大数据分析技术应用领域有哪些

　　在当今世界，可用的数据量在不断增长，因为许多企业和公司能够汇编各自行业的信息。

　　当然，大数据分析为他们提供了优于竞争对手的优势，可以确定他们需要改进服务或产品的哪些领域，销售可能增加或减少以及市场上可能存在漏洞的地方。

　　这表明了在多个组织中使用大数据分析的重要性。一位研究人员曾经声称，先进的分析工具有助于获得更深刻的见解和发现，这将挑战业务中的假设。此外，业务分析师和用户还将获得更多信息，并在创造业务价值和竞争优势方面具有巨大潜力。

　　一个非常重要的好处是，数据的使用可以帮助公司节省大量资金，制定更好的营销策略，提高采购效率，支持业务增长并使自己与行业中其他竞争对手区分开来。除了公司以外，在其他几个领域，数据的应用也是有用的。

　　已使用大数据分析应用程序的领域：

　　以下是已使用大数据分析应用程序的各个领域：

　　1.)警务/安全

　　世界各地的许多城市都在使用地理数据和历史数据进行预测的地区进行了预测分析，这些地区可能会见证犯罪激增。这似乎在诸如芝加哥，伦敦，洛杉矶等主要城市都行得通。尽管不可能对每桩犯罪进行逮捕，但是数据的可用性使在这样的地区派驻警察成为可能。在一天中的某些时间导致犯罪率下降。

　　这表明，这种大数据分析应用程序将使我们拥有更安全的城市，而无需警察将其生命置于危险之中。

　　2.) 运输

　　几年前，在伦敦奥运会上，需要处理球迷在伦敦市进行的1800万次旅行，幸运的是，这次旅行已经得到解决。

　　这个壮举是如何实现的?TFL和火车运营商利用大数据分析来确保大量旅程的顺利进行。他们能够从发生的事件中输入数据，并预测要出差的人数;交通运输得到了有效而有效的运行，因此运动员和观众可以往返于各个体育馆。

　　3.)欺诈和风险检测

　　这被称为数据科学的最初应用之一，它是从金融学科中提取的。如此众多的组织在债务方面经历了非常糟糕的经历，因此受够了。由于他们已经拥有在客户申请贷款期间收集的数据，因此他们应用了数据科学，最终使他们摆脱了蒙受的损失。这导致银行学会了从客户的个人资料，最近的支出以及提供给他们的其他重要信息中分离和征服数据。这使他们易于分析和推断客户是否有违约的可能性。

　　4.) 管理风险

　　在保险业中，风险管理是主要重点。大多数人不知道的是，在为一个人投保时，所涉及的风险并非仅基于信息来获得，而是根据在做出决定之前进行统计分析的数据来获得。大数据分析为保险公司提供有关理赔数据，精算数据和风险数据的信息，涵盖了公司需要做出的所有重要决策。保险人在投保个人之前先进行评估，然后再设定适当的保险。

　　如今，分析软件已用于检测各种形式的欺诈性索赔。危险索赔由可以检查的红旗指示器检测。由于自动化提高索赔处理效率的方式，将此类索赔引起管理员的注意非常重要。

　　5.) 交付物流

　　好吧，数据科学和分析没有无限的应用。UPS，DHL，FedEx等遍布全球的物流公司都在利用数据来提高其运营效率。在大数据分析应用程序中，这些公司找到了最合适的运输路线，最佳的交货时间，最合适的运输方式进行选择，从而提高了成本效益。此外，这些公司通过使用GPS生成的数据为他们提供了充分利用大数据分析和数据科学的机会。

　　6.)Web供应

　　人们普遍认为，“智慧城市”具有由其政府或当地公司提供的快速互联网速度，因此称它们为智慧城市。好吧，仅仅因为人们可以以闪电般的速度访问Facebook或YouTube并不一定会使城市变得聪明。

　　尽管可能存在快速互联网，但这只是一回事;它必须存在于适当的位置，并由适当的人员访问。其中的关键组成部分是能够在正确的时间和位置转移带宽。这只能通过使用数据来实现。

　　主要假设是，商业和金融区域在工作日应具有最高带宽，而住宅区域应在周末获得这种带宽。真实的事实是，这种情况比看起来要复杂得多，并且只能由大数据分析应用程序解决。例如，如果某个特定社区希望引起Web开发公司和高科技行业的关注，并使其建立在那里，则需要更高的带宽;只有大数据分析才能有效地做到这一点。

　　7.) 适当的支出

　　智能城市的另一个问题是花很少的钱在小事上。可能因不必要的项目而忽略的小改动或地标重塑会消耗大量金钱。大数据分析应用程序的目标是纳税人的钱将对哪些地方产生重大影响以及适合的工作类型。将这些钱花在哪里的目标将导致整个城市的基础设施得到改头换面，减少了多余的钱。

　　8.)客户互动

　　这是保险业中大数据分析的另一种应用。保险公司可以通过定期进行客户调查(主要是在与索赔处理人员进行互动之后)来确定有关其服务的很多信息。他们可以使用它来了解哪些服务是好的，哪些服务需要改进。各种人群可能希望使用多种交流方式，例如人际互动，网站，电话或电子邮件。根据反馈对客户人口统计数据进行分析可以帮助保险公司根据客户行为和可靠的见解来改善客户体验。

　　最近进行的一项研究表明，对技术的投资不足是当前一代保险客户对客户的不满，因为他们更喜欢使用移动和在线渠道，社交媒体和其他最近的媒体与他们的代理进行交互。但是，老一辈仍然喜欢使用电话。为了改善客户的整体体验，最好是保险公司为其客户提供多种通信方法。

　　9.)城市规划

　　许多地方犯的一个大错误是，在进行城市规划时没有考虑分析。实际上，仍在使用网络流量和营销来代替创建空间和建筑物。由于数据对建筑物分区和舒适性创建等事物的影响，这确实导致了许多问题需要控制数据。构建的模型将最大程度地提高特定区域或服务的可访问性，同时最大程度地降低城市中基础架构重要元素过载的风险。这意味着它将创造效率。

　　我们通常会看到建在看起来合适但实际上会对其他地方产生负面影响的地点上的建筑物。这是因为在计划期间未考虑此类问题。大数据分析应用程序以及建模将使标记任何位置的结构的结果变得容易。

　　10.)医疗保健

　　考虑到医疗保健质量的提高，大多数医院面临的挑战之一是应付成本压力，以尽可能多地治疗患者。机器和仪器数据的使用已急剧增加，以优化和跟踪治疗，患者流量以及医院设备的使用。据估计，将实现1%的效率提升，并将在全球范围内提供超过630亿美元的医疗保健服务。

　　11.)旅行

　　大数据分析应用程序通过社交媒体和移动/博客大数据分析来帮助优化旅行者的购买体验。这是因为可以从中获得客户的喜好和期望，因此，公司可以通过定制的要约和套餐从当前销售额的相关性到最近浏览到购买的转换来销售产品。大数据分析应用程序还可以根据社交媒体数据的结果提供个性化的旅行建议。

　　12.) 能源管理

　　我们正处于一个时代，公司将大数据分析应用到能源管理中，并涵盖能源优化，智能电网管理，能源分配和公用事业公司楼宇自动化等领域。此处的大数据分析应用程序主要侧重于监视和控制调度人员，网络设备，并确保正确管理服务中断。实用程序具有在网络性能内集成多达数百万个数据点的能力，这使工程师可以利用分析来监视网络。

　　13.) 互联网/网页搜索

　　当提到“搜索”一词时，想到的第一件事就是“谷歌”。实际上，只要说“ Google it”，就可以在某种程度上使用Google代替“在互联网上搜索”。嗯，除了Google之外，还有其他几个搜索引擎，例如Bing，Yahoo，Duckduckgo，AOL，Ask等。这些搜索引擎中的每一个都是数据科学应用程序的结果，因为它们使用算法可为任何应用程序提供最佳结果直接针对他们的搜索查询。在这方面，众所周知Google每天要处理20 PB以上的数据。当然，如果没有分析和数据科学，就不可能实现这一壮举。

　　14.)数字广告

　　除了网络搜索，还有另一个领域，大数据分析和数据科学服务于一个非常重要的目的-数字广告。从在几个网站上显示的横幅广告到在大城市中看到的数字广告牌;全部由数据算法控制。

　　这说明了为什么数字广告获得的点击率要比传统广告高。目标仅取决于用户的过去行为。

　　大数据分析应用程序的重要性不可过分强调，因为它已在当今几乎所有生活领域中使用。我们可以看到，在做出某些决定之前，拥有数据非常重要，以避免不必要的问题。

　　同样，低效率地处理有价值的数据可能会导致多个问题，例如组织中的不同部门不了解如何使用它，这将导致数据无法充分利用其潜力或无法用于任何目的。

　　15.)银行和证券

　　挑战：

　　通过对10家投行券商的16个项目的研究表明，该行业面临的挑战包括：证券欺诈预警、蜱虫分析、检测卡片欺诈、审计跟踪档案、企业信用风险报告、贸易可视性、客户数据转换、用于交易的社交分析、IT运营分析和IT策略合规性分析等。

　　应用：

　　证券交易委员会(SEC)正在使用大数据网络分析和自然语言处理器来捕捉金融市场中的非法交易活动。

　　商业银行，对冲基金和其他金融公司在高频交易的交易分析，交易前的决策支持分析，情绪测量，预测分析等方向使用大数据。

　　该行业还严重依赖大数据进行风险分析，这其中包括：反洗钱，企业风险管理，客户画像，以及减少欺诈行为等。

　　16.)通讯，媒体和娱乐

　　挑战：

　　每个观众消费着不同形式的娱乐，以及不同的娱乐设备，因此通信，媒体和娱乐行业正面临以下大数据挑战：

　　1. 收集，分析和利用消费者习惯

　　2. 利用移动和社交媒体内容

　　3. 实时追踪媒体内容使用形式

　　应用：

　　公司同时分析客户数据和行为数据，以创建详细的客户档案，可用于：

　　1. 个性化定制内容

　　2. 按需推荐内容

　　3. 衡量内容结果

　　一个典型的例子是国外视频网站YouTube上的温网比赛，它利用大数据实时向电视、移动和网络用户提供网球比赛的详尽的情感分析。亚马逊Prime大量使用大数据，在一站式商店提供视频，音乐和Kindle书籍来提供卓越的客户体验。

　　17.)医疗领域

　　挑战：

　　医疗保健行业可以获取大量数据，但由于医疗成本上升、医疗系统效率较低，大量数据没能得到有效利用。抛弃患者的数据精准度弱化、以及不同传感器的数据差异均是医疗行业所面临的困难。

　　应用：

　　一些医院正在使用从数百万患者手机应用程序收集的数据，允许医生使用循证医学，而不是对所有去医院的患者均进行多次医学检查。佛罗里达大学运用免费的公共健康数据和谷歌地图创建了视觉数据，以便更快地识别和有效分析医疗信息，用于跟踪慢性病的传播。

　　18.)教育

　　挑战：

　　从技术角度来看，教育行业面临的主要挑战是整合不同来源的大数据，并在统一平台上使用它，有时这些数据并非是相互协作的。从实际角度来看，教师和机构必须学习新的数据管理和分析工具。在政治上，用于教育目的的大数据相关的隐私和个人数据保护也是一个问题。

　　应用：

　　大数据在高等教育中的使用非常多。例如，一所拥有超过26000名学生的澳大利亚大学已经部署了学习和管理系统，该系统可以跟踪学生登录系统时，在系统中不同页面上花费的时间以及学生的整体学习进度等。

　　大数据还用于衡量教师的教学有效性，以确保学生和教师的良好体验。教师的表现可以根据学生数量，主题，学生人口统计，行为分类和其他几个变量进行微调和衡量。

　　19.)制造业和自然资源

　　挑战：

　　石油、农产品、矿物、天然气、金属等自然资源的需求不断增加，导致数据数量、复杂性增加。制造业的大量数据尚未开发。这些信息的利用不足会妨碍产品质量、能效、可靠性和更高的利润空间。

　　应用：

　　在自然资源行业中，大数据允许预测建模以辅助决策制定，从地理空间数据，图形数据，文本和时间数据中摄取和集成大量数据。使用领域包括：地震解释和油藏描述。

　　20.)政府

　　挑战：

　　在政府领域，最大的挑战是跨政府部门和组织的大数据集成和数据的互兼容性。

　　应用：

　　在公共服务领域，大数据的应用范围非常广泛，包括：能源勘探，金融市场分析，欺诈检测，健康相关的研究和环境保护。美国社保局使用大数据分析大量的社会残疾索赔数据，用于快速有效地处理医疗信息，以便更快地做出决策并检测可疑的或欺诈性索赔。美国食品和药物管理局(FDA)正在利用大数据来检测和研究食品中毒等疾病的模式。大数据让响应更快，治疗更快和死亡更少。

　　21.)保险

　　挑战：

　　缺乏个性化服务，缺乏个性化定价以及针对新细分市场和特定细分市场的服务。

　　应用：

　　通过从社交媒体，GPS设备和摄像头获得的数据预测客户行为，大数据已被业内用于为简单的产品提供客户见解。大数据还可以让保险公司更好地保留客户。在索赔管理方面，大数据的预测分析可以加快服务速度，因为可以分析大量数据，特别是在承保阶段。

　　22.)零售和整体销售贸易

　　挑战：

　　从传统的实体零售商和批发商到当今的电商，该行业随着时间的推移累计了大量数据。这些数据来自客户会员卡，POS扫描仪，RFID等，其用途不足以改善客户体验。

　　应用：

　　零售商和批发商收集来自客户忠诚度数据，POS，商店库存，本地人口统计数据的大数据。在2014年纽约Big Show零售会议上，微软，思科和IBM等公司提出零售行业需要利用大数据进行分析和其他用途，包括：通过购物模式、本地活动等数据优化人员配备，减少欺诈、及时分析库存

　　社交媒体的使用也有很多潜在的用途，正在被实体商店采用。社交媒体用于客户拉新、客户留存、产品推广等。

　　23.)运输

　　挑战：

　　最近，基于物流的社交网络的大量数据和来自电信的高速数据已经影响了人们的出行选择。遗憾的是，了解出行行为的研究并没有那么快。在大多数地方，对社交媒体结构的理解不够输出的需求模型往往不实用。

　　应用：

　　政府、私企和个人对大数据的应用包括：

　　1. 政府大数据：交通控制，路线规划，智能交通系统，拥堵管理

　　2. 私营部门在运输中使用大数据：收入管理，技术改进，物流和竞争优势

　　3. 个人使用大数据：节省燃料和时间的路线规划、出行安排等

　　24.)能源和公用事业

　　挑战：

　　60%电网资源十年内需要替换。

　　应用：

　　智能抄表器几乎每15分钟就能收集一次数据，而不是每天使用旧抄表器收集数据。这种精细数据被用于更好地分析公用事业的消耗，从而改善客户反馈并更好地控制公用资源的使用。

　　在公共机构中，大数据的使用还允许更好的资产和劳动力管理，这对于识别错误并在经历完全故障之前尽快纠正它们是有用的。

　　经历了24个行业，包括大数据如何在这些行业中发挥作用，这里有几个关键的要点：

　　1. 熟悉并了解行业特定的挑战

　　2. 了解或了解每个行业的数据特征

　　3. 了解支出地点

　　4. 将市场需求与您自己的能力和解决方案相匹配

　　5. 垂直行业专业知识是有效和高效利用大数据的关键

　　结论

　　但是，数据变得越来越容易获得，更多人可以访问，因此不再可供数据科学家和分析人员使用。组织中的几乎每个人都可以利用数据来提高生产力并做出非常重要的决策。当然，正确使用数据会对企业乃至整个社会产生积极影响。

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摘自：https://www.aaa-cg.com.cn/data/2216.html

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