大数据应用大数据处理在实际生活中有哪些应用

大数据分析软件有哪些？

大数据分析用什么分析软件? 一般基础数据分析用 excel，origin，功能还是比较强大的，大数据分析用SAS, SPSS，RSA，MATLAB，DPS，EVIEWS, GAUSS, Minitab, Statistica，FineBI，最新的还有采用Hadoop技术。

SAS可以用来设计正交试验，SAS比SPSS功能多一些，RSA用来作相应面分析，MATLAB是面向矩阵的，可以做很多方面，比如：数值分析，模式识别，优化...里面包含了巨丰富的工具箱，小波分析，遗传算法等。

photoshop当然是必需的，可以修整下图片，润色，美化，删繁存简。

国内帆软公司的FineBI支持即时分析和多维分析即OLAP。

大数据可以应用在哪些方面

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用： 1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。

根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

扩展资料： 大数据的用处： 1、与云计算的深度结合。

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。

除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。

可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料： 百度百科--大数据

生活中哪些地方运用到了大数据？

1、大数据改善校园生活实现“刷脸”结算、实时监控、智能快递。

2、大数据在医疗行业抄，改善人民健康状况。

当大数据应用于医疗行业解决民生问题时，可对区域性疾病发生情况提供技术支持。

3、大数据在就业方面，解决失业再就业问题。

就业问题是关乎人民群众生计的大问题，大数据能够为政府解决民众就业问题提供决策支撑，预测出某一地区的经济状况、收入动态、失业率等情况。

扩展资料： 大数据的价值体现在以下几个方面： 1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。

2、 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。

3、 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

有人把数据比喻为蕴zd藏能量的煤矿。

煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。

与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。

价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

参考资料来源：人民网-运用大数据改善民生 参考资料来源：百度百科-大数据 参考资料来源：人民网-用大数据改善校园生活

大数据处理在实际生活中有哪些应用

现在越来越多的行业和技术领域需要用到大数据分析处理系统。

说到大数据处理，首先我们来好好了解一下大数据处理流程。

1.数据采集,搭建数据仓库，数据采集就是把数据通过前端埋点，接口日志调用流数据，数据库抓取，客户自己上传数据，把这些信息基础数据把各种维度保存起来，感觉有些数据没用（刚开始做只想着功能，有些数据没采集， 后来被老大训了一顿）。

2.数据清洗/预处理：就是把收到数据简单处理，比如把ip转换成地址，过滤掉脏数据等。

3.有了数据之后就可以对数据进行加工处理，数据处理的方式很多，总体分为离线处理，实时处理，离线处理就是每天定时处理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapReduce,离线处理主要用storm,spark,hadoop,通过一些数据处理框架，可以吧数据计算成各种KPI,在这里需要注意一下，不要只想着功能，主要是把各种数据维度建起来，基本数据做全，还要可复用，后期就可以把各种kpi随意组合展示出来。

4.数据展现，数据做出来没用，要可视化，做到MVP，就是快速做出来一个效果，不合适及时调整，这点有点类似于Scrum敏捷开发，数据展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己来画页面。

大数据处理在各行业的渗透越来越深入，例如金融行业需要使用大数据系统结合 VaR(value at risk) 或者机器学习方案进行信贷风控，零售、餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策，各种 IOT 场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据，各大科技公司需要建立大数据分析中台等等。