论文大数据在生活中的应用与实践

论文大数据在生活中的应用与实践

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。

物理学在生活中的应用论文与生产实践

汽牛已成为现代生活中最重要的交通运输工具之一，它包含着许许多多的物理知识。为了贴近学生生活，激发学习物理的兴趣，将知识应用于生产生活实际，在引导学生仔细舰察、认真思考和查阅资料后，找出在汽车的设计、使用中涉及到的物理知识和一些新技术归纳总结如下：一、力学方面(一)汽车受到竖直向下的重力作用，其质量越大，重力也就越人，并且其底盘质量都较人，这样可以降低汽车的重心，增加汽车行驶时的稳度。汽车受到地面对车的支持力，在水平路面上时，所受支持力与重力是-x，t平衡力，大小相等，方向相反；同时汽车对地面有压力，对地面的压力和路面的支持力是一对作用力与反作用力，大小相等，方向相反。但汽车过拱桥时因要改变运动状态(可看作圆周运动，需向心力)，桥面对车的支持力小于重力，车对桥面的压力也就小于重力，而在过下凹路面时，则与之相反。(二)汽车的车身设计成流线型，可以减小汽车行驶时受到空气的阻力。在汽车快速行驶时，车的尾部会形成一个低气压区，尾部尘土飞扬，因此汽车后窗玻璃通常都是固定不能打开的。在高速小轿车后面还有类似飞机一样的尾翼，可防止高速行驶时因向上和向下的气压差而形成升力，减小了对地面的压力，从而使摩擦力减小，影响行车安全。(三)汽车前进的动力来自地面对主动轮(大多数汽车是后轮驱动)向前的摩擦力，而从动轮(前轮)与地面的摩擦力向后。(四)汽车在平直路面匀速前进时牵引力与阻力互相平衡，合力为零；加速时牵引力大于阻力，合力向前；减速时则与之相反。汽车转弯时，司机要转动方向盘，地面给车一个向内侧的摩擦力以改变车的运动状态(弯道处常常外侧比内侧高，同时使支持力和重力也形成一个向内的合力，防止因摩擦力过小不能提供足够的向心力，从而导致汽车转弯时出现向外打滑现象，以致引起侧翻)。而且汽车在转弯时，乘客会因为具有惯性向拐弯的外侧倾倒。汽车急刹车(减速)时，司机踩刹车通过增大压力来增大摩擦力，车轮与地面的摩擦由滚动摩擦变成滑动摩擦(急刹车时)，从而使车作减速运动，乘客也会闪惯性向车前方倾倒；加速或突然启动时，乘客又会因惯性向后仰。(五)不同用途的汽车，车轮宽度、大小和个数不同，与汽车对路面的门i强大小有关。车轮表面做成凹凸不平，是通过增大接触面的粗糙程度来增人摩擦。在冰冻的路面上行驶时，常在路面L撒盐或煤渣，在车轮上套上防滑链来增大摩擦，而且要减速行驶。(六)汽车的座椅都设计得比较宽大，这样就减小了对乘客身体的压强，使人乘坐着感觉舒服一些。汽车修理中用的千斤顶等利用密闭液体能够传递压强，用较小的力就能获得较大的动力。(七)大量应用了简单机械：①方向盘、车轮、开窗摇柄等都是轮轴，②刹车杆、调速杆等装置是省力杠杆。(八)汽车爬坡时要换成低速档：由P=Fv可知，在功率一定时，降低速度，可获得较大的牵引力。(九)汽车行驶中还涉及速度、路程、时间及计费方面的计算，参照物与运动状态的描述等问题。(十)认识限速、里程、禁鸣等标志牌，了解其含义。交通管理方面要求：1、小汽车的司机和前排乘客必须系好安全带，这样可以防止惯性的危害；2、严禁车辆超载，不仅仅减小车辆对路面的破坏。还能减小摩擦、惯性等；3、严禁车辆超速，防止急刹车时，因反应距离和制动距离过长而造成车祸；④严禁酒后驾车和疲劳驾车。二、热学方面(一)汽车发动机常用柴油机或汽油机等内燃机，利用燃料燃烧把化学能转化为内能，再把内能转化为机械能对外做功。(二)发动机外装有水套，用循环流动的水帮助发动机散热，是因为水的比热容大。(三)冬天，为防止水结冰反常膨胀冻裂水箱，入夜时要排尽水箱中的水；而在寒冬时用冷水洗车比用热水洗车好，这样不易结冰。(四)小汽车的后窗玻璃板中嵌有一道道的电热丝，可防止车内的水蒸气液化后附着在玻璃七。(五)刚坐进汽车或有汽车从你身旁驶过时，因扩散现象会闻到浓浓的汽油味。(六)空调车车窗玻璃设计成双层的，在空调打开后要开好门窗，可减少热抟递。(七)环保汽车使用气体或液体燃料(如甲烷、乙炔、氢气、乙醇等)，可减小对大气的污染。三、声学方面(一)汽车喇叭振动发声，而发动机的噪声又要尽量减弱(发动机的烟筒上装配消音器，是在声源处减弱噪声)。(二)为减轻车辆行驶时的噪声对道路旁边居民的影响，在道路旁设置屏障或植树，是在传播过程中减弱噪声。(三)喇叭发声：电能转化为机械能，以声波形式通过空气向周围传播。四、电学方面(一)低J玉对人体相对安全些(在干燥环境下对人体的安全电压为36＼7)，所以供电系统均为低电压(12、。或24、)。汽车的发动机常用低压电动机起动，电动机的原理是根据磁场对通电导体的作用工作的，它把电能转化为机械能。(二)汽车电动机(汽车电机)常用车载电瓶(蓄电池)供电，汽车运行过程中又利用车轮带动车载发电机发电，给蓄电池充电。给蓄电池充电时，电能转化为化学能储存起来，此时蓄电池是用电器用蓄电池给电动机供电时，化学能转化为电能，此时蓄电池才是电源。(三)车载蓄电池还被用来为汽车上配装的空调、电扇、收录机、cD机及各种用途的电灯供电，方便地电能转化为机械能、声能、光能等等。(四)油罐车的尾部通常要挂一条铁链直达路面，这样做有利于使运输过程中因颠簸摩擦而产生的静电荷迅速传到大地，避免因静电堆积而放电引起灾难。五、光学方面(一)汽车旁的观后镜，交叉路口的观察镜用的都是凸面镜，可以开阔视野。(二)汽车在夜间行驶时，车内一般不开灯，这样可防止车内乘客在司机前的挡风玻璃上成像，干扰司机正确判断。(三)汽车前的挡风玻璃通常都不直立(底盘高人的车除外)，这是因为挡风玻璃相当于平面镜，车内物体易通过它成像于司机面前，影响司机的判断。(四)汽车尾灯灯罩：角反射器可将射来的光线反回，保证后面车辆安全。(五)汽车头灯：凹面镜反射原理，近距光灯丝在焦点附近，远距光灯丝在焦点上。(六)汽车的雾灯发黄光，是因为黄光不易被散射，在雾天更容易被远处的人发现。六、汽车上的新技术现在许多汽车还应用了电子防盗报警器进行防盗，电子燃油喷射系统以节省燃油和减少排出的废气对环境的污染，安装导航定位系统(中国北斗导航系统、美同全球定位系统GPS、俄罗斯全球导航系统、欧洲伽利略导航卫星系统计划)进行定位、测速等，安装ABS(使车轮与地面之间保持接近滑动又未滑动状态，缩短刹车距离)+EBD(在汽车制动的瞬间，高速计算出四个轮胎由于附着不同而导致的摩擦力数值，然后调整制动装置，使其按照设定的程序在运动中高速调整，达到制动力与摩擦力的匹配，以保证车辆的平衡和安全)防止汽车在急刹车时出现甩尾和侧移。

生活中的物理学力学苹果从树上落下是因为万有引力牛顿提出了万有引力力的作用是相互的热学烤火取暖是利用热传导电学奥斯特发现了电生磁法拉第发现了磁生电对于人的安全电压是不超过36V光学光是沿直线传播的光从空气传入水中会发生折射光速是三乘以十的八次方原子原子是有元一个和核外电子组成的在化学反应中原子是不可分割的在物理学状态中原子是可分割的

可以多关注些物理学类的科普书，关于物理学在日常生活中的应用可以看下《鬼脸物理课》，一旦开始读就停不下来。 物理学在现代衣服中的应用人类的衣服从原始社会的兽皮开始经历了麻、棉、丝、尼龙等，而社会发展到今天，人们衣服的面料也出现了多种，这其中不乏应用物理学原理而造出的新面料，将这种新面料应用到衣物的制造中，人们时刻体验着物理学带来的舒适便捷。现在的冬天虽然很冷，但是大家穿的衣服却越来越薄，究其原因是物理学的发展，人们将物理学应用到衣服的制作中，其中具有代表性的就是红外线保暖内衣。由于红外线是一种不可见光，它的波长比可见光长，由公式c=λv可知，可见光的频率比红外线的要低。人们最常用的是红外线的热作用，因为红外线的频率比可见光更接近固体物质分子的固有频率，所以它更容易引起分子的共振以达到加热的目的。这是因为红外线的电磁能量转化成了内能，从而使物体发热。根据这个道理，红外线可以用来加热或者烘干物品。红外线保暖内衣就是将红外线这种能量的转化原理利用到贴身所穿的衣物上来达到保暖效果的。红外线可以分为远红外线和近红外线，但是远红外线的波长要比近红外线的波长长。根据科学家的反复研究，最后得知远红外线更容易被人类的皮肤吸收，保暖效果会更好，所以在制作保暖衣的时候大多会采用远红外线技术制作远红外线保暖内衣。

汽车用冷水降温，利用水的比热容大电扇吹风可以加快液体表面空气流速，从而增快水分蒸发，水蒸发时吸热

论文大数据在生活中的应用

了解和定位客户这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。了解和优化业务流程大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。提供个性化服务大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。改善医疗保健和公共卫生大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。提高体育运动技能如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。

大数据在生活中的应用非常广泛，无论在人们的出行还是在日常生活中随处可见，对于人们的帮助非常大，通过微信和支付宝都可以进行大数据查询，对人们有很大的帮助。

一、农业互联网大数据在农牧业上的运用关键就是指根据将来商业服务要求的分折来开展牧业商品生产制造，减少菜贱伤农的几率。二、金融业互联网大数据在金融业运用范畴范围广。互联网大数据在金融业的运用能够小结为下列2个层面：A : 大数据营销：根据顾客消费习惯性、所在位置、消费时间开展强烈推荐。B : 风险防控：根据顾客消费和现金流量出示资信评级或股权融资适用，运用顾客社交媒体个人行为纪录透支卡风控。三、电子商务电商数据比较集中，信息量大，类型较多，未来运用大数据将有大量的空间，包含分折潮流趋势，消费发展趋势、地区消费特性、顾客消费习惯性、各种各样消费者行为的相关性、消费市场、危害消费的关键要素等。四、医疗器械行业医疗器械行业有着很多的病案，病理报告，痊愈计划方案，药品汇报这些。在将来，凭借数据管理平台人们能够 搜集不一样病案和医治计划方案，及其患者的本质特征，能够 创建对于病症特性的数据库查询。五、零售业零售业大数据的应用有两个方面，一方面是零售业能够掌握顾客消费爱好和发展趋势，开展货品的大数据营销，减少营销推广成本费。另一个方面是根据顾客选购商品，为顾客出示将会选购的其他商品，扩张销售总额，也归属于大数据营销层面。

大数据应用于各个行业包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥秘。公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。扩展资料：大数据的价值体现在以下几个方面：1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2) 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。参考资料：大数据_百度百科

大数据技术在生活中的应用论文

【导读】随着社会的发展以及商业化的推进，大数据已经渐渐的渗透到了我们的日常生活中，那么大数据在日常生活中的应用有哪些呢?大数据是如何解决我们日常生活中的问题呢?下面小编就带大家一起来了解生活中的大数据，希望对大家有所帮助。1、大数据解决生活中的问题——应用于能源随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。2、大数据解决生活中的问题——医学应用大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。3、大数据解决生活中的问题——对于金融业来说大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。4、大数据解决生活中的问题——应用于地理信息地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。5、大数据解决生活中的问题——应用于消费为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。6、大数据解决生活中的问题——应用于制造业大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。以上就是小编今天给大家整理的关于“了解生活中的大数据 大数据在日常生活中的应用”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。　　数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。　　而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。　　大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。　　数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。　　不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

论文大数据在生活中的应用案例

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。10、生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥秘。11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。扩展资料七个典型的大数据应用案例1、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。2、Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站W自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。6、PredPol I。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。7、 Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

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。

大数据经典案例:啤酒与尿布全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，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，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。

大数据利用的六大现实商业案例_数据分析师考试大数据正在改变市场的竞争格局。而那些能够充分利用大数据分析的企业往往能够更快地向市场提供产品和服务，更好地保持与顾客需求和欲望的一致性。2014年，调研公司Gartner的调查发现，73%的受访企业在大数据方面进行了投资，或者计划在接下来的24个月内投资大数据项目;而2013年的这一数据比例则为64%。改善客户体验和流程效率被受访者排在最高的优先级。客户体验的改善不管是在线上或线下都在发生着的，数据从智能手机、移动应用程序、POS系统和电子商务网站等等渠道进行收集。随着企业比以往任何时候都能够收集和分析更多的、且类型丰富的数据信息，企业现如今所进行哪些相关工作，以及为什么要进行都需要进行数据量化。而且，那是最灵活的调整自己的经营策略，以提高或维持市场份额的手段。在执行过程中，客户体验的改善有助于提高客户的忠诚度和企业营收的增长。另一方面，如果公司选择无视相关的数据，他们很可能会失去客户和交易，而将其拱手让给那些对于数据分析反应更敏捷，更精明的竞争对手。企业流程的改进继续专注于提高效率，节约成本，以及提高产品或服务的质量。大数据可以提供比传统系统更深入的见解，因为其有更多的数据点和数据来源分析作为支撑。无论企业的目标是为了促进营收增长、或是加快产品服务的上市速度、优化劳动力，或是实现其他操作方面的改进，其核心都在与变得更加积极主动，减少被动反应，这就意味着需要使用预测分析，以缩短学习曲线。有许多使用大数据来提升和改善企业运营的方法，下面将为大家介绍六个典型的案例。缩短上市时间推出新的产品或服务涉及多个生命周期阶段，其中一些比另一些更容易加速。在过去的几十年中，药品制造商已经使用临床试验模拟学习速度，降低成本，并减少了参与试验患者的不必要的负担。借助云计算和大数据，临床试验的模拟可以变得更加有利于制造商和患者。百时美施贵宝公司(bristol-myers squibb) 通过将其内部托管网格环境扩展到AWS云，减少了98%的临床试验模拟时间。该公司还进一步优化了剂量水平，使得药物产品更安全，并只需要较少的临床试验患者的血液样本。由于临床试验对于数据是高度敏感的，百时美施贵宝公司建立了一个专门的，加密的VPN隧道链接亚马逊网关，并配置了虚拟私有云，以便使得其运行环境能够与公众客户进行隔离。在迁入云中之前，科学家们使用一个共享的内部环境，所以运行大约数百个项目需要花费60小时。现在，每个科学家都有一个专门的环境，2000个项目大约在2小时内就能够处理完毕，而且不会引起影响到团队的其他成员。迁移到AWS云之后，百时美施贵宝公司得以能够减少儿科研究临床试验受试者的人数，从60减少到40人，同时还缩短了一年多的学习研究时间。优化劳动力一些企业的人力资源部门正在使用人才分析和大数据来降低成本，进而有效管理人力资源相关的问题。大数据帮助他们能够有效的选择能够更好的适应企业的新员工，降低员工离职率，了解技能和现有市场劳动力的输出状况，并确定公司前向发展所需要的人才。施乐公司使用大数据将其呼叫中心的人员流失率降低了20%。要做到这一点，就必须了解是什么原因导致了员工的离职，并确定如何改善员工的敬业度。改善财务绩效企业的财务部门已经不仅仅只是进行定期的报告和BI工作了，他们已经在开始利用大数据来降低风险和成本，寻找机会提高预测的准确性。具体地说，他们使用的数据来识别高风险客户和供应商，以阻止欺诈，找准收入泄漏，并发掘新的或更有效的商业模式。最近，天气预测公司The Weather Company与IBM之间的合作将使企业用户得以更好地管理天气状况对于企业绩效的影响。据The Weather Company介绍，每年，仅在美国天气因素就会造成价值五千亿美元的经济影响。这些气象数据是来自超过10万台的气象传感器和飞机，以及数以百万计的智能手机、建筑和路上奔跑的车辆。这些数据与其他22亿个独特的预测点的数据来源相结合，平均每天进行100多亿次的实时天气预报。例如，零售商可以使用这些数据信息来调整人员配置和供应链策略。而能源公司将能够借助这些天气数据信息改善供应和预测需求。保险公司将能够向其投保人警告恶劣天气条件，这样他们就可以减少在冰雹灾害天气发生汽车损坏的可能性。智能化的销售稍微修改一下企业的销售和营销策略就可能会对您企业的销售业绩产生深远的影响，特别是当通过大数据分析之后进行的有规划的修改。想象一下，一个为期六周的直邮营销活动票面收益率的超过了70%。而根据直销协会的介绍，平均直邮回报率仅为7%。而杂货连锁店Kroger公司是如何做到的呢?一方面，他们根据客户个人的购物历史记录采用个性化的直接邮寄方式。Kroger公司的客户会员卡计划，被食品行业评为第一。超过90%的客户使用会员卡购买产品。虽然也有其他因素的共同作用，使得Kroger公司的财务绩效如此骄人，但其连续45个季度的持续增长至少部分要归因于其客户忠诚计划。最大限度地减少设备和资产故障企业希望避免不必要的业务中断干扰和客户的焦虑。现在，传感器已经被嵌入到一切设备，企业可以使用这些数据信息，以确定何时需要对飞机，火车，汽车，及其它电器设备进行维修。理想情况下，当问题已经出现的时候，企业要了解这个问题是什么原因造成的，以及其如何能得到解决，最好有一个专业的维修队伍。Pratt &Whitney公司是美国联合技术公司(United Technologies C)下属的一个单位，该公司试图减少意外的飞机发动机维修。据A介绍，今天的发动机能够在飞机飞行过程中从多个快照收集约100个参数。相比之下，新一代的引擎能够收集关于连续飞行的5000个参数。这一过程中产生约2千兆字节的数据。使用这些数据信息，Pratt &Whitney公司及其合作伙伴IBM得以进行主动的维修。利用客户的终身价值如今的授权客户比以往任何时候都更加苛刻和善变。企业为了保持或增加市场份额，需要尽可能多地了解自己的客户，不断改善自己的产品和服务，并愿意调整自己的商业模式，以反映其客户的实际需求。美国汽车租赁公司AvisBudget就一直致力于这方面。他们通过实施整合战略增加了市场份额，并取得了数亿美元的额外收入。主动参与确定客户价值细分，提供分层激励，提高客户的忠诚度。该公司的IT合作伙伴CSC公司采用模型预测AvisBudget客户数据库的终身价值，并验证了其使用多通道的营销活动和相应的分析。现在的客户评估数据结合了其他数据，包括客户的租赁历史，服务问题，服务地区的人口统计，企业隶属关系和客户反馈等等。Avis Budget也收集和分析社交媒体数据。该公司有一个社交媒体专家团队专门进行品牌营销。该公司最近还更新了网站，以进一步改善客户体验，并且他们正在使用大数据预测区域性的车队配售和定价服务需求。以上是小编为大家分享的关于大数据利用的六大现实商业案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货