生活中有哪些大数据?

如题所述

有:电商行业,金融行业,医疗行业,农牧渔,生物科技,改善城市,改善安全和执法。
一、电商行业
电商行业是最早利用大数据进行精准营销,它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等,有利于精细社会大生产。
二、金融行业
大数据在金融行业应用范围是比较广的,它更多应用于交易,现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。
三、医疗行业
医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业,我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。
四、农牧渔
这样可以帮助农业降低菜贱伤农的概率,也可以精准预测天气变化,帮助农民做好自然灾害的预防工作,也能减少人员损伤。
五、生物技术
基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器,科学家可以借助大数据技术的应用。
六、改善城市
大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。
七、改善安全和执法
大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯,信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。
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第1个回答  2021-09-14

网络日志、传感器网络、社会网络、社会数据、互联网文体和文件、呼叫详细记录、天文学、医疗记录,篮球比赛中利用大数据对球员的个人在比赛场上的数据分析

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;通过对城市交通数据的收集处理,大数据技术能实现城市交通的优化。这些都是大数据在生活中的应用。

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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。

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第2个回答  推荐于2019-09-19

有:电商行业,金融行业,医疗行业,农牧渔,生物科技,改善城市,改善安全和执法。

一、电商行业

电商行业是最早利用大数据进行精准营销,它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等,有利于精细社会大生产。

二、金融行业

大数据在金融行业应用范围是比较广的,它更多应用于交易,现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

三、医疗行业

医疗机构无论是病理报告、治愈方案还是药物报告等方面都是数据比较庞大行业,我们可以借助大数据平台收集不通病例和治疗方案,以及病人的基本特征,可以建立针对疾病特点的数据库。

四、农牧渔

这样可以帮助农业降低菜贱伤农的概率,也可以精准预测天气变化,帮助农民做好自然灾害的预防工作,也能减少人员损伤。

五、生物技术

基因技术是人类未来挑战疾病的重要武器,科学家可以借助大数据技术的应用。

六、改善城市

大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。

七、改善安全和执法

大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯,信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。

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第3个回答  2021-01-05
大数据是一种面向贷款机构的第三方征信查询系统,它利用大数据的技术手段将各类网贷平台的贷款记录整合在了一起。很多平台在审核的时候,都会把网贷大数据作为参考依据,如果网贷大数据有污点,比如说有逾期或者是频繁申贷记录,那么申请贷款就很容易被拒。
可以试着在微信:“深查数据”等数据查询平台获取一份自己的网贷大数据报告,分析一下自己的信用情况。
如果查到网贷大数据已经黑了,说明有逾期或者是近期频繁申贷这种不良记录。想要把大数据恢复正常,建议半年内不要再有任何申贷操作。
第4个回答  2023-04-11
1. 交通数据:城市中的交通系统每天都会产生大量数据,包括车流量、道路拥堵情况、公共交通的运行情况等等。

2. 购物数据:电子商务平台每天都会产生大量数据,包括用户的购买记录、浏览记录、商品评价等等。

3. 医疗数据:医院和诊所每天都会产生大量数据,包括患者的病历记录、医疗设备的使用情况、医生的工作量等等。

4. 社交媒体数据:社交媒体每天都会产生大量数据,包括用户的互动、发帖、评论等等。

5. 金融数据:银行和金融机构每天都会产生大量数据,包括用户的交易记录、资金流动情况、市场行情等等。
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