信息技術(shù)應(yīng)用 課件-第3章 大數(shù)據(jù)技術(shù)

第三章大數(shù)據(jù)技術(shù)3.1大數(shù)據(jù)的由來案例導(dǎo)讀——案例1：地震預(yù)測呼喚大數(shù)據(jù)每年，地震在全球范圍內(nèi)導(dǎo)致超過1.3萬人死亡，500萬人受傷或財產(chǎn)受損，每年造成的經(jīng)濟損失高達120億美元。多年以來，科學(xué)家們主要依靠對震頻的監(jiān)測來預(yù)測地震。盡管還有很多潛在的地震預(yù)警信號，如大氣條件的變化或大量蛇群的遷移，但基于這些信號做出的預(yù)測準(zhǔn)確率太低，無法在現(xiàn)實中實施。科學(xué)家們利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對來自衛(wèi)星和氣象領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，開啟了一種全新的地震預(yù)測方法。該項技術(shù)可以幫助人類最早能提前30天預(yù)測到全球主要地震多發(fā)國家即將發(fā)生的震級6級以上的大地震，精準(zhǔn)度已經(jīng)達到90%。曾經(jīng)提前9天預(yù)測到了2015年3月3日在印尼發(fā)生的6.4級地震。案例1：地震預(yù)測呼喚大數(shù)據(jù)案例導(dǎo)讀——案例2：山東省淄博市高青縣：數(shù)字特產(chǎn)商城帶動“亮村共富”“以數(shù)智點亮鄉(xiāng)村，帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動鄉(xiāng)村振興”，高青縣緊緊抓住用好農(nóng)業(yè)數(shù)字時代重大機遇，立足農(nóng)業(yè)資源稟賦和產(chǎn)業(yè)化優(yōu)勢，凝心聚力推進數(shù)字鄉(xiāng)村體系建設(shè)，以數(shù)字技術(shù)改造提升農(nóng)業(yè)全鏈條、農(nóng)村各領(lǐng)域和農(nóng)民新生活，推動農(nóng)業(yè)向規(guī)?；?、高端化、綠色化、智慧化轉(zhuǎn)型升級。高青縣以農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)平臺為基礎(chǔ)，服務(wù)經(jīng)營主體和村民。利用大數(shù)據(jù)平臺，獲取經(jīng)營主體信息、生產(chǎn)信息、種植環(huán)境信息、土地利用信息、農(nóng)作物長勢信息以及農(nóng)業(yè)投入品、農(nóng)機使用等數(shù)據(jù)，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的整體情況做實時、動態(tài)分析，為經(jīng)營主體提供適合農(nóng)作物生長、適合市場需求的種植建議，運用現(xiàn)代科技幫農(nóng)民把地種好、把農(nóng)產(chǎn)品賣好。通過大數(shù)據(jù)分析，反映消費群體對優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品的購買需求和購買能力以及喜歡的購買渠道和方式，讓生產(chǎn)者看到優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品帶來的溢價和復(fù)購率，以市場和消費者認同的方式開展標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，降低生產(chǎn)風(fēng)險，提高產(chǎn)品價值，促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。案例2：山東省淄博市高青縣：數(shù)字特產(chǎn)商城帶動“亮村共富”案例導(dǎo)讀——案例2：山東省淄博市高青縣：數(shù)字特產(chǎn)商城帶動“亮村共富”“這個變化，對于江蘇農(nóng)田算是利好。”近日，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)胡高教授團隊聯(lián)合全國測報體系在國際著名生態(tài)學(xué)期刊《全球變化生物學(xué)》（英文名《GlobalChangeBiology》）上發(fā)表研究論文，揭示全球變暖背景下，降水和風(fēng)場條件的變化致使我國褐飛虱遷飛模式發(fā)生轉(zhuǎn)變，為遷飛害蟲的準(zhǔn)確測報和科學(xué)防控提供了重要理論參考，為推動農(nóng)業(yè)強國、助力鄉(xiāng)村全面振興、保障糧食安全做出積極貢獻。南京農(nóng)業(yè)大學(xué)胡高教授團隊基于1978—2019年全國300多個站點的稻飛虱監(jiān)測數(shù)據(jù)和相關(guān)氣象資料，研究發(fā)現(xiàn)，自2001年以來，影響我國夏季盛行氣流和降水時空分布的重要大氣環(huán)流系統(tǒng)西太平洋副熱帶高壓（簡稱副高）強度顯著增強、位置明顯西移。受此影響，我國長江以南地區(qū)夏季西南氣流顯著變?nèi)?、降水增加，江淮地區(qū)降水顯著減弱，不利于褐飛虱的遠距離遷飛，致使華南地區(qū)7月遷出褐飛虱的遷飛距離顯著變短，長江下游地區(qū)褐飛虱遷入量顯著下降。本次研究發(fā)現(xiàn)，由于褐飛虱遷飛模式的轉(zhuǎn)變，長江下游不再成為褐飛虱7月份遷飛的主降區(qū)?！皩τ诮K包括南京來說，這個研究發(fā)現(xiàn)是好消息。對于害蟲的防控，依托完整的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，這些年，江蘇的褐飛虱蟲害確實較少?！焙哒f。圖3-3為胡高教授團隊在稻田里做研究。案例3：南京高?！翱萍荚瓌?chuàng)力”｜追著害蟲“跑”，用大數(shù)據(jù)預(yù)測遷飛趨勢案例導(dǎo)讀——案例4：亞馬遜公司利用大數(shù)據(jù)預(yù)測消費者特征隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和數(shù)字經(jīng)濟的日益繁榮，大數(shù)據(jù)和人工智能（AI）已經(jīng)成為企業(yè)制定營銷策略的重要工具。亞馬遜作為全球領(lǐng)先的電子商務(wù)平臺，其營銷策略也緊密結(jié)合了大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)，實現(xiàn)了精準(zhǔn)的目標(biāo)客戶定位和個性化的營銷推廣。根據(jù)消費者以往的搜索記錄和消費記錄等大數(shù)據(jù)，推算出消費者的消費偏好、經(jīng)濟水平、消費習(xí)慣等，甚至可從瀏覽某件商品的時間推斷消費者對某類商品和品牌的青睞程度，進而分析消費者購買某種商品的可能性，當(dāng)可能性大于某個標(biāo)準(zhǔn)時，亞馬遜公司就會自動發(fā)貨。為了提高預(yù)判發(fā)貨的準(zhǔn)確性，降低物流成本，亞馬遜公司采取了一些措施。例如，剛上市的暢銷商品能吸引大量的消費者購買，往往會采用預(yù)判發(fā)貨；對于經(jīng)常在亞馬遜網(wǎng)站購物且購買力較強的消費者，更加傾向于預(yù)判發(fā)貨。此外，還會根據(jù)消費者瀏覽商品的時間、購買商品的數(shù)量等推算其猶豫時間，對于猶豫時間較短的消費者，也會預(yù)判發(fā)貨?；诖髷?shù)據(jù)的消費者行為分析和市場趨勢預(yù)測，亞馬遜可以為用戶提供個性化的推薦服務(wù)和定制化產(chǎn)品。例如，通過用戶的購物歷史和瀏覽行為，可以向用戶推薦相關(guān)的產(chǎn)品、服務(wù)和內(nèi)容，提高用戶滿意度和忠誠度。案例4：亞馬遜公司利用大數(shù)據(jù)預(yù)測消費者特征3.1.1大數(shù)據(jù)是什么《華爾街日報》將大數(shù)據(jù)、智能化生產(chǎn)和無線網(wǎng)絡(luò)革命稱為引領(lǐng)未來繁榮的三大技術(shù)變革?！笆澜缃?jīng)濟論壇”報告指出大數(shù)據(jù)為新財富，價值堪比石油。因此，目前世界各國紛紛將開發(fā)利用大數(shù)據(jù)作為奪取新一輪競爭制高點的重要舉措。維基百科對大數(shù)據(jù)的定義簡單明了：大數(shù)據(jù)是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數(shù)據(jù)所耗時間超過可容忍時間的數(shù)據(jù)集。也就是說，大數(shù)據(jù)是一個體量特別大、數(shù)據(jù)類別特別多的數(shù)據(jù)集，并且這樣的數(shù)據(jù)集無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫工具對其內(nèi)容進行抓取、管理和處理。Gartner的定義（3V定義）如下：大數(shù)據(jù)是大容量、高速度和多種類的信息資產(chǎn)，需要新的處理形式來實現(xiàn)增強的決策、洞察力發(fā)現(xiàn)和流程優(yōu)化。目前對于大數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的定義，一般認為大數(shù)據(jù)（bigdata）指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)泛指大規(guī)模、超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，因可從中挖掘出有價值的信息而備受關(guān)注，但利用傳統(tǒng)方法無法進行有效分析和處理。3.1.2大數(shù)據(jù)是怎么來的大數(shù)據(jù)概念起源于美國，是由思科、威睿、甲骨文、IBM等公司倡議發(fā)展起來的。當(dāng)前，從IT技術(shù)到數(shù)據(jù)積累，都已經(jīng)發(fā)生重大變化?！按髷?shù)據(jù)”的名稱來自未來學(xué)家托夫勒所著的《第三次浪潮》。早在1980年，著名未來學(xué)家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中就熱情地將“大數(shù)據(jù)”稱頌為“第三次浪潮的華彩樂章”?！蹲匀弧冯s志在2008年9月推出了名為“大數(shù)據(jù)”的封面專欄。從2009年開始，“大數(shù)據(jù)”才成為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)行業(yè)中的熱門詞匯。最早應(yīng)用“大數(shù)據(jù)”的是麥肯錫（McKinsey）公司對“大數(shù)據(jù)”進行收集和分析的設(shè)想，他們發(fā)現(xiàn)各種網(wǎng)絡(luò)平臺記錄的個人海量信息具備潛在的商業(yè)價值，于是投入大量人力物力進行調(diào)研，在2011年6月發(fā)布了關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的報告，該報告對“大數(shù)據(jù)”的影響、關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用領(lǐng)域等都進行了詳盡的分析。該公司在《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿領(lǐng)域》報告中稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。”麥肯錫公司的報告得到了金融界的高度重視，而后逐漸受到了各行各業(yè)的關(guān)注。數(shù)據(jù)不再是社會生產(chǎn)的“副產(chǎn)物”，而是可被二次乃至多次加工的原料，從中可以探索更大的價值，數(shù)據(jù)變成了生產(chǎn)資料。大數(shù)據(jù)技術(shù)是以數(shù)據(jù)為本質(zhì)的新一代革命性信息技術(shù)，在數(shù)據(jù)挖潛過程中，能夠帶動理念、模式、技術(shù)及應(yīng)用實踐的創(chuàng)新。1.大數(shù)據(jù)概念的起源3.1.2大數(shù)據(jù)是怎么來的（1）信息科技進步人們通過社會網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)、健康、金融、經(jīng)濟、交通等活動過程所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)，包括微博、病人醫(yī)療記錄、文字、圖形、視頻等信息，呈現(xiàn)出爆炸式增長的趨勢。（2）互聯(lián)網(wǎng)誕生物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展、社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展以及智能終端誕生都成為促進數(shù)據(jù)爆炸式增長的因素，數(shù)據(jù)的增長大概遵循摩爾定律。摩爾定律即在信息技術(shù)更新?lián)Q代越來越快的情況下，集成電路上的晶體管數(shù)量增加一倍，性能提高一倍，價格降低一半。這是電子工業(yè)歷史上第一個被發(fā)現(xiàn)并得到公認的“定律”，它揭示了電子技術(shù)和計算機技術(shù)的飛速發(fā)展。如在醫(yī)療領(lǐng)域，各類數(shù)字設(shè)備、科學(xué)實驗與觀察所采集的數(shù)據(jù)，如攝像頭不斷產(chǎn)生的數(shù)字信號，醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)不斷產(chǎn)生的人的各項特征值，氣象業(yè)務(wù)系統(tǒng)采集設(shè)備所采集的海量數(shù)據(jù)等。（3）云計算技術(shù)的發(fā)展云計算一般由數(shù)量驚人的計算機群構(gòu)成，例如谷歌云計算擁有的服務(wù)器就超過100萬臺，如圖3-7所示，路由器和交換機讓谷歌的數(shù)據(jù)中心之間進行對話，光纖網(wǎng)絡(luò)速度是平時家用網(wǎng)速的20萬倍，云計算讓普通人體驗每秒10萬億次的運算能力，如此強大的計算能力，可以模擬核爆炸，預(yù)測氣候變化和市場發(fā)展趨勢。2.大數(shù)據(jù)的來源3.1.3大數(shù)據(jù)的3V和5V特征3.1.2大數(shù)據(jù)是怎么來的1.Volume（數(shù)量）最初考慮到數(shù)據(jù)的容量，是指被大數(shù)據(jù)解決方案所處理的數(shù)據(jù)量大，并且在持續(xù)增長。數(shù)據(jù)容量大能夠影響數(shù)據(jù)的獨立存儲和處理需求，同時還能對數(shù)據(jù)準(zhǔn)各、數(shù)據(jù)恢復(fù)、數(shù)據(jù)管理的操作產(chǎn)生影響。如今，存儲的數(shù)據(jù)數(shù)量正在急劇增長中，我們存儲所有事物，包括：環(huán)境數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、醫(yī)療數(shù)據(jù)、監(jiān)控數(shù)據(jù)等。有關(guān)數(shù)據(jù)量的對話已從TB級別轉(zhuǎn)向PB級別，并且不可避免地會轉(zhuǎn)向ZB級別。可是，隨著可供企業(yè)使用的數(shù)據(jù)量不斷增長，可處理、理解和分析的數(shù)據(jù)的比例卻不斷下降。2.Variety（種類、多樣性）數(shù)據(jù)多樣性指的是大數(shù)據(jù)解決方案需要支持多種不同格式、不同類型的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)多樣性給企業(yè)帶來的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲等。隨著傳感器、智能設(shè)備以及社交協(xié)作技術(shù)的激增，企業(yè)中的數(shù)據(jù)也變得更加復(fù)雜，因為它不僅包含傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)，還包含來自網(wǎng)頁、互聯(lián)網(wǎng)日志文件（包括單擊流數(shù)據(jù)）、搜索索引、社交媒體論壇、電子郵件、文檔、主動和被動系統(tǒng)的傳感器數(shù)據(jù)等原始、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。種類表示所有的數(shù)據(jù)類型。其中，爆發(fā)式增長的一些數(shù)據(jù)，如互聯(lián)網(wǎng)上的文本數(shù)據(jù)、位置信息、傳感器數(shù)據(jù)、視頻等，用企業(yè)中主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是很難存儲的，它們都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。當(dāng)然，在這些數(shù)據(jù)中，有一些是過去就一直存在并保存下來的。和過去不同的是，除了存儲，還需要對這些大數(shù)據(jù)進行分析，并從中獲得有用的信息。例如監(jiān)控攝像機中的視頻數(shù)據(jù)。近年來，超市、便利店等零售企業(yè)幾乎都配備了監(jiān)控攝像機，最初目的是防范盜竊，但現(xiàn)在也出現(xiàn)了使用監(jiān)控攝像機的視頻數(shù)據(jù)來分析顧客購買行為的案例。3.1.2大數(shù)據(jù)是怎么來的3.Velocity（速度/速率）數(shù)據(jù)產(chǎn)生和更新的頻率，也是衡量大數(shù)據(jù)的一個重要特征。在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，數(shù)據(jù)產(chǎn)生得很快，在極短的時間內(nèi)就能聚集起大量的數(shù)據(jù)集。從企業(yè)的角度來說，數(shù)據(jù)的速率代表數(shù)據(jù)從進入企業(yè)邊緣到能夠馬上進行處理的時間。處理快速的數(shù)據(jù)輸入流，需要企業(yè)設(shè)計出彈性的數(shù)據(jù)處理方案，同時也需要強大的數(shù)據(jù)存儲能力。有效處理大數(shù)據(jù)需要在數(shù)據(jù)變化的過程中對它的數(shù)量和種類執(zhí)行分析，而不只是在它靜止后執(zhí)行分析。根據(jù)數(shù)據(jù)源的不同，速度不可能一直很快。例如，核磁共振掃描圖像不會像高流量Web服務(wù)器的日志條目生成速度那么快。例如一分鐘內(nèi)能夠生成下列數(shù)據(jù)：35萬條推文、300小時的YouTube視頻、1.71億份電子郵件，以及330GB飛機引擎的傳感器數(shù)據(jù)。4.Veracity（真實和準(zhǔn)確）IBM在3V的基礎(chǔ)上又歸納總結(jié)了第四個V——Veracity（真實和準(zhǔn)確）?！爸挥姓鎸嵍鴾?zhǔn)確的數(shù)據(jù)才能讓對數(shù)據(jù)的管控和治理真正有意義。隨著社交數(shù)據(jù)、企業(yè)內(nèi)容、交易與應(yīng)用數(shù)據(jù)等新數(shù)據(jù)源的興起，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的局限性被打破，企業(yè)愈發(fā)需要有效的信息治理以確保其真實性及安全性。”3.1.2大數(shù)據(jù)是怎么來的5.Value（價值）IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心）說：“大數(shù)據(jù)是一個貌似不知道從哪里冒出來的大的動力。但是實際上，大數(shù)據(jù)并不是新生事物。然而，它確實正在進入主流，并得到重大關(guān)注，這是有原因的。廉價的存儲、傳感器和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的快速發(fā)展、通過云和虛擬化存儲設(shè)施增加的信息鏈路，以及創(chuàng)新軟件和分析工具，正在驅(qū)動著大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不是一個‘事物’，而是一個跨多個信息技術(shù)領(lǐng)域的動力/活動。大數(shù)據(jù)技術(shù)描述了新一代的技術(shù)和架構(gòu)，其被設(shè)計用于：通過使用高速（Velocity）的采集、發(fā)現(xiàn)和/或分析，從超大容量（Volume）的多樣（Variety）數(shù)據(jù)中經(jīng)濟地提取價值（Value）。3.2大數(shù)據(jù)處理（二維碼）3.2.1大數(shù)據(jù)處理的基本流程（1）數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集（數(shù)據(jù)獲?。┦谴髷?shù)據(jù)處理的最初任務(wù)，為大數(shù)據(jù)處理收集足夠的、未經(jīng)加工的原始數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的來源包括內(nèi)部自有數(shù)據(jù)和外部他營數(shù)據(jù)。（2）數(shù)據(jù)清洗對海量數(shù)據(jù)進行分析時，需要把原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入一個大型分布式的數(shù)據(jù)庫中，并且做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。（3）數(shù)據(jù)存儲在現(xiàn)代大數(shù)據(jù)處理中，海量數(shù)據(jù)的存儲是一門重要的學(xué)科，其研究的目標(biāo)包括如何有效地解決物理存儲媒介的問題。（4）數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化，是指依據(jù)圖形、圖像、計算機視覺以及用戶界面，通過對數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式進行可視化的解釋。（5）深度學(xué)習(xí)目前人工智能立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進行深度學(xué)習(xí)，其算法是利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。海量數(shù)據(jù)、高速并行運算、更優(yōu)化的算法，促成AI發(fā)展的突破。3.2.1大數(shù)據(jù)處理的基本流程大數(shù)據(jù)技術(shù)框架3.2.1大數(shù)據(jù)處理的基本流程大數(shù)據(jù)處理的基本步驟3.2.1大數(shù)據(jù)處理的基本流程大數(shù)據(jù)處理的金字塔模型3.2.2大數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)發(fā)展趨勢現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理工具大多是對開源的Hadoop平臺進行改進并將其應(yīng)用于各種場景。Hadoop完整生態(tài)系統(tǒng)中各子系統(tǒng)都有相應(yīng)大數(shù)據(jù)處理的改進產(chǎn)品。（1）大數(shù)據(jù)處理工具目前，大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)和工具非常多，它們成為大數(shù)據(jù)采集、存儲、處理和呈現(xiàn)的有力武器，給企業(yè)提供了更多的選擇。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展和研究，大數(shù)據(jù)各個環(huán)節(jié)的技術(shù)發(fā)展呈現(xiàn)出新的趨勢。（3）大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展趨勢云計算為大數(shù)據(jù)提供了可以彈性擴展、相對便宜的存儲空間和計算資源，使得中小企業(yè)也可以像亞馬遜一樣通過云計算來完成大數(shù)據(jù)分析。云計算IT資源龐大、分布較為廣泛，是異構(gòu)系統(tǒng)較多的企業(yè)及時準(zhǔn)確處理數(shù)據(jù)的有力方式，甚至是唯一的方式。（2）基于云的數(shù)據(jù)分析平臺3.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用（1）商品零售大數(shù)據(jù)阿里巴巴公司根據(jù)淘寶網(wǎng)上中小企業(yè)的交易狀況篩選出財務(wù)健康和講究誠信的企業(yè)，對它們發(fā)放無須擔(dān)保的貸款。（3）證監(jiān)會大數(shù)據(jù)通過建立相關(guān)的模型，設(shè)定一定的預(yù)警指標(biāo)，即相關(guān)指標(biāo)達到某個預(yù)警點時，監(jiān)控系統(tǒng)會自動報警。（2）消費大數(shù)據(jù)亞馬遜“預(yù)測式發(fā)貨”的新專利，可以通過對用戶數(shù)據(jù)的分析，在他們正式下單購物前，提前發(fā)出包裹。3.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用（4）金融大數(shù)據(jù)阿里“水文模型”會按小微企業(yè)類目、級別等統(tǒng)計商戶的相關(guān)“水文數(shù)據(jù)”。（6）制造業(yè)大數(shù)據(jù)當(dāng)軟件“察覺”風(fēng)扇速度、溫度、濕度或其他變量偏離規(guī)定數(shù)值時，它就會自動調(diào)節(jié)相應(yīng)的機構(gòu)。（5）金融服務(wù)大數(shù)據(jù)商所聯(lián)合中央氣象臺及相關(guān)金融機構(gòu)、產(chǎn)業(yè)主體，積極推進該指數(shù)在保險和場外衍生品等方面的應(yīng)用。3.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用（7）醫(yī)療大數(shù)據(jù)最新的百度靈醫(yī)智惠醫(yī)療大數(shù)據(jù)解決方案已幫助多家三甲醫(yī)院進行數(shù)據(jù)治理及分析，充分挖掘數(shù)據(jù)潛力（9）公安大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)可以幫助警方定位最易受到不法分子侵擾的區(qū)域，創(chuàng)建一張犯罪高發(fā)地區(qū)熱點圖和時間表。（8）交通大數(shù)據(jù)用戶只需打開百度地圖，搜索目的地，選擇駕車模式規(guī)劃路線，點擊“未來出行”按鍵，即可查看不同時間段的預(yù)估通行時間。3.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用3.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用（10）文化傳媒大數(shù)據(jù)系統(tǒng)將用戶視頻點播的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如評分、播放、快進、時間等存儲在數(shù)據(jù)庫中，然后通過數(shù)據(jù)分析，推斷出用戶可能喜愛的影片，并為他提供定制化的推薦。（12）人體健康大數(shù)據(jù)可穿戴設(shè)備和智能