
通过大数据分析将大大受益的十大行业
大数据每天都在发展,并成为科技界的热门词汇。我们周围的许多人都在谈论它,但他们知道它的真正含义吗?
大数据只不过是非结构化数据的集合。这些数据不是以特定的格式,因为数据集通常是巨大的,有时是数十兆字节,有时甚至超过了PB级别。大数据这个术语出现之前用的是大型数据库(VLDB),由数据库管理系统(DBMS)进行管理。
大量与商业有关的数据能够有效增加公司的销售与利润。为了做到这一点,我们需要利用大数据分析。那么,大数据分析究竟是什么?
大数据分析是研究大量且多样的数据集(即大数据)的过程,从而揭示隐藏的模式,未知的相关性,市场趋势,客户偏好和其他有用信息,这些信息可帮助公司做出更明智的商业决策。通过专业的分析系统和软件,大数据分析可以指明商业收益的方向,比如新的机遇,有效的营销,更好的客户服务,提高运营效率以及竞争优势等等。
此外,通过Elasticsearch搜索,能够更加简单的理解大数据。大数据常常用于网页搜索,日志分析和大数据分析。此外还有许多其他工具,但当中Elasticsearch更受欢迎,因为它易于安装,扩展到数百个节点,无需额外的软件,并且由于其内置的REST API而易于使用。
以下是通过大数据分析将大大受益的十大行业:
1. 银行和证券
通过网络活动监控和自然语言处理程序,监控金融市场,从而减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场,避免非法交易的发生。
2. 通讯和媒体
同时在多个平台(移动,网络和电视)上实时报道世界各地的事件。媒体的一部分,音乐行业使用大数据关注最新的趋势,并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。
3. 体育
了解特定地区针对不同活动的收视率模式,并通过分析来监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯,FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事均有使用大数据分析。
4. 医疗保健
收集公共卫生数据,从而更快地应对个人健康问题,并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具,以便在人口普查后进行数据收集。
5. 教育
针对目前快速发展的各种领域,更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况,并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。
6. 制造业
通过大数据提高供应链管理,提高生产率。制造企业使用这些分析工具,确保以最佳方式分配生产资源,从而获得最大效益。
7. 保险
通过预测分析处理各种业务,从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划,并产生更多收益。
8. 消费者贸易
预测和管理人员编制以及库存需求。消费者贸易公司通过会员制度,记录会员情况从而发展贸易。
9. 交通运输
制定更好的路线规划,交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。
10. 能源
通过智能电表减少电气泄漏,并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式,并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异,并节约能源。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23