大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于哪些領(lǐng)域？

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)不斷向世界的各行各業(yè)滲透，影響著我們的衣食住行，許多Python培訓(xùn)課程也已經(jīng)融合大數(shù)據(jù)的主流技術(shù)熱點(diǎn)，推陳出新。例如，網(wǎng)上購(gòu)物時(shí)，經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)門戶網(wǎng)站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因?yàn)橛脩羯暇W(wǎng)行為軌跡的相關(guān)數(shù)據(jù)都會(huì)被搜集記錄，并通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，使用推薦系統(tǒng)將用戶可能需要的物品進(jìn)行推薦，從而達(dá)到精準(zhǔn)營(yíng)銷的目的。下面簡(jiǎn)單介紹幾種大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景。

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)讓就醫(yī)看病更簡(jiǎn)單。過(guò)去，對(duì)于患者的治療方案，大多數(shù)都是通過(guò)醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行，優(yōu)秀的醫(yī)師固然能夠?yàn)榛颊咛峁┖玫闹委煼桨?，但由于醫(yī)師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合，大數(shù)據(jù)平臺(tái)積累了海量的病例、病例報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)告等信息資源.所有常見(jiàn)的病例、既往病例等都記錄在案，醫(yī)生通過(guò)有效、連續(xù)的診療記錄，能夠給病人優(yōu)質(zhì)、合理的診療方案。這樣不僅提高醫(yī)生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時(shí)間接受最好的治療。下面列舉大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，具體如下。

(1) 優(yōu)化醫(yī)療方案，提供最佳治療方法。

面對(duì)數(shù)目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細(xì)胞時(shí)，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案，從而建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫(kù)。如果未來(lái)基因技術(shù)發(fā)展成熟，可以根據(jù)病人的基因序列特點(diǎn)進(jìn)行分類，建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫(kù)。在醫(yī)生診斷病人時(shí)可以參考病人的疾病特征、化驗(yàn)報(bào)告和檢測(cè)報(bào)告，參考疾病數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時(shí)，醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點(diǎn)，調(diào)取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時(shí)進(jìn)行治療。同時(shí)這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。

(2)有效預(yù)防預(yù)測(cè)疾病。

解決患者的疾病,最為簡(jiǎn)單的方式就是防患于未然。通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)于群眾的人體數(shù)據(jù)監(jiān)控，將各自的健康數(shù)據(jù)、生命體征指標(biāo)都集合在數(shù)據(jù)庫(kù)和健康檔案中。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，推動(dòng)覆蓋全生命周期的預(yù)防、治療、康復(fù)和健康管理的一體化健康服務(wù),這是未來(lái)健康服務(wù)管理的新趨勢(shì)。當(dāng)然，這一點(diǎn)不僅需 要醫(yī)療機(jī)構(gòu)加快大數(shù)據(jù)的建設(shè)，還需要群眾定期去做檢查，及時(shí)更新數(shù)據(jù)，以便通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)防和預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生，做到早治療、早康復(fù)。當(dāng)然,隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，一些大規(guī)模的流感也能夠通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，越來(lái)越多的金融企業(yè)也開(kāi)始投身到大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價(jià)值潛力指數(shù)中排名第一。下面列舉若干大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的典型應(yīng)用，具體如下。

(1) 精準(zhǔn)營(yíng)銷。

銀行在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構(gòu)建用戶360立體畫(huà)像，即可對(duì)細(xì)分的客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)時(shí)營(yíng)銷等個(gè)性化智慧營(yíng)銷。

(2) 風(fēng)險(xiǎn)管控。

應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以統(tǒng)一管理金融企業(yè)內(nèi)部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和外部征信數(shù)據(jù),更好地完善風(fēng)控體系。內(nèi)部可保證數(shù)據(jù)的完整性與安全性，外部可控制用戶風(fēng)險(xiǎn)。

(3) 決策支持。

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法改善經(jīng)營(yíng)決策，為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，從而使經(jīng)營(yíng)決策更高效、敏捷、精準(zhǔn)。

(4) 服務(wù)創(chuàng)新。

通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個(gè)人與政府提供增值服務(wù),不斷增強(qiáng)金融企業(yè)業(yè)務(wù)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

(5) 產(chǎn)品創(chuàng)新。

通過(guò)高端數(shù)據(jù)分析和綜合化數(shù)據(jù)分享,有效對(duì)接銀行、保險(xiǎn)、信托、基金等各類金融產(chǎn)品，使金融企業(yè)能夠從其他領(lǐng)域借鑒并創(chuàng)造出新的金融產(chǎn)品。

大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應(yīng)用

美國(guó)零售業(yè)曾經(jīng)有這樣一個(gè)傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒并排放在一起銷售，結(jié)果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長(zhǎng)!為什么看起來(lái)風(fēng)馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?后來(lái)經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，這些購(gòu)買者多數(shù)是已婚男士，這些男士在為小孩購(gòu)買尿不濕的同時(shí)，會(huì)同時(shí)為自己購(gòu)買一些啤酒。發(fā)現(xiàn)這個(gè)秘密后，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購(gòu)買的時(shí)候更方便，銷量自然也會(huì)大幅上升。

之所以講“啤酒-尿布”這個(gè)例子，其實(shí)是想告訴大家，挖掘大數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值，是零售業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，下面列舉若干大數(shù)據(jù)在零售業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，具體如下。

(1) 精準(zhǔn)定位零售行業(yè)市場(chǎng)。

企業(yè)想進(jìn)人或開(kāi)拓某一區(qū)域零售行業(yè)市場(chǎng)，首先要進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析，只有通過(guò)項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析才能最終決定是否適合進(jìn)人或者開(kāi)拓這塊市場(chǎng)。通常需要分析這個(gè)區(qū)域流動(dòng)人口是多少?消費(fèi)水平怎么樣?客戶的消費(fèi)習(xí)慣是什么?市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知度怎么樣?當(dāng)前的市場(chǎng)供需情況怎么樣等等，這些問(wèn)題背后包含的海量信息構(gòu)成了零售行業(yè)市場(chǎng)調(diào)研的大數(shù)據(jù)，對(duì)這些大數(shù)據(jù)的分析就是市場(chǎng)定位過(guò)程。

(2) 支撐行業(yè)收益管理。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，為企業(yè)收益管理工作的開(kāi)展提供了更加廣闊的空間。需求預(yù)測(cè)、細(xì)分市場(chǎng)和敏感度分析對(duì)數(shù)據(jù)需求量很大，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析大多采集的是企業(yè)自身的歷史數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析，容易忽視整個(gè)零售行業(yè)信息數(shù)據(jù)，因此難免使預(yù)測(cè)結(jié)果存在偏差。企業(yè)在實(shí)施收益管理過(guò)程中如果能在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，依靠一些自動(dòng)化信息采集軟件來(lái)收集更多的零售行業(yè)數(shù)據(jù)，了解更多的零售行業(yè)市場(chǎng)信息,這將會(huì)對(duì)制訂準(zhǔn)確的收益策略，贏得更高的收益起到推進(jìn)作用。

(3) 挖掘零售行業(yè)新需求。

作為零售行業(yè)企業(yè)，如果能對(duì)網(wǎng)上零售行業(yè)的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，建立網(wǎng)評(píng)大數(shù)據(jù)庫(kù)，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費(fèi)者的消費(fèi)行為、價(jià)值取向、評(píng)論中體現(xiàn)的新消費(fèi)需求和企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題，以此來(lái)改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品，量化產(chǎn)品價(jià)值，制定合理的價(jià)格及提高服務(wù)質(zhì)量，從中獲取更大的收益。

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