大数据应用【大数据导论】

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大数据应用前 必看
【大数据导论】—大数据序言
【大数据导论】—大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链序言
【大数据导论】—大数据基础知识

大数据在许多领域应用

互联网领域应用

• 推荐系统
  
  第一个使用推荐系统的企业amazon.cn
  

• 推荐系统概述
  

• 其中推荐系统的概念
  通过分析用户的历史记录，来了解用户的喜好，从而主动的为用户推荐感兴趣的信息，帮助用户个性化推荐需求。

• 其中长尾理论
  
  主要是描述电子商务网站
  商品销售类型繁多，但大多数不是热门商品（往往代表普遍需求），单个商品销售量有限，但总共非热门商品（往往代表个性需求）销售总量较多
  

• 其中推荐方法

  • 专家推荐
    
  • 基于统计的推荐
    
  • 基于内容的推荐
    信息过滤技术的延续和发展
    更多通过机器学习方法去描述内容的特征
    基于内容的特征发现与之相对应的内容
    
  • 协同过滤算法
    利用近邻技术
    

• 其中推荐系统的应用

  • 电子商务
  • 在线视频
  • 在线音乐
  • 社交网络

生物医学领域应用

• 流行病预测
  利用大量数据预测流行病，并建立流行疾病时空传导模型，从而确定流行病在各个时空传导路线及规律并更准确的评估及预测流行病
  
• 智慧医疗
  通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用先进的物联网技术和大数据技术，从而实现患者、医护服务提供商、保险公司等之间的无缝协同，让患者体验一站式的医疗护理和保险服务
  
  三大优点
  • 促进优质资源共享
  • 避免患者重复检查
  • 促进医疗的智能化
    
• 生物信息学
  研究 生物信息的采集、处理、存储、分析、解释等方面的学科，并结合计算机科学与生命科学所形成的一门新学科
  

物流领域的应用

• 智能物流
  利用大数据、物联网、云计算技术，使物流能融合人的智能，实现物流优化调动和有效配置，从而使物流效率提升
  
  三个发展阶段

  • 自动化
  • 信息化
  • 网络化
    

  智能物流的重要作用

  • 提高物流的信息化和智能化水平
    例如：
    库存水平的确定
    运输道路的选择
    自动跟踪的控制
    自动分拣运行
    物流中心管理问题
    智能化的建议
    
  • 降低物流成本和提高物流效率
    建立智能物流分拣系统，有效提高生产效率，保证生产系统的可靠性
    
  • 提高物流活动的一体化
    整合物联网相关技术，集成分布式仓储管理，流通渠道建设，从而实现物流中的运输、存储、包装、装卸等环节一体化，高效地为用户提供物流服务。
    

  真实案例
  阿里巴巴的菜鸟
  利用天网加地网进行信息整合，提升物流效率
  
  

城市管理领域应用

• 智能交通
  
  利用信息技术、控制技术、数据通讯传输技术、计算机技术、电子传感技术，实时 获得交通的各种信息，分析各种交通状况，发布交通的诱导信息，从而来优化交通流量
  
  整体框架

  • 基础设施层
    包括
    • 摄像头
    • 感线圈
    • 射频信号接收器
    • 交通信号灯
    • LED板
  • 平台层
    将传感器的数据进行分析，从而指导上层业务
    包括
    • 网络中心
    • 信号接收与控制中心
    • 数据存储和处理中心
    • 设备应用管理中心
    • 应用支撑中心
    • 查询服务和联动中心
  • 应用层
    • 卡口查控
    • 电警审核
    • 路况发布
    • 诱导系统
    • 信号控制
    • 指挥调度
    • 辅助决策
    • 应用程序
      
      

• 环保监测
  

  • 其中 森林监测
    

  • 其中 环境保护
    

• 城市规划
  
  包括

  • 测绘数据
  • 统计资料
  • 各种行业数据
    

• 智能安防
  通过跨区域跨领域安防系统联网实现数据共享、数据公开以及智能化分析及报警
  数据类型

  • 监控视频数据
    利用海量摄像头产生的海量监控视频数据

  • 结构化数据
    

  • 半结构化数据

  • 非结构化数据
    

其他领域应用

大数据在

• 金融领域
  

• 汽车领域
  

• 零售领域
  

• 餐饮领域
  

• 电信和能源领域
  

• 体育和娱乐领域
  

• 安全领域
  

等领域均有应用
即在当今的时代，大数据与时代同行
在这里不加以叙述，否则写不完

好的，到此为止啦，祝您变得更强

想说的话

学习来源厦门大学林子雨老师的 《大数据导论》（反反复复学习了5遍哈并且做了相应的练习 然后才进行的这篇博客的书写）
实不相瞒，写的这篇博客要写五个小时以上（加上自己学习和纸质笔记，共七小时吧），很累，希望大佬支持一下

道阻且长 行则将至
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