大數(shù)據(jù)分析方法與應(yīng)用 課件 第1章 大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)分析方法與應(yīng)用上海理工大學(xué)主講人：耿秀麗

教授第1章大數(shù)據(jù)概述1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念目錄CONTENTS1.2對(duì)科學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響1.3大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀1.4大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)1.5大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念第1章大數(shù)據(jù)概述1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念

大數(shù)據(jù)來(lái)源歸納為以下三點(diǎn)：科學(xué)研究產(chǎn)生大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的信息交互比以往任何時(shí)候?qū)茖W(xué)研究的影響都要突出，尤其是各大實(shí)驗(yàn)室之間的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)交流分享。比如類似希格斯玻色子的發(fā)現(xiàn)就需要36個(gè)國(guó)家的150多個(gè)計(jì)算中心之間每年進(jìn)行約26PB(26×1015B)的數(shù)據(jù)共享。龐大網(wǎng)絡(luò)信息形成大數(shù)據(jù)淘寶網(wǎng)擁有超過(guò)7億注冊(cè)會(huì)員，每天交易量超過(guò)1.2萬(wàn)億元。醫(yī)院里，一個(gè)病人的CT影像數(shù)據(jù)量達(dá)幾十GB，而全國(guó)每年的門(mén)診人數(shù)以數(shù)十億計(jì)，并且病人的數(shù)據(jù)需要長(zhǎng)時(shí)間保存。物聯(lián)網(wǎng)（InternetofThings,IoT）產(chǎn)生大數(shù)據(jù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器生成大量的數(shù)據(jù)（例如智能工業(yè)設(shè)備、智能產(chǎn)品等），這些數(shù)據(jù)通過(guò)云平臺(tái)進(jìn)行存儲(chǔ)和處理，從中可以提取有價(jià)值的信息，支持決策制定、優(yōu)化資源利用和改善用戶體驗(yàn)。1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念

1.1.2大數(shù)據(jù)的概念與特征Gartner咨詢公司給出的定義是：“大數(shù)據(jù)是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)?！本S基百科對(duì)大數(shù)據(jù)的定義如下：在信息技術(shù)中，“大數(shù)據(jù)”是指一些使用目前現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用很難處理的大型而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。其挑戰(zhàn)包括采集、管理、存儲(chǔ)、搜索、共享、分析和可視化。麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念

1.1.2大數(shù)據(jù)的概念與特征IBM（國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司）提出了大數(shù)據(jù)“5V”的概念，即在“4V”的基礎(chǔ)上多了一個(gè)特征——Veracity（數(shù)據(jù)質(zhì)量），表示數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信賴度。1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念

1.1.3大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指通過(guò)二維表結(jié)構(gòu)來(lái)完成邏輯表達(dá)的數(shù)據(jù)，也稱行數(shù)據(jù)，主要通過(guò)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相對(duì)的，不適于用二維表來(lái)表現(xiàn)的是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒(méi)有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)屬性，包括所有格式的辦公文檔、各類報(bào)表、圖片、音頻、視頻、日志、地形等數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)既具有一定的結(jié)構(gòu)，又靈活多變，其實(shí)也是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的一種，如員工簡(jiǎn)歷、電子郵件等。處理這類數(shù)據(jù)可以通過(guò)信息抽取等步驟，采用可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言（ExtensibleMarkupLanguage,XML）、超文本標(biāo)記語(yǔ)言（HyperTextMarkupLanguage,HTML）等形式表達(dá)。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)經(jīng)常需要采集互聯(lián)網(wǎng)上的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念

1.1.4《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》資源維度數(shù)據(jù)要素的地位正不斷地提升，價(jià)值正持續(xù)地凸顯。隨著經(jīng)濟(jì)形態(tài)從農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)演進(jìn)到工業(yè)經(jīng)濟(jì)，再到數(shù)字經(jīng)濟(jì)，數(shù)據(jù)在人類社會(huì)發(fā)展史上的地位和作用一直在提升。根據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)IDC的預(yù)測(cè)，中國(guó)的數(shù)據(jù)量將以30%的年均增長(zhǎng)速度領(lǐng)先全球，到2025年將成為全球最大的數(shù)據(jù)圈。技術(shù)維度從技術(shù)維度看，大數(shù)據(jù)技術(shù)加快創(chuàng)新變革，“5V”特性優(yōu)勢(shì)持續(xù)釋放。除高容量采集、高容量存儲(chǔ)、高性能采集以及異構(gòu)融合等相關(guān)技術(shù)快速地演進(jìn)外，隨著隱私計(jì)算、分布式賬本等新興大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度高和可信賴度高的第五大特征優(yōu)勢(shì)也在不斷地呈現(xiàn)。1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念

1.1.4《“十四五”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)維度我國(guó)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)優(yōu)勢(shì)基本形成，對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的服務(wù)支撐能力不斷增強(qiáng)。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等部分領(lǐng)域呈現(xiàn)出了先發(fā)優(yōu)勢(shì)，大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)體系初步建立。在大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)體系方面，數(shù)據(jù)資源、基礎(chǔ)硬件、通用軟件、行業(yè)應(yīng)用、安全保障等方面的產(chǎn)品和服務(wù)不斷豐富。我國(guó)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)持續(xù)優(yōu)化。賦能維度從賦能的維度看，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)不斷地融入實(shí)體經(jīng)濟(jì)，成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)要素，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)深度融入產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，推動(dòng)傳統(tǒng)要素?cái)?shù)據(jù)化，改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式，持續(xù)激發(fā)新業(yè)態(tài)和新模式。1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念目錄CONTENTS1.2對(duì)科學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響1.3大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀1.4大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)1.5大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念第1章大數(shù)據(jù)概述1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.2對(duì)科學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響

1.2.1對(duì)科學(xué)研究的影響大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和信息技術(shù)領(lǐng)域提出的面向數(shù)據(jù)的概念同時(shí)改變了科學(xué)研究的模式。著名數(shù)據(jù)庫(kù)專家，圖靈獎(jiǎng)獲得者JimGray博士提出了數(shù)據(jù)密集型科研“第四范式”（TheFourthParadigm）

第四范式——數(shù)據(jù)研究，是通過(guò)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)知識(shí)。利用海量數(shù)據(jù)加上高速計(jì)算發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)是數(shù)據(jù)密集型的科學(xué)發(fā)現(xiàn)。Google廣告優(yōu)化配置及2016年李世石在圍棋挑戰(zhàn)中輸給AlphaGo都是依據(jù)第四范式實(shí)現(xiàn)的。實(shí)驗(yàn)理論研究計(jì)算仿真數(shù)據(jù)研究1.2對(duì)科學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響

1.2.2對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響大數(shù)據(jù)改變了企業(yè)的決策方式、產(chǎn)品創(chuàng)新過(guò)程、供應(yīng)鏈管理、市場(chǎng)營(yíng)銷策略等方面，幫助企業(yè)提高效率、降低成本、增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力，并推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)提供了大量的實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)，使得企業(yè)能夠基于數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。如：通過(guò)分析用戶的行為數(shù)據(jù)和消費(fèi)習(xí)慣，企業(yè)可以提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)，滿足客戶的特定需求，提高用戶體驗(yàn)和忠誠(chéng)度。大數(shù)據(jù)分析可以揭示產(chǎn)品的使用情況和性能，幫助企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新和優(yōu)化。大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)優(yōu)化供應(yīng)鏈管理。大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程中的瓶頸和改進(jìn)點(diǎn)，優(yōu)化流程設(shè)計(jì)，提高效率和生產(chǎn)力。1.2對(duì)科學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響

1.2.3大數(shù)據(jù)與其他學(xué)科大數(shù)據(jù)課程不僅是一門(mén)獨(dú)立的學(xué)科，也會(huì)與其他學(xué)科交叉融合，互相影響。大數(shù)據(jù)極大地影響著人們的生活方式、思維方式和工作習(xí)慣，從大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看可以歸納為以下幾點(diǎn)。主體大眾化在大數(shù)據(jù)視域下，數(shù)據(jù)的使用者不再是一個(gè)具有一定特征的、單一的小群體或個(gè)人，而是數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的大眾群體。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，只需要通過(guò)一部智能手機(jī)，或者任何可以連接網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備，就可以在網(wǎng)絡(luò)空間留下自己的足跡，這些數(shù)據(jù)又會(huì)被某些機(jī)構(gòu)或個(gè)人收集、分析、處理變?yōu)榧河谩＿@便是大數(shù)據(jù)的使用主體變得大眾化的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)?？傮w來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)由于具有主體大眾化的特點(diǎn)，其數(shù)據(jù)內(nèi)容可以做到極端的生活化和細(xì)節(jié)化，甚至能夠描畫(huà)出一個(gè)人的生活習(xí)慣和行為偏好。但大數(shù)據(jù)的普及意味著，數(shù)據(jù)海中的數(shù)據(jù)首先是范圍廣泛、內(nèi)容詳密的，這極大地提高了個(gè)人信息隱私安全保護(hù)的要求。1.2對(duì)科學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響

治理多元化治理多元化的主要目標(biāo)是保護(hù)個(gè)人信息隱私的安全。除了政府和各種團(tuán)體機(jī)構(gòu)外，各類網(wǎng)絡(luò)企業(yè)、自媒體、軟件開(kāi)發(fā)者以及眾多網(wǎng)絡(luò)用戶都有責(zé)任為保護(hù)個(gè)人信息隱私做出貢獻(xiàn)。在大數(shù)據(jù)視域下，不同治理主體在數(shù)據(jù)處理上存在著顯著差異，不同的價(jià)值觀最后會(huì)產(chǎn)生完全不同的結(jié)果，這勢(shì)必會(huì)加大個(gè)人信息隱私保護(hù)的難度。

數(shù)據(jù)海量化“AI尋人”便是數(shù)據(jù)海量化的實(shí)例之一。由于只有最大限度的搜集到足夠多的個(gè)人信息，大數(shù)據(jù)的使用效率才能大大提高，但同時(shí)海量的數(shù)據(jù)也會(huì)對(duì)個(gè)人信息隱私安全構(gòu)成威脅。

手段多維化手段多維化是指數(shù)據(jù)采集者要從多方面、多途徑來(lái)搜集有關(guān)信息，大數(shù)據(jù)能夠反映出一個(gè)人的生活細(xì)節(jié)及行為偏好，主要原因就是大數(shù)據(jù)具有手段多維化的特征。1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念目錄CONTENTS1.2對(duì)科學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響1.3大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀1.4大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)1.5大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念第1章大數(shù)據(jù)概述1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.3大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀

2008201120122019201320142021國(guó)際頂級(jí)科技期刊Nature出版BigData專題以及Science推出DealingwithData專刊，計(jì)算機(jī)社區(qū)聯(lián)盟發(fā)表相關(guān)報(bào)告，闡述了大數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中面臨的困境與解決方案麥肯錫發(fā)布的報(bào)告《大數(shù)據(jù)：下一代創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)及生產(chǎn)力開(kāi)拓者》首次提出大數(shù)據(jù)的概念聯(lián)合國(guó)發(fā)布相關(guān)報(bào)告對(duì)大數(shù)據(jù)的運(yùn)用進(jìn)行了初步解讀并分析了可能面臨的挑戰(zhàn)；美國(guó)啟動(dòng)了“大數(shù)據(jù)發(fā)展計(jì)劃”，培養(yǎng)更多專業(yè)人才科技部正式啟動(dòng)863項(xiàng)目“面向大數(shù)據(jù)的先進(jìn)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)”，啟動(dòng)5個(gè)大數(shù)據(jù)課題。大數(shù)據(jù)首次寫(xiě)入政府工作報(bào)告。十八屆五中全會(huì)將大數(shù)據(jù)上升到國(guó)家戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)推動(dòng)大數(shù)據(jù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。美國(guó)進(jìn)入大數(shù)據(jù)的“第三步戰(zhàn)略階段”，打造了面向未來(lái)的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新生態(tài)?！丁笆奈濉贝髷?shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》、《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》等發(fā)布，把大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代重要引擎。1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念目錄CONTENTS1.2對(duì)科學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響1.3大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀1.4大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)1.5大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念第1章大數(shù)據(jù)概述1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.4大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

1.4.1機(jī)遇大數(shù)據(jù)分析成為大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，可以深入理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，并為個(gè)人、企業(yè)和社會(huì)帶來(lái)更多的價(jià)值和發(fā)展機(jī)會(huì)，同時(shí)，大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如政府可以利用大數(shù)據(jù)分析來(lái)改善公共安全、城市規(guī)劃和社會(huì)管理。

大數(shù)據(jù)與云技術(shù)的深度融合云技術(shù)提供了彈性的計(jì)算和存儲(chǔ)資源、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案、彈性擴(kuò)展的計(jì)算環(huán)境，通過(guò)云技術(shù)的支持，大數(shù)據(jù)可以更加高效、彈性和安全地進(jìn)行處理和分析，隨著大數(shù)據(jù)和云技術(shù)的不斷發(fā)展，它們的融合將進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新的進(jìn)程。1.4大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

1.4.1機(jī)遇大數(shù)據(jù)技術(shù)與各領(lǐng)域深度融合大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如零售、金融、醫(yī)療和制造業(yè)等領(lǐng)域。在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)院利用大數(shù)據(jù)分析患者的醫(yī)療記錄、基因組數(shù)據(jù)和生活習(xí)慣等信息，以提供更加個(gè)性化的醫(yī)療診斷和治療方案。大數(shù)據(jù)還可以用于疾病預(yù)測(cè)、藥物研發(fā)和醫(yī)療資源管理等方面，提升醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。在制造業(yè)領(lǐng)域，比亞迪利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程和提供個(gè)性化的汽車(chē)服務(wù)。他們通過(guò)車(chē)輛傳感器和互聯(lián)網(wǎng)連接，收集和分析車(chē)輛數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)智能駕駛和車(chē)輛運(yùn)營(yíng)的優(yōu)化。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，其實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域范圍將不斷擴(kuò)大，與各領(lǐng)域的融合也將不斷加深，它將繼續(xù)推動(dòng)各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新發(fā)展。1.4大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

1.4.1機(jī)遇開(kāi)源軟件將成為助推大數(shù)據(jù)發(fā)展的新動(dòng)力開(kāi)源軟件可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展，滿足不同行業(yè)和組織的特定要求。開(kāi)源軟件通常以較低的成本提供，并且在大數(shù)據(jù)處理方面具有出色的性能。開(kāi)源軟件的共享和合作精神有助于推動(dòng)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步和發(fā)展。開(kāi)源軟件的靈活性還使得組織可以自主控制和管理數(shù)據(jù)，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)的安全和隱私的保護(hù)。開(kāi)源軟件的開(kāi)放性和可擴(kuò)展性鼓勵(lì)了創(chuàng)新者和企業(yè)參與到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)新中，推動(dòng)了新的應(yīng)用和技術(shù)的涌現(xiàn)。開(kāi)源軟件的生態(tài)系統(tǒng)還可以促進(jìn)不同組織和開(kāi)發(fā)者之間的合作，加速大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展和成熟。開(kāi)源軟件的應(yīng)用可以促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及和發(fā)展，推動(dòng)各行各業(yè)更好地應(yīng)用大數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更多的創(chuàng)新和增長(zhǎng)機(jī)會(huì)。1.4大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

1.4.2挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)隱私和安全大數(shù)據(jù)時(shí)代涉及大量的個(gè)人和機(jī)密數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)隱私和安全成為重要的挑戰(zhàn)。未經(jīng)充分保護(hù)的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致個(gè)人隱私泄露、身份盜竊和惡意攻擊。

數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性大數(shù)據(jù)通常來(lái)自多個(gè)來(lái)源，可能存在數(shù)據(jù)質(zhì)量不一致、錯(cuò)誤和缺失等問(wèn)題。這可能導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確或誤導(dǎo)性。

技術(shù)和人才需求大數(shù)據(jù)時(shí)代需要大量的技術(shù)和人才來(lái)處理和分析龐大的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具的快速發(fā)展也要求從業(yè)人員不斷更新知識(shí)和技能，以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。

倫理和法律問(wèn)題大數(shù)據(jù)的應(yīng)用涉及倫理和法律問(wèn)題。同時(shí)，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可能對(duì)個(gè)人和社會(huì)產(chǎn)生不平等的影響，引發(fā)公平和道德的爭(zhēng)議。1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念目錄CONTENTS1.2對(duì)科學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響1.3大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀1.4大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)1.5大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念第1章大數(shù)據(jù)概述1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為各個(gè)領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策、創(chuàng)新和效率提升的重要工具。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加和技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析將繼續(xù)在商業(yè)、科研、社會(huì)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。1.5.1大數(shù)據(jù)分析的概念

大數(shù)據(jù)分析是指通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，對(duì)大體量、多種類的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、處理、儲(chǔ)存、分析和可視化的過(guò)程，以揭示數(shù)據(jù)集中的趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)性，并為決策者提供相關(guān)業(yè)務(wù)信息。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是大數(shù)據(jù)，在理論層面，理論是對(duì)大數(shù)據(jù)認(rèn)知的必經(jīng)之路，也是大數(shù)據(jù)廣泛傳播與認(rèn)同的基線。從大數(shù)據(jù)的定義和特征洞悉行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描述和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)的價(jià)值進(jìn)行探討深入分析大數(shù)據(jù)的意義所在；探討大數(shù)據(jù)的現(xiàn)在和未來(lái)去解開(kāi)大數(shù)據(jù)的發(fā)展之謎；從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特殊視角探討人與數(shù)據(jù)之間的倫理。1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念1.5.1大數(shù)據(jù)分析的概念在技術(shù)層面，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的基礎(chǔ)與前進(jìn)的法寶。從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、儲(chǔ)存技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展，可以說(shuō)明大數(shù)據(jù)從采集、預(yù)處理、儲(chǔ)存、分析和成果的整個(gè)過(guò)程。在實(shí)踐層面，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)價(jià)值最終體現(xiàn)的環(huán)節(jié)。從個(gè)人、企業(yè)、政府和互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)四個(gè)方面闡述大數(shù)據(jù)已經(jīng)帶來(lái)的價(jià)值以及未來(lái)可能實(shí)現(xiàn)的價(jià)值藍(lán)圖。1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念1.5.2大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的比較數(shù)據(jù)規(guī)模和復(fù)雜性傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析大多對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)儲(chǔ)存數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，規(guī)模相對(duì)較小、數(shù)據(jù)類型單一，以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主。大數(shù)據(jù)分析旨在應(yīng)對(duì)體量巨大、種類繁多、產(chǎn)生速度快和價(jià)值密度低的數(shù)據(jù)，涉及數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、清洗和處理等方面的挑戰(zhàn)，并從中提取有效信息。

數(shù)據(jù)處理速度和實(shí)時(shí)性傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析通常是離線處理或批處理，即對(duì)已經(jīng)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)分析需要在實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的情況下，收集并處理高速生成的數(shù)據(jù)，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)和響應(yīng)潛在的機(jī)會(huì)或風(fēng)險(xiǎn)。1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念數(shù)據(jù)處理架構(gòu)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析主要以縱向擴(kuò)展為主，采用集中式處理方法。集中式計(jì)算中，數(shù)據(jù)計(jì)算幾乎完全依賴于一臺(tái)中、大型的中心計(jì)算機(jī)。常用數(shù)據(jù)處理方式為Excel和數(shù)據(jù)庫(kù)。大數(shù)據(jù)分析主要以橫向擴(kuò)展為主，更傾向于分布式處理方法。分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是指由多臺(tái)分散的、硬件自治的計(jì)算機(jī)，經(jīng)過(guò)互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)連接而形成的系統(tǒng)，系統(tǒng)的處理和控制功能分布在各個(gè)計(jì)算機(jī)上。常見(jiàn)分布式計(jì)算系統(tǒng)有MIP、OpenMP、Spark等。

數(shù)據(jù)處理方法傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析采用以處理器為中心的數(shù)據(jù)處理方式，主要是用數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行存儲(chǔ)、管理和分析。大數(shù)據(jù)分析采用以數(shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)處理方法，減少數(shù)據(jù)移動(dòng)開(kāi)銷。一般而言，大數(shù)據(jù)處理流程可分為4步，即數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與挖掘、結(jié)果可視化。大數(shù)據(jù)分析不僅產(chǎn)出分析結(jié)果，甚至產(chǎn)出模型的原型和效果測(cè)試，用來(lái)后續(xù)升級(jí)產(chǎn)品。1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念1.5.3大數(shù)據(jù)分析的流程1）目標(biāo)確定。明確分析的目標(biāo)和問(wèn)題，例如市場(chǎng)調(diào)研、客戶洞察、業(yè)務(wù)優(yōu)化等。

2）數(shù)據(jù)收集。收集與目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)，它是數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。

3）數(shù)據(jù)預(yù)處理。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、去噪、清洗和轉(zhuǎn)換等操作，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。這是數(shù)據(jù)分析前必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié)，需要花費(fèi)大量時(shí)間，也在一定程度上保證了數(shù)據(jù)的質(zhì)量。1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念1.5.3大數(shù)據(jù)分析的流程大數(shù)據(jù)清洗主要處理的是“臟數(shù)據(jù)”，其主要目標(biāo)是監(jiān)測(cè)和修復(fù)臟數(shù)據(jù)，以解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，當(dāng)前的數(shù)據(jù)清洗主要圍繞著將數(shù)據(jù)劃分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念1.5.3大數(shù)據(jù)分析的流程

4）數(shù)據(jù)挖掘。指在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏模式、趨勢(shì)、關(guān)聯(lián)和知識(shí)的過(guò)程。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ诎l(fā)現(xiàn)商業(yè)機(jī)會(huì)、改進(jìn)運(yùn)營(yíng)效率、提升決策質(zhì)量等方面具有重要作用。常見(jiàn)大數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)估和預(yù)測(cè)等。1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念1.5.3大數(shù)據(jù)分析的流程

5）數(shù)據(jù)建模與分析。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，構(gòu)建模型并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以揭示隱藏的模式和趨勢(shì)。這個(gè)階段要能駕馭數(shù)據(jù)、展開(kāi)數(shù)據(jù)分析，熟悉常規(guī)數(shù)據(jù)分析方法，例如方差、回歸等多元數(shù)據(jù)分析方法，也需要熟悉數(shù)據(jù)分析工具，如Excel、Hadoop、Spark和SAS等。6）數(shù)據(jù)可視化。通過(guò)可視化工具和統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索，尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)、趨勢(shì)和異常。借助數(shù)據(jù)展現(xiàn)與可視化手段能更加直觀展現(xiàn)分析結(jié)果。常見(jiàn)大數(shù)據(jù)可視化工具包括：Tableau、PowerBI等。常見(jiàn)的圖表包括餅圖、折線圖、散點(diǎn)圖、帕累托圖等。7）結(jié)果分析和報(bào)告。解釋分析結(jié)果，并將其以易于理解的報(bào)告形式呈現(xiàn)給相關(guān)的利益相關(guān)者。一份好的大數(shù)據(jù)分析報(bào)告能夠?yàn)闆Q策者提供有價(jià)值的信息和洞察，支持他們做出明智的決策。1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念1.5.4大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)模型AARRR模型AARRR模型是一種用于衡量和優(yōu)化用戶參與度的模型，它常被應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析中。1）獲?。ˋcquisition）。在大數(shù)據(jù)分析中，可以利用數(shù)據(jù)分析來(lái)了解用戶獲取渠道的效果和效率。通過(guò)分析用戶來(lái)源、營(yíng)銷活動(dòng)和廣告投放效果等數(shù)據(jù)，可以評(píng)估不同渠道的效果，并確定哪些渠道對(duì)用戶獲取產(chǎn)生了最大影響。2）激活（Activation）。激活階段的目標(biāo)是讓用戶體驗(yàn)到產(chǎn)品或服務(wù)的價(jià)值，并使其成為活躍用戶。在大數(shù)據(jù)分析中，可以分析用戶的行為和使用模式，了解用戶在產(chǎn)品或服務(wù)中的參與程度。1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念1.5.4大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)模型

3）留存（Retention）。用戶留存是指讓用戶保持長(zhǎng)期的使用和參與。在大數(shù)據(jù)分析中，可以利用數(shù)據(jù)來(lái)識(shí)別用戶的留存率和忠誠(chéng)度。通過(guò)分析用戶活動(dòng)、重復(fù)購(gòu)買(mǎi)率、使用時(shí)長(zhǎng)等數(shù)據(jù)，可以了解用戶的留存情況，并針對(duì)不同用戶群體實(shí)施個(gè)性化策略，提高用戶的留存率。4）收入（Revenue）。這一步驟關(guān)注的是從用戶行為中獲取收入。在大數(shù)據(jù)分析中，可以通過(guò)分析用戶的消費(fèi)行為和購(gòu)買(mǎi)模式，了解用戶的付費(fèi)習(xí)慣和價(jià)值。通過(guò)分析收入數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)化率、購(gòu)買(mǎi)決策路徑等，可以識(shí)別用戶的付費(fèi)能力和購(gòu)買(mǎi)意愿，并針對(duì)不同用戶群體實(shí)施個(gè)性化的收入增長(zhǎng)策略。5）傳播（Refer）。傳播是通過(guò)現(xiàn)有用戶向其他潛在用戶傳播產(chǎn)品或服務(wù)。在大數(shù)據(jù)分析中，可以通過(guò)分析用戶的分享行為、社交媒體活動(dòng)等數(shù)據(jù)，了解用戶的推薦效果和影響力。1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念1.5.4大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)模型漏斗模型漏斗模型是一種用于追蹤和分析用戶在某個(gè)過(guò)程或轉(zhuǎn)化路徑中的流動(dòng)情況的分析方法。漏斗模型常用于評(píng)估用戶在完成特定目標(biāo)的轉(zhuǎn)化過(guò)程中的轉(zhuǎn)化率，并識(shí)別在轉(zhuǎn)化路徑的不同階段存在的瓶頸或問(wèn)題。通常包含以下幾個(gè)階段：1.5

大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念漏斗模型1）流量來(lái)源。例如廣告、搜索引擎、社交媒體等。在這個(gè)階段，分析人員可以追蹤每個(gè)流量來(lái)源的訪問(wèn)量和用戶行為，了解哪些渠道吸引了更多的訪問(wèn)者。2）用戶訪問(wèn)。在流量來(lái)源階段之后，用戶會(huì)訪問(wèn)網(wǎng)站或應(yīng)用程序的特定頁(yè)面。在這個(gè)階段，可以追蹤訪問(wèn)量、頁(yè)面停留時(shí)間以及用戶的瀏覽行為。這有助于了解用戶對(duì)不同頁(yè)面的興趣和參與度。3）轉(zhuǎn)化行為。在訪問(wèn)階段之后，用戶可能會(huì)執(zhí)行某些轉(zhuǎn)化行為，例如添加產(chǎn)品到購(gòu)物車(chē)等，在這個(gè)階段，分析人員可以跟蹤轉(zhuǎn)化率和轉(zhuǎn)化行為的特征，以確定用戶在特定轉(zhuǎn)化目標(biāo)上的表現(xiàn)。4）轉(zhuǎn)化結(jié)果。在這個(gè)階段，可以計(jì)算最終的轉(zhuǎn)化率，并分析成功轉(zhuǎn)化的用戶的特征和行為，以獲得關(guān)于用戶轉(zhuǎn)化過(guò)程的深入洞察。通過(guò)分析漏斗模型的各個(gè)階段，有助于采取相應(yīng)的優(yōu)化措施，以提高轉(zhuǎn)化率和用戶體驗(yàn)，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助技術(shù)人員跟蹤和分析用戶數(shù)據(jù)，優(yōu)化整個(gè)轉(zhuǎn)化過(guò)程。1.1大數(shù)據(jù)的相關(guān)概念目錄CONTENTS1.2對(duì)科學(xué)研究和經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響1.3大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀1.4大數(shù)據(jù)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)1.5大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)概念第1章大數(shù)據(jù)概述1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用大數(shù)據(jù)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)中，包括金融大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、零售大數(shù)據(jù)、電商大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、智慧城市大數(shù)據(jù)等應(yīng)用場(chǎng)景。醫(yī)療大數(shù)據(jù)

醫(yī)療大數(shù)據(jù)主要包括了人們的日常健康體征數(shù)據(jù)、體檢數(shù)據(jù)、病例數(shù)據(jù)、處方數(shù)據(jù)、用藥情況數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等圍繞著人體各項(xiàng)健康指標(biāo)以及與健康行為相關(guān)的數(shù)據(jù)。在習(xí)近平總書(shū)記關(guān)于建設(shè)健康中國(guó)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的一系列重要論述規(guī)劃下，國(guó)家相繼成立了多家醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)中心。（1）醫(yī)療大數(shù)據(jù)資源《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》指出：加快建設(shè)和完善以居民電子健康檔案、電子病歷、電子處方等為核心的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)。探索推進(jìn)可穿戴設(shè)備、智能健康電子產(chǎn)品、健康醫(yī)療移動(dòng)應(yīng)用等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)資源規(guī)范接入人口健康信息平臺(tái)。1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用醫(yī)療大數(shù)據(jù)（2）行業(yè)治理大數(shù)據(jù)應(yīng)用加強(qiáng)深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革評(píng)估監(jiān)測(cè)，加強(qiáng)居民健康狀況等重要數(shù)據(jù)精準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)，有力支撐健康中國(guó)建設(shè)規(guī)劃和決策。（3）臨床和科研大數(shù)據(jù)應(yīng)用依托國(guó)家臨床醫(yī)學(xué)研究中心和協(xié)同研究網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)加強(qiáng)臨床和科研數(shù)據(jù)資源整合共享，提升醫(yī)學(xué)科研及應(yīng)用效能，推動(dòng)智慧醫(yī)療發(fā)展。（4）公共衛(wèi)生大數(shù)據(jù)應(yīng)用通過(guò)醫(yī)療機(jī)構(gòu)、公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)和口岸檢驗(yàn)檢疫機(jī)構(gòu)的信息共享和業(yè)務(wù)協(xié)同，全面提升公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)評(píng)估和決策管理能力，提高突發(fā)公共衛(wèi)生事件預(yù)警與應(yīng)急響應(yīng)能力。1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用醫(yī)療大數(shù)據(jù)（5）醫(yī)院管理與傳統(tǒng)的臨床醫(yī)療相比，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠更好地對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為醫(yī)護(hù)人員提供了大概率的預(yù)測(cè)與建議，并在此基礎(chǔ)上提升了醫(yī)療臨床系統(tǒng)決策的合理性。大數(shù)據(jù)分析可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)更好地理解資源分配的需求，從而優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)的供給。這包括合理安排醫(yī)療設(shè)備的使用、人員的調(diào)度以及床位的管理，以提高整體效率。（6）智能診療隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)與AI的結(jié)合為精準(zhǔn)醫(yī)療和個(gè)性化治療提供了可能。例如，通過(guò)對(duì)患者的基因數(shù)據(jù)、生活習(xí)慣、病史等多維度信息的綜合分析，醫(yī)生可以為患者提供更加精準(zhǔn)的診療方案。1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用生物大數(shù)據(jù)自人類基因組計(jì)劃完成以來(lái)，以美國(guó)為代表，世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛啟動(dòng)了生命科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃，如國(guó)際千人基因組計(jì)劃、DNA百科全書(shū)計(jì)劃、英國(guó)十萬(wàn)人基因組計(jì)劃等。這些計(jì)劃引領(lǐng)生物數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng)，目前每年全球產(chǎn)生的生物數(shù)據(jù)總量已達(dá)EB級(jí)，生命科學(xué)領(lǐng)域正在爆發(fā)一次數(shù)據(jù)革命，生命科學(xué)某種程度上已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)科學(xué)。2023年，教育部辦公廳關(guān)于印發(fā)《服務(wù)健康事業(yè)和健康產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)引導(dǎo)性專業(yè)指南》的通知。對(duì)接國(guó)家重大需求，服務(wù)健康事業(yè)和健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展新態(tài)勢(shì)，設(shè)置5個(gè)新醫(yī)科人才培養(yǎng)引導(dǎo)性專業(yè)。其中1個(gè)是：生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)科學(xué)。培養(yǎng)目標(biāo)：本專業(yè)培養(yǎng)具有較好的生物醫(yī)藥知識(shí)，掌握面向數(shù)據(jù)科學(xué)的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ)理論和方法，具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)分析、應(yīng)用大數(shù)據(jù)方法解決實(shí)際問(wèn)題的能力，能夠勝任大數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)等技術(shù)領(lǐng)域以及大數(shù)據(jù)生物信息、大數(shù)據(jù)藥學(xué)、大數(shù)據(jù)醫(yī)療與公共衛(wèi)生管理等各類應(yīng)用領(lǐng)域工作的專業(yè)型人才。1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用農(nóng)牧大數(shù)據(jù)習(xí)近平總書(shū)記指出堅(jiān)持把解決好“三農(nóng)”問(wèn)題作為全黨工作重中之重。我國(guó)已進(jìn)入傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)加快轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵階段，需要運(yùn)用大數(shù)據(jù)提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精準(zhǔn)化、智能化水平。國(guó)家農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中心由1個(gè)中央平臺(tái)，種植、畜牧和漁業(yè)等產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，國(guó)際農(nóng)業(yè)、全球遙感、質(zhì)量安全、科技教育、設(shè)施裝備、農(nóng)業(yè)要素、資源環(huán)境、防災(zāi)減災(zāi)、疫病防控等數(shù)據(jù)資源及各省、自治區(qū)、直轄市農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分中心共同組成，集成農(nóng)業(yè)部各類數(shù)據(jù)和涉農(nóng)部門(mén)數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)應(yīng)用主要是指依據(jù)未來(lái)商業(yè)需求的預(yù)測(cè)來(lái)進(jìn)行農(nóng)牧產(chǎn)品生產(chǎn)，降低菜賤傷農(nóng)的概率。同時(shí)大數(shù)據(jù)的分析將會(huì)更加精確預(yù)測(cè)未來(lái)的天氣氣候，幫助農(nóng)牧民做好自然災(zāi)害的預(yù)防工作。大數(shù)據(jù)同時(shí)也會(huì)幫助農(nóng)民依據(jù)消費(fèi)者消費(fèi)習(xí)慣決定來(lái)增加哪些品種的種植，減少哪些品種農(nóng)作物的生產(chǎn)，提高單位種植面積的產(chǎn)值，同時(shí)有助于快速銷售農(nóng)產(chǎn)品，完成資金回流。牧民可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)安排放牧范圍，有效利用牧場(chǎng)。漁民可以利用大數(shù)據(jù)安排休漁期、定位捕魚(yú)范圍等。1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用交通大數(shù)據(jù)交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對(duì)于大數(shù)據(jù)的感知也是最急迫的。現(xiàn)代城市每天產(chǎn)生海量龐雜、異質(zhì)多元，大范圍時(shí)空關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，蘊(yùn)含著豐富的價(jià)值信息。通過(guò)對(duì)多元異構(gòu)大數(shù)據(jù)的匯聚和深度挖掘，可以更準(zhǔn)確地刻畫(huà)城市交通系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)與演變規(guī)律，有望在虛擬環(huán)境下實(shí)現(xiàn)城市復(fù)雜交通系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、在線推演、精準(zhǔn)調(diào)控和可視化呈現(xiàn)，為實(shí)現(xiàn)城市交通系統(tǒng)科學(xué)決策提供了新途徑，為大幅度提升城市綜合交通運(yùn)系統(tǒng)的規(guī)格、設(shè)計(jì)、運(yùn)行管理水平，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)城市綜合交通系統(tǒng)的整體效能提供了有力支撐。規(guī)劃：交通設(shè)施選址、道路規(guī)劃、管理設(shè)施部署。運(yùn)營(yíng)：客流調(diào)控、公共交通優(yōu)化、用戶體系運(yùn)營(yíng)。運(yùn)行優(yōu)化：安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、施工路段交通組織。出行服務(wù)：自動(dòng)駕駛輔助、智能導(dǎo)航、個(gè)性化服務(wù)。1.6大數(shù)據(jù)的應(yīng)用環(huán)保大數(shù)據(jù)氣象對(duì)社會(huì)的影響涉及方方面面，氣象已成為二十一世紀(jì)社會(huì)發(fā)