大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景

来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者：

数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！

“数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。”电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到…大数据?改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。

的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性？什么是大数据解决之道的要素？大数据实施是否有章可循？……

以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以“智慧的分析洞察”为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。

IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠

明确发力点

在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示：“数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来…大数据?这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。”

要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书。

在该白皮书中，现阶段企业对大数据的观点得到全方位体现，它们着手实践大数据的方式被完整揭示，而它们在利用大数据获取商业价值增长方面的进展也被一一披露。

基于翔实的广泛调研，IBM得出了数个颇具参考价值的结论：未明确大数据的定义是企业混淆大数据的最主要原因；企业对大数据的采用还处于初级阶段(大多数企业目前主要是理解概念(24%)或者定义与大数据相关的路线图(47%))；

以客户为中心是大数据的首要任务成为共识；内部数据是企业内大数据的主要来源但大量未开发的价值隐含在内部系统中；不确定性以及技能的缺失使得社交媒体等外部数据源未得到充分利用；缺乏先进的分析技能是从大数据中获得最大价值的主要障碍。

德华安顾人寿董办主任王洪涛现身说法。长期耕耘于保险行业的他表示，大数据在保险行业的潜力巨大：保险行业使用大数据，现在还大多停留在“集约使用”阶段；保险公司拥有丰富的客户数据、交易数据和接触数据，但数据量的积累，往往导致“数据坟墓”"现象的发生；保险行业没有广泛培养出大数据智慧应

用的意识和能力。他认为，保险行业利用大数据，一要集约地用，二要智慧地用。后者指的是利用数据挖掘，发现保险行业内的新知识，在这方面，保险行业仍然处于开拓期。

为了进一步明确大数据定义，IBM首先完善了大数据的新属性：Veracity(真实性)。IBM全球企业咨询服务部业务分析与优化服务大中华区总经理段仰圣表示：“真实性是当前企业亟需考虑的重要维度，将促使他们利用数据融合和先进的数学方法进一步提升数据的质量，从而创造更高价值。”

针对企业使用大数据的现状，IBM给出了五项关键建议，以期鼓励企业入手

大数据：以客户为中心推动初始举措；制订整个企业的大数据蓝图；从现有数据开始，实现近期目标；根据业务优先级逐步建立分析能力；基于可衡量的指标制定业务投资回报分析。

使能“智慧应用”

“2010年开始，我在阳光保险集团主持建成了数据挖掘系统，这在保险行业是第一家。利用该系统，我们开展了许多保险大数据智慧应用的项目，获得了一些成果，并且培养出了国内保险行业的第一批数据挖掘师。”王洪涛是大数据最早的一批弄潮儿，他最看重的就是对大数据的“智慧使用”：“没有大数据的…集

约使用?，大数据的…智慧使用?没有数据基础。而现阶段保险行业大数据在…集约使用?之后，如果没有…智慧使用?来指导，其副作用很大。”

他举了一个利用与不利用数据结果相去甚远的例子：“淘宝现有一种运费保

险，即淘宝买家退货时产生的退货运费原本由买家承担，如果买家购买了运费保险，退货运费由保险公司来承担。这种购买的结果是保险公司经营亏损很严重，直接导致它们不愿意再发展和扩大运费保险。”运费保险真的必然亏损吗？王洪

涛的答案是No。他给出了避免陷入这种窘境的方法：“我为运费险做过一套大数

据智慧应用的解决方案。因为退货发生的概率，跟买家的习惯、卖家的习惯、商品的品种、商品的价值、淘宝的促销活动等都有关系，所以，使用以上种种数据，应用数据挖掘的方法，建立退货发生的概率模型，植入系统就可以在每一笔交易发生的时候，给出不同的保险费率，使保险费的收取，与退货发生的概率相匹配，这样运费险就不会亏损了。在此基础上，保险公司才有可能通过运费险扩大客户覆盖面。”

由严重亏损到成本控制得当并获取客户，靠的就是通过分析，挖掘大数据所提供的价值，吸引客户。这与IBM的大数据价值体系所倡导的“英雄所见略同”。

胡世忠介绍道：“讲到大数据，IBM重点探讨客户智慧的分析能力。IBM考虑

的是怎么参与，包括怎么充分利用IBM的产品咨询、服务软件，包括服务器、

硬件，提供围绕…智慧的分析洞察?的端到端解决方案。”分析能力包含技能和工具

两部分，IBM大数据战略从这两个维度提升企业的大数据水平。

IBM软件集团大中华区中间件集团总经理李红焰表示：“以往的IT更多是对现有企业中的数据进行搜集、整理、管理，形成了老的核心应用系统。尽管这些核心应用系统依然主宰企业IT，但如何让过去的资产发挥新的作用，由原来纯粹的结构化数据应用转变到动态地、多样化地来利用各种数据，并由原来只是利

用内部数据到综合利用内外部数据？这意味着IT要进入新纪元，获得更多数据资源并挖掘其中的价值。所幸的是技术使这些成为可能。”

何谓以“智慧的分析洞察”为核心端到端的解决方案？李红焰解读了IBM大数据战略：从两个层次提供全面整合的结构：一是大数据的平台。二是大数据的分析。“这两者是相辅相成、缺一不可的，它们不有机地结合到一起，我们所感受到的就只是大数据领域里一个个孤立的点，而不会是形成体系的面。”

对应总体构架图，李红焰指出在企业大数据的每一个层次，包括基础设施、分析、内控、决策，IBM都提供相应的解决方案，而且这些解决方案在技术上是无缝结合的，融合了IBM咨询、服务、软硬件的综合实力。

周涛同样指出，大数据不是一个片断，也不是简单地具备一项技能，而是综合的，从理念层面延伸到技术、科学和管理。没有结合深入分析的大数据成为解决问题的万能钥匙，这种可能性基本不存在。

大数据的市场正处于爆发前夜。按照IBM的理解，大数据市场大致分为四

个阶段：一是教育，需要让大数据的重要性和必须性得到充分认识；二是探索，主要探索大数据到底怎么应用；三是接触，从实际的角度去思考怎么应用大数据；四是执行，真正把大数据结合到业务流程里去。段仰圣有信心，IBM提供的大数据产品服务会加速大数据市场走向执行阶段。

在中国，“大数据给了一个大机会，使得中国能够更快地追赶英美等发达国家。之前我们一直讲中国创新主要是小规模的局部的创新，但在大数据领域，中国有很好的机会实现深度创新，实现大规模的交叉呼应的数据应用。”周涛希望中国企业抓住机会。

北京先进数通信息技术股份公司专注于金融信息化领域，公司总裁林鸿很“庆幸自己选择了大数据领域”。“银行业务部门对大数据的需求越来越多，单凭我们自己无法全方位满足需求，因此，在IBM综合实力的支撑下，先进数通为

推动大数据真正在银行广泛使用做出了贡献”。他表示，作为合作伙伴，先进数通将和IBM步伐一致，基于对银行业大数据的理解，在建设数据使用环境、实

现金融经营管理分析等方面提供优秀的解决方案。

为实施提供样板

大数据智慧能起到多大作用？只有真实的应用才能给出答案，也才具有强大的说服力。“在实际案例中，我选取…提升度?指标来评价，比较好地体现了保险大数据智慧应用的价值。(提升度=采用大数据智慧的结果/不采用大数据智慧的结果)。”王洪涛认为，应用场景能让企业获得对大数据价值的直观感受，以保险行

业为例，典型的大数据智慧应用场景为客户细分、代理人甄选、营销响应、交叉销售和二次销售、欺诈监测、流失预警、客户挽留等。

在与客户沟通的过程中，段仰圣也深刻地感受到了这种需求：“几乎每个客户都在问，我怎么运用大数据？应用场景的建立需要企业从企业战略本身出发，仔细考量大数据可以对企业运营产生什么效果。”

IBM相信榜样的力量，致力于为行业提供广泛的实践参考，帮助客户的IT 部门以及业务部门深入了解大数据技术在不同行业的应用场景，进而探究大数据将为其企业带来的商业价值。此次，IBM重点分享了五大业务需求和对应的大数

据落地实践，以供企业在具体实施时有章可循，在有相似应用场景时可以预估收益。

第一个场景为利用大数据探索实现信息库的充实。客户服务、保险、汽车、维修、医药等行业需要储备规模巨大的知识库，而庞大繁杂的解答手册和知识系统会造成重复查询，导致系统延迟和成本上升。IBM InfoSphere Data Explore使某全球航空制造商中的技师、支持人员和工程师能够即时通过单一访问点查看位于不同应用程序中的信息。部署第一年，该公司全天候支持的呼叫时间从过去的50 分钟缩短为15 分钟，每年节约3600 万美元。

第二个场景为利用增强360度全方位客户视图实现客户交互改进。电信、零售、旅游、金融服务和汽车等行业将“快速抓取客户信息从而了解客户需求”列为首要任务。通过部署IBM InfoSphere Data Explorer，某跨国快消产品制造商的员工能够更有效地搜索到最为相关的信息，加快决策过程，减少重复劳动。

第三个场景为利用运营分析实现运营优化。制造、能源、公共事业、电信、旅行和运输等行业需要时刻关注突发事件、通过监控提升运营效率并预测潜在风险。巴基斯坦移动运营商Ufone部署了IBM大数据解决方案，通过实时识别用户行为，开展应对特定目标的营销活动，并使用预测分析来设计更好的营销活动和电话推广计划，有效降低了客户流失率。

第四个场景为利用数据仓库扩充实现IT效率和规模效益提升。企业需要增强现有数据仓库基础架构，实现大数据传输、低时延、和查询的需求，确保有效利用预测分析和商业智能实现性能和扩展。某汽车制造商利用IBM InfoSphereBigInsights增强原有数据仓库，实现快速部署并且更易于管理。

第五个场景为利用安全性和智能扩展实现犯罪防范。政府、保险等行业亟待利用大数据技术补充和加强传统的安全解决方案。秘密情报和监视传感器系统供应商TerraEchos通过部署IBM InfoSphere Streams，能够实时分析流式传输的

声学数据并对其进行分类，并将实时捕获和分析275MB 声学数据所需的时间从数小时减少到十四分之一秒，同时大幅提升监控精确度。(记者金小鹿) 大数据应用于实际生产生活中，他的确能发挥自身的作用。。

小学数学50道经典应用题解题思路+模板

小学数学50道经典应用题解题思路+模板 1、已知一张桌子的价钱是一把椅子的10倍，又知一张桌子比一把椅子多288元，一张桌子和一把椅子各多少元？ 解题思路： 由已知条件可知，一张桌子比一把椅子多的288元，正好是一把椅子价钱的（10-1）倍，由此可求得一把椅子的价钱。再根据椅子的价钱，就可求得一张桌子的价钱。 答题： 解：一把椅子的价钱： 288÷（10-1）=32（元） 一张桌子的价钱： 32×10=320（元） 答：一张桌子320元，一把椅子32元。 2、3箱苹果重45千克。一箱梨比一箱苹果多5千克，3箱梨重多少千克？ 解题思路： 可先求出3箱梨比3箱苹果多的重量，再加上3箱苹果的重量，就是3箱梨的重量。 答题： 解：45+5×3=45+15=60（千克） 答：3箱梨重60千克。

3、甲乙二人从两地同时相对而行，经过4小时，在距离中点4千米处相遇。甲比乙速度快，甲每小时比乙快多少千米？ 解题思路： 根据在距离中点4千米处相遇和甲比乙速度快，可知甲比乙多走4×2千米，又知经过4小时相遇。即可求甲比乙每小时快多少千米。答题： 解：4×2÷4=8÷4=2（千米） 答：甲每小时比乙快2千米。 4、李军和张强付同样多的钱买了同一种铅笔，李军要了13支，张强要了7支，李军又给张强0.6元钱。每支铅笔多少钱？ 解题思路： 根据两人付同样多的钱买同一种铅笔和李军要了13支，张强要了7支，可知每人应该得（13+7）÷2支，而李军要了13支比应得的多了3支，因此又给张强0.6元钱，即可求每支铅笔的价钱。 答题： 解：0.6÷[13-（13+7）÷2]=0.6÷[13—20÷2]=0.6÷3=0.2（元）答：每支铅笔0.2元。 5、甲乙两辆客车上午8时同时从两个车站出发，相向而行，经过一段时间，两车同时到达一条河的两岸。由于河上的桥正在维修，车辆禁止通行，两车需交换乘客，然后按原路返回各自出发的车站，到站时已是下午2点。甲车每小时行40千米，乙车每小时行 45千米，两地相距多少千米？（交换乘客的时间略去不计）

大数据给中国带来的十大商业应用场景

大数据给中国带来的十大商业应用场景 2012年纽约时报的一篇文章标志着人类社会进入大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。 1、智慧城市 如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。 城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。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。 城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产

规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。 大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。 2、金融行业 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。中国金融行业大数据应用开展的较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。 金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：（1）精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 （2）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

5G+教育应用场景

5G+教育应用场景介绍 一、5G应用场景 （一）5G+数字校园 考勤管理：对学生、教师、实验室管理员等进行考勤/打卡管理；对巡逻值班人员进行路线考勤管理。 闭环教学评价和教务管理：实时收集教学过程数据（比如课堂出勤率、教学内容与效果等），分析教学效果和教学目标达成度，为教学计划后续改进、探索 新的教学模式、专业的人才培养方案修订等支撑材料，简化教务管理，提高管理效率。 资源预约：图书馆、自习室、会议室座位预约；羽毛球场地、操场比赛场地 预约。 安防监控：基于5G的大带宽特性可利用实现360度移动视频安防监控，保卫校园安全。根据视频监控分析图书馆实验室等场所在关闭时是否有盗窃等异常 情况出现；一键紧急呼救定位；在保密区域、或有天井等有危险的区域进行提示。在保密区域、或有天井等有危险的区域进行提示。 服务类应用主要包括以下几个方面： 资讯服务：在园区内推送学校新闻和通告，学术讲座等信息；基于位置与个人喜好推荐学术/生活/娱乐信息。 生活服务类：在移动终端上为学生提供订餐、购物、学杂费缴纳、跳蚤市场、物品共享等多种校内生活和课外活动服务。在特定区域内设置免费游戏、音乐、 电影区；晚会直播；热点区域人流密度提示；新生入学园区导航、大型晚会座位 指引。 学习服务类：上传下载分享文件（包括电子课件、考试重点、学习笔记、教 学视频等）；课堂/公开课直播；ARVR教育；基于人流密度推荐热门课程；选课、学分查询、设备报修、教室选座等学习服务。

（二）5G+数字教学 场景一：5G教育云平台 搭建5G教育平台，提供设备连接管理、服务定制、大数据分析等功能。智 能终端（手机或ARVR设备）通过5G通信模块接入到5G网络中，并通过5G网络连接到Internet。智能终端通过5G网络连接到教育云、学校各类管理平台， 实现数据的对接、分析与处理。 场景二：高清视频教学直播 基于5G大带宽和边缘计算能力，可以实现高清教学视频在线直播、远程课 堂直播、师生在线互动、教学效果实时评价，为用户提供高清无卡顿的极致体验。 高清视频教学直播主要分为老师端和学生端，学生通过远程教学无卡顿的高 清视频直播与老师进行实时沟通互动，老师端利用高清视频进行公开课直播教学，或者对在线实验进行远程指导。 场景三：在线实验资源共享 在线实验共享：学生能够在在线实验平台上进行实验仿真、数据获取、数据编辑、报告整理等功能，老师需要进行实验项目管理、实验课程资源、设备资源 管理等，实现全校教学大数据的实时多地采集，随时随地能够进行实验，没有学习边界，同时基于业务本地化实现学院间&学校间的实验资源共享。 电子课件共享：支持学生和教师在学校园区内利用本地分流等技术对常用文 件、教学视频等进行分享。 场景四：AR远程教学 基于5G的低延迟特性可利用AR实现沉浸式互动式创新远程教学指导，利 用AI技术为学生提供助教机器人系统，实现个性化教学。 利用AR技术进行辅助教学，100%还原三维立体形象，提供更直观的教学内容，比如历史课穿越体验、生物解剖课放大观看、设计建筑类三维设计等。老师 在教师办公室场景内进行专业课可视化原理制作专业课可视化原理展示制作，老师可快速将知识点转化为AR等可视化教学内容，

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

小学数学典型应用题归纳汇总30种题型资料讲解

小学数学典型应用题归纳汇总30种题型

小学数学典型应用题归纳汇总30种题型 1 归一问题 【含义】在解题时，先求出一份是多少（即单一量），然后以单一量为标准，求出所要求的数量。这类应用题叫做归一问题。 【数量关系】总量÷份数＝1份数量 1份数量×所占份数＝所求几份的数量 另一总量÷（总量÷份数）＝所求份数 【解题思路和方法】先求出单一量，以单一量为标准，求出所要求的数量。例1 买5支铅笔要0.6元钱，买同样的铅笔16支，需要多少钱？ 解（1）买1支铅笔多少钱？ 0.6÷5＝0.12（元） （2）买16支铅笔需要多少钱？0.12×16＝1.92（元） 列成综合算式 0.6÷5×16＝0.12×16＝1.92（元） 答：需要1.92元。 2 归总问题 【含义】解题时，常常先找出“总数量”，然后再根据其它条件算出所求的问题，叫归总问题。所谓“总数量”是指货物的总价、几小时（几天）的总工作量、几公亩地上的总产量、几小时行的总路程等。 【数量关系】 1份数量×份数＝总量 总量÷1份数量＝份数 总量÷另一份数＝另一每份数量 【解题思路和方法】先求出总数量，再根据题意得出所求的数量。

例1 服装厂原来做一套衣服用布3.2米，改进裁剪方法后，每套衣服用布2.8米。原来做791套衣服的布，现在可以做多少套？ 解（1）这批布总共有多少米？ 3.2×791＝2531.2（米） （2）现在可以做多少套？ 2531.2÷2.8＝904（套） 列成综合算式 3.2×791÷2.8＝904（套） 答：现在可以做904套。。 3 和差问题 【含义】已知两个数量的和与差，求这两个数量各是多少，这类应用题叫和差问题。 【数量关系】大数＝（和＋差）÷ 2 小数＝（和－差）÷ 2 【解题思路和方法】简单的题目可以直接套用公式；复杂的题目变通后再用公式。 例1 甲乙两班共有学生98人，甲班比乙班多6人，求两班各有多少人？ 解甲班人数＝（98＋6）÷2＝52（人） 乙班人数＝（98－6）÷2＝46（人） 答：甲班有52人，乙班有46人。 4 和倍问题 【含义】已知两个数的和及大数是小数的几倍（或小数是大数的几分之几），要求这两个数各是多少，这类应用题叫做和倍问题。 【数量关系】总和÷（几倍＋1）＝较小的数 总和－较小的数＝较大的数

大数据应用的五个典型应用场景

大数据应用的五个典型应用场景 来源：中国计算机报时间：2015-03-24 11:31:09 作者： 数据观在网上查找的大数据应用的几个典型场景，分享给大家！ "数据将成为一种战略性原料，每一个企业、科研团队和政府，都有责任有目的地搜集、处理、分析、索引数据。"电子科技大学互联网中心主任周涛号召企业投身大数据，对大数据怦然心动的企业也确实很多。但基于对全球95个国家、26个行业的1144名业务人员和IT专业人士的广泛调研，IBM发现，大多数企业都已经认识到'大数据'改善决策流程和业务成效的潜能，但他们却不知道该如何入手。 的确，在主动或被动迎接大数据时代之时，企业管理人员迫切需要在实干之前，明确很多问题的答案：3V之外大数据还具备何种属性什么是大数据解决之道的要素大数据实施是否有章可循...... 以《分析：大数据在现实世界中的应用》白皮书为引子，IBM的大数据战略努力令企业的诸多疑惑迎刃而解。在此基础上，以"智慧的分析洞察"为核心的IBM大数据价值体系中的五大典型业务需求和对应的落地实践，形象化地展现了大数据如何驱动企业商业价值的增长。 IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠 明确发力点 在大数据和分析领域，IBM公认已经具备了充分的技术优势。IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠表示："数据构成了智慧地球的三大元素：物联化(instrumented)、互连化(interconnected)和智能化(intelligent)，而这三大元素又改变了数据来源、传送方式和利用方式，带来'大数据'这场信息社会的变革。作为大数据领域的领导者，IBM正在利用领先方法论和全面大数据技术帮助企业重新思考已有的IT模式；助力企业进行基于这场信息革命的业务转型，获取竞争机遇和不可估量的商业价值。" 要实现这一愿景，有必要知晓企业对应用大数据的认知程度和接受程度。IBM商业价值研究院和牛津大学赛德商学院联手实施了一项调研，并共同撰写发布了《分析：大数据在现

工业大数据应用场景分析

工业大数据应用场景分析 2015-08-05 工业4点0 工业4点0 工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分 析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。 1、加速产品创新 客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品

工业大数据案例

大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节，可满足工程组织的设计协同要求，评估和改进当前操作工艺流程，从而提供更好的设计工具，缩短产品交付周期。在生产制造环节，可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节，制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节，可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势，找到机会产品，进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中，制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战，必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点： 从制造业大数据的特点来看，它符合大数据定义中的4V特点，数据规模大（Volume）、处理速度快（Velocity）、数据多样化（Variety）、数据价值密度低（Value）. 从规模来看，工业数据的主体，是由机器设备所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例，终端正常状态下每秒会产生一个数据包，这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储，那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电设备制造商，其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同，大多数工业设备的运转都具有长时间连续的特

点。数据通常需要长时间或者永久保留，总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB，1000个TB约等于一个PB级。 从处理速度来看，由于源数据的持续高吞吐量，大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的智能化应用中，需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中，针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机，以避免事故的发生或对设备本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看，工业数据不仅包括机器设备产生的时序、时空、高伟矩阵等数据，同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据，设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据，以及来自外部互联网的半结构化（如JSON XML等）与非结构化数据（如文本等），它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看，由于大量的工业设备与智能产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下，因而在制造大数据分析的典型场景中，以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据，而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况，因此相对传统企业信息化数据而言，工业数据的价值密度相对较低。 Predix是一个云操作系统，负责将各种工业资产设备和供应商相互连接并接入云端，实现工业数据管理与工业数据分析，并提供资产性能管理（APM）和运营优化服务。SAP开发了面向物联网应用和实时数据处理的HANA大数据平台，并利用其在传统企业信息化ERP系统上的优势，推动HANA与信息

30种典型应用题

小学数学30种典型应用题讲解 应用题可分为一般应用题与典型应用题。 没有特定的解答规律的两步以上运算的应用题，叫做一般应用题。 题目中有特殊的数量关系，可以用特定的步骤和方法来解答的应用题，叫做典型应用题. 以下主要研究30类典型应用题： 1 归一问题 【含义】在解题时，先求出一份是多少（即单一量），然后以单一量为标准，求出所要求的数量。这类应用题叫做归一问题。 【数量关系】总量÷份数＝1份数量 1份数量×所占份数＝所求几份的数量 另一总量÷（总量÷份数）＝所求份数 【解题思路和方法】先求出单一量，以单一量为标准，求出所要求的数量。

【含义】解题时，常常先找出“总数量”，然后再根据其它条件算出所求的问题，叫归总问题。所谓“总数量”是指货物的总价、几小时（几天）的总工作量、几公亩地上的总产量、几小时行的总路程等。【数量关系】 1份数量×份数＝总量 总量÷1份数量＝份数 总量÷另一份数＝另一每份数量 【解题思路和方法】先求出总数量，再根据题意得出所求的数量。 3 和差问题 【含义】已知两个数量的和与差，求这两个数量各是多少，这类应用题叫和差问题。 【数量关系】大数＝（和＋差）÷ 2 小数＝（和－差）÷ 2 【解题思路和方法】简单的题目可以直接套用公式；复杂的题目变通后再用公式。 4 和倍问题 【含义】已知两个数的和及大数是小数的几倍（或小数是大数的几分之几），要求这两个数各是多少，这类应用题叫做和倍问题。 【数量关系】总和÷（几倍＋1）＝较小的数 总和－较小的数＝较大的数 较小的数×几倍＝较大的数 【解题思路和方法】简单的题目直接利用公式，复杂的题目变通后利用公式。

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍

工业大数据在工业企业中的典型应用介绍 工业大数据可广泛应用于企业整个生产过程。下面按照企业生产过程的研发设计、供应链、生产制造、营销与服务环节，对工业大数据的应用场景及其应用进行探讨。 4.1 研发设计环节工业大数据的应用场景 在研发设计环节，工业大数据应用主要有产品协同设计、设计仿真、工艺流程优化等。 产品协同设计，主要是利用大数据存储、分析、处理等技术处理产品数据，建立企业级产品数据库，以便不同地域可以访问相同的设计数据，从而实现多站点协同、满足工程组织的设计协同要求。 设计仿真，是指将大数据技术与产品仿真排程相结合，提供更好的设计工具，减少产品交付周期。如波音公司通过大数据技术优化设计模型，将机翼的风洞实验次数从2005年11次缩减至2014年的1次；玛莎拉蒂通过数字化工具加速产品设计，开发效率提高30%。 工艺流程优化，主要是应用大数据分析功能，深入了解历史工艺流程数据，找出工艺步骤和投入之间的模式和关系，对过去彼此孤立的各类数据进行汇总和分析，评估和改进当前操作工艺流程。例如一家排名前五强的生物药品制造商广泛收集与工艺步骤和使用材料相关的数据，应用大数据分析技术，来确定不同工艺参数之间的相关性，以及参数对产量的影响，最终确定影响最大的9种参数，针对与这9种参数相关的工艺流程做出调整，从而把疫苗产量增加了50%以上。 4.2 供应链环节工业大数据的应用场景

供应链环节工业大数据的应用主要体现在供应链优化，即通过全产业链的信息整合，使整个生产系统达到协同优化，让生产系统更加动态灵活，进一步提高生产效率和降低生产成本。主要应用有供应链配送体系优化和用户需求快速响应。 供应链配送体系优化，主要是通过RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术获得供应商、库存、物流、生产、销售等完整产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，确定采购物料数量、运送时间等，实现供应链优化。如海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。 用户需求快速响应。即利用先进数据分析和预测工具，对实时需求预测与分析,增强商业运营及用户体验。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。 4.3 生产制造环节工业大数据的应用场景 在制造环节，工业大数据的应用主要有智能生产、生产流程优化、设备预测维护、生产计划与排程、能源消耗管控和个性化定制等应用。智能生产。就是生产线、生产设备都将配备传感器，抓取数据，然后经过无线通信连接互联网，传输数据，对生产本身进行实时监控。

大数据给中国带来的十大商业应用场景_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/cc18119321.html, 大数据给中国带来的十大商业应用场景_光环大数据培训 大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。 1、智慧城市 如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。政府需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的资源得到良好配置。既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。 城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。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。 城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。 大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售

https://www.sodocs.net/doc/cc18119321.html, 情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。 2、金融行业 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。中国金融行业大数据应用开展的较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行采集和处理。 金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和TalkingData在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面： (1)精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐 (2)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 (3)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

小学数学经典应用题解题思路及模板

1. 已知一张桌子的价钱是一把椅子的10倍，又知一张桌子比一把椅子多288元，一张桌子和一把椅子各多少元？ 解题思路：由已知条件可知，一张桌子比一把椅子多的288元，正好是一把椅子价钱的（10-1）倍，由此可求得一把椅子的价钱。再根据椅子的价钱，就可求得一张桌子的价钱。 解：一把椅子的价钱：288÷（10-1）=32（元） 一张桌子的价钱：32×10=320（元） 答：一张桌子320元，一把椅子32元。 2. 3箱苹果重45千克。一箱梨比一箱苹果多5千克，3箱梨重多少千克？ 解题思路：可先求出3箱梨比3箱苹果多的重量，再加上3箱苹果的重量，就是3箱梨的重量。 解：45+5×3=45+15=60（千克） 答：3箱梨重60千克。 3.甲乙二人从两地同时相对而行，经过4小时，在距离中点4千米处相遇。甲比乙速度快，甲每小时比乙快多少千米？ 解题思路：根据在距离中点4千米处相遇和甲比乙速度快，可知甲比乙多走4×2千米，又知经过4小时相遇。即可求甲比乙每小时快多少千米。 解：4×2÷4=8÷4=2（千米） 答：甲每小时比乙快2千米。 4. 李军和张强付同样多的钱买了同一种铅笔，李军要了13支，张强要了7支，李军又给张强0.6元钱。每支铅笔多少钱？ 解题思路：根据两人付同样多的钱买同一种铅笔和李军要了13支，张强要了7支，可知每人应该得（13+7）÷2支，而李军要了13支比应得的多了3支，因此又给张强0.6元钱，即可求每支铅笔的价钱。 答题： 解：0.6÷[13-（13+7）÷2]=0.6÷[13—20÷2]=0.6÷3=0.2（元） 答：每支铅笔0.2元。 5. 李军和张强付同样多的钱买了同一种铅笔，李军要了13支，张强要了7支，李军又给张强0.6元钱。每支铅笔多少钱？ 解题思路：根据两人付同样多的钱买同一种铅笔和李军要了13支，张强要了7支，可知每人应该得（13+7）÷2支，而李军要了13支比应得的多了3支，因此又给张强0.6元钱，即可求每支铅笔的价钱。 解：0.6÷[13-（13+7）÷2]=0.6÷[13—20÷2]=0.6÷3=0.2（元） 答：每支铅笔0.2元。

必备小升初数学典型应用题答题技巧

必备2019小升初数学典型应用题答题技巧典型应用题 具有独特的结构特征的和特定的解题规律的复合应用题，通常叫做典型应用题。 (1)平均数问题： 平均数是等分除法的发展。 - 解题关键：在于确定总数量和与之相对应的总份数。 - 算术平均数：已知几个不相等的同类量和与之相对应的份数，求平均每份是多少。数量关系式：数量之和÷数量的个数=算术平均数。 - 加权平均数：已知两个以上若干份的平均数，求总平均数是多少。 - 数量关系式(部分平均数×权数)的总和÷(权数的和)=加权平均数。 - 差额平均数：是把各个大于或小于标准数的部分之和被总份数均分，求的是标准数与各数相差之和的平均数。 - 数量关系式：(大数-小数)÷2=小数应得数最大数与各数之差的和÷总份数=最大数应给数 最大数与个数之差的和÷总份数=最小数应得数。 例：一辆汽车以每小时100 千米的速度从甲地开往乙地，又以每小时60 千米的速度从乙地开往甲地。求这辆车的平均速度。

分析：求汽车的平均速度同样可以利用 公式。此题可以把甲地到乙地的路程设为" 1 ”，则汽车行驶的总路程为" 2 ”，从甲地到乙地的速度为100 ，所用的时间为，汽车从乙地到甲地速度为60 千米，所用的时间是，汽车共行的时间为+ = ，汽车的平均速度为2 ÷ =75 (千米) (2)归一问题： 已知相互关联的两个量，其中一种量改变，另一种量也随之而改变，其变化的规律是相同的，这种问题称之为归一问题。- 根据求“单一量”的步骤的多少，归一问题可以分为一次归一问题，两次归一问题。 - 根据球痴单一量之后，解题采用乘法还是除法，归一问题可以分为正归一问题，反归一问题。 - 一次归一问题，用一步运算就能求出“单一量”的归一问题。又称“单归一。” - 两次归一问题，用两步运算就能求出“单一量”的归一问题。又称“双归一。” - 正归一问题：用等分除法求出“单一量”之后，再用乘法计算结果的归一问题。 教师范读的是阅读教学中不可缺少的部分，我常采用范读，让幼儿学习、模仿。如领读，我读一句，让幼儿读一句，边读边记；第二通读，我大声读，我大声读，幼儿小声读，边学边仿；第三赏读，我借用录好配朗读磁带，一边放录音，

工业大数据应用

工业大数据应用 “数字化工厂”展现了信息化制造的强大魅力，“互联工厂”模式给人们无限的想象空间。工业自动化、数字化等作为“智能制造”的关键技术，大数据、人工智能在新一轮革命发展浪潮下必将成为重要的角色。 新一代信息技术为核心的第四次工业革命已经悄然开始，为适应并引领新工业革命的浪潮，美国推出“再工业化”，德国提出“工业4.0”，作为世界制造大国的中国制定了“中国制造2025”并把“智能制造”、“大数据”、“人工智能”定为中国未来的主攻方向，中国制造业进入了转型升级的重要发展阶段。 在工厂里，每一台自动化设备均由PLC、变频器、工控机、传感器、人机界面、伺服与运动控制、机器视觉等基础工控元件构建而成，设备与设备之间通过工业以太网连接，所有的机器设备互联组成井然有序的生产系统，再由MES、PDM/PLM、ERP、CAD/CAE/CAM/CAPP、SCADA等信息管理软件进行统筹，最终形成所谓的“智能制造”工厂解决方案。中国“智能制造”转型带来了巨大的自动化市场需求。 早在几年前，德国政府推出了“工业 4.0”的计划，通用电气GE 提出了“工业互联网”的愿景，信息技术在工业领域上应用研究已积累数年。工业大数据生态要求企业有能力平台化，不管企业是生态的主导者还是参与者，工业大数据将来肯定是一种生态存在业态，只不过各家企业在其中的角色是不同的。 基于云平台构建的制造企业的大数据的意义-bonc云平台

产品营销：大数据分析结果为制造企业提供针对性推销、定向研发、智能维保等服务。 设备远程故障诊断分析：大数据预测设备未来可能出现故障的时间，提供避免风险的解决方案，消除设备故障停机给客户带来的损失。 客户体验：在移动端建立企业宣传平台，以场景化方式让客户参与产品的认知，增加品牌的传播效果。 技术创新：借助平台的专家经验共享、智能决策库的建立，提高运维领域的装备管理水平，降低行业运营成本。 节约能耗：通过数据集的切分和规律查找，帮助找到最优化的数据集，实现人员投入及控制过程的节能提效。 具有理想的工业大数据企业也许也要经历这样的过程，他们需要通过单个项目帮助企业完成内部的纵向集成，然后把解决方案产品化和平台化，进一步延展自己的核心竞争力。

大数据的典型应用场景及展望

大数据的典型应用场景及展望 2015年1月24号，2015 China Hadoop Summit技术峰会在北京如期举行。本次大会作为国内大数据行业最具影响力的IT大会，吸引了众多从事Hadoop研究与推广的权威技术专家、Hadoop技术爱好者和IT厂商前往参加。 现任星环信息科技(上海)有限公司联合创始人兼首席技术官，曾任英特尔数据中心软件部亚太区CTO的孙元浩老师在本次大会上带来了主题为《2014年大数据的典型应用场景及展望》的分享，本文主要针对目前Hadoop主流应用场景，实时流数据的处理以及大数据技术给未来生活的设想等内容进行了整理。 四年前的硅谷，风投埃里森拿出一亿美金来投资大数据公司，他认为Hadoop技术在未来的若干年中会从底层的数据平台，从传统的关系型数据库进行迁移。数据的分析层会被全新的数据分析工具所替代，可视化层和应用分析会有更多的新工具出现，并认为这个市场将达到几百亿美金的规模。 过去几年，Hadoop的发展非常迅猛。我们常讲大数据的四V特征，Hadoop在大数据处理上表现出的处理量、性能、挖掘能力的提升和碎片化处理能力，使其得到越来越广泛的应用。 一、Hadoop的主流应用场景：数据仓库的主要组成部分 传统的企业有若干个主机，用于销售、运营管理等等，产生的数据首先经过ODS层，将数据从多个业务系统中集中起来，进行清洗、转

换等集成操作，然后将过加工的数据进入企业IT架构的核心——数据仓库进行统计、挖掘和分析。最后用可视化工具进行展现。这是传统的企业数据仓库的架构，经常采用主流的甲骨文等数据库技术来实现。 Hadoop作为数据仓库组成部分的四个驱动力 互联网公司早年的时候，是把Hadoop做在数据仓库的核心，比如Facebook早期的时候是从服务器采集是通过实时的日志的采集工具，经过Hadoop把Hadoop作为数据分析工具，呈现把结果放在甲骨文中做展现。 互联网公司之所以这么做，是因为互联网数据量大到在传统的数据库不能处理。现在传统的企业也面临同样的问题，将Hadoop作为数据仓库主要组成部分有四个驱动力： 效率：传统的数据仓库技术已经面临非常繁重的数据分析任务，处理的延迟从一天到了一周。 成本：传统的数据架构成本动辄几千万。Hadoop可以实现成本若干倍的降低。 数据来源多样：视频、音频等企业非结构化数据来源增多。MapReduce 对于非结构化或半结构化数据的读取非常有效。 数据分析需求的演进：数据分析不再只满足于统计。使用Hadoop 的技术，能够对数据进行深度的挖掘和分析，实现对未来的预测。Hadoop改变企业数据仓库架构的线路图 第一步：数据仓库的补充

课程名称大数据分析与应用

课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；

小学数学典型应用题类型解题思路.doc

实用标准文档 小学数学应用题复习 小学数学应用题是教学的重点，又是教学的难点。每次毕业考试所 占比例较大 ,因此在总复习中它至关重要。应用题的系统复习有助于学生理解概念，掌握数量关系，培养和提高分析问题、解决问题的能力。现 对应用题的复习教学谈谈我自己的看法： 小学的应用题主要分为以下两种： 1 、简单应用题 : （1）简单应用题的含义：只含有一种基本数量关系，或用一步运算解答的应用题 . 2、复合应用题： （1）复合应用题：有两个或两个以上的基本数量关系组成的，用两步或两步以上运算解答的应用题 . （2）主要类型： （1）含有三个已知条件的两步计算的应用题。 （2）含有两个已知条件的两步计算的应用题。

文案大全

实用标准文档（3）解答连乘连除应用题。 （4）解答三步计算的应用题。 （5）解答小数计算的应用题： 3.复合应用题中典型应用题： 题 型 数量关系解题思路 题 含义例名和方法 称 总量÷份数＝ 1 在解题时，先求出一份数量， 1 份数先求出单归份是多少（即单一量×所占份数一量，以单一量），然后以单一量＝所求几份的一量为标问为标准，求出所要求数量准，求出所题的数量。这类应用题另一总量÷（总要求的数叫做归一问题。量÷份数）＝所量。 求份数。例：买 5 支铅笔要 0.6 元钱，买同样的铅笔16 支，需要多少钱？ 解（ 1）买 1 支铅笔多少钱？ 0.6÷5＝ 0.12 （元）（ 2）买 16 支铅笔要多少钱？ 0.12 ×16 ＝1.92（元）列成综合算式0.6 ÷5 ×16 ＝0.12 ×16 ＝1.92 （元）答：需要 1.92 元。 归解题时，先找出“总 1 份数量×份数先求出总例：服装厂原来做一套衣总数量”，然后再根据＝总量数量，再根服用布 3.2米，改进裁剪方

医疗行业大数据应用的15个场景(1)知识分享

医疗行业大数据应用的15个场景 商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。 大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减