Question

大数据可以应用在哪些行业

Answer 1

1）第一大类是互联网和营销行派如业。
互联网行业是离消费者距离最近的行业，同时拥有大量实时产生的数据。业务数据化是其企业运营的基本要素，因此，互联网行业的大数据应用的程度是最高的。与互联网行业相伴的营销行业，是围绕着互联网用户行为分伍羡激析，以为消费者提供个性化营销服务为主要目标的行业。
2）第二大类是信息化水平比较高的行业。
如金融、电信等行业。它们比腔袜较早地进行信息化建设，内部业务系统的信息化相对比较完善，对内部数据有大量的历史积累，并且有一些深层次的分析类应用，目前正处于将内外部数据结合起来共同为业务服务的阶段。
3）第三类是政府及公用事业行业。
不同部门的信息化程度和数据化程度差异较大，例如，交通行业目前已经有了不少大数据应用案例，但有些行业还处在数据采集和积累阶段。政府将会是未来整个大数据产业快速发展的关键，通过政府及公用数据开放可以使政府数据在线化走得更快，从而激发大数据应用的大发展。
4）第四类是制造业、物流、医疗、农业等行业。
它们的大数据应用水平还处在初级阶段，但未来消费者驱动的 C2B 模式会倒逼着这些行业的大数据应用进程逐步加快。

Answer 2

数据首先在不同类型中生成，包括非结构化数据、半结构化数据和结构化数据。大数据获取任何原始数据并将其处理成结构缺仿化数据。公司利用他们的过去和现在的数据来预测未来。大数据帮助企业获得利润，并在全球范围内扩大业务活动，并提供大数据。它不仅预测了未来的收益，还有助于预测未来的问题和趋势。它有助于企业做出重大决定。

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制造业



制造部门必须采购原材料，并维持必要的人员生产高质量的产品和服务。制造业的常规和持续的任务产生大量的数据。利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

大数据可以帮助制造商减少成本和浪费，并帮助他们在更短的时间内制造出高质量的产品。大数据让制造商能够预测未来的需求，基于此，他们能够及时生产和供货，最终带来更高的利润。

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金融



大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。在宏观经济结构调整和利率逐步市场化的大环境下，目前国内的金融机构主要表现出盈利空间收窄、业务定位亟待调整、核心负债流失等问题。而大数据技术正是能够帮助金融机构深入挖掘既有数据，找准市场定位，明确资源配置方向，推动业务创新的重要手凳磨段。

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零售餐饮行业



零售餐饮业是与顾客有最终联系的行业。它必须记录客户的数据——包括顾客的品味、偏好和生物数据——以便与他们保持紧密联系。客户关系是在业务开发中发挥关键作用的重要途径之一。利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。大数据提供了解决复杂问题的准确信息，这些问题与零售业有关。我们可以清楚地知道该做什么，什么时候使用大数据。

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医疗保健行业



固有的医疗体系已经支离破碎，颠覆已如燎原之火，一触即发。已经有成百上千家创业公司介入这一领域，让人们可以枣扮斗成为“自己健康的主人”，以此作为传统医疗的补充或索性取而代之。卫生部门使用其病人记录、治疗计划和过去用于治疗不同疾病的药物，这将有助于该部门改善治疗或向患者提供更好的医疗援助。

Answer 3

大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型纤睁信旦没息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因毁迟岁此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我们面前。

Answer 4

数据各系在各行各业的应用已经很广泛，不同的业务场景，不同的分析模型，以下罗列了几个行业的数据分析的典型应用和一些实际应用案例。
1、保险业：
客户分析：客户群体的偏好，潜在客户群体，市场公关对客户的影响，是否有适当的产品将提供给潜在客户等；
产品分析：产品的定价基数的合理性，产品的效益等；
理赔分析：风险控制，服务质量，赔案规律，出险率，欺诈防范等；
保全分析：服务质量，客户保持等；
风险分析：产品风险，客户风险，理赔质量，产品测算，给领测算等。
【分析案例】
关于理赔的前端分析，以下的dashboard,可以利用 FineBI 来搭建全机构的赔款情况，按地域、时间、品类做进一步分析。对于保险业最关心的两个指标：估损偏差率、结案时效数，做单独的数据监控，预警。
2、电信业：
产品分析：产品的定价基数的合理性，发现高收益产品，低收益或亏损产品的风险等；
客户分析：发现带来高收益的客户群体及其与产品的关系，各类个性化服务对客户的影响，发现提高客户保持率的方法；以及话费行为，欠费行为分析等；
需求预测：提供产品需求和服务需求的预测基础，产品、价格测算；
渠道分析：渠道用户保存率，存量收入与用户情况，渠道营销效果分析等
策略模拟：优惠政策的仿真模拟。
【分析案例】
比如某电信的渠道，会对电信的客户端做一个全年的分析，了解用户的渗透率及活跃度，以及日常活动的效益分岩告猛析。
3、制造业：
成本分析：提供成本分析模型，有效分析固定、变动成本的影响，成本控制等；预算制管理：费用控制，效益测算等；
定货、库存计划：最佳定货计划，库存控制等；
产品分析：市场分析与产品发展战略，市场分析与营销策略，产品效益等；
客户分析：客户群分类，客户与产品关系，有效客户保持手段等。
【分析案例】
某重工制造厂利用FineReport搭建供应商平台，将供应商的订单，财务，质量管理数据通过报表的形式呈现，并设定评判标准做对比，做到及时管控。
4、银行、证券业：
客户分析：识别高收益群体，市场活动对客户的影响，客户保持手段等；
效益分析：识别高收益服务，控制产品、服务风险等；
信贷管理：客户信用等级的界定调整，控制信贷风险；
交易分析：交易类别、行业类型、交易时间、交易场所、交友亮易金额、交易次数等指标的分析掌握交易行为的规律；
存粗桥款分析：了解存款的种类、币别、相关人群、时间分布等特征。
【分析案例】
在客户管理方面，对客户的满意度进行每日的监测，可以实时了解市场活动对客户的影响，对效果优秀的活动予以记录。
对银行全局的存贷款进行分析，了解各种存款类别，时间的影响。
以上展示的只是一小部分各行业的一小部分，侧重前端可视化分析，对背后的数据来源，数据处理，并没有详细的解释。作为分析者，更多的是面向业务，讲究分析的思路，在实操中磨练数据分析的经验。

Answer 5

大数据基础知识有三个主要部分，分别是数学卜粗衫、统计学和计算机，同时辅助社会学、经济学、型腔医学等学凳唯科。
可以到这边看看