大數據應用在生活中可以幫助我們獲取到有用的價值。隨著大數據的應用越來越廣泛，應用的行業也越來越低，我們每日都可以看到大數據的一些新穎的應用，從而幫助人們從中獲取到真正有用的價值。許多組織或者個人都會受到大數據的剖析影響。

　　大數據在一些領域的應用

　　一、醫療大數據 看病更高效

　　除了較早前就開始利用大數據的互聯網公司，醫療行業是讓大數據分析最先發揚光大的傳統行業之一。醫療行業擁有大量的病例，病理報告，治愈方案，藥物報告等等。如果這些數據可以被整理和應用將會極大地幫助醫生和病人。我們面對的數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞，其都處于不斷的進化的過程中。在發現診斷疾病時，疾病的確診和治療方案的確定是最困難的。在未來，借助于大數據平臺我們可以收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特征，可以建立針對疾病特點的數據庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類數據庫。在醫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，參考疾病數據庫來快速幫助病人確診，明確定位疾病。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利于醫藥行業開發出更加有效的藥物和醫療器械。

　　二、金融大數據 理財利器

　　大數據在金融行業應用范圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品；美國銀行利用客戶點擊數據集為客戶提供特色服務，如有競爭的信用額度；招商銀行利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、微信評論等行為數據進行分析，每周給客戶發送針對性廣告信息，里面有顧客可能感興趣的產品和優惠信息。

　　可見，大數據在金融行業的應用可以總結為以下五個方面： 精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

　　風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支持，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

　　決策支持：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用數據分析報告實施產業信貸風險控制

　　效率提升：利用金融行業全局數據了解業務運營薄弱點，利用大數據技術加快內部數據處理速度

　　產品設計：利用大數據計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為數據設計滿足客戶需求的金融產品

　　三、交通大數據 暢通出行

　　目前，交通的大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據傳感器數據來了解車輛通行密度，合理進行道路規劃包括單行線路規劃。另一方面可以利用大活數據來實現即時信號燈調度，提高已有線路運行能力。科學的安排信號燈是一個復雜的系統工程，必須利用大數據計算平臺才能計算出一個較為合理的方案。科學的信號燈安排將會提高30％左右已有道路的通行能力。在美國，政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率，航空公司利用大數據可以提高上座率，降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。

　　四、教育大數據 因材施教

　　在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。美國利用數據來診斷處在輟學危險期的學生、探索教育開支與學生學習成績提升的關系、探索學生缺課與成績的關系。比如美國某州公立中小學的數據分析顯示，在語文成績上，教師高考分數和學生成績呈現顯著的正相關。也就是說，教師的高考成績與他們現在所教語文課上的學生學習成績有很明顯的關系，教師的高考成績越好，學生的語文成績也越好。這個關系讓我們進一步探討其背后真正的原因。其實，教師高考成績高低某種程度上是教師的某個特點在起作用，而正是這個特點對教好學生起著至關重要的作用，教師的高考分數可以作為挑選教師的一個指標。如果有了充分的數據，便可以發掘更多的教師特征和學生成績之間的關系，從而為挑選教師提供更好的參考。

　　大數據還可以幫助家長和教師甄別出孩子的學習差距和有效的學習方法。比如，美國的麥格勞-希爾教育出版集團就開發出了一種預測評估工具，幫助學生評估他們已有的知識和達標測驗所需程度的差距，進而指出學生有待提高的地方。評估工具可以讓教師跟蹤學生學習情況，從而找到學生的學習特點和方法。有些學生適合按部就班，有些則更適合圖式信息和整合信息的非線性學習。這些都可以通過大數據搜集和分析很快識別出來，從而為教育教學提供堅實的依據。

　　在國內尤其是北京、上海、廣東等城市，大數據在教育領域就已有了非常多的應用，譬如像慕課、在線課程、翻轉課堂等，其中就應用了大量的大數據工具。

　　大數據應用領域盤點

　　案例：

　　最早關于大數據的故事，發生在美國第二大的超市塔吉特百貨公司。為了吸引孕婦這一含金量很高的群體，塔吉特要求顧客數據分析部建立模型以期在孕婦第2個妊娠期就把她們確認出來。

　　通過對顧客消費數據建模分析，顧客數據分析部選出25種典型商品的消費數據構建“懷孕預測指數”，可以在很小的誤差范圍內預測顧客的懷孕情況，便能早早把孕婦優惠廣告寄給顧客。

　　全球零售業的巨頭沃爾瑪也通過大數據獲益。公司在對消費者購物行為進行分析時發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，于是推出了將啤酒和尿布捆綁銷售的促銷手段。如今，這一“啤酒＋尿布”的數據分析成果也成了大數據技術應用的經典案例。

　　中國大數據市場行業契合度及應用可能分析 中國大數據市場集中度與成熟度分析