大数据的应用场景包括各行各业对大数据处理和分析的应用，其中最核心的还是用户个性需求

　　大数据的应用场景包括各行各业对大数据处理和分析的应用，其中最核心的还是用户个性需求。下面将通过对各个行业如何使用大数据进行梳理，借此展现大数据的应用场景。

　　零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户的消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。例如，记录客户的购买习惯，将一些日常的必备生活用品，在客户即将用完之前，通过精准广告的方式提醒客户进行购买，或者定期通过网上商城进行送货，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验。另一个层面是依据客户购买的产品，为客户提供可能购买的其他产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。例如，通过客户购买记录，了解客户关联产品购买喜好，将与洗衣服相关的产品如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售，提高相关产品销售额。另外，零售行业可以通过大数据掌握未来的消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。

　　电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，电商网站内推荐引擎会依据客户历史购买行为和同类人群购买行为，进行产品推荐，推荐的产品转化率一般为6%～8%。电商的数据量足够大，数据较为集中，数据种类较多，其商业应用具有较大的想象空间，包括预测流行趋势、消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、消费行为的相关度、消费热点等。依托大数据分析，电商可帮助企业进行产品设计、库存管理、计划生产、资源配置等，有利于精细化大生产，提高生产效率，优化资源配置。

　　未来考验零售企业的是如何挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力创业思维的应用举例，因此重庆鲲鹏创新中心，信息技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，就必须思考如何拥抱新科技创新在生活中的应用，并为客户带来更好的消费体验。

　　金融行业拥有丰富的数据，并且数据维度和数据质量都很好，因此创新在生活中的应用，应用场景较为广泛。典型的应用场景有银行数据应用场景、保险数据应用场景、证券数据应用场景等。

　　银行的数据应用场景比较丰富，基本集中在用户经营、风险控制、产品设计和决策支持等方面。而其数据可以分为交易数据、客户数据、信用数据、资产数据等，大部分数据都集中在数据仓库，属于结构化数据，可以利用数据挖掘来分析出一些交易数据背后的商业价值。

　　例如，“利用数据库营销，挖掘高端财富客户”，银行为物业公司提供物业费代缴服务，其中包含了部分高档楼盘的代扣代缴，银行可以依据物业费的多少，来识别出高档住宅的业主，为这些用户提供理财服务和资产管理服务。曾经某家股份制商业银行利用此方法，两个月新增了十多亿元存款。

　　“利用刷卡记录，寻找财富管理人群”，中国有120万人属于高端财富人群，这些人群平均可支配的金融资产在1000万元以上，是所有银行财富管理的重点发展人群。这些人群具有典型的高端消费习惯，银行可以参考POS机的消费记录定位这些高端财富管理人群，为其提供定制的财富管理方案，吸收其成为财富管理客户，增加存款和理财产品销售。

　　保险数据应用场景主要是围绕产品和客户进行的，典型的有利用用户行为数据来制定车险价格，利用客户外部行为数据来了解客户需求，向目标用户推荐产品。例如，依据个人数据、外部养车APP数据重庆鲲鹏创新中心、为保险公司找到车险客户;依据个人数据、移动设备位置数据，为保险企业找到商旅人群，推销意外险和保障险;依据家庭数据、个人数据、人生阶段信息，为用户推荐财产险和寿险等重庆鲲鹏创新中心。用数据来提升保险产品的精算水平，提高利润水平和投资收益。

　　证券行业拥有的数据类型有个人属性数据(含姓名、联系方式、家庭地址等)、资产数据、交易数据、收益数据等，证券公司可以利用这些数据建立业务场景，筛选目标客户，为用户提供适合的产品，提高单个客户收入。例如，借助于数据分析，如果客户平均年收益低于5%，交易频率很低，可建议其购买公司提供的理财产品;如果客户交易频繁，收益又较高，可以主动推送融资服务;如果客户交易不频繁，但是资金量较大，可以为客户提供投资咨询等。对客户交易习惯和行为分析可以帮助证券公司获得更多的收益。

　　医疗行业拥有大量的病例、病理报告、治愈方案、药物报告等，通过对这些数据进行整理和分析将会极大地辅助医生提出治疗方案，帮助病人早日康复。可以构建大数据平台来收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，建立针对疾病特点的数据库，帮助医生进行疾病诊断。

　　特别是随着基因技术的发展成熟创新在生活中的应用，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。医生在诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速确诊病人病情。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多的人及时进行治疗。同时，这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。

　　例如，乔布斯患胰腺癌直到离世长达8年之久，在人类的历史上也算是奇迹。乔布斯为了治疗自己的疾病，支付了高昂的费用，获得包括自身的整个基因密码信息在内的数据文档，医生凭借这份数据文档，基于乔布斯的特定基因组成及大数据按所需效果制定用药计划，并调整医疗方案。

　　医疗行业的大数据应用一直在进行，但是数据并没有完全打通，基本都是孤岛数据，没办法进行大规模的应用。未来可以将这些数据统一采集起来，纳入统一的大数据平台创新在生活中的应用，为人类健康造福。

　　信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用，教学、考试、师生互动、校园安全、家校关系等，只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。在国内尤其是北京、上海创新在生活中的应用、广东等城市，大数据在教育领域就已有了非常多的应用，如慕课、在线课程、翻转课堂等就应用了大量的大数据工具。

　　毫无疑问，在不远的将来，无论是针对教育管理部门，还是校长、教师、学生和家长，都可以得到针对不同应用的个性化分析报告。通过大数据的分析来优化教育机制，也可以作出更科学的决策，这将带来潜在的教育，在不久的将来，个性化学习终端将会更多地融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。

　　大数据在农业上的应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行产品生产，因为农产品不容易保存，合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，政府可为农业生产进行合理引导，依据需求进行生产，避免产能过剩造成不必要的资源和社会财富浪费。

　　农业生产面临的危险因素很多，但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除，天气成为非常大的影响农业的决定因素。通过大数据的分析将会更精确地预测未来的天气，帮助农民做好自然灾害的预防工作，帮助政府实现农业的精细化管理和科学决策。

　　例如，Climate公司曾使用政府开放的气象站的数据和土地数据建立模型，根据数据模型的分析，可以告诉农民在哪些土地上耕种、哪些土地今天需要喷雾并完成耕种、哪些正处于生长期的土地需要施肥、哪些土地需要5天后才可以耕种，体现了大数据帮助农业创造巨大的商业价值。

　　又如，云创大数据(研发了一种土壤探针，目前能够监测土壤的温度、湿度和光照等数据，即将扩展监测氮、磷、钾等功能。该探针成本极低，通过ZigBee建立自组织通信网络，每亩地只需插一根针，最后将数据汇聚到一个无线网关，上传到万物云(。

　　气象对社会的影响涉及方方面面，传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今气象俨然成为了21世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害如龙卷风，通过大数据计算平台创业思维的应用举例，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级创业思维的应用举例，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。

　　例如，在美国NOAA(国家海洋暨大气总署)其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据，收集完毕后NOAA会汇总大气数据、海洋数据及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS(国家气象局)作为气象预报的参考数据。目前，NOAA每年新增管理的数据量就高达30PB(1PB=1024TB)，由NWS生成的最终分析结果就呈现在日常的天气预报和预警报道上。

　　再如，环境云(环境大数据服务平台通过获取权威数据源(中国气象网、中央气象台、国家环保部数据中心、美国全球地震信息中心等)所发布的各类环境数据重庆鲲鹏创新中心，以及自主布建的数千个各类全国性环境监控传感器网络(包括PM2.5等各类空气质量指标、水环境指标传感器、地震传感器等)所采集的数据，并结合相关数据预测模型生成的预报数据，依托数据托管服务平台万物云(所提供的基础存储服务，推出一系列功能丰富的、便捷易用的基于RESTful架构的综合环境数据调用接口。配合代码示例和详尽的接口使用说明，向各种应用的开发者免费提供可靠、丰富的气象、环境、灾害及地理数据服务。环境云的传感器数据即将达到上百万个之多。

　　如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。城市公共交通规划、教育资源配置、医疗资源配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好的规划和动态调整。使城市里的资源得到良好配置，既不出现由于资源配置不平衡而导致的效率低下及，又可避免不必要的资源浪费而导致的财政支出过大。有效帮助政府实现资源科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。

　　城市道路交通的大数据应用主要在两个方面：一方面，可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划，包括单行线路规划。另一方面，可以利用大数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。科学地安排信号灯是一个复杂的系统工程，必须利用大数据计算平台才能计算出一个较为合理的方案，科学的信号灯安排将会提高30%左右已有道路的通行能力。

　　大数据技术可以了解经济发展情况、各产业发展情况、消费支出和产品销售情况等，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助政府进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给政府的不仅仅是效率提升、科学决策创新在生活中的应用、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助政府实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。