大数据应用是不是比人工智能应用更加广泛呢是不是更加深入生活呢？大数据都在哪些行业有应用

本文目录

• 大数据应用是不是比人工智能应用更加广泛呢是不是更加深入生活呢
• 大数据都在哪些行业有应用
• 大数据应用是否广泛落地实施了
• 大数据专业和商务数据分析与应用是一回事吗
• 请问大数据应用技术都要学什么
• 目前大数据技术应用的最多、最好、最成熟的领域有哪些主要用到大数据哪些特点
• 大数据在外卖行业有什么应用
• 大数据在交通方面有哪些应用
• 大数据具体是做什么有哪些应用
• 大数据和人工智能在物联网智慧城市建设过程中有哪些应用场景

大数据应用是不是比人工智能应用更加广泛呢是不是更加深入生活呢

谢谢邀请！

从技术体系上来说，大数据是智能化的基础，大数据的发展必然会促进人工智能的进一步发展，从技术成熟度上来说，大数据技术在2016年的时候已经趋于成熟（来自Gartner报告），而人工智能目前依然处在研究的初期阶段，所以大数据未来将逐渐落地，而人工智能的落地还需要按步骤分阶段进行。

目前大数据已经开始在很多领域陆续开始应用，其实从技术体系上来说，大数据技术的发展是一个连续的过程，在技术上伴随着统计学、物联网、云计算的发展而逐渐完善。比如，大数据目前一个重要的应用是数据分析，而数据分析本身就存在很长的技术积累期，统计学主要的研究内容就是数据分析，所以大数据的发展存在一个比较扎实的理论和应用基础。从这个角度来说，大数据的落地还是具有广泛基础的。目前大数据的处理也有很多种方式，比如目前比较流行的Beam就是一个流处理和批处理整合的应用。

随着大数据和人工智能的发展，二者之间的界限也逐渐模糊，比如目前从事大数据分析的工程师往往也在做机器学习方面的研发，而机器学习是人工智能领域的重要研究内容之一，与此类似的情况还包括自然语言处理、计算机视觉和机器人学等内容，目前这些传统的人工智能研究领域已经与大数据建立起了紧密的联系。所以说，随着大数据的发展和落地，人工智能也一定会伴随着大数据逐渐开始落地应用。

总之，未来大数据与人工智能的结合将更加紧密，有大数据的地方也往往会有人工智能的身影，对于很多用户来说，大数据的价值需要智能体（人工智能产品）来进行体现，尤其是对于普通用户来说，大数据比较抽象，而智能体则比较好接受。

大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些相关方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有人工智能方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

大数据都在哪些行业有应用

　51CTO数字化人才来回答这个问题：

　　比如经济金融领域。股价的预测其实一直是个难题，传统的股价预测，实际是通过一些专业的模型来估计风险、收益、评价企业，有专门的理论和方法来估计股价。但是影响股价的除了这些因素之外还有人们的“期望”，而估计“期望”是非常难的，因为“期望”既涉及外部因素，又涉及心理预期。现在一个新视角是考虑公众关注，比如搜索。若对某些企业比较关心，可能就搜索其企业状况、新闻事件，这种搜索体现了大众对具体企业的股票价格和价值走向的关心。这是一个跟过去特别不同的角度，因为这不是特别专业的角度，它是从专业外人士的行为来估计的角度。这种关注和搜索与股价的走势有相当强的关联度。但是，要特别指出，仅用这一个因素来估计股价是不够的，还有大量的因素需要专业模型。因此，一方面能够扩展或者冲击传统的定式和视角，另外应该把其他视角引入进来，大数据的股价预测应该是包括内部与外部、专业与非专业因素的模型构建。

　　大数据也开始在改变会计学。传统的会计学衡量企业的状况是通过三张报表：资产负债表、现金流量表、利润表，这三张报表反映了一个企业的运营能力、偿债能力和盈利能力。虽然这三张报表是非常基础和非常重要的，但是大家突然发现，有一大类企业是高风险的，特别是一些IT企业、创业企业、新行业企业，长期负债，但同时又有非常高的市值，人们又有非常强的忠诚度，如果用这三张报表衡量，似乎不能完全体现它的价值，也就是说，传统会计学的三张报表现在可能就不够用了。因此，人们正在呼唤“第四张报表”的出现，业界和学界都在做这方面的研究。长周期、高负债、高不确定性企业的价值可能受到的是口碑、忠诚度、品牌、公允价值，包括无形资产的影响。这些东西，我们可以称之为数据资产。

　　大数据也在为体育界带来变革。篮球项目像美职篮NBA就做得非常好，他们通过收集肌肉、血液、心脏、动作、战术、团队等全景式的数据来帮助训练和比赛，因为这些因素，都有可能影响整个比赛的结果。科技体育这几年有巨大的空间，传统的师傅带徒弟，师傅的传帮带确实非常重要，但是应该有更细粒度，更加多角度、更加全景式的手段，采用大数据技术来提升整体的竞赛水平。

　　大数据在艺术上也有很多影响。传统绘画，不管是古典的还是现代的画，都有自己的素材和表现形式。现在出现了一种新的素材——数据素材，也就有了新的表现形式。比如飞机航班的数据轨迹就可以构成一幅新颖的画。

　　大数据在其他领域也有非常多的应用，比如农业方面就有蔬菜革命、精准扶贫。在医疗健康领域，医院内医院外，得病和未得病之间的关联，也是大数据问题。文学上通过大数据技术对一些词语、作者、关系、背景等进行分析。这些都是利用大数据的例子。

大数据应用是否广泛落地实施了

首先，随着大数据技术体系的成熟，大数据产业也在不断拓展，包括数据采集、传输、存储、分析、应用、安全等多个方面正在逐渐形成一个较为完善的产业链，但是不可忽略的事实是，当前大数据技术在落地应用过程中，依然存在着一些制约因素。

制约大数据发展的因素是多方面的，在诸多的制约因素当中，有的因素是产业基础场景所导致的，这自然需要一个建设的过程，比如有的企业尚没有完成基础信息化改造，有的企业还没有完成业务上云等等，虽然这些产业基础场景对于大数据的落地应用会产生较大的制约，但是制约大数据落地的核心因素，依然是大数据自身的价值空间没有构建起来。

构建大数据的价值空间涉及到的因素同样比较多，其中有两个因素是比较重要的，其一是大数据的价值出口，其二是大数据的价值衡量标准，而这二者之间也存在一定的联系。当前大数据的价值之所以受到制约，一个重要的原因是当前大数据的价值出口依然是人力系统，或者说数据的价值化结果是给人使用的，而一旦数据价值化的结果是给智能体使用的，那么大数据价值将在很大程度上得到提升。

站在技术的角度来看，大数据、物联网、人工智能这三者之间的关系是非常紧密的，脱离了物联网和人工智能来谈大数据价值是有问题的，这与脱离行业场景来谈大数据一样，因此大数据的价值化体系建设，同样要看物联网和人工智能技术的发展和应用。

对于企业来说，要想实现自身的大数据发展路线，要考虑到多方面因素，而要想实现从生产产品到生产数据的转变，则需要整合大量的产业资源和技术资源。

最后，如果有大数据方面的技术问题和发展规划相关问题，可以向我发起咨询。

大数据专业和商务数据分析与应用是一回事吗

全国统一大市场一直都备受关注，众所周知，我国国土面积庞大，并且范围内地理风貌、经纬度、气候环境有很大差异，形成了以海洋、河流、山地、平原、丘陵为主的不同城市建设，也因此产生了差异化的市场。这些差异导致了相关资源难以互通、价格也无法统一，影响了整体的资源配置、利用效果，产生了很多无效竞争。

而数据作为可以将复杂多变的事物转化为数据、信息的重要手段，可以在远程线上就完成资源的协调，通过数据的流通将分散在全国各地的海洋、山地、平原等不同资源进行有效整合，构建成全国统一、规范、有序的大市场。此外，除了地理意义上的互通，数据还可以完成线上和线下的统一，省去不必要的资源、人力浪费，很简单的通过线上来完成交流协同，提升资源配置效率。

这次会议中完整阐述了数据的价值和意义，并对今后数据发展、数字经济发展进行了很多规划引导，明确了城市、国家未来的发展路线，为个人、机构、企业发展指明了方向。

请问大数据应用技术都要学什么

大数据是我的主要研究方向之一，目前也在指导大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

大数据应用技术专业主要以培养大数据应用技能为主，相对于数据科学与大数据专业来说，大数据应用技术专业主要培养技能型人才，以满足广大传统行业对于大数据应用人才的需求。大数据应用技术专业的毕业生未来可以从事的岗位包括数据采集、数据整理、大数据运维、数据分析、大数据应用开发等。

在知识结构的设计上，大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容，另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础，即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。

编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上，从目前就业的角度出发，Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位，那么需要重点学习一下编程语言部分。

大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一，大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台，同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展，目前大数据平台的组件已经逐渐丰富，所以这部分学习内容也相对比较多。

数据分析工具的学习可以从基本的Excel开始，然后进一步学习各种BI工具，在学数据分析工具的过程中也涉及到一些常见的数据分析算法以及数据库知识。

最后，随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业，未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

目前大数据技术应用的最多、最好、最成熟的领域有哪些主要用到大数据哪些特点

谢谢邀请！

作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，随着大数据技术体系的成熟，目前大数据正处在落地应用的初期，未来大量的传统行业都将得到大数据的赋能，同时大数据技术也将为传统行业打开新的价值空间，从而促进传统行业的创新和发展。所以，对于当前的传统行业来说，要想抓住产业互联网时代的发展红利，一定要注重大数据技术的运用。

从目前大数据技术的应用情况来看，互联网、金融、咨询、医疗、教育、出行等领域有比较多的大数据应用案例，其中互联网行业对于大数据的应用已经比较普遍了，不仅在产品研发的过程中会使用到大数据技术，在公司运营等方面也全面开始采用了大数据技术。

大数据技术的运用需要一个完善的环境支撑，这其中比较重要的内容有三个方面，其一是要有数据采集能力，由于互联网行业的数据采集能力非常强，所以这是互联网行业的一个天然优势；其二是要有数据价值化能力，数据价值化是大数据技术的最终目的之一，目前数据分析是大数据价值化的主要方式；其三是要有应用场景，应用场景可以看成是大数据应用的出口，这往往也是大数据最终的目的。

互联网行业由于既有大量的数据来源，同时也掌握大数据价值化的技术，所以互联网行业在很大程度上推动了大数据的发展。目前互联网行业内大数据的成功应用案例还是比较多的，其中基于大数据的产品迭代和基于大数据的价值化考核方式就是比较常见的应用。

对于互联网行业来说，数据本身就意味着价值，但是要想让这些数据真正转换成价值，就需要大数据技术的帮助。对于互联网行业来说，运用大数据最终的目的之一就是与用户建立价值化的“链接”，通过这些“链接”来完成各种价值增量的操作。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

大数据在外卖行业有什么应用

应用场景还是蛮多的，外卖平台，包括美团、饿了么都会定期的出一些数据报告，如果看过“这份报告”，你就会发现“大数据”真的有大用。

1）大数据基于地域上的应用

基于外卖平台的大熟悉分析，我可以清晰的看出某一区域、某一个地点的外卖市场需求情况，如果外卖平台与一些特定的商家合作，并根据大数据反馈的信息，要求商家在指定的地点开通“特色外卖”，从而使本区域消费者能更加迅速的购买到“自己最喜欢的美食”，这本身就解决了一些痛点，即“有市场找商家经营”。

2）基于美食种类、口味上的应用

从本质上将，外卖行业的大数据可以直观的看出顾客对美食种类、味道上的偏好，如果外卖品牌与一些大的餐饮品牌合作，基于大数据其实可以很直观的判断出“某区域、某个城市”的食客喜好，比如酸甜苦辣咸等，油腻或是清淡，这样在品牌连锁经营上会减少很多的试错成本。

3）基于人口分布、年龄上的应用

如果看过外卖平台的数据报告，我们就会发现，这些数据报告会将信息分门别类、尤其是年龄上，我们可以直观的看出什么年龄的人喜欢什么样的商品，什么年龄的人喜欢点外卖等。这对普通人来说可能没什么用，但对于一些做市场调研的相关行业来说，是非常有用的信息。

4）弥补传统行业的短板，让企业与个人在经营上有一定的针对性

网购普及的今天，如果我们再次回到传统零售业去分析，就会发现大数据带给我的不止是一堆苍白的代码那么简单。起码在我的印象中，我认为大数据的真正作用就是帮助企业或个人客观、直观、清晰的分析市场现状，以便于调整战略发展方向，让自己的更加适应市场。

以上就是老王的谬论，一些个人见解，说的可能有些模糊，希望对各位有些帮助。

大数据在交通方面有哪些应用

通过基于全量视频的人员、车辆、物品、场景智能分析能力建设，交管部门可以通过对交通数据的分析及挖掘，对交通的参与者路、车、人进行分析，对拥堵、违规等现象进行预警，提供排堵策略及违规追踪，赋能交通相关部门交通经济运行监测、政府决策分析、突发事件应急指挥，提升交通运行效率，为人们提供交通信息服务。

大数据也是建设智慧交通的核心，有了大数据，再加上人工智能技术，相当于给交通安装了先进的智能“大脑”，使之能够有效消化和吸收所采集到的基础数据信息，做到对交通数据及关联数据的及时筛选、深度分析、全面共享、然后做出实时反应，有效反馈，多维度利用、对交通微调、精调，提高城市路段通行效率。

大数据在交通方面有哪些应用？主要体现在以下5个方面：

1、大幅提升用户出行体验

出行途中实时查询交通信息，第一时间知晓交通事故、道路维修、交通管制等情况进而绕行，进而提升出行体验。

2、提高日常交通疏导效率

基于互联网地图，交通信息无须通过大屏幕就可传达给司机。例如，交通部门可在云端疏导，司机则通过车载导航或手机地图收到语音指令，这样可避免让交警处于复杂恶劣的交通环境中。再比如有地方发生交通事故，可通过地图的个性化导航绕行。借助于互联网地图，交通部门信息将更有效地传达给市民，实现云端调度，提升道路资源的使用效率，降低城市拥堵程度。

3、辅助宏观交通规划决策

相当一部分交通问题，例如长期拥堵、事故高发，均可归结到交通规划不合理，包括城市规划、道路规划、方向规划、交通灯设置、道路转向设置等等。如果有了基于海量大数据的分析结果，就可更有效地进行交通规划决策，进而提升整体效率，尤其是公共交通规划，公交路线、地铁班线、出租车配额，诸多公共交通资源配置决策均可基于大数据进行。

4、为共享出行提供基础支持

共享出行已深刻改变了市民的出行，专车是增加还是减少城市拥堵？专车如何派单和行走才能避免拥堵？通过地图大数据分析都会有答案。共享出行的本质是基于LBS的大数据出行方式，地图大数据与公共交通大数据结合之后，可为共享出行提供更好的支持。

5、交通主管部门的决策越来越科学

政府、交管局等机构对重大政策的制定和推出越来越依赖于对交通行为的分析，最典型的就是北京全面限制外地牌照这件事情，专业机构通过数据分析发现北京道路拥堵的症结。

大数据具体是做什么有哪些应用

大数据的核心作用是数据价值化，简单的说就是大数据让数据产生各种“价值”，这个数据价值化的过程就是大数据要做的主要事情。

数据价值化的过程涉及到一个完整的产业链，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现以及应用。其中数据的采集主要来源于物联网和传统信息系统，而数据的存储和安全则依赖于云计算平台，可以说大数据是物联网和云计算发展到一定阶段的必然结果，物联网、云计算、大数据也被称为第三次信息化浪潮的代表技术。

大数据有哪些具体的应用呢？目前大数据的应用体现在诸多领域，比较常见的有决策分析、推荐系统（电商平台）、自动驾驶、语音识别、计算机视觉等领域，随着大数据的不断发展，大数据的应用将普及到越来越多的领域。

按照应用的对象来说，大数据的应用对象可以简单的分为给人类提供辅助服务，以及为智能体提供决策服务。比如目前比较常见的大数据场景数据分析，场景数据分析的结果大部分情况下是给人类看的，通过这个分析的结果可以进一步辅助人类作出各种决策。

未来，大数据的应用将更多的服务于人工智能产品（智能体），现在人工智能的研究也开始以大数据为基础展开，很多产品已经开始落地使用了。

从就业的角度来说，由于大数据的产业链能够容纳各种人才，所以未来大数据领域将是一个比较大的就业渠道，学习大数据是一个不错的选择。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

大数据和人工智能在物联网智慧城市建设过程中有哪些应用场景

首先，要对智慧城市有个基本的了解，个人引用杜明芳博士在《新基建驱动的新型智慧城市建设生态体系》中阐述的内容，智慧城市是智造城市、智绿城市、智文城市、智享城市、智安城市、智融城市、智服城市、智信城市的科学融合；其业务领域涵盖智慧建筑、智慧健康、智慧交通、智慧工业、智慧能源、智慧政务、智慧教育、智慧农业等方方面面，是一个城市运行的智慧化提升。

而智慧城市的运行需要先进的科学技术手段来实现，方方面面运行的信息通过数据的形式来展现，大数据技术就是对数据的汇集、清洗、加工、处理、分析、呈现的系统集成技术；同时数据的传输和反馈需要最新一代信息通讯技术来保证传输过程的稳定性、高速性，而5G技术极大的解决了数据传输的相关问题。俗话说：要致富，先修路。5G技术就是在建设智慧城市在数据传输方面高速公路。而最终的数据汇集到大数据中心，通过人工智能的协调、处理、分配等复杂性的过程最终做出正确的、合理的、科学的、有前瞻性的决策、执行命令和措施。

在智慧城市中，大数据是各方面运行的信息流展示，人工智能是处理综合信息的大脑，他们应用到智慧城市的方方面面，各个场景。当然目前我们是从某一个节点或某一方面进行智慧性的改造，在可以预计的将来，智慧城市的运行时系统的，各个行业和领域相互协调的，达到和完成智慧城市的完美运行。

就智慧供热的场景来说，它的智慧平台包括智慧供热系统、安全保证系统、环保监测系统、供热服务系统等；它的服务单元包括热源、热网、换热站、楼宇热力单元、用户；而智慧供热系统中包括地理信息系统、动态负荷预测系统、动态水力计算系统、热站智控运行系统、楼宇智控运行系统、室内温度采集系统、能耗分析系统等等。而这些系统和平台运行的技术支撑是互联网+、云计算、人工智能运算和控制、供热工程技术等。

同时热源也是智慧的，现今在国家清洁清洁采暖政策大力实施下，清洁智慧热源已经使用到民生供热的方方面面，高压电极锅炉、空气源热泵、水源热泵、低压电锅炉等已经在供热领域蓬勃发展。如何采用适合实际情况的、有发展前景的、与各种热源智慧结合和清洁运行的智慧热源将是今后在智慧城市中智慧供热发展的重点方向。