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中国大数据的十大商业应用

智慧城市 随着城市人口的增长，大数据技术在资源配置和城市管理中发挥着重要作用。通过分析交通、教育资源、医疗资源等数据，政府可以实现精细化运营，打造智慧城市。 金融行业 大数据在金融行业的应用广泛，包括精准营销、风险管控、决策支持、效率提升和产品设计等方面。

现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。 智慧城市 如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。

医疗保健：大数据分析能够提升诊断精确度和治疗效果，优化药物和治疗的研发过程，以及提高病患的医疗护理质量。通过分析来自不同来源的数据，如医疗记录和实验室报告，可以更有效地指导治疗方案。 商业领域：在商业活动中，大数据已经成为一种重要的无形资产，影响企业的估值和决策效果。

这是大数bai据目前最广du为人知的应用领域。很多企业热衷于社交zhi媒体数据dao、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。

漫谈大数据的思想形成与价值维度

1、漫谈大数据的思想形成与价值维度清华基于微博分析获得的大数据幸福指数发现人们周六最幸福，相信大家心情不错，因此今天不谈枯燥的技术。关... 漫谈大数据的思想形成与价值维度清华基于微博分析获得的大数据幸福指数发现人们周六最幸福，相信大家心情不错，因此今天不谈枯燥的技术。

2、小数据见微，作个人刻画，我曾用《一代宗师》中“见自己”形容之；大数据知着，反映自然和群体的特征和趋势，我以“见天地、见众生”比喻之。“着”推动“微”（如把人群细分为buckets），又拉动“微”（如推荐相似人群的偏好给个人）。

3、第描述思维 也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量的，描述思维就要包含消费者行为的各个方面。

4、那么对于大数据思维，其实是有三个纬度的，包含定量思维、相关思维、实验思维。第一，定量思维，即提供更多描述性的信息，其原则是一切皆可测。

5、大数据定义、思维方式及架构模式 大数据何以为大数据现在是个热点词汇，关于有了大数据，如何发挥大数据的价值，议论纷纷，而笔者以为，似乎这有点搞错了原因与结果，就象关联关系，有A的时候，B与之关联，而有B的时候，A却未必关联，笔者还是从通常的4个V来描述一下我所认为的大数据思维。

6、大数据的特征主要可以归纳为四个维度：数据量大、产生速度快、类型多样以及价值密度低。大数据，顾名思义，其最显著的特征就是数据规模庞大。随着信息技术的迅猛发展，人们能够获取和存储的数据量呈指数级增长。

大数据的应用领域有哪些

1、舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域的重点应用领域。根据赛迪数据，我国大数据产业在政府领域的应用占比约为15%。据此测算，2017年以来，我国政府大数据规模逐年增加。2017年，中国政府大数据产业规模达518亿元，2020年约为926亿元。

2、大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

3、大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实（AR）与虚拟现实（VR）、区块链、语音识别等。物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。智慧城市。

什么是数据仓库?

数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

数据仓库组织的最根本目的就是能够更加便利，有序的进行仓库管理，让仓库数据化，可以让管理更加的便利的同时，更加的科学，安全。

数据库是一个装数据（信息的原材料）的地方。 数据仓库是一种系统，这种系统也是用数据库装东西。

数据仓库：是一种新的数据处理体系结构，是面向主题的、集成的、不可更新的（稳定性）、随时间不断变化（不同时间）的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。数据仓库就是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合。

含义数据仓库是一个面向主题的，集成的，不可更新的，随时间不断变化的数据集合，他可以支持企业或组织的决策分析处理。

其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务； 建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。