1.1.3 數據分析的應用場景

隨著大數據分析技術的發展，日常生活、政府及企業對數據分析的應用需求越來越多，利用大數據分析技術可以為人們的日常生活帶來便利，促進社會變革和科技發展。日常生活方面，人們的衣食住行都離不開數據的支撐，大數據分析技術的發展正在逐漸改變人們的生活方式。政府方面，國家出臺了一系列政策，明確提出實施國家大數據戰略，建設數據強國的目標。政府在交通、天氣、農牧業、醫療衛生、教育等眾多領域出臺了一系列的大數據應用政策，支持其發展。企業方面，公司都在積極架構大數據分析部門，支持其他業務部門的發展，旨在降低企業運營成本、提高企業運作效率、創造更多利潤。下面介紹數據分析眾多的應用場景，可以看到數據分析與人們的日常生活結合得有多么緊密。

1.日常生活應用場景

（1）電商購物

電商平臺的崛起讓用戶不需要出門就能購買到自己需求的商品，提高了用戶購買日常生活物品的便利性。移動互聯網技術的發展讓用戶可以隨時隨地購物，但這一切的發展都離不開大數據技術的支撐。隨著數據量的日益增長，包括大數據存儲、大數據處理、大數據分析在內的各類大數據技術也在不斷發展。利用大數據分析技術，電商企業可以對用戶的偏好進行分析，然后進行商品推薦，從而提高用戶的購買效率；電商企業對用戶反饋的評論進行收集并分析，可以用來對產品進行優化，從而提高用戶對產品的體驗。

（2）外賣訂購

外賣平臺的發展讓消費者在家就可以享受到各種美食，隨著平臺用戶規模的增加，大數據技術的支撐顯得尤為重要，包括商家數據的接入、客戶消費訂單數據、定位信息數據以及實時外賣路線規劃等都與大數據技術的應用息息相關。隨著市場需求的升級，餐飲外賣行業的發展環境迎來進一步優化，同時，外賣用戶大數據分析滲透程度將更深。例如，提升平臺和商家的經營效率，增進用戶對于平臺和商家的滿意程度以及擴展配送商品品類等，都要基于大數據分析。

（3）物流配送

物流的配送效率直接體現在用戶從下單到收到商品之間的間隔時間上，高效的物流配送也是建立在大數據分析基礎之上。通過大數據分析可以對物流資源配置進行優化，合理規劃物流路線，從而降低物流成本，提升物流配送效率。物流網點的選址、交通網絡規劃、輻射區域規劃，都可以通過大數據分析進行輔助決策。此外，對車隊的能耗數據、路線跟蹤、調配信息等數據進行整合并分析，進行數字化管理，可以有效控制車隊的運營成本。

（4）交通出行

大數據分析技術在交通出行方面的應用也很廣泛。例如，利用大數據分析技術可以實時監控車輛通行密度，合理規劃行駛路線；實現即時的信號燈調度，提高已有線路運行能力。此外，近幾年來發展迅猛的打車平臺和共享單車也是利用大數據分析技術快速匹配司乘信息，從而提高用戶乘車便利性，降低能源損耗，提高出行效率。

（5）游戲產業

游戲廠商可以基于用戶數據根據用戶的偏好行為進行分析，可以主動推薦符合其偏好的游戲產品，減少用戶搜索感興趣游戲的時間。此外，對用戶在游戲平臺內產生的大量行為數據進行分析挖掘，可以迅速定位產品存在的問題并進行優化改進，提高用戶忠誠度，降低用戶流失率。市場推廣渠道的數據分析可以幫助渠道進行優化，從而降低獲取客戶的成本并實現優質客戶的新增導入。

2.基于行業的應用場景

（1）天氣預報

基于歷史海量數據的預測分析結合氣象知識，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。此外，對于重大自然災害，例如臺風、龍卷風等，大數據分析技術可以更加精確地判斷其運動軌跡和危害的等級，有利于幫助人們提高應對自然災害的能力，減少損失。天氣預報準確度的提升和預測周期的延長將會有利于農業生產的安排。

（2）農牧業

借助于大數據技術收集農牧產品的產地、產量、品種、流向、銷售等各種信息，在大量數據分析基礎上得到農牧產品的指導信息、流通信息等。通過不同的應用場景，可以使得農牧業從業者獲取農牧產品的市場行情、相關技術等信息，從而做好預判。此外，企業基于大數據分析可以獲得農牧產品的流通數據、市場消費需求、市場布局情況等專業的分析報告。政府可以通過大數據的整合分析，為農牧業生產提供合理建議，引導市場供需平衡，避免產能過剩，造成不必要的資源和社會財富浪費。

（3）醫療衛生

根據醫院病人的就診信息，通過大數據分析得出涉及食品安全的信息，及時進行監督檢查，降低已有不安全食品的危害；基于用戶在互聯網的搜索信息，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，降低其危害；基于覆蓋區域的居民健康檔案和電子病歷數據庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，并通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。

（4）教育行業

大數據分析技術可以被政府教育部門運用到教學改革實踐中。通過對學生成績、行為表現、心里活動等數據的分析，可以讓教育工作者理解學生在個性化層面是怎樣學習的，從而制定相關策略來提高學生的成績。此外，基于大數據分析可以將學習興趣相同的學生進行分組，從而提高共同學習效率，還可以為每位學生創建適合自己的學習環境和個性化的學習方案和學習路徑。

（5）金融行業

銀行基于客戶資料的大數據分析，對申請貸款的客戶進行信用評分，從而確定是否給客戶發放貸款以及發放貸款的額度。此外，銀行可以對客戶數據進行細分研究，通過聚類分析發現不同類型客戶的特征，挖掘不同客戶的特點，從而為客戶提供優質的服務。

利用大數據挖掘技術對投資的理財產品進行組合策略分析，從而降低投資風險，提高資金使用效率。此外，對已有的投資產品的組合模型進行優化分析，為投資者提供更為精準的數據分析。

保險業可以通過大數據技術對客戶數據進行挖掘，研究欺詐客戶的行為特征，進行實時監控與預警，降低企業風險。

（6）零售行業

客戶群體的細分以及精細化運營同樣適用于零售行業，根據客戶的消費喜好和趨勢，進行商品的精準營銷，降低營銷成本。

利用大數據分析技術縮短產品生產時間，根據顧客反饋意見，快速進行決策并迅速修正產品缺陷，給用戶更好的體驗，從而提高產品的服務質量。

建立用戶預測趨勢的模型，對消費者購買方式和地點進行預測，從而能夠調整庫存量，提高產品周轉效率，滿足消費者的需求。

（7）制造業

對制造業企業的銷售業績、利潤率、成本等數據的分析，有助于了解企業銷售狀況，從而制定相應的銷售策略，擴大生產利潤。

對采購及庫存數據的分析，有助于全面掌握企業采購及庫存狀態，為優化采購流程、降低庫存積壓提供決策依據。

針對產品故障數據進行預警分析，了解產品的故障狀態，對于發生概率較高的故障問題、排名靠前的故障產品型號，可以改進生產工藝流程，降低產品故障率。