大数据定点|如何做好大数据时代的定密工作

❶ 如何做好大数据时代的定密工作

我们就是做大数据分析的，提供云平台的免费的版本，这个数据放在我们自己服务内器上，或者通容过数据库配置链接客户自己的数据库，还有免费的安装版本，是离线使用的，数据完全放在自己的本地，另外还包含高级的企业的定制版本，hadoop大数据版，数据的安全是完全不用担心的，有兴趣的话你可以关注下，大数据魔镜。

大数据魔镜有四个版本：云平台版、基础企业版、高级企业版和Hadoop版。

云平台版：永久免费，适合接受SAAS的企业和个人进行数据分析使用；

基础企业版：可代替报表工具、传统BI，适合中小型企业内部使用，可全公司协同分析；

高级企业版：帮助企业完成数据转型，适合大型公司，最好有数据仓库；

Hadoop版：支持PB级别大数据计算，实时计算，适合有一定数据积累的大数据处理公司。

❷ 大数据,会用还要善用

大数据,会用还要善用人类进入大数据时代，大数据应用渗透到各行各业中，不断形塑新业态。对纪检监察工作而言，大数据技术能帮助清除监督“盲点”。大数据技术能在海量数据中发现高概率现象，通过收集、对比、分析发现数据异常，挖掘隐藏其中的问题线索，使监督更加精准，从而减少纪检监察工作的“死角”和“盲点”。大数据技术有利于突破监督“难点”。通过建设跨部门数据互联互通共享机制，实现监管模式创新。比如，各地应用大数据严防“车轮上的腐败”，建立规范的公务用车运行监管平台，开通“实时定位、多车管理、历史轨迹、卫星抓拍、定点停放、停车统计”等功能，对公车私用等问题实施精准打击。大数据技术在查找监督“重点”上也能发挥重要作用。通过运用社会公共服务生成的海量数据，可以发现新增廉政风险点、违纪违法新花样，确定监督重点；运用“互联网＋监督”模式，能充分释放群众和媒体监督的正能量，形成无处不在的监督网络，实现党内监督与党外监督的良性互动。大数据在纪检监察领域应用前景广阔。面对大数据浪潮，我们不仅要“想用”，还要“会用”，更要“善用”。用好大数据，先从“想用”开始。首先要牢固树立运用大数据解决重点、难点问题的意识，主动利用大数据手段寻求解决方案。深入了解大数据技术的最新趋势、最新动态，经常搜集反馈硬件设备、软件系统、工具创新等方面的最新信息，用成熟的技术、定型的成果为纪检监察系统大数据应用平台建设提供支持。要“会用”大数据。在有效管控风险的基础上，敢尝敢试，及时跟进新的大数据技术工具，抓好新旧方法之间的分析对比、转换提升。要瞄准需花大量时间重复、记忆的事，寻求大数据解决方案，把纪检监察干部从一般的、繁琐的、沉重的简单劳动中解放出来，把精力更多投入需要发挥主观能动性的工作中，提升工作效能。要“善用”大数据。任何科技手段都只是工具，能否找到最合理使用方法，关键在人。既不能敌视工具，也不能唯工具论，以大数据应用包打天下。要成为运用大数据的主人，不被大数据“绑架”。用好自下而上的创新能力，充分发挥年轻干部接受、运用新事物快的优势，以点带面地推动大数据应用在纪检监察系统常态化，积极探索运用大数据技术推动“权力入笼”的新手段，提高工作质量与效益。

❸ 大数据在医保管理中的应用与发展方向

大数据在医保管理中的应用与发展方向 当前，医疗保险面临基金收支平衡压力增大、医疗服务违规行为多发、传统经验决策方式落后等多方面挑战，从信息化建设角度，人社部门推进全民参保登记、医保智能监控、支付方式改革和移动支付探索等工作，积极开展了医保大数据应用。但在应用过程中仍然面临数据质量有待提升、数据应用尚不充分、安全体系还需健全等问题。继续深化医保大数据应用，下一步应重点围绕四个方面：一是汇聚和完善医保大数据；二是加快大数据平台建设；三是持续助力医保业务发展；四是构建数据安全体系。 当前，在全民医保体系逐渐完善、人口老龄化趋势加剧、医疗需求快速释放、医疗费用不断攀升等因素的综合作用下，医疗保险面临基金收支平衡压力增大，医疗服务违规行为多发，传统经验决策方式落后等多方面挑战，如何充分利用大数据、“互联网+”等信息化手段，进一步支撑医疗保险在新形势下持续发展，实现全民医保、安全医保、科学医保和便捷医保，全面提升医保质量，是摆在我们面前的重要课题。当前医保管理面临的困境1医保基金收支平衡压力增大随着生活水平提高，参保人更加关注健康，医疗需求不断上升，同时全民医保从制度全覆盖转向人员全覆盖，基本医保支出规模随之快速增长。这些因素都给医保基金平衡带来较大压力。2016年，人社部门管理的基本医疗保险参保人数7.44亿人，基金支出10767亿元。参保人享受医保待遇25亿人次。考虑到当前经济下行和人口老龄化的形势，未来医疗保险基金收支平衡压力更大。2医疗服务违规行为多发我国医保待遇支出高速增长，既有惠民生政策、人口老龄化、医疗技术进步、医疗成本上升等正常因素，更有大处方、乱检查、假发票等不合理因素。2016年审计署对医疗保险基金专项审计显示，一些医疗服务机构和个人通过虚假就医、分解住院、虚假异地发票等手段套取医保基金2亿余元。面对如此规模的支出，人工审核、抽查审核、固定规则审核等医保传统监管手段，对于日趋复杂的医保基金使用场景难以全面覆盖，对于日益隐蔽的医疗服务违规行为难以有效识别。3传统经验决策方式落后过去医保政策制定和效率评估往往依赖业务知识和工作经验。随着参保人数的快速增长，医疗行为的复杂变化、医保经办人手普遍吃紧，传统的经验决策方式越来越无法满足业务发展需求，在当前信息技术快速发展、医疗数据不断积累的基础上，充分利用先进技术手段，深入挖掘海量数据资源优势，通过制度运行模拟、政策效率评估、资金压力测试等方式，辅助实现决策高效化、科学化、精确化，是医保业务发展的必然要求。医保大数据的应用社会保险信息化多年来秉承全国统一规划、统一建设的原则，伴随统筹层次提升，推进数据向上集中、服务向下延伸，逐步奠定了坚实的数据基础。利用渐成规模的医保大数据，人社部门积极推动多项应用，遏制违规行为，辅助科学决策，保护基金安全。1推动全民参保计划，实现全民医保党的十八届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出“实施全民参保计划，基本实现法定人员全覆盖”。2017年，人社部加快推进全民参保登记系统建设、部省对接、数据上报等工作，目前已基本形成部省两级全民参保登记库，支持摸清法定未参保人员情况，助力全民参保计划，实现应参尽参。截至2017年底，各省共计上报包括医疗保险在内的人员参保信息30.42亿条，为下一步参保扩面提供了有力的数据支撑。2实施医保智能监控，打造安全医保2012年，人社部组织建设了医保智能监控系统，针对门诊、住院等不同业务环节设计了500余条监控规则，对频繁就医、分解住院、过高费用、大处方、药占比异常等常见违规医疗服务行为进行监控，监控对象涵盖医疗服务机构、医师、参保人员等。2014年，在前期工作基础上，人社部下发《关于进一步加强基本医疗保险医疗服务监管的意见》（人社部发〔2014〕54号），明确了监管途径、各方职责、问题处理程序等。近几年，开展医保智能监控工作的统筹地区数量不断增加，目前全国超过90%以上的统筹地区已全面开展智能监控工作。通过全场景、全环节、全时段自动监控的震慑作用，遏制了大量潜在违法、违规行为，保障了参保人员权益和医保基金安全。3推广支付方式改革，促进科学医保近年来，基于过去多年积累的医保数据，人社部门广泛开展了优化支付方式工作，积极推行复合式医保支付方式探索。2017年，国务院办公厅下发了《关于进一步深化基本医疗保险支付方式改革的指导意见》（国办发〔2017〕55号），对改革目标提出了明确要求。目前绝大部分地区均开展了总额控制，分析医保历史数据是医保部门与医疗机构协商制定总额的主要依据。此外部分地区在单病种、DRGs等支付方式的探索过程中也充分利用了医保数据。如沈阳市从2015年开始探索DRGs支付，应用本地医保支付数据，优化DRGs分组。上海强化数学模型在医保预算中的应用，同步推进按病种付费。4探索医保移动支付，引导便捷医保《“互联网＋人社”2020行动计划》（人社部发〔2016〕105号）提出“支付结算”行动主题，要求建设人力资源和社会保障支付结算平台，拓展社会保障卡线上支付结算模式。社会保障卡经过十九年建设发展，为线上应用打下了深厚基础，具有身份凭证、信息记录、自助查询、就医结算、缴费和待遇领取、金融支付等功能，已成为持卡人方便快捷享受人力资源和社会保障权益及其他政府公共服务的电子凭证。各地根据文件精神，结合“互联网＋”要求，积极探索实践医保移动支付，如杭州、武汉、深圳、昆明等地参保人可通过手机完成门诊费用医保支付，缓解窗口排队压力；沈阳、天津、嘉兴、珠海等地参保人可线上购药，通过手机或移动POS刷卡完成医保支付，改善用户体验。医保大数据的应用挑战1数据质量有待提升一是数据不完整。从各地层面，社会保险信息系统管理的医保数据主要集中在参保、结算类基本数据，医疗行为过程中的医嘱、病历、药品进销存、检查检验报告等数据没有全面采集，服务反馈、治疗效果类数据，以及日志、视频、文件等非结构化数据普遍缺失，制约了医保智能监控、支付方式改革等应用的深入开展，难以支撑面向参保人开展精准服务。从部级层面，自2009年开展医保联网监测指标上报以来，各地按月向人社部上报数据，医保主要包括参保、享受待遇、定点医疗机构等基本信息，缺乏业务明细信息。二是数据时效性不强。医保联网监测数据按月上报，支持了部级基金监管、宏观决策、社会保险参保待遇比对查询等多项系统应用。但按月更新的数据时效难以满足全国统筹、重点业务实时监控等新业务需要。三是数据准确性不高。从部级联网监测数据来看，虽然数据规模、覆盖人群快速增长，但仍然存在各险种、各业务基本信息、业务状态信息不一致，部分代码使用不标准、不规范，甚至存在不少错误或无效信息等问题，对数据的深入分析和广泛应用带来较大影响。2数据应用尚不充分一是数据应用意识不足。近年来，人社部门逐渐认识到数据的巨大价值，积极开展数据应用，但相较于人社部门管理的大数据，已开发的数据只是冰山一角，海量数据还在“沉睡”，沉睡数据中的问题不断累积，反过来影响数据应用工作开展。毕竟只有持续应用，才能从根本上促进数据质量提升。二是对“问题数据”重视不够。明显异常的数据一部分是数据质量低下的垃圾数据，也有部分是客观业务问题导致数据错误。在数据应用过程中，常常首先筛除异常数据，实际上也筛除了可能存在的问题和风险。大数据时代，更要培养重视异常数据的意识，善于从中发现问题、防范风险，逐步减少“问题数据”，提升数据质量。三是跨业务数据应用不足。目前对数据的开发应用，多集中于单业务板块，跨业务联动应用不足，如社保与就业数据关联分析、就医信息与人员生存状态的结合判断等。数据只有真正融会贯通，才能激发新思路，创造新价值。3安全体系还需健全2014年，人社部先后下发了《人力资源和社会保障数据中心应用系统安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕47号）和《人力资源和社会保障数据中心数据库安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕48号），从具体操作层面对应用系统和数据库安全提出了规范要求。然而，大数据环境下数据链条变长、数据规模增长、数据来源多样、数据流动性增强，使得数据安全保护难度加大，个人信息泄露风险加剧，传统的安全控制措施面临挑战。医保大数据的发展方向1汇聚和完善医保大数据一是夯实基础信息。统筹全民参保登记库和持卡人员基础信息库建设，完善部级人员、单位基础信息库，准确掌握服务对象基本情况，进一步发挥人社基础性信息库作用，实现一数一源、“一人一卡”。二是整合信息资源。从数据上报时效上，优化联网监测数据上报机制，由按月上报调整为按日实时更新；从数据上报粒度上，扩充上报指标，补充明细业务数据。从数据收集来源上，利用互联网、移动终端等渠道增加信息收集来源，补充医疗服务结果、质量、满意度等类数据，同时推动与医保局、卫健委等部门间数据共享，实现数据融合。三是提升数据质量。持续抓好数据质量提升，一方面做好与人口库等外部数据比对，核准数据资源。另一方面逐步排查数据异常原因，对可能存在的无效数据，进一步分析比对，发现问题及时督促整改。2加快大数据平台建设实现对医保大数据的高效集约管理，建设大数据平台势在必行。党的十九大报告提出要“建立全国统一的社会保险公共服务平台”，其内涵是运用“互联网+”、大数据等信息化手段，为群众提供无地域流动边界、无制度衔接障碍、参保权益信息更加公开透明、社保服务更加便捷高效、各服务事项一体化有机衔接的社会保险公共服务。高效的对外服务需要底层大数据平台的强大数据支撑能力，因此，建设适应人社业务，协同、监管、决策、服务的可靠安全人社大数据管理平台，作为大数据产生、汇集、分析和应用的基础，实现数据统一标准、统一管控，提升管理服务效率，为上层应用提供数据支撑服务，是当前的重点任务。3持续助力医保业务发展大数据应用的根本出发点和立足点是推动业务发展，提升管理效能，实现决策科学化、监管精准化、服务人本化。具体应用如：发挥大数据聚类、决策树等算法优势，支持单病种、DRGs等支付标准设计、测算和评价，推进多元复合式医保支付方式改革工作深入开展；完善药品数据和统一标准，借鉴各地先进经验，探索制定药品支付标准；利用大数据技术，分析并预测基金运行情况，完善筹资与待遇机制；深化医保智能监控系统应用，探索利用人工智能、图计算等前沿技术，提高监控精确度，实现更加智能化的监控；推进电子社保卡研究应用，提供网上费用结算、医保移动支付等服务，打造线上应用服务体系；利用大数据推荐模型，面向参保人提供精准推荐等健康管理服务。4构建数据安全体系大数据环境下的数据应用实践，对数据安全和个人隐私保护提出了更高的要求。要切实树立数据安全意识，实现数据全生命周期管理，确保数据安全、完整和一致。一是建立数据管理机制，包括信息资源目录、数据分级分类管理、数据安全管理制度、数据共享开放流程等，确保管理过程规范，权责明晰；二是加强基础设施保障，启用电子印章、数据加密、生物特征识别等安全技术手段，为数据安全提供基础保障；三是确保个人信息安全，提供服务要获得个人授权，保护个人隐私。

❹ “大数据”堵住医保基金跑冒滴漏

“大数据”堵住医保基金跑冒滴漏

9月1日，从省人力资源社会保障厅获悉,为遏制不合理医疗费用增长、提高医疗保险基金使用效率,我省部署建设基本医保医疗服务监管信息系统,对医疗机构的医保服务进行实时监管,全省统一集中的“一张网”模式为全国首创。年底前,省本级和8个市要实现监管系统上线运行,其余的市要在2016年底前实现监管系统上线运行。

我省某市审计部门日前发现,该市12家县级公立医院改革后住院费不降反增。放在全省看,目前我省医保基金管理分布在省、市、县各个层级,跑冒滴漏问题时有发生,欺诈骗保等现象依然存在。当前,医保基金收入增长明显放缓,医疗费用却在高速增长,迫切需要对医疗费用不合理支出进行监控。

“逐步建立基本医疗对医疗服务的实时监控系统,中央有要求,同时工作有需要。”省人力资源社会保障信息中心主任崔京建告诉记者,目前全省医保参保人数已达9000余万,每天仅省本级就产生8万余条医保就医结算数据,全省每天新增医保数据不少于100万条。单纯依靠传统的人工方式已无法满足监管分析。“大数据时代,要求我们必须充分借助信息化手段。”

据悉,我省从今年3月初正式启动这一工作,目前进入部署建设阶段。我省基本医保医疗服务监管信息系统采取省级集中建设模式,应用成熟医疗服务智能审核技术,采用“模块化”合作模式,将医疗知识库和审核规则模型经过“本地化”,与我省现行社会保险核心平台系统相结合。省里共制定了40多条监控规则,定点医疗机构、医务人员的医疗服务信息和参保人员的就医购药信息纳入监控范围,通过系统自动筛查违规和可疑单据,减少人工操作,提升审核效率。

我省这一系统的另一大亮点,是从事后审核起步逐步过渡到事中监控预警和事前提示。“医生开药时一些操作如果出现不当,会收到系统的提醒,防患于未然。”崔京建表示。

根据部署,省本级、枣庄、潍坊、济宁、泰安、莱芜、德州、滨州、菏泽为医保监管系统第一批启动地区,年底前要实现监管系统上线运行。济南、青岛、淄博、东营、烟台、威海、日照、临沂、聊城9个市为第二批启动地区。前期这一系统先在部分定点医疗机构运行,未来逐步实现医保在所有定点医疗机构的全覆盖。

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❺ 大数据能查到县级市

可以。可以锁定行踪，但是只显示一些城市，不会显示哪个街道，但如果大数据中心做定点的筛查是可以的。大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

❻ 大数据席卷各行业,安全挑战仍需重视

大数据席卷各行业,安全挑战仍需重视近几年来，随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。如今大数据不仅服务于企业，也已成为社会基础设施的一部分，跟水、电、公路一样，在人们的生活中不可或缺。信息化的发展，使数据爆发式增长和积累，以大数据为基础而发展的互联网、物联网、云计算等，正在潜移默化地改变着生活的各个方面，渗透到各个行业和领域。大数据的发展，极大地丰富了社会、企业经营活动，并为城市管理决策提供数据源，也为提高城市管理质量与管理效率、保护城市生态环境，并为城市公共事业的可持续发展提供决策支持，合理地协调城市相关资源，为建设智慧城市、智能城市提供帮助。大数据的行业应用安防视频监控行业是伴随着平安城市、智能交通而发展起来了，新一轮的智慧城市建设也为安防行业的再次发展注入了生气。随着各地安防系统建设规模不断增大，安防数据迅速膨胀。由于缺乏适当的手段去利用这些海量数据，导致了“重建设、轻应用”现象，下面就安防大数据在公安和交通行业的应用进行简单介绍：1）公安执法在公安行业，大数据应用无处不存，大数据应用在公安行业有几个业务体现。稽查布控业务当案件发生后，需要对嫌疑车辆进行稽查布控，一般采用布控车牌号，通过系统比对卡口车辆信息进行识别，但这种方式存在问题。当布控车辆从某个卡口经过时，拦截人员通常不在现场，等到拦截人员赶到现场时，嫌疑车辆早已逃之夭夭，从而失去布控的意义。对于这种情况，可实现移动警务、GIS系统有效关联，通过在GIS系统中绘制嫌疑车辆逃跑路线和防控识别圈，可大大提高拦截效率。车辆落脚点分析业务随着城市的快速发展，城市越来越大，路网也越来越复杂，为迅速逃脱公安机关的抓捕，很多犯罪分子避开城区主干道（一般来说，城区主干道都装有电子卡口），逃窜到人员比较多的小区或偏僻区域。对于这种情况，可以通过建设云卡口，实现卡口相机功能，对海量数据进行云卡口识别，结合GIS系统，将嫌疑车辆轨迹描绘出来，大大提高公安办案效率。伴随车辆分析由于公众安全防范意识的不断提高，犯罪分子独立实施犯罪行为的成功率大大降低，因此，新时期的犯罪行为，开始表现为团伙作案。在踩点和作案时，犯罪团伙通常会使用多辆汽车，以提高成功率。我们可以从海量的卡口车辆数据中，提取满足特定条件（如车辆行进路线、车辆通行间隔时间、跟车数量以及分析起止时间范围等）的车辆，提高案件侦破效率。此外，在公安行业还有基于人脸识别的人脸卡口、视频摘要等安防大数据应用。2）智能交通出行时间计算由于电子狗的大量使用，不少驾驶员在通过卡口时，会主动降低速度，一旦离开卡口覆盖范围，又会迅速提高速度，超速行驶。传统的单点测度无法发现这种超速行为，利用区间测速便可快速检测违章行为，且可减少区域卡口数量，节省建设成本。而当发现相同车牌在相距较远卡口同时出现时，还可检测出套牌车辆，并可通知相关人员进行拦截追捕。交通流量分析对于交通流量的检测，传统方式是通过地磁、微波检测完成的，但这种检测只能检测车辆数量，却无法检测相关车牌号，这就限制了传统流量分析的应用场景，智能对单一路段进行分析，无法形成全局的流量分析。卡口系统记录了车辆号码、车身颜色、车型等更多详细信息，基于卡口系统的流量分析，不仅可计算出城市各小区机动车数量分布，指导出行目的地分析、出行路线分析等应用，而且能够根据车辆流量信息找出城市热点区域，为交管部门提供参考，更好地优化路网机制，规划更为合理的路网参数。此外，还可通过智能分析系统，对卡口数据进行深层次分析与挖掘，不仅识别车辆车牌号，而且实现对车辆品牌、车辆型号、是否粘贴年检标识、驾驶员是否系安全带、是否驾驶时拨打电话等一些行为状态识别，从而进一步规范车辆达标和安全驾驶行为。运用大数据提升维护公共安全能力水平，要确立数据文化理念。新形势下，提高维护公共安全能力水平，就要培育以尊重事实、推崇理性、注重细节为主要特征的“数据文化”。把精细化、标准化、常态化理念贯穿于公共安全工作全过程，坚持用数据说话，推动公共安全工作和大数据技术高度融合，使各项决策部署有充分的数据支撑，更加具有科学性。近年来，大数据技术已经在我国很多地方的治安防控领域得到了广泛运用。山东省济南市公安局构建大数据、云计算中心，在实时掌握犯罪轨迹、预判犯罪热点等方面发挥了重要作用。浙江省宁波市首创危化品运输车辆动态监控平台，大大提高了危化品安全监管理水平。安徽省创新监管办法，以大数据为依托，建立工程建设监管和信息平台，让监管无死角，收到了很好的效果。3）完善城市应急系统我国每年因自然灾害、事故灾害和社会突发事件等，造成上百万人伤亡，经济损失高达几千亿元。当面临突发事件时，政府需要统一协调、调度相关部门协同工作，传统的单线或矩阵式管理系统已难以应对突发紧急事件。为此，切实开发城市应急管理系统应该包括通信调度系统、语音记录系统、视频图像处理系统、城市地理信息系统、移动目标定位系统等协同一体，具有定点、定位，统一调度指挥功能。通过这些系统获取相关数据，进行处理分析，使得突发事件实现快速反应、联动处理。在安防行业，随着前端设备分辨率的不断提高、安防系统建设规模的不断扩大以及视频、图片数据存储的时间越来越长，安防大数据问题日益凸显。如何有效对数据进行存储、共享以及应用变得愈加重要。大数据技术，已经悄然渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素发挥着重要作用。然而，大数据技术使得效率提高和生活方式改变的同时，随之而来的安全挑战确是更应该引起重视。

❼ 我们如何利用大数据

1.第一点,明确数据分析的目的 首先,您必须知道手中的数据要怎么处理,这意味着您需要清楚需求以及要从数据中获取什么。让我们以产品经理为例。当许多产品经理设计自己的产品时…2.第二点,必须扩大数据收集方式 关于数据收集,通常有四种方法。它们是从外部行业数据分析报告…3.第三点,有效消除数据中的干扰数据 具体方法我们可以选择正确的样本量,选择足够大的数量以…4.第四点,我们需要合理客观地看待数据 应该注意的是,在使用大数据时,您不能忽略沉默用户…

❽ 大数据需要掌握哪些技能

大数据学什么

大数据需要掌握的内容包括8个方面，你可以根据这个路线图的顺序学习，选择培训机构的时候重点关注机构的口碑，希望你早日学有所成。

❾ 大数据分析应用领域有哪些

一、广告行业比方你最近想买一个商品，然后在网络、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。二、内容引荐比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。三、餐饮行业快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。四、教育范畴应用网络大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，网络高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。五、医疗范畴智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。

❿ 什么是大数据定位啊

大数据的定位，主要体现在以下几个方面：

理解客户、满足客户服务需求，企业极度喜欢搜集社内交方面容的数据、浏览器的日志、剖析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。

业务流程优化，比如说可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预告挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。

大数据正在改善我们的生活，例如我们可以利用穿着的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以凭据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。

提高医疗和研发，大数据剖析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。而且让我们可以制订出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。