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大数据能做的实在太多太多,下面我就从政府,零售,金融,电子商务四个方面为大家分析
政府
降低机构效率低下并确定增长机会
改进实时决策和操作情报减少浪费,欺诈和滥用
充分利用大数据与可视化数据集成和强大的预测分析
访问预测能力,以提高代理任务成果
零售
建立响应生产和需求信号的智能供应链
细分市场,了解客户购买行为
实行市场驱动的定价和促销策略
密切监视业务,监控可控成本和资本支出
确保实地执行与企业战略的一致性
金融
利用客户数据发现新的交叉销售和上涨机会。
简化分析过程,消除对手动步骤,专业资源和整体复杂性的需求。
通过无缝的大数据集成,加强风险管理系统,提供更广泛和更深入的数据分析和报告。
确保遵守法规,并迅速发现欺诈行为,以防止滥用和遏制洗钱。
分析复杂的市场风险模型的行为,探索复杂的金融工具,并确定未来投资的预测。
电子商务
全网产品信息采集,产品素材获取
通过分析产品价格和销量,指导新品上架策略
云评论系统的搭建和维护
电子商务渠道分销
这是我刚看了一个大数据官网的产品都是基于大数据运用的
大数据作为一个能够改变产业应用的技术,只有切实落地才能带来真正的价值。
其实大数据的应用范围非常广,不单单限于互联网行业,在其他诸如金融,制造业,交通物流方面也都有非常大的应用价值。
1. 大数据让借贷款更加放心
2. 大数据让广告营销更高效
3. 大数据赋能零售
数据一直都在,大数据变革的只是方式。大数据并不神秘,神秘的是对未知数据的探索与利用。
大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务,以及为智能体提供决策服务。
大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析,还包括与行业、产业的深度融合。具体场景包括:互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。通俗地讲“大数据就像互联网+,可以应用在各行各业",如电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等。
对企业而言,大数据可提高工作效率,降低企业成本,精准营销带来更多客户。
对政府而言,可以利用大数进行统筹分析、提高管理效率、管理抓获犯罪分子等。
对个人而言,可以利用大数据更了解自己等。
举例一些主要应用的行业:
制造业:大数据可以帮助制造商减少成本和浪费,并在更短的时间内制造出高质量的产品。
金融: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。
零售餐饮行业:利用大数据实现餐饮O2O模式,彻底改变传统餐饮经营方式。通过了解顾客的喜好,可以对营销方案进行改进、服务转型。
医疗保健行业:改善治疗或向患者提供更好的医疗援助;提高行政管理、成本管理、人力资源/人员管理和供应管理的效率。
能源行业:大数据能加速推进能源产业发展及商业模式创新等。
教育产业:利用大数据来跟踪学生表现的变化,设计教育形式等。
简而言之,大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了,我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来,就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。
大数据其实是指一定时间内通过常规软件无法捕捉,处理的数据的集合,需要通过其他处理模式进行处理,分析。
大数据蕴藏着巨大的数据量,对这些数据进行有效的处理分析可以获得许多对我们生产生活工作健康等需要的数据,也能预测未来的需求和趋势。
具体来说,比如在网上购物方面,运用大数据可以对一个区域对某种商品的需求量进行分析,从而提前将所需商品运送到最近的物流仓库,以加快配送速度,提升购物体验。
在身体健康方面,可以运用大数据收集本人近段时间的身体数据,运动量,生活习惯和行为模式,判断整个人的身体健康状况,通过贴身的穿戴设备传达。
大数据几乎在生活的方方面面都能用到,只是使用的方法跟方式的不同。
大数据的价值体现在以三方面:
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。
大数据技术主要包括以下作用:
第一,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。
移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。
第二,大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。
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。
第三,大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。
一、大数据可以预测未来
简而言之,大数据和数据挖掘能够赋予我们预测能力。而现在我们的生活已经数字化了,我们每天所做的任何事情都可以通过大数据记录下来,就好比每张信用卡交易都是数字化和可查询的。对于企业来说,大多数财务和运营数据都保存在数据库中。而现在,随着可穿戴设备的兴起,大家的每一次心跳和呼吸都被数字化并保存为可用数据。使得机器了解我们。
二、如果模式保持不变,那么未来就不再是未来
现在,我们生活中的许多不同事物都有不同的表现形式。比如说,一个人可能在任何工作日内在工作和家庭之间旅行,在周末到某个地方游玩,这种模式很少改变。商店将拥有任何一天的高峰时段和闲置时间,这种模式不太可能改变。企业将在一年中的某些月份要求更高的劳动力投入,这种模式不太可能改变。
由此,计算机通过终端去进行搜集到这些数据,就去分析这些数据,然后对受众群体进行合理的安排。计算机也就能够知道什么时候是适合促销的最佳时间,例如,如果这个人每周五的星期五都要洗车,或者是优惠券,那就是洗车促销如果这个人每年三月都要去度假,那就可以进行全方位的服务。同时计算机还可以预测商店全天的销售预测,然后制定业务战略以最大化总收入。一旦未来变得可预测,我们可以随时提前计划并为可能的最佳行动做好准备。这就说明了大数据给了我们预测未来的力量。这是数据挖掘的力量。数据挖掘始终与大数据联系在一起,因为大数据支持大量数据集,从而为所有预测提供了基础。
三、机器学习是什么?
刚才我们根据一块数据的处理方式进行了分析。假设这条数据包含一组购物者的购买行为,包括购买的商品总数,每个购物者购买的商品数量。这是迄今为止最简单的统计分析。如果我们的目标是分析不同类型的购物者之间的联系,或者如果我们想要推测特定类型的购物者的特殊偏好,或者甚至预测任何购物者的性别或年龄,我们将需要更多复杂的模型,通过录入的数据,我们称之为算法。机器学习可以更容易理解为为数据挖掘目的而开发的所有不同类型的算法,方便我们的生活。
四、数据挖掘是什么?
通过计算机去学习算法,用现有数据去预测未知数,这正是数据挖掘的奇迹与机器学习密切相关的原因。然而,任何机器学习算法的强度在很大程度上取决于大量数据集的供应。无论算法有多复杂,都不能从几行数据中做出预测,需要大量的数据作为样本。大数据技术是机器学习的前提,通过计算机的学习,我们能够从现有数据集中获得有价值的见解,这就是数据挖掘。
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。
扩展资料
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。
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查找数据列 SELECT column1, column2, … FROM table_name; SELECT column_name(s) FROM table_name