大数据应用，选址，城市规划等大数据应用

大数据应用，选址，城市规划等
我们知道，数据分析需要有几个步骤：采集、统计、分析，而数据的总量直接和采集相关。在互联网兴起之前，人们采集数据的方式无外乎是人为观察和记录，当然，后期也有利用传感器来辅助记录。但是，互联网技术近几年的发展，却使得数据的采集水平记录达到一个史无前例的高度。在互联网时代之前，人们只能统计到一些基础的用户信息：年龄，住址，电话，婚姻状况等。到了互联网时代，我们可以收集到一个用户手机上装有什么应用，喜欢上什么网站，购物记录，在某个页面上停留了多久，鼠标在页面什么位置点击。而移动互联网时代的来临，使得更多动态数据可以被采集，比如用户的睡眠时间、运动量、位置、在商场内的移动路线、打车次数、心率等等信息。这些数据最终汇聚在一起，形成了一个非常庞大的数据库。
大数据分析通俗的讲就是将海量混杂的数据，通过利用各类手段统一协调成一个有机整体，然后以不同的可视化分析工具直观呈现给用户，让其通俗易懂的发现数据中的一些关键因素点。以保障相关人员提升工作效率及分析数据核心指标，并且为企业带来收益价值点。
价值体现
大数据可以实现的应用可以概括为两个方向：一个是精准化定制；第二个是预测。精准化定制定制可根据不同业务需求进行设计开发，通过数据去解决一些行业应用难点，例如：智慧城市、可视化大屏、警务大数据、金融大数据等，更多居于toB领域。

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（数据来源：www.data-dance.com）。
而预测类：比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。会利用大数据推荐算法等模型来进行推送。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。头条新闻信息推荐等等，更多趋向于toC领域。

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（数据来源：www.data-dance.com）。
大数据赋能零售新零售时代，客户的需求无时无刻不在变化，大数据赋能零售，让零售在人，货，场上进行变革。零售商可以借助大数据对未来市场需求进行预测，抢先一步对库存进行管理。在流量高发的前期，及时补足库存，提升商品供应率；在流量散去的前期，及时去库存，避免库存积压。借助大数据分析用户地域分布情况，商店流量，消费者习惯等那个，在合适的地区开设商店，建造仓库。在物流发货时，从数据出发，合理规划运输路劲，降低运输成本。利用数据还可以统一上下游供应链交互，解决数据不对成问题，减小牛鞭效应，提升供应链中每个环节的利用效率。如下图所示数据软件可以展示出人口密度，交通情况（数据来源：www.data-dance.com）。

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叠加了交通及人口分布图（数据来源：www.data-dance.com）
总结：
大数据作为一个能够改变产业应用的技术，只有切实落地才能带来真正的价值。其实大数据的应用范围非常广，不单单限于互联网行业，在其他诸如金融，制造业，交通物流方面也都有非常大的应用价值。
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