京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在各行业的应用和趋势
无论你在哪里工作,或者你住在哪里,传输,收集和分析数据将在每一天发生在你的周围,并可能在今后几年里从根本上保持改变世界的各种产业。
虽然你可能会只专注于你自己的地域或工作领域,当涉及到大数据时,重要的是要意识到这是所有行业目前面临的趋势。这样,你就可能知道你的生活方式和你的职业生涯可能会出现什么样的影响,以及在自己的部门中可以利用的新机会或获得的想法。

通过了解当前不同行业使用的大数据的一些方法,可以知道这对对未来意味着什么。
医疗卫生
医疗卫生是大数据对企业的影响显著的行业之一。这有很多种方法,其中采集和大量的信息分析,将会继续改变提供医疗保健的方式。
社会服务
以社会服务业为例,在未来的几年内,在完成了社会工作高级研究之后,可能会发现可以使用整理资料,寻找服务和病人,以及在哪里以及如何生活,发现自己与他们之间的相关性。
当他们第一次进入护理系统,工作人员可以查看比如患者的家庭地址,他们与社会工作者之间的联系,或者他们的住院率和住院天数。他们可以分析家庭状况,干预措施和结果之间的相关性,以确定潜在患者的状况。
甚至有可能提前获得家庭暴力等负面信息。此外,大数据也应该使社会工作者更容易识别客户的需求,甚至他们自己没有意识到的需求,然后直接面向他们提供量身定制的服务。
临床试验
卫生保健受大数据可用性影响的另一个领域是临床试验。研究人员可以使用大量的数据挑选适合他们试验的最好的科目。
此外,制药公司之间的数据的共享,也可能会各种药物的有了新突破。随着制药业的研究人员共享信息,他们发现,一些药物的治疗范围可能比以前认为的更广泛。
制造行业
制造行业企业,尤其是那些基于流程的部门,也在使用大数据来进行广泛的变革。
降低成本和增加利润
特别是,制造商正在使用先进的分析技术,以降低成本,提高产量。生产操作和车间的信息被用来提供分析洞察,这有助于简化流程,改进产品。
一个例子,例如生物制药生产中,其中制造商通常必须监测超过200个变量,以确保成分保持纯净,所有物质创造坚持合规性要求。目前在采用大数据之后,企业现在可以提高他们的生产的质量,准确性和产量,可以节省大量的成本,并生产出大量的产品。
优化生产和定制
大数据也被用来优化生产计划。企业可以分析客户的信息,供应商和机器的可用性(以及相应的成本限制),以提高他们的收益率。同样,他们也可以更准确地预测产品的需求和生产,并比以前更快地为客户提供服务和支持。
大数据可以使制造商更容易地销售更多的定制产品,或为订购的产品制定出更加有利可图的价格。虽然这些类型的产品通常比“现成的”项目提供更高的毛利率,但如果生产过程没有正确的计划,其涉及的成本可能会激增。
然而,通过使用先进的分析技术,企业可以更容易地解释他们的定制或按需的产品配置,他们可以在生产计划的基础上,让风险对生产机器,工作人员和空间的可用性影响最小。
在金融领域,大数据正在改变银行和其他机构如何做的事情,如产生客户智能,降低风险,并满足各种监管目标。
了解客户
许多银行现在使用大数据,以提高他们对客户的理解,以及对他们的客户进行定位,并将产品销售给消费者,无论是在零售银行,贷款,信用卡和财富管理等领域。基金经理和其他组织也可能使用大数据继续增加代理和客户互动。
许多金融机构也在使用大数据来进行预测分析,以帮助他们满足不断变化的监管要求,并规避日常运营中的风险。对于大量信息的跟踪和研究将有可能越来越多地应用在欺诈和风险部门,组织可以加快实时分析和预警,并改善他们的财务模型。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08