大数据技术在生活中的应用论文摘要

大数据技术在生活中的应用论文摘要

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

大数据技术渗透进入我们每个人的日常生活消费之中，它提供了光怪陆离的全媒体，难以琢磨的云计算，无法抵御的仿真环境。大数据依仗于无处不在的传感器，通过大数据技术，人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理，大数据技术能够实现城市交通的优化。随着科学技术的发展，人类必将实现数千年的机器人梦想。事实上，今天人们已经享受到了部分家用智能机器人给生活带来的便利。比如，智能吸尘器以及广泛应用于汽车工业领域的机器手等等。目前，科学家研发出的智能微型计算机只和雪花一样大，却能够执行复杂的计算任务，将来可以把这些微型计算机安装在任何物件上用以监测环境和发号施令。在大数据时代，人脑信息转换为电脑信息成为可能。科学家们通过各种途径模拟人脑，试图解密人脑活动，最终用电脑代替人脑发出指令。正如今天人们可以从电脑上下载所需的知识和技能一样，将来也可以实现人脑中的信息直接转换为电脑中的图片和文字，用电脑施展读心术。大数据技术的发展有可能解开宇宙起源的奥秘。因为，计算机技术将一切信息无论是有与无、正与负，都归结为0与1，原来一切存在都在于数的排列组合，在于大数据。关于大数据在日常生活中的应用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对数据分析有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

大数据技术的内容有很多，包括：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

大数据技术在生活中的应用论文

【导读】随着社会的发展以及商业化的推进，大数据已经渐渐的渗透到了我们的日常生活中，那么大数据在日常生活中的应用有哪些呢?大数据是如何解决我们日常生活中的问题呢?下面小编就带大家一起来了解生活中的大数据，希望对大家有所帮助。1、大数据解决生活中的问题——应用于能源随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。2、大数据解决生活中的问题——医学应用大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。3、大数据解决生活中的问题——对于金融业来说大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。4、大数据解决生活中的问题——应用于地理信息地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。5、大数据解决生活中的问题——应用于消费为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。6、大数据解决生活中的问题——应用于制造业大数据影响生产力，使机器设备在应用中更加智能化、自主化，使生产过程更加简洁、准确、安全，提高生产能力。此外，大数据技术可以帮助企业了解客户的偏好，从而生产出市场需要的产品。以上就是小编今天给大家整理的关于“了解生活中的大数据 大数据在日常生活中的应用”的相关内容，希望对大家有所帮助。总的来说，大数据的价值不可估量，未来发展前景也是非常可观的，因此有兴趣的小伙伴，尽早着手学习哦!

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。

事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。　　数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。　　而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。　　大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。　　数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。　　不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）

大数据技术在生活中的应用论文题目

大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

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大数据技术渗透进入我们每个人的日常生活消费之中，它提供了光怪陆离的全媒体，难以琢磨的云计算，无法抵御的仿真环境。大数据依仗于无处不在的传感器，通过大数据技术，人们能够在医院之外得悉自己的健康情况;而通过收集普通家庭的能耗数据，大数据技术给出人们切实可用的节能提醒;通过对城市交通的数据收集处理，大数据技术能够实现城市交通的优化。随着科学技术的发展，人类必将实现数千年的机器人梦想。事实上，今天人们已经享受到了部分家用智能机器人给生活带来的便利。比如，智能吸尘器以及广泛应用于汽车工业领域的机器手等等。目前，科学家研发出的智能微型计算机只和雪花一样大，却能够执行复杂的计算任务，将来可以把这些微型计算机安装在任何物件上用以监测环境和发号施令。在大数据时代，人脑信息转换为电脑信息成为可能。科学家们通过各种途径模拟人脑，试图解密人脑活动，最终用电脑代替人脑发出指令。正如今天人们可以从电脑上下载所需的知识和技能一样，将来也可以实现人脑中的信息直接转换为电脑中的图片和文字，用电脑施展读心术。大数据技术的发展有可能解开宇宙起源的奥秘。因为，计算机技术将一切信息无论是有与无、正与负，都归结为0与1，原来一切存在都在于数的排列组合，在于大数据。关于大数据在日常生活中的应用，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对数据分析有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。　　从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？　　大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。　　大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。　　大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。　　大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。　　当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力　　一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。　　二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。　　三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。　　四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。

论文大数据在生活中的应用

了解和定位客户这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。了解和优化业务流程大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。提供个性化服务大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。改善医疗保健和公共卫生大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。提高体育运动技能如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。

大数据在生活中的应用非常广泛，无论在人们的出行还是在日常生活中随处可见，对于人们的帮助非常大，通过微信和支付宝都可以进行大数据查询，对人们有很大的帮助。

一、农业互联网大数据在农牧业上的运用关键就是指根据将来商业服务要求的分折来开展牧业商品生产制造，减少菜贱伤农的几率。二、金融业互联网大数据在金融业运用范畴范围广。互联网大数据在金融业的运用能够小结为下列2个层面：A : 大数据营销：根据顾客消费习惯性、所在位置、消费时间开展强烈推荐。B : 风险防控：根据顾客消费和现金流量出示资信评级或股权融资适用，运用顾客社交媒体个人行为纪录透支卡风控。三、电子商务电商数据比较集中，信息量大，类型较多，未来运用大数据将有大量的空间，包含分折潮流趋势，消费发展趋势、地区消费特性、顾客消费习惯性、各种各样消费者行为的相关性、消费市场、危害消费的关键要素等。四、医疗器械行业医疗器械行业有着很多的病案，病理报告，痊愈计划方案，药品汇报这些。在将来，凭借数据管理平台人们能够 搜集不一样病案和医治计划方案，及其患者的本质特征，能够 创建对于病症特性的数据库查询。五、零售业零售业大数据的应用有两个方面，一方面是零售业能够掌握顾客消费爱好和发展趋势，开展货品的大数据营销，减少营销推广成本费。另一个方面是根据顾客选购商品，为顾客出示将会选购的其他商品，扩张销售总额，也归属于大数据营销层面。

大数据应用于各个行业包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。生物医学：大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA，了解更多的生命奥秘。公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。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不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被湮没在海量数据中。著名经济学家路德维希·冯·米塞斯曾提醒过：“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。参考资料：大数据_百度百科

信息技术在生活中的应用论文摘要

目前，电脑网络通信，人工智能（通俗地说，指的主要是机器人），大型数据库，多媒体技术一起，构成了信息科技的四大热门领域。 随着电脑网络通信和人工智能技术的发展，将来，我们的单位和家庭，只要有一台连接上了网络的电脑，将不必每天去挤公共汽车、地铁，或乘出租汽车去上班，就能获得各种信息，完全种种日常工作，签订合同，自动查阅我们所需要的资料。这样，可以减轻城市交通的压力，改善大气环境。 在日常生活中，以至于上学、购物、看病、进行各种娱乐活动，也能借助于电脑网络。看影碟不必一张张地买，直接就能从网络上观看。我们可以不必订阅报纸，打开电脑，就能随时随地获得最近的新闻，等等。 那个时候，电脑和电视机、电话机、传真机、影碟机、音响设备，已经集成在一台机器之中，并且已经高度智能化，成为家庭机器人，能自动为我们提供服务，起到保安、保姆、秘书的功能，自动判断客人的身分，为客人留下信息，并自动转移到主人身边。它能帮助照顾小孩、老人，自动向医院发出病情报告，能自动收拾房间，做饭，等等 。它还能根据信息的有无自动开、关机，做到绿色节能，保护环境。

二十一世纪前二十年是电子信息工程快速发展的关键时期，当前信息技术已经成为各项科学技术领域中发展最快的一类。电子信息工程技术的发展程度已经成为一个国家经济实力的重要体现，也是一个国家综合国力的关键所在。随着人们生活质量的不断提高，电子信息技术已经被应用在人们生活中的各个方面。不过目前电子信息工程应用中面临着诸多问题，要想加快电子信息工程技术的发展，就必须针对这些问题提出切实可行的措施。文章就针对电子信息工程目前的应用情况进行分析并提出未来的发展途径。1电子信息工程的概念及发展电子信息工程专业是集现代电子技术、信息技术、通信技术与一体的专业。电子信息工程的基本含义就是利用计算机等先进技术对电子信息进行控制和处理的学科，其研究的信息内容主要是电子设备与信息系统的设计、开发及集成。随着时代的发展，电子信息工程的内容更加广泛，电话信号处理、手机声音、图像传递、网络数据传递、信息数据传递等都需要与电子信息工程现代化技术相关联。现代的电子技术达到对信息的有效控制和各种相关处理的一种工程形式。电子信息工程控制的信息包括应用于各种设备中的信息技术。现代电子信息工程技术已经实现了对各类信息进行高效处理和有效控制，越来越智能化和小型化，同时电子信息工程技术包括应用于各种设备中的信息技术和信息平台技术。如数控技术、电子商务、电子政务平台等。电子信息工程技术在进入我国后，经过三十年的发展和进步，其技术涵盖的内容更加广泛，并且出现了在实际应用中同其他的机电设备、信息平台、医疗设备等先进现代化技术出现交叉融台的技术发展趋势。电子信息工程技术已经打破和超越了行业界限，形成了新的产业链和技术核心，所以我们必须更好地研究电子工程信息技术的发展趋势，并创造出更好地适合电子信息工程技术发展的环境和新产业。2电子信息工程产业发展中存在的问题1信息人才缺乏在市场经济发展的过程中，企业之间的竞争主要是人才的竞争。电子信息工程产业作为劳动密集型产业需要大量的人才，但是当前电子信息产业中有很多企业却没有足够的人才资源。造成这一现象的原因有很多，其中有两方面是最为主要的因素。其一，我国当前的电子信息企业规模比较小，人才很难实现自身价值，人才都流向了规模比较大的国企或者外资企业。其二，我国对于信息人才的重视程度不高，加之信息人才培养起步比较晚，导致信息人才很难再短时间内满足快速发展的电子信息产业。2产业发展环境恶劣根据我国对当前电子信息产业发展环境进行的调查显示，在七十六项环境要素中不让企业满意的要素占百分之四十，让企业非常满意的环境还不足百分之十，企业评价一般的占百分之五十左右。这些调查数据说明，当前我国的电子信息产业发展环境还有待于进一步提高。为企业提供良好的发展环境，也是市场经济发展中的重要工作。当前我国电子信息产业发展环境存在的弊端包括以下几点：电子信息产品假冒伪劣现象十分严重，特别是软件方面；有些企业为了获得更多的经济利益，和同行之间进行恶性竞争，导致市场环境十分混乱。这些都会导致我国的电子信息产业落后于外国电子信息产业。3自主创新能力差创新是一个企业在激烈的市场竞争环境中获得竞争力的重要方面，也是企业不断前进的基本动力。电子信息产业更是需要源源不断的创新来获得自身的发展，但是当前电子信息企业缺乏自主创新意识，企业所需的各种元器件和关键技术还依赖于外国。拥有自主知识产权的企业比较少，特别是缺少核心技术产权，科研理论成果转化成实际生产的比率比较低，产学研一体化技术在大多数企业中并没有真正建立。4信息产业结构有待优化虽然当前我国电子信息产业已经得到了快速发展，不过在我国电子信息产品出口结构中还是以低端消费类电子产品占据主位，而外国企业则在我国占据了高科技方面，这就已经抢占了我国消费市场中的一部分。虽然我国电子信息企业在规模上在世界排行中位于前列，但是由于缺乏自主知识产权以及创新能力，很难有企业能够和世界顶尖电子信息企业相竞争。造成这一现象的主要原因就是当前我国电子信息产业的结构有待于进一步优化，这也是中国电子信息产业获得世界认可的基本途径。3电子信息工程发展途径1加大投入力度，促进信息化建设为了促进我国电子信息产业更好更快的发展，社会各界必须加强对电子信息工程项目的支持力度，不断加大投入力度，拓宽融资和投资的渠道，并建立电子信息工程发展基金，为电子信息产业的发展保驾护航。作为政府应该积极引导互联网、电影推广、软件开发等产业的发展，促进自主知识产权创新技术的开发以及做好科研理论的转换和技术的改造。2重视信息产业的人才培养人才是企业之间竞争的主要力量，特别是作为电子信息产业来说人才是获得自身发展的基础力量。企业必须重视人才的培养以及人才开发，政府应该投入更多的资金来培养高素质的人才来适应当前的企业发展需求，进一步促进我国电子信息产业的可持续发展。除了需要提高人才的专业能力，作为企业也应该能够吸引更多的人才，为人才提供良好的发展环境和成长空间。企业在获得人才支持的情况下，能够使企业不断的开拓创新，人才也能够在企业发展中实现自身价值。作为高等学校也应该注重人才的培养，为企业提供高技能的人才队伍。3促进产品服务创新，培育电子信息经济增长点作为电子信息企业应该具备知识产权保护意识，并能够根据市场需求的变化不断进行自主创新，培育新的电子信息产业经济增长点。为了促进电子信息产业现代技术的快速发展，必须促进企业的产品服务创新，特别是当前外国企业的技术冲击以及国内竞争日趋激烈的情况下，推陈出新才是企业的生存之道。此外，电子信息企业还应该加强技术和设备企业之间的合作，建立科学的技术创新体系，增强企业的核心技术开发能力，实现技术创新和产品创新，增强企业的国际竞争力。4积极推广信息网络平台，培育信息产业市场国家应大力推广互联网、移动网络发展，不断培育电子信息产业市场，只有促进网络交流和扩大，才能让人们工作、学习、生活越来越方便，成本越来越低，其中的电子商务商机和各类应用也不断的涌现，如QQ、淘宝、微信就是其中的典型。同时要规范信息网络，打击网络犯罪和各类违法违规行为，建立网络信用体系、推进网络道德素养的建立，对未成年人和学生应寓教于学、提高素养。这样既能让他们更多更深地去理解应用网络，享受科技成果又能以信息和网络为工具，积极培育创新思维和创造力。4结束语文章主要针对当前我国电子信息产业应用中存在的问题进行了分析，并提出了相应的发展途径，希望能够帮助电子信息产业在当前的市场环境下把握机遇，实现自身的快速发展。作为电子信息企业应该坚持科学发展观的原则，对自己生产的产品不断升级优化，这样才能让企业在经济危机严重的情况下稳定发展。电子信息产品已经深入到我们的生活中，并不断地在改变着我们的生活，为我们提供智能化、无线化的生活环境。电子信息工程技术的发展也给传统生产企业带来了巨大转机，随着电子信息工程技术的逐渐成熟，必然会为我国电子信息产业带来机遇。

比如：手机，电脑，ATM等等。信息技术：缩写IT，是主要用于管理和处理信息所采用的各种技术的总称。它主要是应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统及应用软件。它也常被称为信息和通信技术，主要包括传感技术、计算机与智能技术、通信技术和控制技术。凡是能扩展人的信息功能的技术，都可以称作信息技术。现代信息技术“以计算机技术、微电子技术和通信技术为特征”。信息技术是指在计算机和通信技术支持下用以获取、加工、存储、变换、显示和传输文字、数值、图像以及声音信息，包括提供设备和提供信息服务两大方面的方法与设备的总称。信息技术是人类在生产斗争和科学实验中认识自然和改造自然过程中所积累起来的获取信息，传递信息，存储信息，处理信息以及使信息标准化的经验、知识、技能和体现这些经验、知识、技能的劳动资料有目的的结合过程。应用范围：信息技术的研究包括科学，技术，工程以及管理等学科，这些学科在信息的管理，传递和处理中的应用，相关的软件和设备及其相互作用。信息技术的应用包括计算机硬件和软件、网络和通讯技术、应用软件开发工具等。计算机和互联网普及以来，人们日益普遍的使用计算机来生产、处理、交换和传播各种形式的信息（如书籍、商业文件、报刊、唱片、电影、电视节目、语音、图形、图像等）。

目前，以智力、技术为主要资源的知识经济的迅速崛起，加快了全球经济一体化、生产信息化的进程。信息技术是当今知识经济社会中最先进的生产力，属于高新科技领域，它的迅猛发展为国民经济注入了新的活力。信息技术逐渐成为新技术领域中发展最快、竞争最激烈的先导技术，信息技术的创新创造了巨大的产业和市场，引发了一场新的产业革命，使信息产业成长为全球经济中融合度最高、发展潜力最大、增长速度最快的领域之一。信息技术的发展极大地改变了人们的思维方式、生产和生活方式，影响着全球科技、经济、社会和军事的发展，引导着人类向知识经济和信息社会的方向迈进。随着社会主义市场经济体系的逐步完善，政府在推动经济发展和社会资源配置中的职能与角色也正在发生着深刻的变化。要转变政府职能，实现政企分开，建立办事高效、运转协调、行为规范的行政管理体系，政府公务员应首先转变观念，优化知识结构，提高现代行政管理水平。