大数据都用在了什么方面

大数据都用在了什么方面？

现在大数据风靡全球，大数据开发培训课程满天飞，那真正使用大数据技术的地方且比较有代表性的产品有那些你都了解吗？千锋小编带你走进大数据的只能时代。

云存储：中国比较好的有百度云，国外比较好的有AWS等。正是因为有这些产品的出现，数据在云端的概念才终于变成现实了，大家都不用踹着U盘到处跑了。

内容推荐：最具代表性的有今日头条，它正是运用了大数据技术来找到你喜欢的内容并且推荐给你。自从这个产品出现以后已经有很多人抛弃以前的新闻阅读方式。它让网易新闻、新浪新闻、腾讯新闻等产品上了不少火。现在大家都开始纷纷的学习它。

物品推荐：电影网站、音乐网站、电商网站这些网站都会把根据你的浏览行为进行分析，根据你的兴趣推荐给你相应的物品，比如爱奇艺、QQ音乐、京东等。

广告计算：应用比较好的有百度、谷歌、淘宝、腾讯，他们要根据广告主的价格和广告的效果计算广告的排序，好在流量中达到最好的变现效果，这时数据的处理速度与数据的量级直接影响了他们的收入。

金融：银行正使用大数据分析用户的消费行为、购买能力以及还款能力，用来降低提供给用户的贷款风险，减少环帐率。

信用：支付宝的芝麻信用加入了更多的维度，比如你的人际关系、学历、车等等元素来评估你的信用值，给信用值高的人提供更好的服务，比如信用度高住酒店就不用交押金。

数据分析：这个具有代表性的产品不多，但确是大数据应用非常主要的场景，一般都是公司内部定制性的，所以一般不公开，但确实各种公司都在用，比如网站的流量分析、相关产品的用户特性分析、微博的语义分析。可以根据这些分析为自己的业务或者产品发展方向提供决策依据。

智慧城市：这个现在比较有代表性的功能就是可以根据人流控制路灯的亮度，可以达到省电的效果。通过车流控制红绿灯的变化，减少道路拥堵。

正是有了大数据处理技术的应用才使以上这些方面有了更好的发展，如果没有大数据处理技术的出现那可能就会因为数据太多处理不过来或者根本就无法处理。那自然就会导致一些业务的发展落后或者根本无法进行的。当然未来大数据的应用场景将会越来越多，比如物联网、人工智能等等。前景十分看好。欢迎来千锋教育网站咨询有关大数据的技术问题，这里有大牛老师带你。

来自海牛部落－青牛,https://www.sodocs.net/doc/0a4450246.html,/topics/48

大数据在交通方面的应用

大数据在交通方面的应用
100 分
得
?
1.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖（）多个城市以及全国高速路网。（单选题 3 分） 分：3 分
o o o o ?
A.一百一十 B.一百 C.九十 D.八十 2.根据周琦老师所讲，高德实时统计用户近（）行驶里程数据与用户数，一旦发现异常则报警。（单 选题 3 分） 得分：3 分
o o o o ?
A.5 分钟 B.10 分钟 C.15 分钟 D.20 分钟 3.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国主干道路及其它 （）以上。 （单选题 3 分） 3分 得分：
o o o o ?
A.90% B.70% C.50% D.30% 4.根据周琦老师所讲，高德交通日均采集数十亿定位请求，系统处理月均（）公里驾驶里程覆盖。 （单 选题 3 分） 得分：3 分

o o o o ? o o o o ? o o o o ? o o o o ?
A.50 亿 B.80 亿 C.100 亿 D.150 亿 5.根据周琦老师所讲，以下哪项不属于数据挖掘的内容？（单选题 3 分） A.补充与完善路网属性 B.多维分析统计用户出行规律 C.建立道路拥堵概率与拥堵趋势变化模型 D.高德地图导航有躲避拥堵功能 6.根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国高速（）以上。（单选题 3 分） A.90% B.70% C.60% D.50% 7.根据周琦老师所讲，高德 2014 年被（）全资收购了。（单选题 3 分） A.百度 B.阿里巴巴 C.腾讯 D.搜狐 8.根据周琦老师所讲，高德早在（）就开始投入资源来做全国交通信息的采集和发布。 （单选题 3 分） 得分：3 分 得分：3 分 得分：3 分 得分：3 分
o
A.2002 年

大数据在it方面的应用

大数据IT领域的意义 课程：14MGB002H-D4 自然辩证法 学号：2015E8013261170 姓名：薛智友

目录 大数据的简介 (2) 大数据的意义 (5) 企业大数据项目 (7) 数据是企业最宝贵的财富。 (8) 政府部门 (9) 个人 (9) 企业管理 (11) 预测 (11) 更有效地组织企业以节省资金 (12) 真正了解客户 (12) 企业共同创建、实时改进和创新产品 (13) 利用大数据找到新的商业机会 (14) 参考文献 (15)

大数据IT领域的意义 大数据的简介 大数据，英文big data。多大的数据才叫大数据?其实，关于大数据，难以有一个非常定量的定义。维基百科给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。IDC(互联网数据中心)的定义则是：为了更经济的从高频率获取的、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。但不管怎么定义，大数据大概有以下四个方面的特点 1、巨大的数据量(volume),集中存储和集中处理数据已经无法处理这么巨大的数据。 近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信

息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求[1]。 机构或公司业务数据量 百度10PB～100PB/天 淘宝100PB/天 Twitter 2亿条消息/天 会城市公安局道路车辆监控200亿条/三年 表一部分机构的数据量 图一数据量的庞大 每天有2940亿封电子邮件发出，如果这些是纸质信件，在美国需要花费两年时间处理； 每天有200万篇博客在网上发布，这些文章相当于《时代》杂志刊发770年的总量； 每天有2.5亿张照片上传至社交网站Facebook，如果都打印出来，摞在一起能有80个埃菲尔铁塔那么高； 每天有86.4万小时视频被上传至视频网站Youtube，相当于不间断播放视频98年； 每天有 1.87亿个小时的音乐会在流媒体音乐网站Pandora上播放，如果一台电脑从公元元年就开始播放这些音乐会，到现在还没完没了地接着放； 谷歌翻译每天处理的文字数量,每天翻译次数达十亿次，

大数据三大应用领域

大数据在企业商业智能、公共服务和市场营销三个领域拥有巨大的应用潜力和商机。 今天，大数据似乎成了万灵药，从总统竞选到奥斯卡颁奖、从web安全到灾难预测，正如那句俗语： “当你手里有了锤子，什么都看上去像钉子。 ”当IT经理成功部署一套Hadoop系统后，任何事看上去都与大数据有关（事实也是如此）。 类似的事情在云计算的普及中也出现过，一开始大家认为所有的IT都可以搬到云端，而现实是我们依然需要虚拟化技术和基础设施。 对于大数据来说，如果IT经理们初期不能正确选择应用领域，有可能会导致达不到期望值，招致麻烦。 其实，综合来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 商业智能过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。 数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题： “某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。 大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我们知道问题是什么，然后去找答案。

（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。 将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。 可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。 此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。 这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。 今天的大数据技术还处于战国时期，未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，BI厂商们将能推出完善的，让CEO感到满意的“大数据套件”，但这并不意味着企业IT经理们的工作将受到威胁。 因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样，大数据也会经历类似的发展过程。 传统的BI工具将与大数据分析并存。 公共服务大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。 如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。 今天，城市正面临预算超支、基础设施难题以及从农村和郊区涌入的大量人口。 这些都是非常紧迫的问题，而城市，也正是大数据计划的绝佳实验室。 以纽约这样的大都市为例，政府公共数据公开化、以及市民生活的高度数字化（购物、交通、医疗等）等都是大数据分析的理想对象。

《大数据在企业管理中的应用》

大数据在企业管理中的应用 课程背景： 大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。 然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据分析意识不强，理念较旧，转型较慢，缺乏高瞻远瞩的定位。在基础数据源管理、平台整合、外部数据拓展、数据分析人才储备与培养等各方面仍存在较大差距，基于大数据对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。 大数据是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等几乎一切均可实现数据化。因此，如何借助大数据为运营管理和业务拓展提供有力支撑，如何有效利用自身已经沉淀的大数据资源，在深入分析挖掘现有客户数据的同时，实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，是当前所有企业管理者需要认真思考的。 课程收益： 1.了解大数据产生的时代背景，正确认知大数据的应用价值； 2.透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率； 3.结合自身行业特性，搭建数据管理平台，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会； 4.基于大数据应用，优化业务流程，构建精细化、智能化管理体系，提升内部管理效能； 5.整合外部数据资源，进行点对点精准营销，为客户提供个性化服务，持续提升业绩水平。 课程模型：

课程时间：1-2天，6小时/天 课程对象：企业负责人，营销、运营、技术及客服等部门管理者课程方式：讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑 课程大纲 前言：拥抱变化——大数据时代的商业形态与管理思维 1.数据资产：传统行业的短板 2.互联网企业的大数据基因 1）什么是大数据基因：客户VS用户 2）跨界打劫——挟用户数据重构市场空间 3）降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件 3.“跨界融合”的本质：场景转换与用户体验 第一讲：大数据的时代背景和正确认知 一、什么是大数据？ 1.上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示 2.大数据三要素 1）大——海量，平台级 2）数——信息结构化 3）据——精准、可依赖 3.大数据的六个特征 1）时间 2）空间 3）行为 4）偏好 5）规律 6）预测 案例分享：五常大米，下单即送 4.大数据的类型 1）消费数据——多维度记录 2）机器和传感数据——图文、语音、影像

大数据的应用案例

大数据的应用案例 DT时代，大数据的应用越来越广泛，大数据在哪些方面会应用到呢？ 一、能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。 二、汽车制造 当问起汽车的制造过程，大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特，在产品的研发设计阶段，大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。 比如，福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者，门会自动打开、便捷智能，但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题，但后来根据对社交媒体的关注和分析，发现很多人都在谈论这些问题。 三、零售行业 “我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从Twitter 和Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。”Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。 零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类

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。

大数据在it方面的应用

大数据IT领域的意义 课程： 14MGB002H-D4 自然辩证法 学号： 2015E8013261170 姓名：薛智友

目录 大数据的简介 (2) 大数据的意义 (4) 企业大数据项目 (6) 数据是企业最宝贵的财富。 (6) 政府部门 (7) 个人 (7) 企业管理 (9) 预测 (9) 更有效地组织企业以节省资金 (9) 真正了解客户 (10) 企业共同创建、实时改进和创新产品 (10) 利用大数据找到新的商业机会 (11) 参考文献 (12)

大数据IT领域的意义 大数据的简介 大数据，英文big data。多大的数据才叫大数据?其实，关于大数据，难以有一个非常定量的定义。维基百科给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。IDC(互联网数据中心)的定义则是：为了更经济的从高频率获取的、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。但不管怎么定义，大数据大概有以下四个方面的特点 1、巨大的数据量(volume),集中存储和集中处理数据已经无法处理这么巨大的数据。 近几年来，随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法 [1] 机构或公司业务数据量 百度10PB～100PB/天 淘宝100PB/天 Twitter 2亿条消息/天 会城市公安局道路车辆监控200亿条/三年 图一数据量的庞大

关于大数据分析在企业管理中的应用探讨

关于大数据分析在企业管理中的应用探讨 【摘要】随着国家经济的迅猛发展，大数据互联网技术也伴随经济改革的大潮，得到了快速发展，人们的日常生活充斥着无数的信息数据，因此大数据分析技术也应运而生。在云计算技术强大运算能力的支持下，迅速扩大了大数据的使用范围。本文通过分析传统企业管理存在的问题，引出大数据在企业管理中的应用策略，并阐述了其产生的积极效果。 【关键词】大数据分析；企业管理；应用策略 在企业管理过程中，如何选定合理有效的战略方案，需要通过大数据技术进行系统的分析。比如分析企业周围的环境，协助企业做出正确的战略判断，对企业的信息有一个准确系统全面的把控，合理的规范指导企业行为，并最终最大限度的实现企业利益。大数据能够准确分析市场需求以及管理环节出现的问题，并构建相应的模型，为企业做出正确决策提供科学的依据。 一、运用传统办法管理企业存在的问题 1.容易产生错误的企业决策 管理者一般对传统的企业决策有着非常大的影响，对企业的决策往往是依靠自身敏锐的直觉、丰富的管理经验以及精准的判断力。以往，决策者往往能依靠自身的经验做出争

取的决策，促进企业的发展。但是现如今随着现代化进程的深入发展，产生了大量的没有规律且非常复杂的数据，人力难以进行准确全面的分析，此时如果依旧沿用传统的决策方式，势必会产生决策上的失误。 2.缺乏对市场需求变化的把控，导致其产品缺乏竞争力 企业在产品生产过程中制定的战略决策，主要是依据市场的发展形势以及客户的需求变化。传统企业主要是依靠诸如问卷分析、市场调查资料以及用户的体验来分析供求关系。但随着经济的快速发展，人们的需求时刻再发生着不同变化，这些传统搜集情报的方式已经无法适应当代企业发展的需要，而且搜集的内容难免会显得片面。并且伴随全球化进程加快的影响，外国企业生产的产品大量充斥到国内市场上，加剧了市场竞争。鉴于此，企业传统的分析方法已经无法跟上时代发展的步伐了。 二、如何在企业管理中发挥大数据的有效作用 1.战略决策管理与数据挖掘 知识的发展过程主要依循数据的选择清理，数据仓库的预先处理以及对模型的选择，而大数据在管理决策上的应用，就是将获取的信息通过假设检验的方法转化为知识方案的 过程。在数据挖掘技术领域，能够发现很多对企业决策有帮助的数学模型，可以将这些数学模型存储到信息库当中，在进行问题讨论以及做出企业计划或决策的时候，可以非常方

大数据分析在企业管理中的运用

大数据分析在企业管理中的运用 为什么会有在线管理报告 几家体量较大，月均超过100万元的客户在公司内部授权、各项流程审批的方面都比较齐全和完善。但是，年末盘点全年数据情况时发现，整年差旅消费支出的金额庞大。因为该家公司缺乏差旅管理，没有相对应的差旅报告，使得差旅负责人从中发现问题。事中环节，监控员工的差旅行为，事后环节，统计、分析差旅数据，便于更好的规范和管理员工的差旅习惯。 如图所示，公司在差旅费用管理的重点包括五项：合规、效率、透明、节省和满意度。其中合规性的占比最高，达到30%。合规是税务核查的重点，效率是指员工的工作效率、自动化的效率，人员的数量或重复性工作人员的变动快慢都与效率提高有着密切的关系。其次是透明和节省。既然要对差旅费用进行管控，那数据应透明，以便于进行可视化的管理。通过一系列的管控之后，再对管理效果进行评估，查看节省的费用以及员工的满意度。公司的差旅费用是企业人力资源成本之外的第二大可控成本，据相关统计，超过91%的财务管理者认为差旅在财务管理中很重要，只要对差旅行为进行管控，差旅的成本就会随之而下降。所以越来越多的企业开始对差旅数据进行监控和管理。 近年来，“大数据”已经成为街头巷尾热议的话题。数据化管理一方面可以帮助企业发现差旅方面的潜在问题，另一方面通过数据进行深入的分析，帮助企业优化并提升差旅管理的流程。对于企业，如何让数据服务于差旅管理，将成为一项特别重要的内容。携程商旅在2014年上线了在线报告，差旅负责人可以通过商旅的网站直接察看企业员工的出差情况，包括消费的概况、机票、酒店、火车票等相关的内容。刚上线时，使用的企业客户不多，但是随着越来越多的企业发现差旅管理的重要性之后，都开通了在线报告。

浅谈大数据在物流管理中的运用

浅谈大数据在物流管理 中的运用 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

浅谈大数据在物流管理中的运用【摘要】近年来，我国物流体系取得了快速的发展，但是与西方国家相比较还是存在一定的差距，但是我国物流企业从一开始的无到现在的点面结合，信息技术在推动物流体系的建立发挥了重要的作用。随着的信息技术的快速发展，大数据技术正在潜移默化中影响人们的生活，物流与人们的生活息息相关，不仅促进各个行业的发展，而且对人们的生活也带来诸多便捷。大数据技术作为物流管理的基础，虽然促进了物流行业的发展，但是也在无形之中加大了物流管理的压力。本文通过对大数据时代物流管理的概念分析入手，针对大数据在物流管理中出现的作用等进行深入分析。 【关键词】大数据；物流管理；运用 上个世纪九十年代，我国提出物流管理概念的几十年来得到快速发展。尤其是随着信息技术的发展，大数据技术应用在物流管理优化我国物流管理模式。大数据技术中的内容主要包括网络技术、条码技术和计算机技术等等，这些大数据技术在企业的物流管理具有重要的作用，但是大数据在物流管理中的运用还存在许多问题。因此，对当下物流管理中出现的问题进行分析，并探讨优化大数据物流管理的措施。 一、大数据的内涵 大数据一经出现就吸引许多国外企业学者的关注，大数据与传统的数据分析软件和工具相比较，在获取信息、存储信息和分

析管理数据信息方面具有无可比拟的优势。大数据在物流管理中运用的意义价值在于可以专业处理数据，而不是将大数据作为获取经济效益的手段。如果将大数据作为物流管理手段的话就需要数增值的作用。随着云计算与大数据之间联系越来越紧密，大数据也为人类创造更多的价值。大数据发展的根本是大数据理论，大数据处理的手段主要包括分布式处理和存储技术。现代社会的发展与大数据息息相关，随着科学技术的发展，大数据为人类挖掘更多有用的信息，为人们的生活带来更多便利。在企业发展中大数据成为现代企业竞争的主要因素。企业运用大数据提供优质的产品和精准的营销。一些中小企业也会利用大数据进行转型，传统的企业在转型的过程中可以利用大数据平衡企业的价值、成本和决策等等，比如可以及时发展企业发展中遇到的问题，并及时解决，会在很大程度上节省企业运营过程中大量的人力、物力和财力，从而可以根据大数据分析出来的信息的为快递信息传递最优的物流线路，并根据客户的习惯制定科学合理的优惠信息，从而避免欺诈行为的出现。 二、大数据在物流管理的影响 （一）掌握企业运行的信息 传统的数据分析模式已经不能适应现代物流企业的发展，因此，物流管理必须与大数据作为支撑，加大对物流运行过程中每一个节点信息的优化整合，再通过数据中心分析处理这些收集的

汽车行业大数据应用案例

汽车行业大数据应用案例 在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。 凯文凯利认为：“在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。” 在贵阳大数据论坛上，马凯副总理提出：大数据是国家战略资源，部分公共数据资源也将逐步开放，让企业用互联网+更好的服务社会。

基于汽车行业超长的产业链，从不同的层面看，汽车大数据必然是多维度的，有不同的理解和看法，我们试从各行业角度试加分析： 先看一组数据： 中国有3亿驾驶员，1.5亿车主，100多个品牌6000多款车，24000多家4S店，44万家维修厂，600万家洗车行...... 主机厂：汽车大数据的顶层和基础

主机厂是汽车的制造者，他们领先的设计、技术及制造能力和知识产权，使其在整个汽车生态链中起绝对主导作用——所有的零部件设计及软件系统，都由主机厂主导，所有衍伸产品都以主机厂的产品设计规格为标准（适配软件、模具、型号、规格尺寸乃至汽车改装和汽车电子产品以及汽车用品等等）。 同时，主机厂有完善的零部件配套、物流配送、销售体系，所有该体系内的企业都要按照其标准化模式运行；原始汽车维修技术资料以及CRM和ERP 系统：4S店的后台管理系统由主机厂提供，能够调取车主的姓名、住址、行驶证数据及通联、保险、维修保养记录（车主脱离4S店体系之前）。 主机厂零部件数据包括包括字段：配件名称、配件代码、品牌、型号、年代、替代配件、替代关系、图示、价格等等。

大数据技术在物流企业中的应用——以京东企业为例

55 摘要：近年来物流服务新技术成为了社会关注的热点，而大数据技术已逐渐成为物流建设的着力点。本文在简要介绍大数据新技术的基础上，阐述了此新技术在京东物流企业各方面中的应用及优势，提出了企业应用大数据技术时存在的问题和解决对策，最后做出对物流大数据新技术的总结和展望。 关键词：大数据；物流企业；京东；应用 引言 随着我国科技水平的迅速提高和社会经济文化的不断进步，许多先进的技术被普遍应用到各行各业，当然物流行业也不例外。近年来，大数据技术与物流行业高度结合，让物流逐渐从传统形象往高大上“科技范儿”转变，促使物流企业掀起科技变革巨浪。本文以京东企业为例，论述大数据新技术的应用研究。 1、大数据技术的概述 大数据技术一般运用数据挖潜、数据分析手段对信息进行整合筛选，使企业能够在合理的时间内进行传统数据库工具无法处理的海量数据的处理技术[1]，通常具有四大优点：数据规模巨大、来源多样化、处理能力强大、数据价值密度低。 物流大数据则是指物流各子环节中的海量信息资源。大数据技术借助本身四大优点，对运输、仓储、配送等物流信息的分析利用，可以最大限度地节约物流成本、提高工作效率，满足客户对物流服务的需求，达到优化供应链各方的资源配置和利润等作用。 2、物流企业应用大数据技术的优势 物流服务数据的大量化、多样化使京东物流企业在加大对数据处理方面的投入时，合理地利用大数据，将其视为一项战略资源，才能够降低物流成本、提高配送效率。同时京东企业在掌握海量数据资源后，应在各方面做好全面部署工作，才能领先行业为企业及社会创造更多的财富。 2.1 信息共享，掌握企业运作信息 目前，中国电子商务的发展速度已经领先全球。2017年整个京东618年中购物节期间的累计下单金额突破1000亿元，第一个小时的销售额超过去年同期的250%，交易额喷井式增长给数据运维带来了极大的考验。根据京东提供的数据，基层工作 大数据技术在物流企业中的应用 ——以京东企业为例 文／许美贤 郑琰 人员要完成节日期间所有货物的配送至少需要步行5亿公里，路程相当漫长，而京东无人送货车无人机的投入使用让整体配送时间大大缩短。从京东的运作情况得知，每一个物流环节的信息爆炸式增长，使得常规的物流信息数据收集、分析和处理工具的能力已经不能满足企业和客户对节点的信息需求，这就需要利用数据分析处理平台筛选出有利用价值的信息，从而促进企业持续稳定发展。 2.2 提供依据帮助物流企业做出正确的决策 通过传统问卷调研或个人主观判断来进行决策的方法已经日暮途穷，这种方式不能及时、准确、客观地了解到现代消费者的物流服务需求，会使企业做出错误的经营决策，错失重大商机。如果根据人们以往生活经验，会认为奢侈品在经济发达的大城市才有高销售量，在节日前夕就只在经济发达地区做好仓储、配送等工作安排。但是京东大数据显示2018年七夕期间，拉萨地区的铂金、黄金销量大幅增长，七夕节前两周，销量比平时增长了4.4倍、1.9倍，同时，数据显示，在拉萨地区，鲜花也是拉萨市民浪漫的必备品，七夕节前两周，鲜花销量比平时增长了1.6倍，钻石销量比平时增长了2.1倍，腕表销量比平时增长了48%。此外，七夕节前两周，拉萨地区生活电器销量比平时增长了44%。 而京东对信息的收集、汇总处理工作及时高效，在得到较为精准的业务数据后，分析、筛选出有利用价值的信息来判断和预测每个地区的各种商品需求量及物流服务需求度，进而调整企业运营方案，集中精力完成高效益的业务，充分发挥大数据技术的作用为企业带来高额利润。 2.3 通过对数据“加工”来实现数据“增值” 通过对不断增长的数据进行“加工”，可以在物流企业产生显著的财务价值。2017年8月京东无人机无人车总部落户凤岗，采用规范的模型“加工”数据，使年产值逾400亿，年劳动生产率提高0.5％。京东大数据的质量和价值跻身中国顶级互联网公司之列，借助这些大数据，并对此进行增值处理，就可以为用户提供个性化服务、为业务运营提供智能化支持。因此，在掌握庞大的数据信息后，提高对数据的“加工能力”筛选出有价值的信息，实现数据的“增值”[2]，才能体现企业的大数据战略意义。 3、大数据技术在物流领域的应用 随着现代信息通信技术的快速发展和物流业务量的不断增加，物流服务过程产生的信息流和相关数据也呈现不断增长趋 ★基金项目：南京林业大学2018年大学生实践创新训练计划项目（No.2018NFUSPITP682）.

大数据及其在各领域的应用

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

大数据在日常生活中的应用及其影响

大数据在日常生活中得应用及其影响 2013５08０94 庞阳阳 摘要:数据得概念虽已经有被炒作过度得嫌疑，但就就是毋庸置疑得一点就就是,国内国外得数据量正以一个惊人速度增长,世界正在高速数字化。而且继云计算、物联网之后,大数据在人们毫无察觉得情况下已经悄悄住进了人们得生活,大数据得应用给人们得生活带来了便利,改善了人们得生活质量，与此同时，大数据也存在着海量管理、信息安全等方面得问题。下面介绍一些已经改变我们日常生活中大数据应用。 关键词:大数据；日常生活;应用;影响 大约从200９年开始，“大数据”成为互联网信息技术行业得流行词汇，甚至连普通得网页上都可见到大数据云计算等高大上得字样,但就就是大数据到底就就是什么呢？作为一个普通人,并不就就是展业得ＩT人才,怎样了解大数据?大数据与云计算就就是不就就是一样得,它们两个有区别吗?这样那样得疑问很多，可就就是又听说大数据在生活中得应用很多,随处可见,就连我们得吃喝住行都有它得影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢?大数据给我们得生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中得应用与影响。 １、大数据得概念及解释 大数据(big daｔａ)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理与处理得数据集合,就就是需要新处理模式才能具有更强得决策力、洞察发现力与流程优化能力得海量、高增长率与多样化得信息资产。 首先大数据要大，大体现在数据得“海量”上,这个“海量”不仅仅指得就就是数据得多，还有数据得多种多样，复杂程度等。并不就就是像我们平常所说得大量数据这么简单。大数据得特点可归纳为4个“V”——Vｏｌｕｍe(大量)、Ｖelociｔｙ(高速)、Ｖarieｔy(多样)、Veracity（精确)。第一,数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多,数据来源于各种各样得渠道。第三,价值密度低，商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中，可能有用得数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求就就是大数据处理技术与传统得数据挖掘技术最大得区别。 2大数据与云计算得关系与区别 从技术上瞧,大数据与云计算得关系就像一枚硬币得正反面一样密不可分。哪里有大数据那里必然有云计算得出现。这就就是因为大数据必然无法用单台得计算机进行处理,必须采用分布式架构。大数据得特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,云计算得特色就就是分布式处理、分布式数据库与云存储、虚拟化技术,这刚刚好就就是云计算可以满足得。

大数据在企业中的应用

大数据在企业中的应用 ［摘要］ 企业应用系统在长时间使用后，都会出现数据量增大和应用系统性能下降的现象。本文针对这一状况，提出在清除历史数据前或对历史数据进行归档前，对其进行转移和复制并在可能的情况下构建数据仓库，对企业历史数据进行挖掘的方法。详细介绍了数据挖掘技术的概念、数据挖掘流程和常用的模型，以及数据挖掘在企业历史数据中的主要应用。 ［关键词］数据挖掘；模型；算法 引言 随着企业信息化应用的不断深入，各种大型应用系统纷纷上线，如ＥＲＰ（ＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＲｅｓｏｕｒｃｅＰｌａｎｎｉｎｇ，企业资源计划），ＣＲＭ（ＣｕｓｔｏｍｅｒＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，客户关系管理），ＳＣＭ（ＳｕｐｐｌｙCｈａｉｎMａｎａｇｅｍｅｎｔ，供应 链管理）等，一些小型应用软件及企业内部开发人员开发的应用软件的相继使用，也成为企业信息化的必要补充。这些应用系统规模大小不一，系统架构各异，所使用的数据库也不尽相同，可以是ＯＲＡＣＬＥ，ＳＱＬＳerver，ＤＢ２，ＭＹＳＱＬ等主流数据库，甚至也包含Ｄｂａｓｅ，Ｅxcel等数据源。另外，各种应用的功能模块也不相同，有的多而全，有的小而单一，但主要包含财务管理、客户管理、供应商管理、进销存管理等模块。随着时间的推移，业务记录越来越多，数据库中的数据量也越来越大。对于小型的应用软件，由于系统逻辑相对简单，可以对数据库中的历史数据按照规定进行清除，然后将其快速部署在新的硬件环境上。但是大型应用软件因为系统复杂，尤其是多组织的跨集团公司的应用系统，加上数据的多年积累，应用系统性能每况愈下，此时如果进行数据迁移和应用移植，一般由专业公司来做，而且费力费时，需要长时间的测试然后进行切换。通常的做法是，对历史数据进行定期清除，然后通过添加新的存储设备来改善系统性能。传统应用系统的使用都局限在业务记录层面，首先业务用户录入业务操作记录，然后通过查询或者调用报表来查看业务过程和结果。更深层的应用，是建立在分析的基础上，则可以就某个独立应用的数据库进行数据挖掘，也可以通过数据仓库将企业不同应用系统下异构数据库中的历史数据进行整合，然后进

大数据在日常生活中的应用及其影响

大数据在日常生活中的应用及其影响 2013508094 庞阳阳 摘要：数据的概念虽已经有被炒作过度的嫌疑，但是毋庸置疑的一点是，国内国外的数据量正以一个惊人速度增长，世界正在高速数字化。而且继云计算、物联网之后，大数据在人们毫无察觉的情况下已经悄悄住进了人们的生活，大数据的应用给人们的生活带来了便利，改善了人们的生活质量，与此同时，大数据也存在着海量管理、信息安全等方面的问题。下面介绍一些已经改变我们日常生活中大数据应用。 关键词：大数据；日常生活；应用；影响 大约从2009年开始,“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇，甚至连普通的网页上都可见到大数据云计算等高大上的字样，但是大数据到底是什么呢？作为一个普通人，并不是展业的IT人才，怎样了解大数据？大数据和云计算是不是一样的，它们两个有区别吗？这样那样的疑问很多，可是又听说大数据在生活中的应用很多，随处可见，就连我们的吃喝住行都有它的影子。那么大数据在我们日常生活中又有哪些应用呢？大数据给我们的生活带来了哪些影响？下面我们就来浅谈一下“大数据”在我们日常生活中的应用和影响。 1.大数据的概念及解释 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。 首先大数据要大，大体现在数据的“海量”上，这个“海量”不仅仅指的是数据的多，还有数据的多种多样，复杂程度等。并不是像我们平常所说的大量数据这么简单。大数据的特点可归纳为4个“V”——Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(精确)。第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多,数据来源于各种各样的渠道。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。一般要在秒级时间范围内给出分析结果,时间太长就失去价值了。这个速度要求是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。 2大数据和云计算的关系和区别 从技术上看，大数据与的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。哪里有大数据那里必然有云计算的出现。这是因为大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用。大数据的特色在于对海量数据进行分布式，云计算的特色是、和、，这刚刚好是云计算可以满足的。 从时间上讲，随着的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量和，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。一句话说，大数据就在那里，需要用云计算这样的技术才可以变为有用的东西。如果没有云计算来解决这些大数据可能就永远只是数据了，会失去它存在的意义。

大数据的应用领域有什么

大数据的应用领域有什么？ 随着大数据进军社会的各个领域，千锋教育培训机构在疯狂的输出大数据人才，力争打造大数据全才，就今年的综合情况来看，未来几年大数据在商业智能、政府服务和市场营销三个领域的应用非常值得看好，大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域。 （1）商业智能 商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 过去几十年，分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos 的BI产品分析海量数据并生成报告。数据仓库和BI工具能够很好地回答类似这样的问题：“某某人本季度的销售业绩是多少？”（基于结构化数据），但如果涉及决策和规划方面的问题，由于不能快速处理非结构化数据，传统的BI会非常吃力和昂贵。大多数传统BI工具都受到以下两个方面的局限： 首先，它们都是“预设-抓取”工具，由分析师预先确定收集什么数据用于分析。 其次，它们都专注于报告“已知的未知”（Known unknowns），也就是我

们知道问题是什么，然后去找答案。（而大数据会给出一些未知的未知，也就是你没有想到的一些问题的结果）传统BI工具主要用于企业运营，侧重于成本控制和计划执行报告。 而大数据技术最主要的功能/应用是ETL（Extract、Transform、Load）。将近80%的Hadoop应用都与ETL有关，例如在导入Vertica这样的分析数据库之前对日志文件或传感器数据的处理。 今天计算和存储硬件变得非常便宜，配合大量的开源大数据工具，人们可以非常“奢侈”地先抓取大量数据再考虑分析命题。可以说，低廉的计算资源正在改变我们使用数据的方式。此外，处理性能的大幅提高（例如内存计算）使得实时互动分析更加容易实现，而“实时”和“预测”将BI带到了一个新的境界——未知的未知。这也是大数据分析与传统BI之间最大的区别。未来几年，随着企业间的兼并和新产品的不断推出，传统的BI工具将与大数据分析并存。 （2）公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。如今，数据挖掘已经能够预测疾病暴发、理解交通模型并改善教育。

《大数据在企业管理中的应用》 (新版)

大数据在企业管理中的应用 实战型能落地大数据营销专家-黄俭老师简介： 滨江双创联盟荣誉理事长；上海蓝草企业管理咨询有限公司首席讲师；多家知名企业特聘高级管理顾问。 黄老师多年在企业管理、公司战略规划、市场营销、品牌建设、员工管理、绩效考核、上市公司等等方面有着丰富的实践经验；深刻理解了东西方管理精髓。进入培训教育行业，作为资深培训讲师，在企业内训课、公开课、CEO总裁班等百余家企业和大学课堂讲授战略管理、营销管理、品牌管理等领域专业课程，结合自身的企业实践和理论研究，开发的具有知识产权的一系列新营销课程收到企业和广大学员的欢迎和热烈反馈。听黄老师上课，可以聆听他的职场经历，分享他的成绩，干货多多！课程突出实用性、故事性、新鲜性和幽默性。宽广的知识体系、丰富的管理实践、积极向上、幽默风趣构成了独特的教学培训风格，深受听众欢迎。通过一系列销售案例剖析点评，使销售管理人员掌握一些管理先进理念，分析技巧、提高解决问题的能力。黄老师近期培训的东风汽车-商用车公司，华东医药公司的销售团队在培训后，销售业绩有了20%提升。 擅长领域：战略管理/领导力系列/ 经典营销/新营销/大数据营销 授课风格：采用情景式教学法，运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容，理论与实战并举，侧重实战，结合视听教材，帮助学员在理论基础与实践应用方面全面提升。广大的学员认为授课风格为：幽默风趣、条理清晰、实战、理论联系实际。 主讲课程： 《电话营销技巧》《杰出的房地产销售》《如何做好一流的客户服务》 《电子商务与网络营销》、《销售流程与技巧》、《大客户营销》、《顾问式销售》、《如何成为成功的房产销售员》、《总经理视角下的营销管理》、《非营销人员的营销管理》、《如何塑造成功的电子商务品牌》，《精准数据营销实战》、《卓越营销的营销策划》、《打造双赢关系营销》、《卓越客户服务及实战》、《海外市场客服及实务》 课程背景： 大数据时代的到来，正在飞速地改变人们的工作方式、思维模式以及企业的业务形态。近几年里，大数据影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网行业到传统的医疗、教育、交通等领域，整个社会都处于“大数据+”的风暴当中。 然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，数据利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维分析层面，主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用。数据