大数据应用在生活中可以帮助我们获取到有用的价值。随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每日都可以看到大数据的一些新颖的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。许多组织或者个人都会受到大数据的剖析影响。

　　大数据在一些领域的应用

　　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。医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。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，明确定位疾病。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。

　　二、金融大数据 理财利器

　　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，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。

　　可见，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：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

　　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

　　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

　　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

　　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

　　三、交通大数据 畅通出行

　　目前，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。科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。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。

　　四、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。美国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。比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。这个关系让我们进一步探讨其背后真正的原因。其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。

　　大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。

　　在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。

　　大数据应用领域盘点

　　案例：

　　最早关于大数据的故事，发生在美国第二大的超市塔吉特百货公司。为了吸引孕妇这一含金量很高的群体，塔吉特要求顾客数据分析部建立模型以期在孕妇第2个妊娠期就把她们确认出来。

　　通过对顾客消费数据建模分析，顾客数据分析部选出25种典型商品的消费数据构建“怀孕预测指数”，可以在很小的误差范围内预测顾客的怀孕情况，便能早早把孕妇优惠广告寄给顾客。

　　全球零售业的巨头沃尔玛也通过大数据获益。公司在对消费者购物行为进行分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是推出了将啤酒和尿布捆绑销售的促销手段。如今，这一“啤酒＋尿布”的数据分析成果也成了大数据技术应用的经典案例。

　　中国大数据市场行业契合度及应用可能分析 中国大数据市场集中度与成熟度分析

　　大数据在金融领域的应用

　　案例：

　　案例一：保险行业利用驾驶员驾驶信息来确定车险价格

　　国外的保险公司在给用户进行车险报价时，需要参考汽车自身存储的OBD信息，其记录了驾驶员的驾驶习惯，例如是否经常紧急刹车，是否经常瞬间加速等。保险公司会依据客户的驾驶习惯来定义车主的保险产品等级，良好驾驶习惯的车主，其车险价格就较低，反之则车险价格就较高。

　　案例二：“博时淘金100”指数基金跑赢大盘

　　“博时淘金100”是博时基金和阿里共同成立的基金，依托蚂蚁金服提供的海量电商交易数据（包括买卖家数量变化、商品价格变化、成交量变化等），对用户需求，企业产品、行业成长进行分析，从预测相关行业和企业景气度。分析结果结合博时基金多因子量化投资模型，指导基金经理进行股票投资。

　　中国金融行业大数据应用投资结构

　　大数据在工业领域的应用

　　1、加速产品创新挖掘和分析客户与工业企业之间的交互和交易行为数据，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。

　　2、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。

　　3、产品销售预测与需求管理通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式，以此来调整产品策略和铺货策略。

　　4、产品质量管理与分析高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。传统的制造业迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。

　　5、产品故障诊断与预测无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。

　　6、工业供应链的分析和优化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。

　　7、生产计划与排程生产环节的大数据可以提供更详细的数据信息，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，制定排产计划。

　　8、工业污染与环保检测在传统人工手动监测的基础上，使用先进监测手段，推动开展环境质量连续自动监测和环境污染遥感监测，可以预测排污和预警、监控。

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