生活中的大數據例子

大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。那么大數據在生活中的例子是什么？

生活中的大數據有哪些

一、 大數據在金融行業的應用

金融行業應該是運用大數據技術最頻繁的一個行業，證券和銀行經常會運用大數據技術進行數據分析，通過對數據的監控和分析，有效規避風險。

金融行業面臨的行業挑戰有很多，證券欺詐預警，超高金融分析，信用卡欺詐和企業信用風險等一系列數據數據風險挑戰，行業內面臨的種種問題，都需要大數據發揮其預測的核心功能，有效規避風險。

二、 大數據在娛樂媒體的運用

大數據行業在各個行業都有涉足，舉一個簡單的例子，通過社交媒體明星粉絲數量分析和行業內新聞動態，可以預測影視視頻的播放量和受喜愛程度;通過智能產品的點擊數量和瀏覽量，可以推測用戶的個性偏好，并且推薦其喜愛的產品。

前段時間大火的美劇《紙牌屋》，通過大數據分析，選取適合網友的視頻偏好和明星選擇，造成轟動的播放量。大數據在社交媒體和娛樂行業的大數據分析，一部分也在引導觀眾和粉絲，讓其為娛樂產業消費。

三、 大數據在醫療行業的運用

iPhone用戶手機上都有這個功能，通過健康APP里的健康步數統計和鍛煉情況，為你記錄你的健康狀況，并且預測可能發生的疾病，這就是在運用大數據技術，通過一系列的記錄分析，預測可能要發生的事情并且及時解決。醫療行業可以通過用戶的身體情況和大量病例數據，分析提高醫療行業的監控力度，并且進行有效檢測，降低用戶的患病率。

大數據的特征

數據量大（Volume）

第一個特征是數據量大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。

類型繁多（Variety）

第二個特征是數據類型繁多。包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

價值密度低（Value）

第三個特征是數據價值密度相對較低。如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值“提純”，是大數據時代亟待解決的難題。

速度快、時效高（Velocity）

第四個特征是處理速度快，時效性要求高。這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。

既有的技術架構和路線，已經無法高效處理如此海量的數據，而對于相關組織來說，如果投入巨大采集的信息無法通過及時處理反饋有效信息，那將是得不償失的。可以說，大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。