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  大数据应用是利用数据分析的方法,从大数据中挖掘有效信息,为用户提供辅助决策,实现大数据价值的过程。以下对我国大数据应用现状分析:

  “互联网+”时代的到来,大数据已经成为人们应用和研究的热点。比如在搜索引擎设计与开发中,从海量的数据中快速的、准确的定位人们需要的信息是一个非常难的事情,大数据分析技术却可以利用智能化模型,使用贝叶斯理论等大数据分析方法,快速定位浏览器中输入的相关信息。目前,互联网常用的大数据分析技术包括两个大类别,一种是监督学习方法,比如BP神经网络、支持向量机、贝叶斯理论;一种是无监督学习方法,比如谱聚类、密度聚类、K均值、信息论等方法。有监督大数据分析方法需要利用人们的经验,预先构建一个分析模型,然后尽可能的提高这个学习模型的准确性,从而保证大数据分析的精确度;无监督学习方法却不需要任何先验知识,系统自动的将数据按照不同的关注角度进行分类,比如可以将商品划分为用户喜爱的和不喜爱的,也可以次地银行贷款客户划分为有信用和无信用。

  目前,大数据技术已经在智能制造、金融证券、电子商务、电子政务中得到广泛应用。大数据应用现状具体如下:

  1、智能制造。目前,我国正处于深化改革全面推进、重点攻坚的年代,传统的制造模式污染严重、成本浪费较大,不利于我国制造行业的转型和发展,因此通过对历史制造数据进行挖掘和分析,利用大数据技术构建需求分析模型,可以更加准确的获取现实社会对制造行业的需求,提高制造的效率和流转速度。

  2、金融证券。金融证券行业已经引入了网上银行管理系统、银行现金管理系统、股票交易系统、企业经营分析管理系统等,这些信息化系统的运行积累了海量的数据资源和信息,因此为了保证金融系统的安全运行,保证金融行业不发生系统性风险,金融行业监管单位开始利用大数据分析技术,比如BP神经网络构建一个风险分析模型,预判未来金融行业风险承受能力,确保金融行业在一个合理范围内稳定运行。

  3、电子商务。目前,淘宝、京东、蘑菇街、苏宁云商、一号店等互联网商务平台运行的逐渐成熟,这些平台入驻的商家已经超过了数百万,用户数量也已过亿,琳琅满目的商品更是不计其数。消费者浏览商品时,非常容易陷入一个眼花缭乱的局面,因此基于大数据分析技术可以构建一个推荐系统,该推荐系统可以读取用户浏览商品、购买商品的行为记录,定期为用户挑选类似商品进行推荐,既能够进行营销推广,也可以帮助消费者快速定位需求商品,提高电子商务成交率。

  4、电子政务。随着互联网技术的快速发展和进步,我国政府机构一直在引入信息化办公系统,致力于提高政府机构的服务水平和服务效率。因此,为了能够更好的发现电子政务活动中存在的问题,人们开始构建电子政务服务平台,利用平台提高及时的发现政务服务中存在的问题,提出优化解决方法和措施,从而可以打通整个电子政务服务流程。