更新時間:2023-10-05 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)本身不具備趨勢和方向性特征,但是應(yīng)用海量數(shù)據(jù)可以了解事務(wù)的發(fā)展的客觀規(guī)律、人類的行為特征,并且能夠幫助我們改變過去的思維方式,建立新的數(shù)據(jù)思維模型,從而對未來進(jìn)行預(yù)測和推測。醫(yī)療、金融、零售行業(yè)根據(jù)自身的行業(yè)屬性,對大數(shù)據(jù)有不同方式的應(yīng)用,具體如下:
醫(yī)生往往都希望盡可能多地收集病人信息,盡早發(fā)現(xiàn)疾病,對于患者來說,不但降低了身體健康受損的風(fēng)險,同時也能夠減少醫(yī)療支出。而通過對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析,人類不但能夠預(yù)測流行疾病的爆發(fā)趨勢、避免感染、降低醫(yī)療成本等,還能讓患者享受到更加便利的服務(wù)。
醫(yī)學(xué)影像是醫(yī)療過程中經(jīng)常會遇到的醫(yī)療事項,醫(yī)學(xué)影像技術(shù)包括X射線、核磁共振成像、醫(yī)學(xué)超聲波檢測等。通過醫(yī)院歷年來積累的大量患者影像數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能算法,使其協(xié)助處理患者的影像,可以提高患者影像的處理效率,也可以輔助醫(yī)生做出診斷。
醫(yī)療大數(shù)據(jù)在醫(yī)院管理應(yīng)用上主要有兩個方向,分別是優(yōu)化醫(yī)療資源配置和彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞,其中優(yōu)化醫(yī)療資源配置指的是通過人工智能制定實時的工作安排。彌補(bǔ)醫(yī)院管理漏洞是指通過大數(shù)據(jù)分析總結(jié)醫(yī)院存在的問題,并給出解決方案,降低醫(yī)院成本,提高醫(yī)院的營收。
在大數(shù)據(jù)時代,面對海量的金融數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的分析方式需要發(fā)生重大的改變,并建立與之相應(yīng)的新的統(tǒng)計模式。面對金融大數(shù)據(jù),如何使用和管理大數(shù)據(jù)、從中提取有用的信息,為金融決策者提供可靠的理論支持,是各級政府、企事業(yè)單位以及金融機(jī)構(gòu)所共同面臨的重要問題。隨著近年來社會重視度的不斷提高,金融大數(shù)據(jù)的應(yīng)用將迎來突破性的發(fā)展。
風(fēng)險管控主要包括欺詐交易識別和中小企業(yè)貸款風(fēng)險評估,其中欺詐交易識別是指銀行可以利用持卡人基本信息、銀行卡基本信息、交易歷史,結(jié)合人工智能算法進(jìn)行實時的交易反欺詐分析;中小企業(yè)貸款風(fēng)險評估是指銀行可通過企業(yè)的產(chǎn)量、銷售、流通、財務(wù)等相關(guān)信息。
運行優(yōu)化主要包括市場和渠道分析優(yōu)化、產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化、輿情分析,市場和渠道分析優(yōu)化可以對合作渠道進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化;產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)化可以對產(chǎn)品創(chuàng)新和服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化;輿情分析通過自然語言處理技術(shù)進(jìn)行正負(fù)面判斷,對于負(fù)面信息,銀行及時發(fā)現(xiàn)和處理問題,對于正面信息,可以加以總結(jié)并繼續(xù)強(qiáng)化。
大數(shù)據(jù)時代下,高頻次的零售交易會產(chǎn)生海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),但如何將這些數(shù)據(jù)付諸業(yè)務(wù)應(yīng)用卻面臨著重大挑戰(zhàn)。為保持行業(yè)競爭力,零售商們需要克服這些挑戰(zhàn),并根據(jù)業(yè)務(wù)各個層面的數(shù)據(jù)作出決策。
零售行業(yè)可以通過定制APP幫助顧客瀏覽產(chǎn)品,在APP中記錄顧客的偏好并收集詳細(xì)的購買信息,這些數(shù)據(jù)將反饋給大數(shù)據(jù)分析平臺。基于對數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析,零售行業(yè)可以對顧客歷史購買行為進(jìn)行分類,并以此改進(jìn)產(chǎn)品推薦,分析結(jié)果還可以指導(dǎo)零售行業(yè)對新產(chǎn)品的設(shè)計和定價,為客戶提供更個性化、更高效、更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
零售行業(yè)在拓展電商平臺方面充分利用大數(shù)據(jù)打開市場,并與上游供應(yīng)商協(xié)同聯(lián)動,實現(xiàn)預(yù)期效果。借助自身積累的會員資料、訪問流量、訂單信息等大數(shù)據(jù),進(jìn)行深入挖掘,與供應(yīng)商一起研究用戶需求,向上游供應(yīng)商進(jìn)行產(chǎn)品的定制。