大數據在生活中的應用

湖北省宜昌市夷陵中學 羅瑞琪

大數據在生活中的應用

湖北省宜昌市夷陵中學 羅瑞琪

本文在企業服務、提高體育成績、安全和執法、公共服務、金融交易、教育領域、醫療用途、市場營銷等方面的大數據應用進行了闡述。

大數據應用；教育領域；醫療用途；市場營銷

0 引言

大數據已經在悄悄地改變著我們的生活和理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，讓我們來看一看大數據是怎么改變我們的生活的。

1 企業服務

衛生系統運用數據模型對流行病趨勢進行監控與預測。

電子商務平臺分析顧客購買行為數據,以促銷和推薦商品。

銀行優化與改善客戶服務流程，提高客戶滿意度。

航空公司用于調查旅客反饋,來改進空中服務。

制藥公司分析在對臨床實驗數據,確定新藥的安全性和有效性。

食品公司用于利用數據分析和市場調查手段，研發客戶口味的喜好。

汽車制造商用于對維修信息進行分析，以提高汽車整車和關鍵零部件的可靠性，提升客戶滿意度、降低車輛保修成本和客戶擁有成本。

電腦廠商用于客戶對不同配置組合進行市場調查，來進行定價。

手機公司用于對手機銷售量進行預測，來合理排產與優化庫存。

保險公司根據保單出險情況，動態調整保單的定價，以確保產品基本盈利。

半導體企業用于對制造全流程數據進行分析/建模/優化，來改善工藝，降低成本與提升利潤。

2 提高體育成績

許多運動都已經開始采用大數據分析技術。各個國家的運動員和教練員都已經在用各種比賽軟件，使用視頻分析來追蹤球類比賽中球員的表現，從而制定戰略戰術。而運動器材中的傳感器技術使我們獲得比賽的數據以及如何改進技術。很多運動隊還追蹤場外運動員的活動，通過使用智能技術來追蹤其營養和睡眠狀況，甚至通過社交、對話來監控其情感和心理狀況。

3 安全和執法

在美國，PredPol公司曾通過警方與研究人員合作，用根據不同的犯罪數據的地震預測算法預測犯罪發生的概率，可以精確到500平方英尺以內。據預測，在洛杉磯運用該算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布減少了33%和21%。據公開報道，通過社交網絡和其他信息的大數據挖掘，中國也已經成功破獲一批涉恐案件。隨著數據的增長，使用大數據打擊犯罪的比例將繼續提高。

其他企業則利用大數據技術來檢測和阻止網絡攻擊。用來捉住罪犯，甚至預測犯罪活動，信用卡公司還用來檢測欺詐性交易。

4 公共服務

大數據還被用來改善我們的公共服務設施。例如，它可以基于實時交通信息、天氣數據和社交媒體來優化交通狀況。很多城市正在試點大數據，轉變為智能城市，把公共設施和交通基礎設施都加入進來。

哪些時間、哪些路段將會出現怎樣的路況?交通運輸部門可通過實時交通數據、歷史車速數據來對未來1小時的路況進行預測。還可根據交通狀況來調整紅綠燈轉換時長，其中最優算法能將等待的時間減少86%。

5 金融交易

大數據在金融行業的應用主要是金融交易。高頻交易(HFT)是大數據應用比較多的領域。其中，大數據算法作交易決定的依據。如今，大多數股權交易都是通過大數據算法來進行，這些算法越來越多地依據社交媒體網絡和新聞網站的信息，實時揭示買一和賣一上前50筆委托明細，根據單筆委托單的大小或委托單是否有規律，可以判斷委托是機構、大戶、或散戶所為，包括十檔行情，買賣隊列，逐筆成交，委托總量和加權價格等多種新式數據，在幾秒內迅速做出買入和賣出的決定。

6 教育領域

通常，學校教育數據主要是指考試成績。當然，也包括出勤率、入學率、輟學率、升學率等數據。學生在本班以及本年級歷次排名情況及進步退步情況，是簡單題、中等題還是難題上丟分比較多？各個知識點的掌握情況，這些具體的數據經過專門的收集、分類、整理、統計、分析就成為大數據。

組織的月考或日常測驗；在考試結束后，能夠高效的完成閱卷工作；按照科學的教育評價準則，對考試結果進行科學的統計分析，形成對教育活動、教育過程和教育結果的價值評判，為提高教育質量、教育決策以及學校改進日常教學方法提供科學的依據。

提高大數據建立海量題庫，包括題目類型、難度、知識點、解題方法，考點、練習次數、易錯項等多維度剖析。智能成績分析，與同學成績橫向對比，知識薄弱點一目了然，錯題深度解析，導出歸類，高效鞏固練習。

通過大數據來創建提高學生成績的學習分析系統。幫助教育工作者更加有效地指導學生。輕松查詢班級知識點掌握情況、重難點一網打盡，課堂兼顧每一個學生，不僅能分析班級共性問題，還能分析每個學生的個性問題，智能布置個性化分層作業，真正實現因材施教。做到老師針對性教學。

總而言之，通過大數據學習分析能夠為每個學生都設立一個量身定做的學習環境和個性化的課程，做到學生自主個性化學習，通過大數據，進一步改善教學的方式方法，進一步促進成績的提高。

7 醫療用途

大數據技術幫助人們存儲管理醫療大數據并從大容量、高復雜的數據中提取價值，在醫療行業的應用包含以下方向：藥品研發、臨床決策支持、臨床數據對比、藥物臨床應用分析、實時統計分析等。

7.1 臨床決策支持

臨床決策支持系統可以減少醫療費用，使診療工作的準確高效。建立在大數據分析技術基礎上的臨床決策支持系統使該系統更加智能化。比如∶ 數據挖掘醫療文獻數據知識庫給出更合理的診療建議，提醒醫師防止藥物不良反應等錯誤，還可以使用圖像分析和識別技術，來識別醫療影像數據，以提高診療的質量，這得益于大數據分析技術非結構化數據的強大分析能力。

7.2 個性化治療

通過對患者基因組數據的分析來進行個性化治療。分析患者特征數據和療效 數據，考察基因排序，分析特定疾病的易感性和對藥物的特殊反應關系，在治療過程中對患者進行針對性的治療。蘋果公司的傳奇總裁喬布斯在與癌癥斗爭的過程中采取了不同的方式，成為世界上第一個自身所有 DNA 和腫瘤 DNA 進行排序的人，得到了包括整個基因密碼的數據文檔。所采用的基因測序治療是大數據技術在個性化醫療中的典型應用。醫師基于他的特定基因組成，按所需效果用藥，這種獲得所有數據而不僅是樣本的方法使得喬布斯的生命又延續了 8 年的時間。

7.3 流行病的監測與預報

2009年甲型H1N1流感爆發的時候，谷歌公司成為了更有效、更及時的指標。谷歌公司把5000萬條美國人最頻繁使用的檢索詞條和美國疾控中心的季節性流感傳播時期的數據進行比較，他們建立的系統唯一關注的是特定檢索詞條的使用頻率與流感在時間和空間上的傳播之間的聯系，總共處理了4.5億個不同的數學模型，以此可以辨別出流感是從哪里傳播出來的，而且判斷非常及時，在流感爆發幾周前就預測到了----它是建立在大數據的基礎之上的。

8 市場營銷

現在，最大的數據系統是web分析、廣告優化等。今天，數字化營銷與傳統營銷最大的區別就是個性化和精準定位。

如今，企業與客戶之間的接觸也發生了翻天覆地的變化，從過去的電話和郵件地址，發展到網頁、社交媒體、博客等等。全方位跟蹤客戶，將他們的每一次點擊、加好友、“頂”、轉發、收藏、分享等行為納入企業的銷售漏斗中并轉化。

分析人員可以針對不同顧客的購買習慣和顧客群體的消費水平等數據進行分析，采取個性化的營銷策略，發掘用戶的需求，進行產品推銷和服務的創新，這樣可以提高經營效率，降低成本。2016年 11 月 11日，淘寶網站的銷售總額達到 1207億元，創下歷史新高。淘寶網站之所以能做到如此巨大的交易量，得益于利用數據挖掘用戶的行為習慣和喜好，在紛繁凌亂的數據背后發掘出更符合用戶興趣和習慣的產品、信息和服務，并進行針對性地調整和優化，從而取得了巨大的經濟效益。

事實上，全球IT業巨頭都已經意識到大數據的重要意義和“大數據”時代的到來。包括微軟、IBM、惠普、EMC在內的公司都陸續通過收購與“大數據”相關的廠商來實現技術整合。

綜上，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，并成為重要的生產因素。因其巨大的商業價值，大數據正在成為推動技術變革的新引擎。在這個互聯網+時代，大數據迎來了前所未有的機遇和挑戰！

[1]維克托·邁爾一舍恩伯格,肯尼斯·庫克耶.大數據時代:生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕,周濤譯.浙江人民出版社,2013:17.

[2]張昌明,朱紅.大數據及其在醫療領域的應用[J].中國醫學教育技術,2015,6.

[3]姚峻.擁抱大數據時代.中國汽配市場[J].2015,3.

羅瑞琪（2000—），湖北宜昌人，現就讀于夷陵中學。