有哪些大數(shù)據(jù)分析案例？時(shí)空大數(shù)據(jù)，如何分析處理大數(shù)據(jù)1?？梢暬治龃髷?shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶，但他們對(duì)大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治隹梢灾庇^地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，同時(shí)也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵和必要條件在于IT和運(yùn)營的融合。當(dāng)然，這里運(yùn)營的內(nèi)涵可以非常廣泛，從一個(gè)零售店的運(yùn)營到一個(gè)城市的運(yùn)營。以下案例是關(guān)于大數(shù)據(jù)在不同行業(yè)和組織中的應(yīng)用。特此聲明，以下案例均來自網(wǎng)絡(luò)，本文僅供參考，并在此基礎(chǔ)上簡(jiǎn)單整理歸類。大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之一:醫(yī)療行業(yè)SetonHealthcare是首家使用IBM最新的Watson技術(shù)對(duì)醫(yī)療保健內(nèi)容進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)的客戶。

在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，每秒鐘有超過3000個(gè)早產(chǎn)兒的數(shù)據(jù)讀數(shù)。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，醫(yī)院可以提前知道哪些早產(chǎn)兒存在問題，并采取針對(duì)性的措施，防止早產(chǎn)兒死亡。它讓更多的企業(yè)家更容易開發(fā)產(chǎn)品，例如通過社交網(wǎng)絡(luò)收集數(shù)據(jù)的健康應(yīng)用程序。也許未來幾年，他們收集的數(shù)據(jù)會(huì)讓你的診斷更加準(zhǔn)確。比如，不再是成人一天三次一片，而是在檢測(cè)到你血液中的藥物已經(jīng)代謝完畢時(shí)，會(huì)自動(dòng)提醒你再次服藥。

大數(shù)據(jù)研究常用軟件工具及應(yīng)用場(chǎng)景如今，大數(shù)據(jù)日益成為研究行業(yè)的重要研究目標(biāo)。面對(duì)高數(shù)據(jù)量、多維度和異構(gòu)性的特點(diǎn)，以及分析方法的擴(kuò)展，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)工具已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)。鋒利的工具能做好工作。許多新的軟件分析工具，作為深入研究大數(shù)據(jù)洞察的重要輔助手段，也成為數(shù)據(jù)科學(xué)家必須掌握的知識(shí)和技能。然而，現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜性決定了不存在解決所有問題的終極工具。

為此，本文根據(jù)研究人員(非技術(shù)人員)的實(shí)際情況，介紹了當(dāng)前大數(shù)據(jù)研究中涉及的一些主要工具和軟件(由于相關(guān)軟件較多，僅介紹常用的)，并進(jìn)一步闡述了其應(yīng)用特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，以便研究人員有針對(duì)性地學(xué)習(xí)和使用。基礎(chǔ)篇傳統(tǒng)分析/商業(yè)統(tǒng)計(jì)Excel、SPSS、SAS對(duì)研究者來說并不陌生。Excel作為一個(gè)電子表格軟件，適合簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)(分組/求和等。).因?yàn)榉奖阋子?，功能又能滿足很多場(chǎng)景的需求，所以實(shí)際上已經(jīng)成為科研人員最常用的軟件工具。

大數(shù)據(jù)是我們現(xiàn)在經(jīng)常聽到的一個(gè)詞。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代飛速發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍越來越廣，但是深度學(xué)習(xí)這個(gè)詞對(duì)于很多人來說還是比較陌生的。什么是深度學(xué)習(xí)？是需求還是技術(shù)？這項(xiàng)技術(shù)與我們可能每天都會(huì)聽到的詞匯密切相關(guān)，比如機(jī)器人、人工智能等。為什么深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在受到重視？這也得益于對(duì)人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的重視。很多成功的互聯(lián)網(wǎng)公司在深度學(xué)習(xí)方面也做得很好，精力也處于行業(yè)領(lǐng)先地位。