大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于哪些領(lǐng)域？

近年來，大數(shù)據(jù)不斷向世界的各行各業(yè)滲透，影響著我們的衣食住行，許多Python培訓(xùn)課程也已經(jīng)融合大數(shù)據(jù)的主流技術(shù)熱點，推陳出新。例如，網(wǎng)上購物時，經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)門戶網(wǎng)站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網(wǎng)行為軌跡的相關(guān)數(shù)據(jù)都會被搜集記錄，并通過大數(shù)據(jù)分析，使用推薦系統(tǒng)將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準(zhǔn)營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景。

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)讓就醫(yī)看病更簡單。過去，對于患者的治療方案，大多數(shù)都是通過醫(yī)師的經(jīng)驗來進行，優(yōu)秀的醫(yī)師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由于醫(yī)師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合，大數(shù)據(jù)平臺積累了海量的病例、病例報告、治愈方案、藥物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫(yī)生通過有效、連續(xù)的診療記錄，能夠給病人優(yōu)質(zhì)、合理的診療方案。這樣不僅提高醫(yī)生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用，具體如下。

(1) 優(yōu)化醫(yī)療方案，提供最佳治療方法。

面對數(shù)目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數(shù)據(jù)平臺，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案，從而建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫。如果未來基因技術(shù)發(fā)展成熟，可以根據(jù)病人的基因序列特點進行分類，建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫。在醫(yī)生診斷病人時可以參考病人的疾病特征、化驗報告和檢測報告，參考疾病數(shù)據(jù)庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點，調(diào)取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。

(2)有效預(yù)防預(yù)測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患于未然。通過大數(shù)據(jù)對于群眾的人體數(shù)據(jù)監(jiān)控，將各自的健康數(shù)據(jù)、生命體征指標(biāo)都集合在數(shù)據(jù)庫和健康檔案中。通過大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，推動覆蓋全生命周期的預(yù)防、治療、康復(fù)和健康管理的一體化健康服務(wù),這是未來健康服務(wù)管理的新趨勢。當(dāng)然，這一點不僅需 要醫(yī)療機構(gòu)加快大數(shù)據(jù)的建設(shè)，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數(shù)據(jù)，以便通過大數(shù)據(jù)來預(yù)防和預(yù)測疾病的發(fā)生，做到早治療、早康復(fù)。當(dāng)然,隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，以及在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，一些大規(guī)模的流感也能夠通過大數(shù)據(jù)實現(xiàn)預(yù)測。

大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，越來越多的金融企業(yè)也開始投身到大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價值潛力指數(shù)中排名第一。下面列舉若干大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的典型應(yīng)用，具體如下。

(1) 精準(zhǔn)營銷。

銀行在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構(gòu)建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準(zhǔn)營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風(fēng)險管控。

應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺，可以統(tǒng)一管理金融企業(yè)內(nèi)部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和外部征信數(shù)據(jù),更好地完善風(fēng)控體系。內(nèi)部可保證數(shù)據(jù)的完整性與安全性，外部可控制用戶風(fēng)險。

(3) 決策支持。

通過大數(shù)據(jù)分析方法改善經(jīng)營決策，為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，從而使經(jīng)營決策更高效、敏捷、精準(zhǔn)。

(4) 服務(wù)創(chuàng)新。

通過對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務(wù),不斷增強金融企業(yè)業(yè)務(wù)核心競爭力。

(5) 產(chǎn)品創(chuàng)新。

通過高端數(shù)據(jù)分析和綜合化數(shù)據(jù)分享,有效對接銀行、保險、信托、基金等各類金融產(chǎn)品，使金融企業(yè)能夠從其他領(lǐng)域借鑒并創(chuàng)造出新的金融產(chǎn)品。

大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應(yīng)用

美國零售業(yè)曾經(jīng)有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒并排放在一起銷售，結(jié)果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什么看起來風(fēng)馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?后來經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn)，這些購買者多數(shù)是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發(fā)現(xiàn)這個秘密后，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講“啤酒-尿布”這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數(shù)據(jù)潛在的價值，是零售業(yè)競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數(shù)據(jù)在零售業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用，具體如下。

(1) 精準(zhǔn)定位零售行業(yè)市場。

企業(yè)想進人或開拓某一區(qū)域零售行業(yè)市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區(qū)域流動人口是多少?消費水平怎么樣?客戶的消費習(xí)慣是什么?市場對產(chǎn)品的認知度怎么樣?當(dāng)前的市場供需情況怎么樣等等，這些問題背后包含的海量信息構(gòu)成了零售行業(yè)市場調(diào)研的大數(shù)據(jù)，對這些大數(shù)據(jù)的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業(yè)收益管理。

大數(shù)據(jù)時代的來臨，為企業(yè)收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預(yù)測、細分市場和敏感度分析對數(shù)據(jù)需求量很大，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析大多采集的是企業(yè)自身的歷史數(shù)據(jù)來進行預(yù)測和分析，容易忽視整個零售行業(yè)信息數(shù)據(jù)，因此難免使預(yù)測結(jié)果存在偏差。企業(yè)在實施收益管理過程中如果能在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，依靠一些自動化信息采集軟件來收集更多的零售行業(yè)數(shù)據(jù)，了解更多的零售行業(yè)市場信息,這將會對制訂準(zhǔn)確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業(yè)新需求。

作為零售行業(yè)企業(yè)，如果能對網(wǎng)上零售行業(yè)的評論數(shù)據(jù)進行收集，建立網(wǎng)評大數(shù)據(jù)庫，然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現(xiàn)的新消費需求和企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量問題，以此來改進和創(chuàng)新產(chǎn)品，量化產(chǎn)品價值，制定合理的價格及提高服務(wù)質(zhì)量，從中獲取更大的收益。

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