被称为大数据的技术是数字时代最具影响力的创新之一。强大的分析揭示了隐藏在大量数据中的模式和相关性，几乎为所有行业的规划和决策提供依据。事实上，就在过去十年间，大数据的应用已经发展到几乎触及我们生活方式、购物习惯以及日常消费选择的方方面面。

以下是一些每天都在影响人们的大数据应用实例。

1. 交通领域

大数据为我们大多数人依赖的智能手机上的全球定位系统（GPS）应用程序提供支持，帮助我们在最短时间内从一个地方到达另一个地方。GPS 数据源包括卫星图像以及政府机构提供的数据。

飞机能产生海量的数据，跨大西洋航班的数据量可达 1000 千兆字节左右。航空分析系统会采集所有这些数据，用以分析燃油效率、乘客及货物重量以及天气状况，目的在于优化飞行安全和能耗情况。

大数据通过以下方式简化并优化了交通运输：

（1）交通管控。得益于大数据分析，谷歌地图现在能够告诉你前往任何目的地的最不易拥堵的路线。
（2）路线规划。可以根据用户需求、燃油消耗以及其他因素来对比不同的行程路线，从而进行规划以实现效率最大化。
（3）交通安全。利用实时处理和预测分析来精准定位事故多发区域。

2. 广告与营销

广告向来都是针对特定的消费群体投放的。过去，营销人员利用电视和广播、调查问卷反馈以及焦点小组讨论等方式，试图确定人们对营销活动可能做出的反应。但这些方法充其量也就是有根据的猜测罢了。

如今，广告商购买或收集大量数据，以确定消费者实际点击、搜索以及 “点赞” 的内容。营销活动也会通过点击率、浏览量以及其他精确指标来监测其效果。

例如，亚马逊积累了数百万客户的购买记录、配送方式以及支付偏好等海量数据。然后，该公司出售广告位，这些广告位能够高度精准地针对非常特定的细分群体和子群体投放。

3. 银行与金融服务

金融行业高效利用大数据及分析技术来实现以下目的：

（1）欺诈检测。银行会监控信用卡持卡人的消费模式及其他活动，标记出可能预示欺诈交易的异常动向和情况。
（2）风险管理。大数据分析使银行能够监控并汇报运营流程、关键绩效指标（KPI）以及员工活动情况。
（3）客户关系优化。金融机构分析来自网站使用情况和交易的数据，以便更好地了解如何将潜在客户转化为实际客户，并激励他们更多地使用各类金融产品。
（4）个性化营销。银行利用大数据构建丰富的单个客户生活方式、偏好以及目标的画像，然后将其用于精准营销活动。

4. 政府部门

政府机构收集了大量的数据，但许多机构，尤其是地方层面的机构，并未运用现代数据挖掘和分析技术从中提取真正的价值。

确实在运用这些技术的机构包括美国国税局（IRS）和社会保障总署（SSA），它们利用数据分析来识别税务欺诈和虚假的残疾索赔情况。联邦调查局（FBI）和美国证券交易委员会（SEC）运用大数据策略来监控市场，以侦查违法商业活动。多年来，联邦住房管理局一直在利用大数据分析来预测抵押贷款违约率和还款率。

美国疾病控制与预防中心（CDC）利用社交媒体的数据追踪传染病的传播情况，美国食品药品监督管理局（FDA）在各个检测实验室运用大数据技术来调查食源性疾病的发病规律。美国农业部（USDA）通过开发大数据驱动的技术来支持农业综合企业和牧场经营。

军事机构在众多国防承包商构成的庞大生态系统的专业协助下，巧妙且广泛地利用数据驱动的洞察信息来开展国内情报、对外监视以及网络安全工作。

5. 媒体与娱乐

娱乐行业利用大数据从客户评价中收集见解、预测观众兴趣和偏好、优化节目编排时间表并精准开展营销活动。

两个显著的例子就是亚马逊 Prime，它利用大数据分析为单个用户推荐节目；还有Spotify，它运用同样的方式提供个性化的音乐推荐。

6. 气象学

世界各地的气象卫星和传感器收集大量数据用于追踪环境状况。气象学家利用大数据来：

（1）研究自然灾害规律（2）制作天气预报（3）了解全球变暖的影响（4）预测世界各地区饮用水的可获取量（5）对诸如飓风、海啸等即将来临的危机提供预警

7. 医疗保健

大数据正缓慢但切实地对庞大的医疗保健行业产生重大影响。可穿戴设备和传感器收集患者数据，然后将这些数据实时录入个人的电子健康档案。医疗服务提供者和医疗机构现在出于多种目的在使用大数据，包括以下这些方面：

（1）预测疫情爆发（2）早期症状检测以避免可预防的疾病（3）电子健康档案（4）实时预警（5）增强患者参与度（6）预测和预防严重疾病（7）战略规划（8）加速研究进程（9）远程医疗（10）强化医学影像分析

8. 网络安全

虽然大数据会使企业面临更大的网络攻击风险，但同样这些数据存储可以借助机器学习和分析的力量来预防和打击网络犯罪。历史数据分析能够产生情报，用以创建更有效的威胁管控措施。而且当出现偏离正常模式和序列的情况时，机器学习能够向企业发出警告，以便针对勒索软件攻击、恶意内部人员作案以及未经授权访问等威胁采取有效的应对措施。

在企业遭受入侵或数据被盗之后，攻击后分析能够查明所使用的作案方法，然后可以部署机器学习来制定防范措施，以防未来出现类似的攻击企图。

9. 教育领域

管理人员、教职员工以及相关利益者都在积极接纳大数据，以助力改进课程安排、吸引最优秀的人才并优化学生体验。例如：

（1）定制课程。大数据使学术课程能够根据单个学生的需求进行定制，通常会结合在线学习、传统线下课堂以及自主学习等多种方式。
（2）降低辍学率。预测分析为教育机构提供关于学生成绩、对拟定学习课程的反应以及学生毕业后在就业市场表现情况等方面的见解。
（3）改善学生成绩。分析学生的个人 “数据轨迹” 能够更好地了解他们的学习风格和学习行为，并用于营造最佳的学习环境。
（4）精准国际招生。大数据分析有助于院校更准确地预测申请者可能取得成功的概率。反过来，它也有助于国际学生精准找到最符合其学术目标且最有可能录取他们的学校。

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