大数据及其在各领域的应用
大数据在不同行业中的应用案例
大数据在不同行业中的应用案例在当今数字化的时代，大数据已经成为了各个行业创新和发展的重要驱动力。
从医疗保健到金融服务，从零售到制造业，大数据的应用无处不在，为企业和社会带来了巨大的价值。
在医疗保健领域，大数据的应用正在改变着医疗服务的提供方式。
医院和医疗机构通过收集和分析大量的患者数据，包括病历、诊断结果、治疗方案和药物反应等，能够更好地了解疾病的模式和趋势，从而提高诊断的准确性和治疗的效果。
例如，通过分析大量的癌症患者数据，医生可以发现特定癌症类型的常见基因突变，从而为患者制定更精准的治疗方案。
此外，大数据还可以用于预测疾病的爆发，帮助公共卫生部门及时采取预防措施。
比如，通过分析社交媒体数据和移动设备的位置数据，可以监测人群的流动和聚集情况，提前发现传染病的传播风险。
金融行业也是大数据应用的重要领域之一。
银行和金融机构利用大数据进行风险评估和欺诈检测。
通过分析客户的交易记录、信用历史、社交媒体活动等多维度的数据，金融机构能够更准确地评估客户的信用风险，做出更明智的贷款决策。
同时，大数据分析还可以实时监测异常的交易活动，及时发现欺诈行为，保护客户的资金安全和金融系统的稳定。
另外，大数据在投资领域也发挥着重要作用。
投资公司可以通过分析大量的市场数据、公司财务数据和宏观经济数据，预测股票价格的走势，优化投资组合，提高投资回报率。
零售行业同样受益于大数据的应用。
电商平台通过分析用户的浏览历史、购买行为和评价等数据，能够为用户提供个性化的推荐，提高用户的购物体验和购买转化率。
实体店也可以通过收集和分析店内的销售数据、顾客流量和行为数据，优化商品陈列和促销策略。
例如，通过分析发现某个时间段内某个区域的顾客购买某类商品的频率较高，就可以在该区域增加相关商品的展示和库存。
此外，大数据还可以帮助零售商预测市场需求，优化供应链管理，减少库存成本和缺货情况的发生。
制造业中，大数据的应用有助于提高生产效率和产品质量。
大数据的应用
大数据的应用概述：大数据是指规模庞大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着技术的进步和互联网的普及，大数据的应用越来越广泛，涵盖了各个行业和领域。
本文将详细介绍大数据的应用，并探讨其在商业、医疗、教育和智能城市等领域的具体应用案例。
一、商业领域的大数据应用：1. 市场营销：通过大数据分析用户行为和偏好，企业可以更好地了解消费者需求，并制定精准的市场营销策略，提高销售额和客户满意度。
2. 风险管理：银行和保险公司可以利用大数据分析客户的信用记录和历史数据，评估风险并制定相应的风险管理策略，减少损失。
3. 供应链管理：通过分析供应链中的大数据，企业可以优化物流和库存管理，提高供应链的效率和运作成本。
4. 价格优化：通过对市场数据和竞争对手的价格进行分析，企业可以制定更合理的价格策略，提高产品的竞争力和利润率。
二、医疗领域的大数据应用：1. 疾病预测：通过分析大量的医疗数据，医疗机构可以预测疾病的发生概率和趋势，提前做好相应的防控工作。
2. 个性化治疗：通过分析患者的基因组数据和临床数据，医生可以制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者的生存率。
3. 医疗资源优化：通过分析医疗数据，医疗机构可以合理规划医疗资源的分配，提高医疗服务的效率和质量。
4. 疾病监测：通过分析大量的医疗数据和社交媒体数据，可以实时监测疾病的传播和爆发，及时采取相应的措施进行防控。
三、教育领域的大数据应用：1. 学生评估：通过分析学生的学习数据和行为数据，教育机构可以评估学生的学习状况和表现，制定个性化的学习计划，提高学生的学习效果。
2. 教学改进：通过分析教师的教学数据和学生的学习数据，教育机构可以评估教学质量，发现问题并进行改进，提高教学效果和教育质量。
3. 智能辅导：通过分析学生的学习数据和个人兴趣爱好，教育机构可以为学生提供个性化的智能辅导，提高学生的学习兴趣和成绩。
4. 教育资源优化：通过分析教育数据，教育机构可以合理规划教育资源的分配，提高教育服务的效率和质量。
大数据的应用场景及优势
大数据的应用场景及优势随着信息技术的快速发展，大数据的概念和应用在各个领域都得到了广泛的应用。
大数据的应用场景非常丰富，其优势也是显而易见的。
本文将深入探讨大数据的应用场景及其优势，并且对其在各个领域的应用进行分析。
一、大数据的应用场景1.金融领域金融领域是大数据应用的主要场景之一。
大数据技术可以帮助金融机构更好地进行风险管理、反欺诈、信用评估以及投资决策。
利用大数据技术，金融机构可以对客户的信用记录、资产负债情况、行为偏好等数据进行分析，从而更准确地评估客户的信用风险。
同时，大数据技术还可以用于预测金融市场的走势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
除此之外，大数据技术还可以帮助金融机构快速识别和阻止欺诈活动，提高金融交易的安全性。
2.零售行业零售领域也是大数据应用的重要场景之一。
通过大数据技术，零售企业可以对客户的购买记录、行为偏好、社交网络数据等进行分析，从而更好地了解客户需求并设计个性化的营销策略。
同时，大数据技术还可以帮助零售企业进行库存管理、供应链管理以及销售预测等工作，提高企业的运营效率和盈利能力。
此外，大数据技术还可以帮助零售企业更好地了解市场竞争情况，及时调整自己的经营策略。
3.医疗健康领域在医疗健康领域，大数据技术可以帮助医疗机构更好地管理患者数据、进行疾病预测、进行医疗资源分配以及进行个性化治疗。
通过大数据技术，医疗机构可以对患者的病史、生活习惯、基因数据等进行分析，从而更好地了解患者的疾病风险，设计个性化的治疗方案。
同时，大数据技术还可以帮助医疗机构进行医疗资源的合理调配，提高医疗服务的效率和质量。
4.制造业在制造业领域，大数据技术可以帮助企业进行设备预测性维护、产品品质监控、生产效率优化以及供应链优化。
通过大数据技术，企业可以对生产设备的运行数据进行分析，及时发现并解决设备故障，降低生产中断的风险。
同时，大数据技术还可以帮助企业监控产品品质，提高产品合格率，降低产品质量问题的出现。
大数据的应用
大数据的应用背景介绍：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、复杂多样、高速增长的数据集合，对于传统的数据处理方法来说，大数据的处理和分析是一项巨大的挑战。
然而，大数据的应用潜力巨大，能够为各行各业带来巨大的商业价值。
本文将介绍大数据的应用领域和具体案例，以及大数据应用的标准格式。
一、大数据的应用领域1. 金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过分析大量的金融数据，可以匡助银行和金融机构进行风险评估、欺诈检测和信用评级等工作。
同时，大数据还可以用于股市预测、投资组合优化和交易决策等方面。
2. 零售行业：零售行业是大数据应用的一个重要领域。
通过分析顾客的购买历史和行为数据，零售商可以更好地了解顾客的需求和偏好，从而进行精准营销和个性化推荐。
此外，大数据还可以匡助零售商进行库存管理和供应链优化，提高运营效率。
3. 医疗行业：大数据在医疗行业的应用可以匡助医生进行疾病诊断、药物研发和临床决策等方面。
通过分析大量的病历数据和基因组数据，可以发现疾病的潜在原因和治疗方法。
此外，大数据还可以用于监测疫情和预测流行病的传播趋势。
4. 交通运输行业：大数据在交通运输行业的应用可以匡助交通管理部门进行交通流量监测、拥堵预测和路线优化等工作。
通过分析交通数据，可以及时发现交通事故和拥堵状况，从而采取相应的措施。
此外，大数据还可以用于智能交通系统和自动驾驶技术的研发。
二、大数据应用的具体案例1. 互联网广告推荐：通过分析用户的浏览历史和点击行为，广告公司可以根据用户的兴趣和偏好进行个性化广告推荐。
这样不仅可以提高广告的点击率和转化率，还可以提供更好的用户体验。
2. 智能家居：大数据可以用于智能家居系统的优化和改进。
通过分析用户的生活习惯和家庭环境数据，智能家居系统可以自动调节温度、照明和安防等设备，提供更加舒适和安全的居住环境。
3. 物流管理：大数据可以匡助物流公司进行货物追踪和配送路线优化。
大数据在各领域的应用
大数据在各领域的应用随着科技的迅速发展，大数据正逐渐渗透到各个行业和领域。
大数据的广泛应用为企业、政府和个人带来了巨大的机遇和挑战。
本文将探讨大数据在各领域的应用，包括医疗保健、金融、零售、交通和智能城市。
一、医疗保健领域在医疗保健领域，大数据的应用正在改变传统的医疗模式。
通过收集、分析和利用大数据，医生可以更准确地诊断疾病，并为患者提供更有效的治疗方案。
此外，大数据还可以帮助医疗机构优化资源分配，提高医疗服务的效率和质量。
二、金融领域大数据在金融领域的应用已经成为了一种趋势。
通过分析海量的金融数据，银行和保险公司可以更好地了解客户的需求和风险偏好，为他们提供量身定制的金融产品和服务。
同时，大数据还可以帮助金融机构预测市场走势，进行风险管理和反欺诈。
三、零售领域大数据在零售领域的应用主要体现在市场营销和供应链管理方面。
通过分析消费者的购物习惯和喜好，零售商可以进行精准营销，提高销售额和客户满意度。
此外，大数据还可以帮助零售商实时掌握商品库存和销售情况，以便进行及时的补货和调整供应链。
四、交通领域大数据在交通领域的应用可以改善交通拥堵和提高交通安全。
通过分析交通流量和道路状况，交通管理部门可以优化交通信号灯的配时，缓解交通拥堵。
此外，大数据还可以帮助实时监测交通事故和违规行为，加强交通管理和执法。
五、智能城市大数据在智能城市的建设中发挥着重要作用。
通过收集和分析城市中的各种数据，智能城市可以实现智能交通、智能环境、智能能源等多个方面的优化。
例如，大数据可以协助智能城市更好地规划交通系统、优化能源利用，提高环境保护水平。
综上所述，大数据在各领域的应用为社会带来了巨大的变革和创新。
然而，我们也面临着数据安全和隐私保护等问题。
因此，在大数据应用的过程中，我们需要建立合理的数据管理和保护机制，确保大数据的应用更好地造福于人类的发展。
大数据的关键技术及其应用场景
大数据的关键技术及其应用场景大数据是指规模巨大、复杂度高且难以处理的数据集合。
随着科技的发展和互联网的普及，大数据的应用场景越来越广泛。
本文将介绍大数据的关键技术以及它们在各个领域的应用场景。
一、关键技术1.数据采集与存储：大数据的第一步是收集和存储海量的数据。
数据采集可以通过各种传感器、移动设备、社交媒体等手段进行。
而数据存储则需要高效、可扩展的存储系统，如分布式文件系统和云存储技术。
2.数据清洗与预处理：大数据往往包含大量的噪音和冗余信息，需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗可以通过去重、去噪声、填补缺失值等方式进行。
预处理则包括数据转换、标准化、归一化等操作，以便后续的分析和挖掘。
3.数据分析与挖掘：大数据的核心是数据分析和挖掘。
通过使用各种统计学、机器学习和数据挖掘算法，可以从大数据中提取出有用的信息和知识。
常见的数据分析和挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测等。
4.数据可视化与展示：大数据分析结果往往需要以直观、可理解的方式展示给用户。
数据可视化技术可以将抽象的数据转化为图表、图形等形式，帮助用户更好地理解和利用数据。
二、应用场景1.金融行业：大数据在金融行业的应用非常广泛。
通过分析大量的金融数据，可以提高风险管理和投资决策的准确性。
例如，银行可以利用大数据技术实现反欺诈系统，及时发现和阻止欺诈活动。
同时，大数据还可以用于个人信用评估、股票市场预测等方面。
2.医疗保健：大数据在医疗保健领域的应用有助于提高医疗服务的质量和效率。
通过分析大量的医疗数据，可以实现个性化的诊断和治疗方案。
此外，大数据还可以用于疾病预测、流行病监测等方面。
3.智能交通：大数据可以帮助城市交通管理部门实现智能交通系统。
通过分析大量的交通数据，可以实时监测道路拥堵情况，优化交通信号控制，提供实时的交通导航等服务。
4.电子商务：大数据在电子商务领域的应用主要体现在个性化推荐和精准营销方面。
通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，可以给用户推荐他们感兴趣的商品，提高购买转化率。
大数据技术的应用
大数据技术的应用概述：大数据技术是指用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。
随着互联网和信息技术的迅猛发展，大数据技术在各个领域的应用越来越广泛。
本文将详细介绍大数据技术的应用领域和相关案例，以及大数据技术的优势和挑战。
一、大数据技术的应用领域1. 零售业大数据技术在零售业的应用可以匡助企业更好地了解消费者的购买行为和偏好，从而进行精准的市场定位和产品推广。
通过分析大量的销售数据和消费者行为数据，企业可以预测市场趋势，优化供应链管理，提高销售效益。
2. 金融业大数据技术在金融业的应用可以匡助银行和保险公司更好地进行风险评估和反欺诈分析。
通过分析大量的交易数据和客户行为数据，金融机构可以识别潜在的欺诈行为，提高风险管理水平，保护客户的资金安全。
3. 健康医疗大数据技术在健康医疗领域的应用可以匡助医疗机构提高诊断和治疗的准确性。
通过分析大量的病例数据和医疗影像数据，医生可以获取更全面的病情信息，辅助决策，提高医疗质量。
同时，大数据技术还可以用于疾病预测和流行病监测，匡助公共卫生部门做出及时的应对措施。
4. 交通运输大数据技术在交通运输领域的应用可以匡助交通管理部门优化交通流量，提高交通运输效率。
通过分析大量的交通数据和车辆轨迹数据，交通管理部门可以实时监测交通状况，调整交通信号灯的配时，减少拥堵和事故发生的概率。
5. 媒体与娱乐大数据技术在媒体与娱乐领域的应用可以匡助媒体公司和娱乐产业更好地了解用户需求，提供个性化的内容推荐和服务。
通过分析大量的用户行为数据和社交媒体数据，媒体公司可以实时追踪用户的兴趣和偏好，根据用户的需求进行定制化的内容推荐，提高用户体验和粘性。
二、大数据技术的优势1. 处理海量数据大数据技术可以处理海量的结构化和非结构化数据，包括文本、图象、音频等多种类型的数据。
传统的数据库系统无法满足对大规模数据的存储和处理需求，而大数据技术可以通过分布式计算和存储技术，实现对海量数据的高效处理。
大数据的行业应用
大数据的行业应用大数据在各个行业都有广泛的应用，以下是一些具体例子：1. 金融行业：金融行业一直是大数据应用的主要领域之一，因为金融数据通常比较复杂，需要采用大数据技术进行分析和处理。
例如，投资银行和基金公司可以通过大数据分析市场趋势和投资机会，从而制定更加明智的投资策略。
2. 医疗健康：医疗健康领域也是大数据应用的重要领域之一，因为医疗数据通常非常庞大和复杂。
例如，通过分析医疗记录和健康数据，医生可以更加准确地诊断和治疗疾病，同时也可以预测患者的健康状况。
3. 公共服务：公共服务领域也是大数据应用的重要领域之一，因为公共服务需要覆盖大量的人群和资源。
例如，通过分析交通数据和天气数据，政府可以更加准确地预测和管理交通流量和灾害风险。
4. 电子商务：电子商务领域也是大数据应用的主要领域之一，因为电子商务需要预测消费者的购买行为和需求。
例如，通过分析用户的购买历史和浏览记录，电子商务平台可以向用户推荐更加个性化的产品和服务。
5. 制造业：制造业也是大数据应用的重要领域之一，因为制造业需要控制生产过程和优化生产计划。
例如，通过分析生产数据和设备状态，制造业可以更加准确地预测设备的维护和更换时间，从而降低生产成本和提高效率。
6. 农业：农业也是大数据应用的新兴领域之一，因为农业需要优化资源配置和提高生产效率。
例如，通过分析土壤数据和气象数据，农民可以更加准确地了解作物的生长环境和生长状况，从而制定更加科学的种植计划和管理方案。
7. 通讯、媒体和娱乐：大数据也应用到了通讯、媒体和娱乐行业中。
8. 教育领域：从技术角度来看，教育行业面临的主要挑战是整合不同来源的大数据，并在统一平台上使用它。
大数据通过对数据的分析处理，能够准确的衡量教师的教学有效性，确保师生的良好体验。
以上信息仅供参考，大数据的应用领域会随着时间的变化而变化，建议关注相关领域的最新发展动态。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据及其在各领域的应用
引言：
随着互联网的飞速发展，特别是近年来社交网络、物联网和云计算的飞速发展和大量应用，人们所接触和关注的数据量出现爆炸式增长，使得数据的极大丰富和复杂成为当今社会的重要特征。
对大数据分析和处理的技术也随之建立完善并丰富起来。
主要介绍大数据的概念和特点，分析了实现大数据处理的关键技术和大数据的应用领域，列举了几种大数据在现实生活中的典型应用。
首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。
根据国际数据公司IDC的监测统计，即使在遭遇金融危机的2009年，全球信息量也比2008年增长了62%，达到80万PB（1PB等于10GB），到2011年全球数据总量已经达到1.8ZB（1ZB等于1万亿GB），并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020年全球数据量总量将达到40ZB，10年间增长20倍以上，到2020年，地球上人均数据预计将达5247GB。
在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总
量的75%。
如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。
为了应对这样的新任务，与
大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大
数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一
些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛
关注。
虽然大数据日益升温，但与大多数信息学领
域的问题一样，大数据的基本概念及特点，大数据要解决
核心问题，目前尚无统一的认识，大数据的获取、存储、处理、分析等诸多方面仍存在一定的争议，大数据概念有
过度炒作的嫌疑。
欧洲的一些企业甚至认为大数据就是海
量数据存储，仅将大数据视作是可以获取更多信息的平台。
本文分析当前流行的几种大数据的概念，讨论其异同，从大数据据有的典型特征角度描述大数据的概念和特点，从整体上分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核
心问题，在此基础上，最后讨论大数据可能要面临的多种
挑战。
大数据的概念和特点
大数据是个较为抽象的概念，正如信息学领域但是面对以视频、图片、文字等非结构化数据为主大多数新兴概念样，大数据至今尚无确切、统的定义。
来自维基百科的定义为：大
数据指数量巨大、类型复杂的数据集合，现有的数据库管理工具或传统的数据处理应用难以对其进行处理。
这些挑战包括如捕获、手机、存储、搜索、共享、传递、分析与可视化等。
IDC在对大数据作出的定义为：大数据一般会涉及2种或2种以上数据形式。
它要收集超过100TB的数据，并且是高速、实时数据流；或者是从小数据开始，但数据每年会增长60%以上。
这个定义给出了量化标准，但只强调数据量大，种类多，增长快等数据本身的特征。
研究机构Gartner给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据处理技术
一、大数据技术为何能提高数据的处理速度
大数据的并行处理利器——MapReduce
大数据可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度。
MapReduce的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理，对数据一致性要求不高，其突出优势是具有扩展性和可用性，特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。
MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理，
将处理任务分配到不同的处理节点，因此具有更强的并行处理能力。
作为一个简化的并行处理的编程模型，MapReduce 还降低了开发并行应用的门槛。
MapReduce是一套软件框架，包括Map（映射）和Reduce（化简）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。
二、大数据在数据采集方面采用了那些新技术
系统日志采集方法
很多互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook 的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
网络数据采集方法：对非结构化数据的采集
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。
该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。
它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。
除了网络中包含的内容之外，对于网络流量的采集可以使用DPI或DFI等带宽管理技术进行处理。
其他数据采集方法
对于企业生产经营数据或学科研究数据等保密性要求较高的数据，可以通过与企业或研究机构合作，使用特定系统接口等相关方式采集数据。
大数据在一些领域的应用
一、医疗大数据看病更高效
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。
医疗行业拥有大量的病例，病理报告，治愈方案，药物报告等等。
如果这些数据可以被整理和应用将会极大地帮助医生和病人。
我们面对的数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞，其都处于不断的进化的过程中。
在发现诊断疾病时，疾病的确诊和治疗方案的确定是最困难的。
在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。
如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。
在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。
在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多
人及时进行治疗。
同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
二、金融大数据理财利器
大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品；美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务，如有竞争的信用额度；招商银行利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息，里面有顾客可能感兴趣的产品和优惠信息。
可见，大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐
风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施信用卡反欺诈
决策支持：利用抉策树技术进抵押贷款管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制
效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度
产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品
三、交通大数据畅通出行
目前，交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。
另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。
科学的安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案。
科学的信号灯安排将会提高30％左右已有道路的通行能力。
在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。
机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。
铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。
四、教育大数据因材施教
在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。
美国利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。
比如美国某州公立中小学的数据分析显示，在语文成绩上，教师高考分数和学生成绩呈现显著的正相关。
也就是说，教师的高考成绩与他们现在所教语文课上的学生学习成绩有很明显的关系，教师的高考成绩越好，学生的语文成绩也越好。
这个关
系让我们进一步探讨其背后真正的原因。
其实，教师高考成绩高低某种程度上是教师的某个特点在起作用，而正是这个特点对教好学生起着至关重要的作用，教师的高考分数可以作为挑选教师的一个指标。
如果有了充分的数据，便可以发掘更多的教师特征和学生成绩之间的关系，从而为挑选教师提供更好的参考。
大数据还可以帮助家长和教师甄别出孩子的学习差距和有效的学习方法。
比如，美国的麦格劳-希尔教育出版集团就开发出了一种预测评估工具，帮助学生评估他们已有的知识和达标测验所需程度的差距，进而指出学生有待提高的地方。
评估工具可以让教师跟踪学生学习情况，从而找到学生的学习特点和方法。
有些学生适合按部就班，有些则更适合图式信息和整合信息的非线性学习。
这些都可以通过大数据搜集和分析很快识别出来，从而为教育教学提供坚实的依据。
在国内尤其是北京、上海、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，譬如像慕课、在线课程、翻转课堂等，其中就应用了大量的大数据工具。
总结
大数据已成为学术界等非结构性数据为主的数据大量涌现，
数据规模和数和产业界共同关注的研究主题，在很多领域获得了据种类正以极快的速度增长，大数据时代已悄然来临。
2016.5.18。