容引荐
比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。
3、餐饮行业
快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。
4、教育范畴应用
百度大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，百度高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。
5、医疗范畴
智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。

8. 大数据是什么意思？哪些软件适合大数据分析？

"大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据分析的标配是商业智能（BI）软件，传统数据分析的繁杂之处主要体现在两个方面，一是技术人员需要花费大量时间准备数据；二是业务人员基于数据偶得的一些分析需求实现过程复杂。
FineBI的Data Service模块，特有的分析设计模式和指标影响因素智能分析模块，能够帮助用户解决传统BI数据准备时间长，偶得数据分析过程复杂等问题，让技术人员准备数据时无需任何代码和复杂的设置过程，让非IT人员能够轻松自在得进行分析。"