东软大数据技术-典型应用案例
大数据应用金点子：十大创意案例
大数据应用金点子：十大创意案例大数据已经成为当今企业竞争中最重要的武器之一。
越来越多的企业开始投入大量资源来实施大数据项目，以求在竞争中获得优势。
但是，如何应用大数据才能真正获得商业价值呢？下面将介绍十个创意案例，这些案例中的企业通过创新应用大数据，实现了商业价值的突破。
1. 美团外卖大数据优化配送路线美团外卖作为国内外知名的外卖平台，拥有海量订单数据。
美团将这些数据与实时路况、天气预报等信息结合起来，通过机器学习等技术对外卖配送路线进行优化，提高送餐效率，减少了成本，降低了配送时间误差率。
2. Ping An通过大数据创新保险模式Ping An通过收集用户的医疗数据和基因数据，结合人工智能技术，为用户提供更为个性化的保险服务。
用户在网上购买保险时，只需上传相关数据，系统即可自动定制保险方案，减少不必要的保险费用。
3. 京东大数据解决虚假评论问题虚假评论一直是电商平台的一个痛点问题，京东通过大数据技术解决了这个问题。
京东将大量的用户评论数据和用户行为数据结合起来，通过建模的方式排除和过滤虚假评论。
4. 滴滴大数据提高乘客和司机匹配成功率滴滴通过大数据技术提高乘客和司机匹配成功率。
滴滴把乘客和司机的位置数据、历史订单数据等结合起来，运用机器学习算法，快速匹配司机和乘客，提高了预约时间内的匹配成功率。
5. 中国石化利用大数据实现智能加油站中国石化通过收集终端设备数据、POS交易数据等，实现加油站油品库存管理、客户服务等功能的智能化。
通过建立大数据模型，可以根据用户车型、出行路线和消费倾向等因素，实现精准定制的服务。
6. 中信银行应用大数据打造智能风控中信银行通过海量客户数据和交易数据、市场数据等结合起来，利用AI 技术和风控模型进行分析，建立智能化风险管理体系。
中信银行预计在未来五年内，每年风险管理费用可下降50%以上。
7. 唯品会大数据提高营收和用户粘性唯品会通过深入挖掘用户行为数据，借助机器学习算法，从而提高用户粘性和订单转化率。
大数据实战应用事迹材料
大数据实战应用事迹材料《大数据实战应用事迹》在当今信息化和数字化的浪潮中，大数据已经成为企业竞争的关键因素之一。
许多企业开始将大数据技术应用到实际经营中，从而获得了意想不到的成果。
以下是一些关于大数据实战应用的事迹材料。
1. 亚马逊作为全球最大的电商平台之一，亚马逊一直致力于利用大数据来改进用户体验和销售业绩。
通过分析大量的用户行为数据和购物习惯，亚马逊能够向用户推荐更符合其兴趣和需求的商品，从而提高销售转化率。
此外，亚马逊还利用大数据技术来优化物流管理、库存预测和价格动态调整，使其供应链运作更加高效，从而降低成本并提高利润。
2. 人工智能医疗在医疗领域，大数据和人工智能的应用也取得了一些成就。
有一家创业公司通过收集和分析数百万份患者的病历和病情数据，利用机器学习技术开发了一种新型的肿瘤早期筛查系统。
这个系统能够通过分析多种医疗影像数据和生物标记物，快速准确地检测出患者是否患有肿瘤，并对肿瘤类型进行精准诊断。
这项技术的应用不仅能够帮助医生提高诊断效率和准确性，还可以帮助患者早期发现疾病，及早进行治疗，大大提高了治愈率。
3. 创新金融服务在金融领域，一些创新型的金融科技公司也开始利用大数据技术来改进其服务。
例如，一家互联网贷款平台通过分析用户的信用记录、消费行为和社交网络数据，建立了一套风险评估模型，能够更加精准地评估借款人的信用风险，并据此定制个性化的借贷方案。
这种基于大数据的风险控制模型，不仅能够减少坏账损失，还可以帮助更多的中小微企业和个人获得贷款支持，促进经济发展。
以上都是一些关于大数据实战应用的事迹材料，这些案例表明，大数据技术已经深入到各个行业，成为提升企业竞争力和改善社会福祉的重要工具。
通过不断创新和应用，大数据必将为人类带来更多的惊喜和惠益。
5个大数据实践应用项目
5个大数据实践应用项目大数据由于被人大炒热炒导致技术的趋势已经将最初的光环给褪去了，而且这种退潮也来得相当快，甚至有一些持有怀疑论者对于大数据的技术也用保守的眼光去看待。
然而大数据目前已经被公认改变世界的最新趋势了，对于大数据持有怀疑论者程度远远低于云计算和社交质疑。
这可能是因为大数据已为那些拥抱大数据的企业带来了实际的收益。
而且，大数据分析也正在从根本上改变着一些不同的领域，如药物研究、市场营销和产品开发等。
像智慧城市和无人驾驶汽车这样的用例的研究和发展，也是为了满足我们生活中的各种需求而存在。
而大数据技术的未来可能也是如此——逐步发展以满足人们的需求，但目前大数据还没有发展到它应该发展的阶段。
Infobright的首席执行官Don DeLoach说：“技术上的可行性和实际执行力存在很大的差别。
我们来看看拉动大数据的两种趋势，即物联网和机对机通信，这两种趋势都已经存在了很长时间，而随着传感器越来越复杂、价格逐渐降低，以及各种无线技术的选择越来越多样化，理论上的技术可行性正在逐渐变得更富实践性。
”我们很多雄心勃勃的大数据梦想目前都还没有进入到实际的应用阶段，比如，我们研发无人驾驶汽车的技术已经有了，但却不具备实际的基础设施的支持而真正得到量产、普及。
即使这样，无人驾驶汽车仍然引人注目。
DeLoach说：“如果你想探知大数据究竟产生了什么样的影响，那么你看投资到大数据技术上的资金就可以了。
因为投资回报率(ROI)最高的领域，也是越吸引人们去投资的领域。
”在医疗、车载通信技术和线上营销等领域大数据投资回报率已日趋清晰，但是这并不意味着我们最终会创造出无人驾驶汽车和超级智慧城市，而是说，目前大数据技术在这些领域的发展还不足以达到实际应用的程度，从而吸引大规模的投资。
本文描述了五个横跨实际应用和技术可行界限的大数据项目，这些项目，或那些与之类似的项目能够真正地给我们的生活带来变化，让生活变得更加美好。
人类基因组计划变革了医疗行业20世纪90年代初，人类基因组计划开始实行，但那时我们并没有意识到它实际就是一种大数据[注]项目。
大数据应用实例
大数据应用实例
以下是一些大数据应用实例：
1.智能城市：利用大数据技术对城市的交通、环境、能源等方面进行监测和分析，以提高城市的可持续性和居民的生活质量。
2.医疗保健：利用大数据技术对患者的病历、药物、治疗方案等信息进行分析和预测，以提高医疗保健的效率和准确性。
3.金融服务：利用大数据技术对客户的信用记录、购买历史、社交网络等信息进行分析和预测，以提高金融服务的效率和精准度。
4.市场营销：利用大数据技术对消费者行为、市场趋势等信息进行分析和预测，以制定更加精准的市场营销策略。
5.工业制造：利用大数据技术对生产过程中的数据进行分析和预测，以提高生产效率、降低成本和减少能源消耗。
6.社交媒体：利用大数据技术对用户的行为、兴趣和情感等信息进行分析和预测，以提供更加个性化的社交媒体体验和广告服务。
这些只是大数据应用的一小部分示例，实际上，大数据技术在各个领域都有着广泛的应用。
中国大数据应用最佳实践案例
中国大数据应用最佳实践案例中国大数据应用最佳实践案例如下：1. 电子商务领域的个性化推荐系统：通过大数据分析用户的购买行为、浏览历史、兴趣爱好等信息，为用户推荐个性化的商品和服务，提高用户购买率和用户满意度。
2. 智能交通管理系统：利用大数据分析交通流量、车辆信息等数据，实现智能信号灯控制、交通拥堵预警等功能，提高交通效率和安全性。
3. 金融风控系统：通过大数据分析客户的信用记录、财务状况等信息，评估客户的信用风险，帮助金融机构准确判断贷款违约风险，提高贷款审批的准确性和效率。
4. 医疗健康管理系统：通过大数据分析患者的病历、病情等信息，实现个性化诊疗方案、疾病预警等功能，提高医疗服务的质量和效率。
5. 城市智能化管理系统：通过大数据分析城市的人口流动、环境污染等信息，实现智能能源管理、环境监测等功能，提高城市的可持续发展能力。
6. 物流供应链管理系统：通过大数据分析供应链的物流信息、库存信息等数据，优化物流路径规划、库存管理等环节，提高物流效率和降低成本。
7. 旅游行业的智能推荐系统：通过大数据分析用户的旅游偏好、地理位置等信息，为用户推荐个性化的旅游线路和景点，提高用户的旅游体验和满意度。
8. 农业生产管理系统：通过大数据分析农田的土壤状况、气象信息等数据，实现智能化的农田管理和农作物种植决策，提高农业生产的效益和质量。
9. 教育智能化管理系统：通过大数据分析学生的学习情况、教学资源等信息，实现个性化的教学辅导和学习评估，提高教育教学的效果和质量。
10. 基层社区服务管理系统：通过大数据分析社区居民的需求、健康状况等信息，实现精细化的社区服务管理和健康监护，提高社区居民的生活质量和幸福感。
以上是中国大数据应用领域的一些最佳实践案例，这些案例充分展示了大数据在各个领域的应用价值和潜力，对于推动经济社会发展具有重要意义。
希望通过这些成功案例的分享，能够激发更多创新思维和应用场景，推动大数据技术的进一步发展和应用。
34个先进计算领域典型应用案例公布
随着科技的不断发展，计算机技术在各个领域都得到了广泛的应用。
近日，国家计算机技术与产业发展战略联盟公布了34个先进计算领域典型应用案例，展示了计算技术在各个领域的重要作用和广泛应用。
本次公布的34个典型应用案例涵盖了多个领域，包括人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链等。
这些案例充分展现了计算技术在推动各行业发展、提升工作效率、改善生活质量等方面所做出的巨大贡献。
以下是其中一些典型案例：1. 在医疗健康领域，通过人工智能技术，可以对医学影像进行智能诊断，帮助医生提高诊断准确性和医疗效率。
大数据技术也可以帮助医院进行病例管理和临床决策，提升医疗质量。
2. 在交通运输领域，利用大数据技术和物联网技术，可以实现智能交通管理和预测交通拥堵，提高交通运输效率，减少交通事故的发生。
3. 在金融领域，区块链技术可以帮助建立可信的金融交易系统，提高金融交易的安全性和透明度，减少金融欺诈和洗钱等非法行为。
4. 在教育领域，利用云计算技术，可以实现教育资源共享和上线教育，打破地域限制，提高教育资源的利用率。
5. 在智能制造领域，人工智能技术和大数据技术可以帮助企业实现智能生产和质量管理，提高生产效率和产品质量。
以上仅是一小部分典型案例，这些案例充分展现了计算技术在各个领域的广泛应用和重要作用。
未来，随着计算技术的不断发展和应用，相信会有越来越多的先进应用案例涌现，为各行业的发展和社会进步带来更多的推动力。
34个先进计算领域典型应用案例的公布，意味着计算技术在各个领域的应用已经取得了丰硕的成果。
这些先进的应用案例为我们展示了计算技术的无限潜力和广阔前景，也为各行业提供了借鉴和参考，为科技创新和产业发展注入了新的活力和动力。
希望未来会有更多的创新技术应用取得成功，为人类社会创造更美好的未来。
35. 在环境保护领域，计算技术的应用也愈发广泛。
利用大数据技术和物联网技术，可以实现对环境污染的监测和预测，提高环境监测的精准度和覆盖范围。
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事-应用案例
大数据真的太神奇了，真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。
大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。
然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。
现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把，并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。
大数据应用案例之电视媒体对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。
而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT，它已经可以在iOS和Android设备，以及在Web浏览器上使用，它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目，在电视的哪个频道上找到，并让他们在比赛中进行投票。
对于谷歌电视和TiVo用户来说，实际上RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。
该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名，用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。
大数据应用案例之社交网络数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图，其中就包括Hadoop 战略部署。
五年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。
而现在，其俨然成为一个工程强国。
LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。
不像Voldemort，这是继亚马逊Dynamo 数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。
它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性，该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。
大数据应用案例之医疗行业Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。
该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
中国企业运用大数据+算法创新案例
我国企业运用大数据+算法创新案例一、案例背景在当前数字化时代，大数据和算法已成为企业创新的重要驱动力。
我国企业不断探索利用大数据和算法进行创新，以提高生产效率、改善用户体验和开拓新业务。
本文将以几个具体案例为例，探讨我国企业如何运用大数据和算法进行创新。
二、滴滴出行滴滴出行是我国领先的移动出行评台，致力于为用户提供安全、便捷的出行体验。
在大数据和算法技术的支持下，滴滴出行实现了智能派单、动态定价和乘客安全预警等功能，极大地提高了出行效率和用户满意度。
通过分析用户行为数据和交通状况，滴滴出行不仅能够预测用车高峰和热门路线，还可以精准计算价格和智能调度车辆，为用户提供更好的出行服务。
三、蚂蚁金服作为我国领先的金融科技企业，蚂蚁金服在金融领域广泛应用大数据和算法进行创新。
通过深度学习和机器学习等技术，蚂蚁金服可以快速、精准地识别用户的信用风险，实现智能风控和反欺诈。
蚂蚁金服还通过大数据分析用户行为和偏好，为用户提供个性化的金融服务和产品，提高了用户体验和满意度。
四、小米科技作为我国知名的科技企业，小米科技在智能硬件领域运用大数据和算法进行创新。
通过智能设备采集用户数据和行为信息，小米可以深入了解用户需求和使用习惯，从而不断优化产品设计和功能体验。
小米还利用大数据分析市场趋势和竞争对手动态，指导产品研发和营销策略，保持领先地位。
五、总结与展望通过以上案例的分析，我们可以看到我国企业在运用大数据和算法进行创新方面取得了显著成效。
未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，我国企业将会在更多领域深化应用，推动产业升级和创新发展。
我们也要关注数据隐私和信息安全等问题，不断完善相关法律法规和监管制度，确保大数据和算法创新能够更好地造福社会。
六、个人观点作为我的文章写手，我深切认识到大数据+算法在我国企业创新发展中的重要性。
这些案例充分展示了大数据和算法在提升企业效率、改善用户体验和促进产业升级方面的巨大潜力。
我对未来我国企业在大数据+算法领域的创新充满信心，也希望政府和企业能够共同努力，建立健全的数据治理和监管体系，更好地应用大数据和算法，推动经济社会发展。
大数据十大经典案例
引言概述：本文将介绍大数据领域的十个经典案例，并探讨它们在不同领域的应用，这些案例涵盖了金融、医疗、零售、交通和市场营销等领域。
通过详细阐述这些案例，读者将了解到大数据技术对于提高业务效率和创新的重要性。
正文内容：1.金融领域的大数据案例1.1.金融风控：通过大数据分析大量的用户数据，金融机构可以更好地评估借贷风险，提高风控能力，降低违约概率。
1.2.欺诈检测：利用大数据技术，金融机构能够快速发现可疑的交易模式，及时采取措施避免欺诈行为。
2.医疗领域的大数据案例2.1.个性化医疗：利用大数据分析患者的基因数据和病历资料，医疗机构可以根据个体差异制定个性化的治疗方案，提高医疗效果。
2.2.疾病预测：通过分析大规模的医疗数据，可以发现潜在的疾病模式，提前预测患者可能的健康问题，及早干预治疗。
3.零售领域的大数据案例3.1.消费者行为分析：通过对消费者购买记录和行为数据的分析，零售商可以了解消费者的偏好和购买习惯，从而进行更精确的市场定位和产品推广。
3.2.库存管理优化：通过对销售数据和库存数据的分析，零售商能够做出更准确的库存预测，减少库存积压和缺货现象，提高利润率。
4.交通领域的大数据案例4.1.交通流量优化：通过对车流量和道路状况的实时数据进行分析，交通管理部门可以合理调度交通信号灯和路线规划，减少交通拥堵。
4.2.共享交通：通过运用大数据技术，共享交通平台可以更好地预测和满足乘客需求，实现更高效的交通资源利用。
5.市场营销领域的大数据案例5.1.目标市场定位：通过对大量市场数据的分析，企业可以了解不同市场的消费者需求和趋势，从而精确地定位目标市场。
5.2.营销策略优化：通过对市场活动和广告效果的追踪分析，企业可以优化营销策略，提高广告投放的回报率。
总结：通过对这十个大数据经典案例的分析，我们可以看到大数据技术在各个领域的广泛应用。
它不仅能够提高业务效率，降低风险，还能够促进创新和发展。
随着技术的进步和数据规模的增加，大数据将在未来发挥越来越重要的作用。
eHospital”东软数字化医院全面解决方案
三、解决方案数字化医疗设备、数字化设备所构成的网络、网络之上的应用软件以及基于应用软件的医疗服务构成了数字化医院的基本构架。
而东软的“21世纪的数字化医院解决方案e-hospital”解决方案使数字化医院成为现实，这个由东软研制的系列CT机、核磁共振、超声系列、X线机系列等数字化医疗设备，NAS-PACS 医学影像存储与通信系统、NAS-HIS医院管理信息系统、远程医疗系统、ASP服务、软件及信息存储空间的租赁以及完善的售后服务体系组成的解决方案为传统的医院带来了革命性的改变。
人类进入21世纪，随着计算机的普及及互联网技术的广泛应用，世界各地的各行各业都具有了划时代性质的变革，人们开始越来越多地利用网络来为自己服务。
医院作为人类文明与进步的重要象征的载体，越来越显现出它在社会上的重要地位和职能，并且也同其它行业一样受到了这股网络浪潮的冲击，随着数字化技术的发展，以前的单一的病人亲自去医院看病的模式已经被逐渐改变，代之以网上健康咨询、远程诊断和培训等形式，医院的管理及经营模式也发生了显著的变化，同时也为社会提供了更新的、更完备的各项医疗服务。
医院这一与人类自身利益息息相关职能机构正朝着数字化的方向发展，我们把这种数字化时代的医院称为“e hospital”--数字化医院。
一、“e hospital”的特点1、医疗设备的数字化；数字化的设备采集数字化的信息1）数字化的信息可以实现存储；2）数字化的信息可以实现处理；3）数字化的信息可以实现传送；2、医疗管理的信息化；1）医院管理的信息化；（1）可以实现对整体运营情况的管理；（2）可以实现对当天出诊情况的管理；（3）可以实现对药剂的管理；（4）可以实现与员工的随时沟通；2）客户管理的信息化；（1）为客户建立病历档案；（2）随时为客户提供各种信息；3、医疗方式的网络化；1）医院内部的网络化（1）可以实现内部设备资源的共享；（2）可以实现影像及文档资料的传输；（3）可以缩短患者挂号、交费、取药、看病的时间；（4）电子开单、电子处方，减少错误发生几率；2）远程医疗；（1）可以实现远程教学及电视会议；（2）可以实现远程会诊及手术；（3）可以实现网上查询及求助；（4）可以实现网上挂号、预约；（5）可以实现全球资源的共享；（6）可以租赁软体及存储空间；4、日常诊疗的家庭化；1）人们可以拥有“自己的医生”；2）人们可以随时通过可视终端向与医生对话；3）医院可以实现对客户的跟踪诊断；4）人们可以随时了解自己的健康情况；5）人们可以随时得到日常保健的提醒；二、“e hospital”给医院带来了巨大的变革1、给医院管理带来了革命性的变化；2、改变了医院的职能；3、改变了医院的经营理念；4、改变了医生的诊治过程；5、给患者带来了全新的服务；6、为医院的科研和教学工作带来了极大的方便；三、“e hospital”的基本构架数字化医疗设备、由数字化设备所形成的网络、在这个网络之上的软件应用。
大数据运用到企业的成功案例
大数据运用到企业的成功案例
大数据在企业的成功应用案例有很多，以下是一些具体的例子：
1. 农夫山泉：通过大数据分析销售数据，农夫山泉能够更好地预测市场需求，优化产品生产和销售计划，提高运营效率。
2. 神州租车：SAP利用在农夫山泉场景中积累的大数据经验，帮助神州租
车优化车辆调度和租赁服务，提高了车辆使用率和减少了空置率。
3. 阿迪达斯：阿迪达斯与厦门育泰贸易有限公司合作，基于门店销售数据和消费者调研数据，进行库存管理和销售策略制定。
通过大数据分析，阿迪达斯能够更好地理解消费者需求，优化产品生产和销售计划，提高运营效率。
这些案例表明，大数据可以帮助企业更好地了解市场需求、优化生产和销售计划、提高运营效率。
通过大数据分析，企业可以更好地掌握市场趋势、发现潜在商机、改进产品和服务、提高客户满意度和忠诚度。
银医通东软解决方案-新机型
提升就医体验，成就健康生活
• 中日友好医院 • 北京天坛医院 • 北京航天医院 • 山东省千佛山医院 • 哈尔滨医科大学附属四
院 • 大连儿童医院 • 金华市中医院 • 金华市人民医院 • 金华妇幼保健院 • 襄阳市中心医院 • 山西省运城市中心医院 • 营口市妇女儿童医院 • 浏阳市人民医院 • 东港市中心医院 • 长沙市第一医院 • ……
设备运维类数据统计：
设备故障率数据分析 设备使用率数据分析
就医患者类数据统计：
患者构成分析 满意度调查数据分析
智能决策支持服务
面向各领导提供全渠道、多 维度、全方位、多指标的数据统 计分析，用户可及时了解运营状 况，掌握不同渠道的业务价值， 为领导精准的决策提供支持。
多种图形展现
列表文字展现
全渠道、多维度、全方位的数据分析，多样式展现
医院业务综合分析：
总门诊交易量 线上线下交易金额 就医科室分布
全渠道类数据统计：
各渠道交易统计 各业务交易统计 各支付方式统计
财务类数据统计：
各渠道对账数据分析 各渠道退款数据分析
全过程监管类数据统计：
异常频度分析 异常渠道分布
红外感应
完成问诊后
患者靠近自助终端后，进入红 外识别范围，设备自动提示温 馨引导提示。
诊间缴费
患者靠近自助机后，人脸识别 系统自动扫描人脸并比对后台 患 者 ID 。 然 后 查 询 出 相 应 缴 费 项，免去患者查询时间。
报告打印
患者在医技科完成检查后，在 自助终端前，激活人脸识别系 统后，可立即调出该患者化验 项、取单时间等信息。
办理
配套的网络设 备，定制化的
硬件设备
做好一卡通支 撑平台建设， 统一接入、支
列举出主要应用领域的一些典型的大数据应用案例。
列举出主要应用领域的一些典型的大数据应用案例。
大数据技术在各行各业中的应用越来越普遍，它帮助企业更好地理解和利用海量的数据，以推动业务增长和创新。
以下列举了一些典型的大数据应用案例，展示了大数据在不同领域的应用和价值。
1. 零售行业在零售业中，大数据可用于消费者行为分析、精准营销和库存管理。
零售商可以通过分析消费者购物记录、社交媒体数据和市场趋势，了解消费者偏好和需求，从而制定个性化的营销策略。
大数据还可以帮助零售商优化库存管理，降低库存成本，提高盈利能力。
2. 金融行业大数据在金融领域的应用非常广泛，包括风险管理、反欺诈、个性化推荐等方面。
通过分析大规模的金融交易数据和客户信息，金融机构可以更好地识别风险和欺诈行为，保护客户资产安全。
大数据还可以帮助金融机构为客户提供更加个性化的产品和服务，提升客户体验。
3. 医疗保健行业在医疗保健领域，大数据可用于疾病预测、病例分析和个性化治疗。
医院和研究机构可以利用大数据分析来挖掘病例数据和生物信息，发现疾病的规律和潜在的治疗方法。
大数据还可以帮助医疗机构优化资源分配，提高医疗服务的效率和质量。
4. 制造业在制造业中，大数据可以用于生产过程监控、质量控制和预测性维护。
通过收集并分析设备运行数据、生产线数据和产品质量数据，制造企业可以及时发现生产过程中的问题和潜在的质量隐患，从而减少故障率、提高生产效率，降低生产成本。
5. 物流行业大数据技术在物流行业中的应用涉及到路径优化、运输预测和库存管理。
物流公司可以通过分析交通数据、货物流动数据和客户需求数据，实现货物配送路径的优化，提高运输效率。
大数据还可以帮助物流企业合理规划库存，降低库存持有成本，提高资产利用率。
6. 互联网行业互联网行业本身就是大数据的重要应用领域，大数据在搜索引擎、社交网络和电子商务等领域都有着广泛的应用。
搜索引擎公司可以通过分析用户搜索行为，改进搜索算法，提高搜索结果的精准度和用户体验；社交网络公司可以通过分析用户社交关系和内容互动，提供个性化的社交服务和内容推荐；电子商务公司可以通过分析用户购物行为和产品数据，提升销售额和客户留存率。
典型的大数据应用案例
典型的大数据应用案例随着大数据技术的发展和应用，越来越多的行业开始使用大数据来解决问题、提升效率和创造价值。
下面列举了10个典型的大数据应用案例，以展示大数据在不同领域的应用和价值。
1. 零售行业：零售行业可以利用大数据来分析消费者的购买行为和偏好，从而精确预测需求、优化库存管理、提升销售额。
例如，一家超市可以通过分析购买数据来了解消费者的购物习惯，并根据这些信息调整产品组合和定价策略。
2. 金融行业：金融行业可以利用大数据来进行风险管理和反欺诈分析。
通过分析大量的交易数据和用户行为数据，可以及时发现异常交易和欺诈行为，提高交易安全性。
此外，大数据还可以用于个人信用评估和智能投资建议。
3. 医疗保健：医疗保健行业可以利用大数据来改善医疗服务和提升患者体验。
通过分析患者的病历数据、疾病发展趋势和药物效果等信息，可以提供个性化的医疗方案和预测疾病风险。
同时，大数据还可以用于监测和防控传染病的扩散。
4. 交通运输：交通运输领域可以利用大数据来优化交通流量、减少交通拥堵和提高交通安全。
通过分析交通流量数据、交通信号灯数据和车辆位置数据，可以实时调整交通信号灯和路线，提高交通效率。
此外，大数据还可以用于智能导航和共享出行服务。
5. 媒体和广告：媒体和广告行业可以利用大数据来进行精准广告投放和效果评估。
通过分析用户的在线行为和社交媒体数据，可以了解用户的兴趣和需求，从而定向投放广告。
同时，大数据还可以分析广告效果和用户反馈，帮助优化广告策略。
6. 能源行业：能源行业可以利用大数据来提高能源利用效率和减少能源浪费。
通过分析能源使用数据和设备运行状态数据，可以实时监测和控制能源消耗，优化能源分配。
此外，大数据还可以用于预测能源需求和优化能源供应链。
7. 制造业：制造业可以利用大数据来提升生产效率和产品质量。
通过分析生产过程中的传感器数据和设备运行数据，可以实时监测和优化生产流程，减少故障和停机时间。
同时，大数据还可以用于预测产品需求和优化供应链管理。
大数据技术的应用案例
大数据技术的应用案例随着科技的发展，大数据已经成为一个极其重要的话题。
无论是在商业领域还是在社会领域，都有很多应用可以体现大数据技术的价值。
在本文中，我们将探讨一些国内外的大数据应用案例，并分析它们在实践中的效果。
一、商业领域1. 京东多点超市京东多点超市是京东利用大数据和物流体系搭建起来的一种零售模式，用户可以在APP上下单，然后选择自提或者配送服务。
京东多点超市的模式利用了京东综合数据中心的大数据分析能力，通过分析买家的购买习惯、地理位置等信息，为用户提供周边商品的优质推荐。
据2019年京东多点超市数据显示，订单平均送达时间为30分钟，而且产品的门店覆盖率达到96%。
这种便捷的服务可以提高用户的满意度，进而增加他们的忠诚度。
同时，京东数据中心的大数据分析也可以促进京东多点超市的销售量和利润水平的增加。
2. 大众点评大众点评是一个关于用户点评餐厅和旅游景点的平台，这个平台从用户评论中获取了大量的数据，然后将这些数据转化为商业价值。
首先，大众点评可以为顾客提供最新的餐厅和旅游景点信息以及用户点评。
其次，大众点评可以分析数据中餐厅和旅游景点的消费偏好和消费水平，然后向相关公司提供服务，比如餐厅可以以此为基础改善自己的服务策略、加强用户体验，而旅游景点可以根据大众点评上的所反映出来的问题改进自己的设施，提升客户满意度。
这种双赢的模式促进了大众点评的平台用户数和商业合作的上涨。
二、社会领域3. 维密水库维密水库专注于从所有可能的渠道收集水利数据、构建水文模型和水资源的评估、预测和调度决策。
其大数据技术通过传感器和远程数据传输技术可以实现实时监测，其数据库融合了气象、水文、土地利用等多种数据，为客户提供相关数据服务。
这种技术可以帮助水利系统的管理部门更好地掌握流域内水资源情况，提高水资源的利用效率，减少资源浪费。
4. 谷歌搜索推荐服务在搜索引擎中，谷歌推出的搜索推荐服务是非常有名的。
在即时搜索结果下方的搜索框里，当用户输入搜索信息时，谷歌搜索推荐服务就会推荐相关关键字和查询内容，客户可以在此基础上进行相关搜索。
大数据技术应用案例
大数据技术应用案例1. 案例介绍大数据技术在各个领域的应用越来越广泛，本文将介绍几个典型的大数据技术应用案例，突出其重要性和价值。
1.1 案例一：医疗健康领域在医疗健康领域，大数据技术被广泛运用于病历管理、医疗预测、药品研发等方面。
通过对海量病历和临床数据库进行分析，可以发现潜在的治疗模式和规律，并提供个性化的医疗方案。
此外，大数据还能帮助改进药物开发流程并加快新药上市的速度。
1.2 案例二：金融行业在金融行业中，大数据技术被广泛应用于风险控制、反欺诈、交易分析等方面。
通过对大量用户交易数据和行为数据进行实时监控和分析，可以及时发现异常情况，并采取相应措施进行风险控制。
同时，借助大数据技术，金融机构可以更好地了解客户需求，从而提供更加个性化的金融产品和服务。
1.3 案例三：物流运输领域在物流运输领域，大数据技术被应用于路线规划、货物跟踪、仓储管理等方面。
通过实时收集并分析运输车辆的位置信息以及交通状况，可以优化货物的配送路线，减少时间和成本。
同时，大数据技术还可以帮助提高库存管理效率和预测市场需求量。
2. 案例细节2.1 医疗健康领域案例细节•xxx医院利用大数据技术对数百万条病历进行分析，发现了某种特定药物对某类患者的治疗效果更好，并进一步优化了临床路径；•xxx医药公司利用大数据技术进行新药研发过程中的模拟试验，极大地减少了实验周期及成本；•利用生理参数传感器和健康监测设备采集海量健康数据，并结合大数据技术进行个体化健康风险评估与干预。
2.2 金融行业案例细节•xxx银行通过大数据技术对用户交易和行为数据进行分析，发现了某类信用卡欺诈行为，并及时采取措施阻止了损失的扩大；•利用大数据技术对股票市场进行高速实时分析，辅助投资者做出更加准确的决策；•银行根据用户历史交易数据和消费习惯，个性化推荐金融产品和服务，提高客户满意度。
2.3 物流运输领域案例细节•快递公司利用大数据技术对全国各地的货物运输路线进行优化规划，有效减少了配送时间；•运输公司通过实时监测车辆位置信息以及路况情况，提前预警并调整路线以避免拥堵和延误；•仓储管理系统利用大数据技术对库存数据进行分析与挖掘，准确预测市场需求量，并采取相应措施保证供应链畅通。
大数据技术应用案例有哪些
大数据技术应用案例有哪些
大数据技术已经成为当今信息时代的重要驱动力之一，其在各行各业都有广泛
的应用。
下面将介绍几个大数据技术应用案例，展示其在不同领域的价值和作用。
1. 医疗保健领域
大数据技术在医疗保健领域的应用非常广泛。
通过分析大量病人的医疗记录和
病例，医疗机构可以利用大数据技术来预测疾病的发生和传播规律，提高疾病的诊断和治疗水平。
同时，大数据技术还可以帮助医院优化资源分配，提高医疗服务的效率。
2. 金融行业
在金融行业，大数据技术的应用也非常广泛。
银行和金融机构可以通过大数据
技术来分析客户的消费习惯和信用记录，从而更准确地评估客户的信用风险。
此外，大数据技术还可以帮助金融机构发现市场趋势和机会，提高投资决策的准确性。
3. 零售行业
在零售行业，大数据技术的应用也日益普及。
零售商可以通过大数据分析客户
的购物行为和偏好，从而提供个性化的购物体验。
另外，大数据技术还可以帮助零售商优化库存管理，降低库存成本，提高供应链的效率。
4. 交通运输领域
交通运输领域也是大数据技术的重要应用领域之一。
通过分析交通流量的大数据，交通管理部门可以更好地规划道路和交通信号灯的设置，减少交通拥堵，提高交通运输效率。
同时，大数据技术还可以帮助交通运输公司优化车辆调度，降低运营成本，提高服务质量。
以上是大数据技术在医疗保健、金融、零售和交通运输等领域的应用案例，展
示了大数据技术在不同领域的重要作用和潜力。
随着大数据技术的不断发展和应用，相信将会有更多领域受益于这一强大的技术。
2022年成都东软学院数据科学与大数据技术专业《操作系统》科目期末试卷B(有答案)
2022年成都东软学院数据科学与大数据技术专业《操作系统》科目期末试卷B（有答案）一、选择题1、下列选项中，会导致用户进程从用户态切换到内核态的操作是（）I.整数除以零 II.sin函数调用 III.read系统调用A.仅I、IIB.仅I、IIIC.仅II、IIID. I、II和II2、操作系统提供了多种界面供用户使用，其中（）是专门供应用程序使用的一种界面。
A.终端命令B.图形用户窗C.系统调用D.作业控制语言3、进程P1和P2均包含并发执行的线程，部分伪代码描述如下所//进程P1 //进程P2int x=0； int x=0；Thread1（） Thread3（）{int a； {int a：a=1； a=x；x+=1； x+=3；Thread2（） Thread4（）{ {int a： int b, aa=2； b=x；x+=2； x1=4；} }下列选项中，需要互斥执行的操作是（）。
A. a=l与a=2B. a=x与b=xC. x+=1与x+=2D. x+=1与x+=34、若系统中有5台绘图仪，有多个进程需要使用两台，规定每个进程一次仪允许申请一台，则最多允许（）个进程参与竞争，而不会发生死锁。
A.5B.2C.3D.45、某系统有n台互斥使用的同类设备，3个并发进程分别需要3，4，5台设备，可确保系统不发生死锁的设备数n最小为（）。
A.9B.10C.11D.126、为了使多个进程能有效地同时处理输入和输出，最好使用（）结构的缓冲技术。
A.缓冲池B.循环缓冲C.单缓冲D.双缓冲7、某进程访问页面的序列如下所示。
若工作集的窗口大小为6，则在t时刻的工作集为（）。
A.（6，0，3，2）B. （2，3，0，4）C.（0，4，3，2，9）D.（4，5，6，0，3，2）8、一个磁盘的转速为7200r/min，每个磁道有160个扇区，每个扇区为512B.那么理想情况下，其数据传输率为（）。
A.7200×160KB/sB.7200KB/sC.9600KB/sD.19200KB/s9、如果当前读写磁头正在53号柱面上执行操作，依次有4个等待访问的请求，柱面号，依次为98，37，124，65，当采用（）算法时，下一次磁头才可能到达37号柱面。
大数据应用案例分析(3篇)
第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今世界的重要战略资源。
智慧城市建设作为大数据应用的重要领域，通过整合、分析和利用城市中的海量数据，为城市管理者、企业和居民提供更加高效、便捷、智能的服务。
本文以我国某智慧城市建设为例，分析大数据在智慧城市建设中的应用案例，探讨数据驱动决策的重要性。
二、案例背景某城市位于我国东部沿海地区，经济发达，人口众多。
近年来，随着城市化进程的加快，城市交通拥堵、环境污染、公共安全等问题日益突出。
为解决这些问题，该城市政府积极推动智慧城市建设，通过大数据技术提升城市管理水平和公共服务质量。
三、大数据应用案例分析1. 交通拥堵治理（1）数据采集与整合该城市通过安装智能交通监控系统，实时采集城市道路、公交、地铁等交通设施的运行数据，包括车流量、车速、信号灯状态等。
同时，整合公安、气象、城市规划等部门的数据，形成全面、多维度的交通数据资源。
（2）数据分析与应用通过对交通数据的分析，城市管理者可以掌握交通拥堵的时空分布规律，发现拥堵原因。
例如，通过分析高峰时段车流量数据，发现某路段拥堵严重，可能是由于该路段施工或道路设计不合理导致。
据此，城市管理者可以采取针对性的措施，如优化交通信号灯配时、调整公交线路等，缓解交通拥堵。
（3）数据驱动决策基于大数据分析结果，城市管理者可以制定科学合理的交通治理方案。
例如，在高峰时段，通过调整信号灯配时，提高道路通行效率；在拥堵路段，通过增设公交线路或优化交通组织，缓解拥堵。
2. 环境污染治理（1）数据采集与整合该城市通过安装环境监测设备，实时采集空气、水质、噪音等环境数据。
同时，整合气象、环保、水利等部门的数据，形成全面、多维度的环境数据资源。
（2）数据分析与应用通过对环境数据的分析，城市管理者可以掌握环境污染的时空分布规律，发现污染源。
例如，通过分析空气质量数据，发现某区域空气质量较差，可能是由于周边企业排放污染物导致。
据此，城市管理者可以采取针对性的措施，如对企业进行环保整治、调整产业结构等，改善环境质量。
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分类 网络
数据源 话务网管 数据网管 网优平台 综合资源
GSM、TD网络性能和动态资源数据。 WLAN网络性能和动态资源数据。 邻区数据 静态资源数据
数据描述
业务
CRM\BOSS\ 语音、GPRS、WLAN话单数据；小区级月收入汇总；用户基础信息月汇总
VGOP\ESOP\经分
Gn监测
用户
A+Abis信令
2、对现存的自动化孤岛进行整合需要统一的实时数据采集管理平台； 3、需要接入的智能设备、控制器、自动化系统种类庞杂，过去针对某
几种特定设备、仅限于满足具体项目需求的前置系统难以复用，迫 切需要能够广泛适应多种系统接入的实时数据采集平台； 4、不管是电网运行管理还是电厂生产运营，要求有全方位的实时数据 去支撑企业实时决策、敏捷制造； 5、企业只有将自动化系统和管理信息系统进行融合，才能充分发挥信 息化的作用；
IEC101/104规约
采集Agent
召测
采集
持
续
消息队列
计
（流数据）
数据解密 Bolt
数据过滤 Bolt
格式转换 Bolt
Bolt
数据分析
数据预警
Bolt
Bolt
业
务
Bolt 服务监控
处
算
召测
加密
数据处理 Bolt
数据加密
理
Bolt 数据入库
召测结果
NoSQL
采集 海量
数据 日志
数
据
关系型数据库
库
量测 业务
模型 模型
集
成
安全生产监控 输变电状态监 用电信息采集
实时信息监控
管网监控运维
应
系统
测系统
系统
系统
系统
用
此处填写密级标识
案例总结
• Storm-0.9.0.1
• ZooKeeper-3.4.5
– ZeroMQ or netty?：Storm新版节点间通
– 单独独立部署：Zookeeper
– 密钥文件在共享存储中集中
Leader和Follower确认），不确认性能最
管理
高
– IO（磁盘、网络）：千兆网
– 同步写文件策略选择（批量写：消息数量和
络以上
时间间隔）
• Hbase-0.96.1
• Redis-2.8.6
– 禁止自动文件拆分
此处–填写通密级过标批识 量key获取数据性能最好
典型应用二： 中国移动X省大数据平台建设方案
• 未来可能针对部分高压用户的重要测点需要每15分钟集一轮
数据量
• 每天1700万数据入库，未来会达到6300~8000万 • 每年16.2T，未来会达到每年60T~80T数据
此处填写密级标识
关键架构决策点
复杂事件 引擎
Storm
S4
分布式 消息队列
kafka
MetaQ
海量数据 存储
分布式缓存
HBase
此处填写密级标识
数据应用需求
业务人员可根据日常工作需求快速创建分析报表，提供灵活的过滤、筛选、分组 及钻取能力，适用于个性化主题分析的快速创建。用户通过指标筛选后进行分析， 针对指标按不同维度下钻，包括：时间维度、空间维度、区域维度等
普通用户可以通过（类）SQL接口自行数据报表开发 高级用户也可以直接使用MR、scala等语言，进行复杂的专题分析设计与应用
以网络业务体系为基础的指标导航
此处填写密级标识
数据特点分析
目前每日数据量接近4T，2015年将达到7T。当前已建立完成覆盖近30万频道和27 亿网页（含WAP）的URL地址库，形成2463个互联网分类标签和27万关键词库。 通过与主流市场和APP厂商合作，能够解析覆盖用户产生流量95%以上的手机应用。
实时 流处
自助分析（Impala ) &批量处理（Spark、 Hive）&数据挖掘（Spark、Mahout）
大数据的清洗、轻度汇聚、计算与挖掘
理与
计算 引擎
HDFS分布式文件存储
详单和基于详单的细粒度汇聚结果以及数
据挖掘的结果
大规模明细数据
告警
话单
信令
此处填写密级标识
数据 同步
大综 数合 据采
集
Redis
MongoDB
Memcach ed
此处填写密级标识
技术架构
数
用电信息采集
据 采
电能表通讯规约 电力负荷管理数据通讯规约 网省集抄规约、东软集抄规约
集
采集Agent
物联网类
ModBus Plus ModNet DNP 3.0
采集Agent
银行联网类
非标协议自编程Socket
采集Agent
第三方系统
大数据技术 典型应用案例
东软集团 技术战略与发展部
2015年7月
此C处op填yr写igh密t 级© 标20识15 Neusoft Corporation
典型应用一： 实时监测数据统一采集管理平台
此处填写密级标识
数据应用需求
1、随着传感器、通信技术的发展以及智能电子设备的广泛使用，企业 生产现场产生的实时信息量大幅度增长；
采平 集台
应用数据库（MySQL）
专题分析的结果数据， 按照专题分库存储
数据仓库（MPP）
结构化、维度化、详单与网 管数据关联后的，面向分析
此处填写密级标识
数据特点分析
采集测点
• 900万低压用户，未来会达到2300万（每用户一个测点） • 20万高压用户，未来会达到100万（每用户40个测点） • 30万终端设备，未来会达到100万终端设备
采集频率
• 6小时内采集成功率要求达到98%，每两小时采集一轮（每天每个测点保证成功 入库一次）
研究验证在事务处理和高并发机制场景下吗，利用MySQL取代 Oracle的可行性，验证HDFS+Spark+Mysql全开源，完全去IOE架 构的应用情况。
此处填写密级标识
技术架构
大数据即 席查询 与 分析 （Impala）
上层专题应用、即席查询与分析
数据共享 MySQL数据查询代理
多维度 即席查 询 与分 析 （SQL）
上网日志
位置
位置系统
管理
管理信息系统
此处互填联写网密级标识互联网网页
用户上网Gn话单数据 用户A接口话单数据 用户上网日志 轨迹 财务、ERP等 网页内容爬取
关键架构决策点
数据处理将构建基于Hadoop+Spark+MPP混搭架构，并尝试探索 利用Spark的高速交互迭代计算技术取代MPP商用数据库实现数据分 析与挖掘去IOE的可行性。
信采用netty实现，不稳定，经常出现连接
和Storm均涉及大量IO，存
中断，更换成ZeroMQ后正常
在资源争抢问题
– 消息去重：从业务上去重【如：消息上增加 • Hadoop-2.3.0-CDH5.0
业务标识】
– 搭建专门的dns服务器
• Kafka-2.8.0
– 时钟同步
– 消息确认机制选择（不确认、Leader确认、