美國NASA如何能提前預知各種天文奇觀？風力發電機和創業者開店如何選址？如何才能準確預測並對氣象災害進行預警？包括在未來的城鎮化建設過程中，如何打造智慧城市？等等，這一系列問題的背後，其實都隱藏著大資料的身影——不僅彰顯著大資料的巨大價值，更直觀地體現出大資料在各個行業的廣闊應用。這些行業應用也都更直白地告訴人們，什麼是大資料……

　　其實，大資料不是突然出現的，在過去的幾十年間，數學分析就已經涉獵金融行業了，諾貝爾經濟學獎獲得者哈里.馬克維茨、威廉.夏普、羅伯特.恩格爾就是利用計量經濟學知識和金融市場資料來建立數學模型，預測金融市場產品收益同風險波動的關係。

　　大資料時代的出現簡單的講是海量資料同完美計算能力結合的結果，確切的說是移動網際網路、物聯網產生了海量的資料，大資料計算技術完美地解決了海量資料的收集、儲存、計算、分析的問題。

　　當我們最初談大資料的時候，談的最多的可能是使用者行為分析，即通過各種使用者行為，包括瀏覽記錄，消費記錄，交往和購物娛樂，行動軌跡等各種使用者行為產生的資料。由於這些資料本身符合海量，異構的特徵，同時通過分析這些資料之間的關聯性容易匹配某些結果現象。即有一堆的行為因子x，同時又有一堆的結果構成y，我們找尋到了某種相關性，有利於我們調整後續的各種策略。

　　為何Google能夠做大資料？你思考過嗎？因為搜尋本身往往是使用者行為的一個重要入口，即搜尋引擎具備了實時採集多個使用者行為的x因子的能力。而這個能力往往是單個電商入口網站無法做到的。但是搜尋引擎做大資料的弱勢在哪裡？即前面談到的使用者和使用者之間的關係較難建立，而更多是本身行為之間的相關性。從這個差異上也可以看到搜尋引擎更加容易做交通，疾病，氣象等方面的大資料分析和預測；而類似電商平臺或類似騰訊更加容易做消費和娛樂類的大資料分析和預測。

　　對於大資料的應用場景，包括各行各業對大資料處理和分析的應用，最核心的還是使用者需求。接下來，本文通過梳理各個行業在大資料應用領域面臨的挑戰、如何尋找突破口來展示其潛在存在的大資料應用場景。歡迎加入大資料交流群：658558542 一起吹水交流學習

一、醫療大資料看病更高效

　　除了較早前就開始利用大資料的網際網路公司，醫療行業是讓大資料分析最先發揚光大的傳統行業之一。醫療行業擁有大量的病例，病理報告，治癒方案，藥物報告等等。如果這些資料可以被整理和應用將會極大地幫助醫生和病人。我們面對的數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞，其都處於不斷的進化的過程中。在發現診斷疾病時，疾病的確診和治療方案的確定是最困難的。

　　在未來，藉助於大資料平臺我們可以收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特徵，可以建立針對疾病特點的資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確定位疾病。在制定治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制定出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些資料也有利於醫藥行業開發出更加有效的藥物和醫療器械。

　　醫療行業的資料應用一直在進行，但是資料沒有打通，都是孤島資料，沒有辦法進行大規模應用。未來需要將這些資料統一收集起來，納入統一的大資料平臺，為人類健康造福。政府和醫療行業是推動這一趨勢的重要動力。

二、生物大資料改良基因

　　自人類基因組計劃完成以來，以美國為代表，世界主要發達國家紛紛啟動了生命科學基礎研究計劃，如國際千人基因組計劃、DNA百科全書計劃、英國十萬人基因組計劃等。這些計劃引領生物資料呈爆炸式增長，目前每年全球產生的生物資料總量已達EB級，生命科學領域正在爆發一次資料革命，生命科學某種程度上已經成為大資料科學。

　　我們來看看今天的準媽媽們，除了要準備尿布、奶瓶和嬰兒裝，她們還會把基因測試列入計劃單。基因測試能讓未來的父母對於他們未出生的baby的健康有更多的瞭解。對基因攜帶者篩查和胚胎植入前診斷，使一個家庭孕育小孩的過程產生了巨大改變。

　　當下，我們所說的生物大資料技術主要是指大資料技術在基因分析上的應用，通過大資料平臺人類可以將自身和生物體基因分析的結果進行記錄和儲存，利用建立基於大資料技術的基因資料庫。大資料技術將會加速基因技術的研究，快速幫助科學家進行模型的建立和基因組合模擬計算。基因技術是人類未來戰勝疾病的重要武器，藉助於大資料技術的應用，人們將會加快自身基因和其它他生物的基因的研究程序。未來利用生物基因技術來改良農作物，利用基因技術來培養人類器官，利用基因技術來消滅害蟲都即將實現。

　　與全球蒸蒸日上的生物大資料創新發展熱潮相比，中國的研發及應用才拉開帷幕。我國有四大方面非常欠缺：其一，國內現有的生物大資料分析能力雖然與歐美相差不大，但是在資料分析構架、軟體系統與先進的IT技術接軌上有待提升。其二，國外在生物大資料領域的領先人才多，儘管我們也有國際頂級刊物上發表的論文和成果，總體而言，國內高水準團隊還是少。其三，歐美講求成果應用，層出不窮的分析軟體可被實驗室、臨床、產業多方應用。其四，在生物大資料理論研究、標準制定和廣泛應用上，中國都亟待全面跟進。歡迎加入大資料交流群：658558542 一起吹水交流學習

三、金融大資料理財利器

　　金融行業的大資料面臨的往往是同樣的問題，但是情況可能要好點，類似企業和個人的一些信用記錄現在有全國性質的統一資料庫能夠拿到部分資料。但是對於單個銀行來說，同樣是無法拿到使用者在其他銀行的行為記錄資料的，其二銀行本身在做很多信貸風險分析的時候，確實需要大量資料做相關性分析，但是很多資料來源於政府各個職能部門，包括工商稅務，質量監督，檢察院法院等，這些資料短期仍然是無法拿到。還有就是企業或個人本事日常產生的各種行為資料更難拿到，那麼對客戶的風險性評估還是得借用原來的老方法而已。

　　大資料在金融行業應用範圍較廣，典型的案例有花旗銀行利用IBM沃森電腦為財富管理客戶推薦產品；美國銀行利用客戶點選資料集為客戶提供特色服務，如有競爭的信用額度；招商銀行利用客戶刷卡、存取款、電子銀行轉帳、微信評論等行為資料進行分析，每週給客戶傳送針對性廣告資訊，裡面有顧客可能感興趣的產品和優惠資訊。

　　可見，大資料在金融行業的應用可以總結為以下五個方面：

　　精準營銷：依據客戶消費習慣、地理位置、消費時間進行推薦

　　風險管控：依據客戶消費和現金流提供信用評級或融資支援，利用客戶社交行為記錄實施信用卡反欺詐

　　決策支援：利用抉策樹技術進抵押貸款管理，利用資料分析報告實施產業信貸風險控制

　　效率提升：利用金融行業全域性資料瞭解業務運營薄弱點，利用大資料技術加快內部資料處理速度

　　產品設計：利用大資料計算技術為財富客戶推薦產品，利用客戶行為資料設計滿足客戶需求的金融產品

四、零售大資料最懂消費者

　　零售行業大資料應用有兩個層面，一個層面是零售行業可以瞭解客戶消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。另一層面是依據客戶購買產品，為客戶提供可能購買的其它產品，擴大銷售額，也屬於精準營銷範疇。另外零售行業可以通過大資料掌握未來消費趨勢，有利於熱銷商品的進貨管理和過季商品的處理。零售行業的資料對於產品生產廠家是非常寶貴的，零售商的資料資訊將會有助於資源的有效利用，降低產能過剩，廠商依據零售商的資訊按實際需求進行生產，減少不必要的生產浪費。

　　未來考驗零售企業的不再只是零供關係的好壞，而是要看挖掘消費者需求，以及高效整合供應鏈滿足其需求的能力，因此資訊科技技術水平的高低成為獲得競爭優勢的關鍵要素。不論是國際零售巨頭，還是本土零售品牌，要想頂住日漸微薄的利潤率帶來的壓力，在這片紅海中立於不敗之地，就必須思考如何擁抱新科技，併為顧客們帶來更好的消費體驗。

　　想象一下這樣的場景，當顧客在地鐵候車時，牆上有某一零售商的巨幅數字螢幕廣告，可以自由瀏覽產品資訊，對感興趣的或需要購買的商品用手機掃描下單，約定在晚些時候送到家中。而在顧客瀏覽商品並最終選購商品後，商家已經瞭解顧客的喜好及個人詳細資訊，按要求配貨並送達顧客家中。未來，甚至顧客都不需要有任何購買動作，利用之前購買行為產生的大資料，當你的沐浴露剩下最後一滴時，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而雖然顧客和商家從未謀面，但已如朋友般熟識。歡迎加入大資料交流群：658558542 一起吹水交流學習

五、電商大資料精準營銷法寶

　　電商是最早利用大資料進行精準營銷的行業，除了精準營銷，電商可以依據客戶消費習慣來提前為客戶備貨，並利用便利店作為貨物中轉點，在客戶下單15分鐘內將貨物送上門，提高客戶體驗。馬雲的菜鳥網路宣稱的24小時完成在中國境內的送貨，以及京的劉強東宣傳未來京東將在15分鐘完成送貨上門都是基於客戶消費習慣的大資料分析和預測。

　　電商可以利用其交易資料和現金流資料，為其生態圈內的商戶提供基於現金流的小額貸款，電商業也可以將此資料提供給銀行，同銀行合作為中小企業提供信貸支援。由於電商的資料較為集中，資料量足夠大，資料種類較多，因此未來電商資料應用將會有更多的想象空間，包括預測流行趨勢，消費趨勢、地域消費特點、客戶消費習慣、各種消費行為的相關度、消費熱點、影響消費的重要因素等。依託大資料分析，電商的消費報告將有利於品牌公司產品設計，生產企業的庫存管理和計劃生產，物流企業的資源配製，生產資料提供方產能安排等等，有利於精細化社會化大生產，有利於精細化社會的出現。歡迎加入大資料交流群：658558542 一起吹水交流學習

六、農牧大資料量化生產

　　大資料在農業應用主要是指依據未來商業需求的預測來進行農牧產品生產，降低菜賤傷農的概率。同時大資料的分析將會更見精確預測未來的天氣氣候，幫助農牧民做好自然災害的預防工作。大資料同時也會幫助農民依據消費者消費習慣決定來增加哪些品種的種植，減少哪些品種農作物的生產，提高單位種植面積的產值，同時有助於快速銷售農產品，完成資金迴流。牧民可以通過大資料分析來安排放牧範圍，有效利用牧場。漁民可以利用大資料安排休漁期、定位捕魚範圍等。

　　由於農產品不容易儲存，因此合理種植和養殖農產品對十分重要。如果沒有規劃好，容易產生菜賤傷農的悲劇。過去出現的豬肉過剩、捲心菜過剩、香蕉過剩的原因就是農牧業沒有規劃好。藉助於大資料提供的消費趨勢報告和消費習慣報告，政府將為農牧業生產提供合理引導，建議依據需求進行生產，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。農業關乎到國計民生，科學的規劃將有助於社會整體效率提升。大資料技術可以幫助政府實現農業的精細化管理，實現科學決策。在資料驅動下，結合無人機技術，農民可以採集農產品生長資訊，病蟲害資訊。相對於過去僱傭飛機成本將大大降低，同時精度也將大大提高。歡迎加入大資料交流群：658558542 一起吹水交流學習

七、交通大資料暢通出行

　　交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大資料的感知也是最急迫的。近年來，我國的智慧交通已實現了快速發展，許多技術手段都達到了國際領先水平。但是，問題和困境也非常突出，從各個城市的發展狀況來看，智慧交通的潛在價值還沒有得到有效挖掘：對交通訊息的感知和收集有限，對存在於各個管理系統中的海量的資料無法共享運用、有效分析，對交通態勢的研判預測乏力，對公眾的交通訊息服務很難滿足需求。這雖然有各地在建設理念、投入上的差異，但是整體上智慧交通的現狀是效率不高，智慧化程度不夠，使得很多先進技術裝置發揮不了應有的作用，也造成了大量投入上的資金浪費。這其中很重要的問題是小資料時代帶來的硬傷：從模擬時代帶來的管理思想和技術裝置只能進行一定範圍的分析，而管理系統的那些關係型資料庫只能刻板的分析特定的關係，對於海量資料尤其是半結構、非結構資料無能為力。

　　儘管現在已經基本實現了數字化，但是數字化和資料化還根本不是一回事，只是區域性的提高了採集、儲存和應用的效率，本質上並沒有太大的改變。而大資料時代的到來必然帶來破解難題的重大機遇。大資料必然要求我們改變小資料條件下一味的精確計算，而是更好的面對混雜，把握巨集觀態勢；大資料必然要求我們不再熱衷因果關係而是相關關係，使得處理海量非結構化資料成為可能，也必然促使我們努力把一切事物資料化，最終實現管理的便捷高效。

　　目前，交通的大資料應用主要在兩個方面，一方面可以利用大資料感測器資料來了解車輛通行密度，合理進行道路規劃包括單行線路規劃。另一方面可以利用大活資料來實現即時訊號燈排程，提高已有線路執行能力。科學的安排訊號燈是一個複雜的系統工程，必須利用大資料計算平臺才能計算出一個較為合理的方案。科學的訊號燈安排將會提高30％左右已有道路的通行能力。在美國，政府依據某一路段的交通事故資訊來增設訊號燈，降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大資料將會提高航班管理的效率，航空公司利用大資料可以提高上座率，降低執行成本。鐵路利用大資料可以有效安排客運和貨運列車，提高效率、降低成本。

八、教育大資料因材施教

　　隨著技術的發展，資訊科技已在教育領域有了越來越廣泛的應用。考試、課堂、師生互動、校園裝置使用、家校關係……只要技術達到的地方，各個環節都被資料包裹。

　　在課堂上，資料不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大資料更有用武之地。美國利用資料來診斷處在輟學危險期的學生、探索教育開支與學生學習成績提升的關係、探索學生缺課與成績的關係。舉一個比較有趣的例子，教師的高考成績和所教學生的成績有關嗎？究竟如何，不妨藉助資料來看。比如美國某州公立中小學的資料分析顯示，在語文成績上，教師高考分數和學生成績呈現顯著的正相關。也就是說，教師的高考成績與他們現在所教語文課上的學生學習成績有很明顯的關係，教師的高考成績越好，學生的語文成績也越好。這個關係讓我們進一步探討其背後真正的原因。其實，教師高考成績高低某種程度上是教師的某個特點在起作用，而正是這個特點對教好學生起著至關重要的作用，教師的高考分數可以作為挑選教師的一個指標。如果有了充分的資料，便可以發掘更多的教師特徵和學生成績之間的關係，從而為挑選教師提供更好的參考。

　　大資料還可以幫助家長和教師甄別出孩子的學習差距和有效的學習方法。比如，美國的麥格勞-希爾教育出版集團就開發出了一種預測評估工具，幫助學生評估他們已有的知識和達標測驗所需程度的差距，進而指出學生有待提高的地方。評估工具可以讓教師跟蹤學生學習情況，從而找到學生的學習特點和方法。有些學生適合按部就班，有些則更適合圖式資訊和整合資訊的非線性學習。這些都可以通過大資料蒐集和分析很快識別出來，從而為教育教學提供堅實的依據。

　　在國內尤其是北京、上海、廣東等城市，大資料在教育領域就已有了非常多的應用，譬如像慕課、線上課程、翻轉課堂等，其中就應用了大量的大資料工具。

　　毫無疑問，在不遠的將來，無論是針對教育管理部門，還是校長、教師，以及學生和家長，都可以得到針對不同應用的個性化分析報告。通過大資料的分析來優化教育機制，也可以做出更科學的決策，這將帶來潛在的教育革命。不久的將來個性化學習終端，將會更多的融入學習資源雲平臺，根據每個學生的不同興趣愛好和特長，推送相關領域的前沿技術、資訊、資源乃至未來職業發展方向，等等，並貫穿每個人終身學習的全過程。

九、體育大資料奪冠精靈

　　從《點球成金》這部電影開始，體育界的有識之士們終於找到了嚮往已久的道路，那就是如何利用大資料來讓團隊發揮最佳水平。從足球到籃球，資料似乎成為贏得比賽甚至是獎盃的金鑰匙。

　　大資料對於體育的改變可以說是方方面面，從運動員本身來講，可穿戴裝置收集的資料可以讓自己更瞭解身體狀況。媒體評論員，通過大資料提供的資料更好的解說比賽，分析比賽。資料已經通過大資料分析轉化成了洞察力，為體育競技中的勝利增加籌碼，也為身處世界各地的體育愛好者隨時隨地觀賞比賽提供了個性化的體驗。

　　儘管鮮有職業網球選手願意公開承認自己利用大資料來制定比賽策劃和戰術，但幾乎每一個球員都會在比賽前後使用大資料服務。有教練表示：“在球場上，比賽的輸贏取決於比賽策略和戰術，以及賽場上連續對打期間的快速反應和決策，但這些細節轉瞬即逝，所以資料分析成為一場比賽最關鍵的部分。對於那些擁護並利用大資料進行決策的選手而言，他們毋庸置疑地將贏得足夠競爭優勢。”歡迎加入大資料交流群：658558542 一起吹水交流學習

十、環保大資料對抗PM2.5

　　前年7月21日北京遭遇特大暴雨，在一天之內，平均降雨量達164毫米，也是北京市61年以來最大規模暴雨。此次暴雨因來勢凶猛而給廣大市民生活帶來巨大影響。其實，攤上這種事兒，最主要的還是需要氣象部門及時、準確地做出預警，並協同其他運營商部門，將這種預警資訊第一時間下發到北京市民（包括在京旅行的人士）。也正是如此，前年的那場暴雨不僅暴露出了管理工作上的漏洞，也引起了業內人士關於一場“大資料”的探討。

　　氣象對社會的影響涉及到方方面面。傳統上依賴氣象的主要是農業、林業和水運等行業部門，而如今，氣象儼然成為了二十一世紀社會發展的資源，並支援定製化服務滿足各行各業使用者需要。藉助於大資料技術，天氣預報的準確性和實效性將會大大提高，預報的及時性將會大大提升，同時對於重大自然災害，例如龍捲風，通過大資料計算平臺，人們將會更加精確地瞭解其運動軌跡和危害的等級，有利於幫助人們提高應對自然災害的能力。天氣預報的準確度的提升和預測週期的延長將會有利於農業生產的安排。

　　尤其是進入秋冬季以來，我國多個城市爆發霧霾天氣，空氣汙染嚴重。隨著PM2.5對於人體健康的危害日益被公眾熟知，人們對於“霧霾假”的呼聲也越來越高。有人調侃，重度汙染天走在上班路上就是一臺“人肉吸塵器”。

　　由此看來，依靠大資料分析北京或其他城市空氣汙染的形成及對策，任重道遠。一是資料的來源。高耗能企業的生產規模、排放量這些資料是否層層上報，準確統計？掌握此資料的部門是否能向社會公開？北京500萬輛汽車所加汽油到底有哪些成分，產生的尾氣對空氣汙染指數的“貢獻”率到底多大？二是要衝破資料探勘分析應用的技術壁壘，當然前提就是資料公開。

　　在美國NOAA（國家海洋暨大氣總署）其實早就在使用大資料業務。每天通過衛星、船隻、飛機、浮標、感測器等收集超過35億份觀察資料。收集完畢後，NOAA會彙總大氣資料，海洋資料，以及地質資料，進行直接測定，繪製出複雜的高保真預測模型，將其提供給NWS（國家氣象局）做出氣象預報的參考資料。目前，NOAA每年新增管理的資料量就高達30PB（1PB=1024TB）。由NWS生成的最終分析結果，就呈現在日常的天氣預報和預警報道上。

十一、食品大資料舌尖上的安全

　　民以食為天，食品安全問題直是國家的重點關注問題，關係著人們的身體健康和國家安全。近幾年，毒膠囊、鎘大米、瘦肉精、洋奶粉等食品安全事件不斷考驗著消費者的承受力，讓消費者對食品安全產生了擔憂。

　　近幾年外國旅遊者減少了到中國旅遊，進口食品大幅度增加，這其中一個主要原因就是食品安全問題。隨著科學技術和生活水平的不斷提高，食品新增劑及食品品種越來越多，傳統手段難以滿足當前複雜的食品監管需求，從不斷出現的食品安全問題來看，食品監管成了食品安全的棘手問題。此刻，通過大資料管理將海量資料聚合在一起，將離散的資料需求聚合能形成資料長尾，從而滿足傳統中難以實現的需求。在資料驅動下，採集人們在網際網路上提供的舉報資訊，國家可以掌握部分鄉村和城市的死角資訊，挖出不法加工點，提高執法透明度，降低執法成本。國家可以參考醫院提供的就診資訊，分析出涉及食品安全的資訊，及時進行監督檢查，第一時間進行處理，降低已有不安全食品的危害。參考個體在網際網路的搜尋資訊，掌握流行疾病在某些區域和季節的爆發趨勢，及時進行干預，降低其流行危害。政府可以提供不安全食品廠商資訊，不安全食品資訊，幫助人們提高食品安全意識。

　　當然，有專業人士認為食品安全涉及到從田頭到餐桌的每一個環節,需要覆蓋全過程的動態監測才能保障食品安全,以稻米生產為例,產地、品種、土壤、水質、病蟲害發生、農藥種類與數量、化肥、收穫、儲藏、加工、運輸、銷售等環節,無一不影響稻米安全狀況,通過收集、分析各環節的資料,可以預測某產地將收穫的稻穀或生產的稻米是否存在安全隱患。

　　大資料不僅能帶來商業價值，亦能產生社會價值。隨著資訊科技的發展，食品監管也面臨著眾多的各種型別的海量資料，如何從中提取有效資料成為關鍵所在。可見，大資料管理是一項巨大挑戰，一方面要及時提取資料以滿足食品安全監管需求；另一方面需在資料的潛在價值與個人隱私之間進行平衡。相信大資料管理在食品監管方面的應用，可以為食品安全撐起一把有力的保護傘。

十二、政府調控和財政支出大資料令其有條不紊

　　政府利用大資料技術可以瞭解各地區的經濟發展情況，各產業發展情況，消費支出和產品銷售情況，依據資料分析結果，科學地制定巨集觀政策，平衡各產業發展，避免產能過剩，有效利用自然資源和社會資源，提高社會生產效率。大資料還還可以幫助政府進行監控自然資源的管理，無論是國土資源、水資源、礦產資源、能源等，大資料通過各種感測器來提高其管理的精準度。同時大資料技術也能幫助政府進行支出管理，透明合理的財政支出將有利於提高公信力和監督財政支出。

　　大資料及大資料技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理，更重要的是資料治國、科學管理的意識改變，未來大資料將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理。政府運作效率的提升，決策的科學客觀，財政支出合理透明都將大大提升國家整體實力，成為國家競爭優勢。大資料帶個國家和社會的益處將會具有極大的想象空間。

十三、輿情監控大資料名探柯南

　　《黑貓警長》大家都很熟悉，它講述的是“黑貓警長”如何精明能幹、對壞人窮追不捨、跌宕起伏的故事情節。拿到大資料時代背景下的話，雖然它也能體現“黑貓警長”的盡職盡責、聰明能幹，但更多的會歸結到一個問題：為何還是如此的被動、低效？疾病可以預防，難道犯罪不能預防麼？

　　答案是肯定的。美國密歇根大學研究人員就設計出一種利用“超級計算機以及大量資料”來幫助警方定位那些最易受到不法份子侵擾片區的方法。具體做法是，研究人員通過大量的多型別資料（從人口統計資料到×××犯罪資料到各區域所出售酒的種類、治安狀況、流動人口資料等等），建立一張波士頓犯罪高發地區熱點圖。同時，還將相鄰片區等各種因素加入到資料模型中，並根據歷史犯罪記錄和地點統計並不斷修正所得出的預測資料。

　　國家正在將大資料技術用於輿情監控，其收集到的資料除了解民眾訴求，降低群體事件之外，還可以用於犯罪管理。大量的社會行為正逐步走向網際網路，人們更願意藉助於網際網路平臺來表述自己的想法和宣洩情緒。社交媒體和朋友圈正成為追蹤人們社會行為的平臺，正能量的東西有，負能量的東西也不少。一些好心人通過微博來幫助別人尋找走失的親人或提供可能被拐賣人口的資訊，這些都是社會群體互助的例子。國家可以利用社交媒體分享的圖片和交流資訊，來收集個體情緒資訊，預防個體犯罪行為和反社會行為。最近警方通過微搏資訊抓獲了聚眾吸毒的人，處罰了虐待小孩的家長。

　　大資料技術的發展帶來企業經營決策模式的轉變，驅動著行業變革，衍生出新的商機和發展契機。駕馭大資料的能力已被證實為領軍企業的核心競爭力，這種能力能夠幫助企業打破資料邊界，繪製企業運營全景檢視，做出最優的商業決策和發展戰略。其實，不論是哪個行業的大資料分析和應用場景，可以看到一個典型的特點還是無法離開以人為中心所產生的各種使用者行為資料，使用者業務活動和交易記錄，使用者社交資料，這些核心資料的相關性再加上可感知裝置的智慧資料採集就構成一個完整的大資料生態環境。

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當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續學習的信心。

但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以有有效資源還是很有必要的。

最後祝福所有遇到瓶疾且不知道怎麼辦的大資料程式設計師們，祝福大家在往後的工作與面試中一切順利。