大數據應用場景
來源:指數網  日期:2019-09-11
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經過幾年的發展,大數據產業已經進入價值變現階段。傳統企業對大數據技術和應用有了初步的了解,大數據平臺和技術的應用已經開始普及。一些公司還設立了大型數據部門,大數據已被企業高度重視。但對于許多企業和制造商來說,主要的困難是大數據的場景應用,即如何利用數據分析和外部數據增強業務。

本文擬通過一系列文章介紹大數據場景應用,以及如何利用數據分析和外部數據實現價值實現和增強業務。前期它主要集中以下文章。大數據場景的應用場景是橫向和縱向共享的,從數據源、數據應用、數據分析方法和工具等方面介紹了如何應用數據。

行業章節:從大數據場景的橫向應用入手,介紹了大數據在各個行業的應用場景,重點介紹了大數據場景和案例功能在銀行、證券、保險、互聯網金融、房地產、旅游、交通、農業、智能化等領域的應用、政府和其他行業。從大數據場景的垂直應用出發,介紹了大數據分析在各個功能領域的應用。場景,重點介紹精準營銷、數據風控、效率提升、決策支持、產品運作等大數據場景和案例。數據源章節:從數據類型和數據源的角度,介紹了中國市場上擁有數據源的公司,包括數據源、數據類型、數據應用場景和數據應用案例。用戶肖像章:從數據應用入手,介紹了如何對數據進行整理和組織,如何標注,如何使用數據描述用戶,如何構建可用于商業應用的用戶肖像,以及如何通過用戶肖像找到數據業務應用場景。數據分析論文:從數據分析的角度,介紹了常用的數據挖掘和統計分析方法、模型和算法。數據挖掘和分析常用知識點、數據分析模型和應用案例。

許多企業對大數據的價值、如何應用數據以及如何利用數據創造價值知之甚少。大數據場景應用已成為許多企業迫切需要了解的問題,也是企業應用大數據的重要起點。本文將從多個行業和領域與您分享大數據的應用場景,幫助企業掌握和找到數據應用的切入點。

大數據場景的應用實質上是數據的業務應用場景,是數據和數據分析在企業業務活動中的具體體現。大數據的場景應用可以從不同的緯度理解。在橫向上,大數據在不同行業有不同的應用場景。簡單地說,它是為了增強業務,降低成本,并在開源和節流上施加同等的壓力。由于各行業的數據維度和數量質量不同,不同行業的大數據應用成熟度不同,金融行業的數據維度較多,數據質量也較好,數據集中和數據治理已經進行了一段時間,因此大數據的應用金融業的A比較好,取得了一定的效果。房地產行業的大數據剛剛起步,主要應用于線下和在線數據接入、土地決策、房地產金融等領域。電子商務是最早使用數據來兌現的行業。客戶交易和行為數據分析已成為電子商務行業的核心競爭力。互聯網金融、零售、醫療、交通、航空旅行等數據應用也開始了一段時間,數據分析給他們帶來了更大的業務改進。

金融行業數據豐富,數據維度和質量也很好,可以開發許多應用場景。如果考慮引入外部數據,可以加速數據價值的實現。市場上較好的數據有社會數據、電子商務交易數據、移動大數據、運營商數據、商業司法數據、公安數據、教育數據、銀聯交易數據等。

一、金融行業大數據場景應用

大數據在金融業中應用廣泛。一個典型的例子是,花旗銀行使用IBM Watson計算機為理財客戶推薦產品,并預測未來計算機理財市場將超過銀行專業理財經理。通過使用決策樹技術,摩根大通降低了不良貸款利率,將客戶轉變為提前還款客戶,并每年增加6億美元的利潤。Visa使用Hadoop平臺將730億筆交易的處理時間從一個月縮短到13分鐘。

1、銀行數據應用場景

銀行的數據應用場景相對豐富,典型的數據應用場景側重于數據庫營銷、用戶管理、數據風控制、產品設計和決策支持。目前,大數據在銀行的商業應用主要基于自身的交易數據和客戶數據,輔以外部數據;描述性數據分析,預測性數據建模為輔;經營客戶為主,經營產品為輔。

銀行數據可分為四類:交易數據、客戶數據、信用數據和資產數據。大部分數據集中在數據倉庫中。它們是具有強大財務屬性的結構化數據。數據挖掘可用于分析某些事務數據背后的業務價值。商業銀行正從產品向客戶轉移,對目標客戶的搜索正成為商業銀行數據應用的主要方向。其中,高端理財和金融客戶挖掘已成為吸收存款和銷售金融產品的主要應用領域。

利用數據庫營銷,挖掘高端富裕客戶

從物業費待繳服務中尋找高端金融客戶,銀行可能會幫助一些物業公司代為支付物業費,其中包括更多的高端房地產的扣除和支付。銀行可以根據物業費的金額識別高端住宅的業主。例如,對物業費扣除額超過3000元的客戶進行分析,結合其在銀行的資產余額,可以幫助銀行找到一些主要資產不在銀行的高端用戶,為這些用戶提供金融服務和資產管理服務。一旦一家股份制商業銀行使用這種方法在兩個月內增加超過10億的存款。

三、國產hadoop發行版有哪些

中國有120萬人擁有高端財富。這些人的平均可支配金融資產為1000萬元人民幣,是各銀行財富管理的重點。這些人都有典型的高端消費習慣,高端消費市場場景涵蓋了奢侈品、游艇、豪華轎車、手表、高爾夫、古董等。銀行可以參考POS機的消費記錄來定位這些高端財富管理者,為他們提供定制的財富管理解決方案,吸收他們進入財富管理客戶,增加存款和銷售金融產品。此外,移動設備的位置數據可以幫助銀行識別這些組。

1、使用外部數據查找白金卡用戶

信用卡中的白金卡主要面向高端消費者,他們很難接觸到線下,但他們也是信用卡公司想要獲得的高價值用戶。銀行可以參考一流倉庫的數量、出境旅游消費量和國外漫游數據的成本,提供白金卡服務。經常在一流的倉庫里旅行、消費量大的客戶,應滿足白金信用卡客戶的需求。這種消費場景的關聯應用是一種典型的大數據應用模式,也是數據庫營銷和數據風控的常用場景。

2、保險行業數據應用功能場景

保險業主要通過保險代理人聯系保險客戶,對客戶的基本信息和需求知之甚少。因此,它嚴重依賴外部保險代理和渠道(銀行)。在競爭較少的情況下,這種聯系客戶的方式是可能的。但在互聯網保險興起后,由于年輕人更喜歡使用互聯網渠道來滿足他們的需求,用戶很可能會被轉移到互聯網渠道。未來,網絡客戶將成為保險公司客戶的來源。

保險業的產品是一種長期的產品。保險客戶再次購買保險產品的轉化率很高。搞好老客戶管理是保險公司的一項重要任務。保險公司的交易制度和交易方式不多。數據主要集中在產品系統和交易系統中。客戶關系管理系統也包含豐富的信息。然而,許多保險公司尚未完成數據集中。數據倉庫的建設可能需要在用戶畫像的建設之前完成。

保險公司的主要數據有人口屬性信息、信用信息、產品銷售信息和客戶家庭信息。缺乏興趣、消費特征、社會信息等信息。保險產品主要包括人壽保險、汽車保險、保險、財產保險、意外傷害保險、養老保險、旅游保險等。

保險行業的數據業務場景以保險產品和保險客戶為中心。典型的數據應用包括使用用戶行為數據來制定車輛保險價格(UBI),使用客戶外部行為數據來了解客戶需求,向目標用戶推薦產品,如根據其自身的數據(個人屬性),外部車輛維護應用的活躍情況,以及查找汽車保險價格。為保險公司的客戶提供保險。根據自己的數據(個人屬性),移動設備的位置信息,為保險公司尋找商務旅行者,推廣意外保險和安全保險。根據自己的數據(家庭數據)、人生階段信息,為用戶推薦金融保險、人壽保險、安全保險、養老保險、教育保險。根據自身數據和外部數據,為高端人群提供財產保險和人壽保險。利用外部數據,可以提高保險產品的精算水平,提高利潤水平和投資回報率。

三、地產行業大數據場景應用

房地產業正從黃金開發期向白銀開發期轉變,房地產經營已由粗放經營向精細經營轉變。土地生產不是簡單的交鑰匙工程,簡單的商品房建設。房地產公司正轉向商業房地產開發、店鋪管理和物業管理。市場競爭促使房地產公司尋找新的收入增長點和新的商業模式。一些房地產巨頭,如萬科和萬達,已經轉向社區O2O、電子商務、文化產業、房地產金融等業務。

一些房地產公司和大數據公司正在尋找大數據在房地產行業的應用場景,并已取得階段性成果。移動大數據正在幫助房地產行業在土地開發、社區規劃、商店規劃、房地產o2 o甚至房地產金融中發揮作用。房地產大數據的商業應用場景逐漸挖掘出來。大數據技術在資源配置和客戶分析中發揮了不可想象的作用。移動大數據正在幫助房地產企業實施數字化運營,獲得新的業務收入。作為一家領先的移動大數據公司,Talking Data在土地規劃、客戶管理、接入o2 o等方面幫助許多房地產公司實現了數字化運營,并取得了一定的成績。數據業務應用程序為過去不存在的房地產公司帶來了商業價值。移動大數據技術在商業房地產中的應用正成為許多房地產企業關注的焦點。

1、移動大數據在商業用地定價策略中的應用

以房地產為例,介紹一家房地產開發主要集中在三線城市的知名房地產公司。當房地產公司進城時,當地政府非常歡迎,并拿出一塊30萬戶籍的土地供房地產公司開發。房地產開發公司開發后,發現該房銷售非常少,30萬戶家庭的需求量根本沒有一個數量級。房屋積壓嚴重,造成巨大損失。

房地產公司對房屋滯銷的原因感到困惑。經過一段時間的研究,房地產公司發現,30多萬戶籍居民中有一半以上在其他城市工作,以后不會再回來買房子了。開發區居民住房需求量較低,相當于10萬戶籍居民的需求量。房地產開發商很難在短期內出售根據30萬人需求開發的住宅區。房地產投資損失較大,導致房地產開發商退出當地房地產市場。

談話數據使用來自移動設備的位置數據來幫助開發人員了解其開發現場的永久居民數量、年齡分布、職業特征和收入水平。通過數據分析,房地產開發商可以客觀地了解每晚居住在開發地塊的人數、進入地塊的人數、第二天離開地塊的人數,以及這些人的活動規律、年齡、職業類型、收入水平、消費水平。這些數據可以幫助房地產開發商評估土地價值,這對土地價格有很大的影響。房地產公司利用大型移動數據估算土地價值,避免了使用戶籍人口估算土地價值,降低了土地投資成本和房地產開發風險。

越來越多的房地產企業利用大移動數據客觀、準確地估計其開發的土地價值,降低土地投資成本。房地產開發商還將參考用戶信息進行房屋設計、店鋪規劃、配套設施規劃等,將大數據的價值真正應用到房地產項目中,優化資源配置,提高運營效率。

2、移動大數據在商場房地產規劃中的應用

房地產產業正在延伸產業鏈。住宅小區商業地產項目已成為房地產企業未來利潤的增長點。商鋪主要為周邊居民提供服務,居民的消費偏好成為商鋪設計的起點。商鋪的合理規劃是商業地產增值的關鍵。

移動互聯網上的大數據可以幫助房地產開發商了解客戶的消費偏好。大數據公司可以通過智能手機及其活動的應用程序列表來分析和描繪周圍的居民。這些用戶畫像包括客戶的生活偏好、年齡水平、消費特征等信息。房地產企業可以利用這一信息進行店面規劃,根據客戶的消費需求來規劃店面,最大限度地提高店面利用率和客流,合理配置店面資源。

TalkingData為一些房地產開發商提供了用于店鋪規劃的用戶肖像數據。根據周邊用戶的特點和數量,房地產公司規劃了教育、娛樂、健康、戶外運動、美容等商鋪的配置比例,以確保有足夠的商鋪滿足客戶需求,同時也確保沒有太多的同類型商鋪,最大化e商鋪的經濟效益,也為商業房地產增值提供了依據。

房地產公司在開發門店時,利用移動互聯網端的客戶行為數據和消費者偏好數據,根據客戶需求規劃門店,增加客戶流量和門店總消費量,幫助房地產公司提高門店價值和潛在租金。商家還可以利用用戶畫像數據深入了解客戶,為商品采購和服務提供數據支持,為客戶提供更優質的商品和服務。

四、零售行業大數據場景應用

零售業最著名的一個大數據案例是沃爾瑪啤酒和尿布的故事,以及Target通過向年輕女孩發送尿布廣告向父親和女兒講述懷孕的故事。沃爾瑪是大數據分析應用的先驅。它擁有世界第二大數據倉庫,第一個大型數據倉庫歸美國政府所有。

零售業可以通過記錄客戶的購買情況,了解客戶的購買偏好,并將相關產品組合在一起,如洗衣粉、消毒劑、衣領清潔等與洗衣有關的化工產品,從而增加銷售額。根據客戶采購記錄重新定位的商品將使零售額增加30%以上。

零售業還可以記錄消費者的購買習慣,提醒他們在用完之前通過精確的廣告購買一些日常用品。或者通過網上購物中心定期送貨,不僅可以幫助客戶解決問題,還可以提高客戶體驗。

電子商務是第一個使用大數據進行精確營銷的行業。電子商務網站的推薦引擎會根據客戶的歷史購買行為和類似的人群購買行為推薦產品。市場上推薦的發動機產品轉化率一般為6%-8%,很少超過8%

電子商務巨頭天茂、京東通過客戶的購買習慣,根據客戶的購買習慣,提前準備好了濕尿、衛生紙、衣服等日常用品。當客戶剛下訂單時,貨物將在24小時或30分鐘內送到客戶門口,這提高了客戶的體驗,使客戶沒有時間后悔。

電子商務具有足夠的數據量、更集中的數據量和更多的數據種類,因此其商業應用具有更大的想象空間。包括流行趨勢預測、消費趨勢預測、區域消費特征預測、消費者消費習慣預測、消費者行為相關性預測、消費熱點預測等。通過大數據分析,電子商務可以幫助企業進行產品設計、庫存管理、計劃生產、資源配置等,有利于精細化大規模生產,提高生產效率,優化資源配置。

五、醫療行業大數據場景應用

醫療行業有大量的病例、病理報告、醫療方案、藥物報告等。如果對這些數據進行整理和分析,將對醫生和患者有很大幫助。未來,借助大型數據平臺,我們可以收集疾病的基本特征、病例和治療方案,建立疾病數據庫,幫助醫生診斷疾病。

IBM10億美元收購了一家公司,并收購了10萬份患者檔案。IBMWatson學習了這些病歷,根據過去的數據和診斷建立了疾病診斷模型,并向醫生推薦了治療方案。IBMWatson主干系統是Deepqa,它專注于文本分析和概率大規模并行分析系統。只有20%的醫生用于診斷和治療的醫學知識有經驗依據,每五年翻一番。醫生沒有時間查閱所有期刊,并實時更新他們的知識儲備。

IBM的沃森能夠學習和更新以幫助醫生診斷和提出治療方案。美國的安德森癌癥醫學中心正在使用IBM的沃森幫助醫生診斷和開發治療方案。

隨著基因技術的發展,可以根據患者的基因序列特征對其進行分類,建立醫療行業的患者分類數據庫。當醫生診斷病人時,他可以參考病人的疾病特征、化驗報告和化驗報告,并參考疾病數據庫幫助病人快速診斷。在制定治療方案時,醫生可以選擇相似的基因、年齡、民族、身體狀況相同的有效治療方案,制定適合患者的治療方案,幫助更多人及時治療。這些數據也有利于制藥行業開發更有效的藥品和醫療器械。中國是世界領先的基因測序器。目前,可用于測量36對顧客基因序列的費用不足1萬元,可幫助醫生診斷和制定早期疾病的治療方案。

醫療行業的數據應用一直在進行,但數據還沒有被清除,它們是孤立的數據,無法大規模應用。未來,我們需要在一個統一的大數據平臺中收集這些數據,以利于人類健康。政府是推動這一趨勢的重要推動力。

六、移動互聯網廣告

數字廣告越來越受到廣告商的關注,其未來的市場規模也越來越大。2014年,美國互聯網廣告市場規模接近500億美元。從中國人口消費能力來看,市場規模將很快達到2000億元左右。

過去,廣告投放主要是基于良好的廣告渠道+廣播投放。廣告主把廣告交給廣告公司,由廣告公司安排。其中,掃描電鏡廣告市場規模最大,其次是展示廣告。精準品牌推廣廣告較少,多為廣播廣告。廣播的缺點是投入大量資金,不針對目標客戶,向所有客戶展示。廣告的TA(目標客戶)響應度低,存在數字廣告營銷陷阱等問題。

大數據技術可以在互聯網上記錄客戶行為,分析客戶行為,標記和描繪用戶。尤其是進入移動互聯網時代后,用戶的主要接入方式已轉向智能手機和臺式電腦。移動互聯網數據包含個人行為數據,可用于360度的用戶畫像,更接近真實人群。

移動大數據的用戶畫像可以幫助廣告商進行精準的營銷,將廣告引導到用戶的移動設備上,大大提高廣告的目標客戶覆蓋率。一般來說,促銷的效果超過30%。廣告主品牌廣告中個體TA的曝光成本降低,數據輸入成本越低,曝光率越高。

七、互聯網金融大數據場景應用

隨著互聯網金融的爆炸性發展,2015P2P交易總量將超過1萬億元,將成為一個有影響力的行業。但在P2P行業,其風險也在增加。除了傳統的信用風險外,其外部欺詐風險也正在成為主要風險。一些P2P公司統計,P2P公司最大的外部風險不是借款人的壞賬,而是犯罪集團的惡意欺詐。網絡犯罪正成為P2P公司面臨的主要威脅之一。即使在一些P2P公司,惡意欺詐占總壞賬的60%。許多P2P公司都專注于如何防止惡意行為。高風險客戶識別和黑名單已成為防范惡意欺詐的主要手段。移動大數據可以幫助互聯網金融公司識別欺詐用戶和高風險用戶

1、用戶住所標識

網絡詐騙具有較高的隱蔽性,難以識別和發現。大部分P2P貸款用戶來自網絡,因此在線發生惡意欺詐的風險遠大于離線發生惡意欺詐的風險。中國的許多數據處于封閉狀態,P2P公司在驗證真實客戶信息方面面臨著更大的挑戰。

移動大數據可以驗證P2P客戶的居住情況,比如在使用手機申請貸款時填寫上海居住情況的客戶。然而,根據P2P公司提供的移動設備信息,他們發現他們過去三個月從未在上海生活過。此人提交的信息可能是虛假信息,惡意欺詐風險較高。移動設備的位置信息可以識別設備持有人的居住地點,幫助P2P公司核實貸款申請人的居住情況。

2、用戶工作場所驗證

借款人的工作單位是用戶還款能力的強相關信息,高薪用戶的貸款信用違約率較低。這些客戶已成為許多貸款平臺積極爭取的客戶,也是惡意欺詐團伙的主要假冒客戶。

當用戶申請貸款時,如果他宣稱自己是上海陸家嘴金融企業的高薪員工,那么他的貸款審批就會很快,而且金額會更高。但P2P公司利用大移動數據發現,該用戶在過去三個月內從未在陸家嘴出現過,而且大部分時間他活躍在城鄉結合部,因此該用戶惡意欺詐的可能性更大。移動大數據可以幫助P2P公司在一定程度上驗證貸款用戶的真實位置,降低利用高薪工作的犯罪分子惡意欺詐的風險。

3、識別欺詐聚集

惡意欺詐往往具有團伙犯罪和集中犯罪的特點。犯罪團伙成員往往集中精力在臨時場所,雇用一些人,并在短時間內犯下精神錯亂的罪行。

在大多數情況下,多個貸款用戶住在同一社區的概率較低,貸款的概率較低。如果P2P平臺在幾天內發現,在相同的GPS緯度和經度下會有很多貸款請求。而用戶信息非常相似,申請人居住在偏遠的郊區,這些貸款申請更容易被惡意欺詐。P2P公司可以將這些異常行為定義為高風險事件,并利用其他信息進一步識別和驗證,以降低惡意欺詐的風險。移動設備的位置信息可以幫助P2P公司在同一緯度和經度上識別集團惡意欺詐事件,降低不良貸款的概率。

4、識別高風險貸款使用者

高風險客戶也是P2P企業面臨的風險。高風險客戶被廣泛定義。除了信用風險外,貸款人的健康狀況也是一個重要的參考。移動大數據的位置信息、安裝的應用類型和使用應用的習慣在一定程度上反映了貸款用戶的高風險行為。P2P企業可以利用移動設備的位置信息來了解用戶近三個月的行為軌跡。如果用戶經常出現在危險區域,如午夜2點的酒吧,并且經常有賽車行為,那么客戶被定義為高風險客戶的概率就更高。

一些高風險客戶同時在不同平臺借款,增加了貸款風險。Talking Data的應用程序數據服務可以幫助企業了解客戶何時下載了貸款應用程序,以及最近積極使用的貸款應用程序。幫助P2P企業了解客戶貸款應用的使用,識別多筆貸款的使用

八、農業大數據場景應用

農產品不容易保存,合理種植和養殖農產品對農民非常重要。借助于大數據提供的消費能力和趨勢報告,政府將為農牧業生產進行合理引導,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。大數據技術可以幫助政府實現農業的精細化管理,實現科學決策。在數據驅動下,結合無人機技術,農民可以采集農產品生長信息,病蟲害信息。

農業生產面臨的危險因素很多,但這些危險因素很大程度上可以通過除草劑、殺菌劑、殺蟲劑等技術產品進行消除。天氣成了影響農業非常大的決定因素。過去的天氣預報僅僅能提供當地的降雨量,但農民更關心有多少水分可以留在他們的土地上,這些是受降雨量和土質來決定的。

Climate公司利用政府開放的氣象站的數據和土地數據建立了模型,他們可以告訴農民可以在哪些土地上耕種,哪些土地今天需要噴霧并完成耕種,哪些正處于生長期的土地需要施肥,哪些土地需要5天后才可以耕種,大數據技術可以幫助農業創造巨大的商業價值。

九、物流行業

中國的物流產業規模大概有5萬億左右,其中公里物流市場大概有3萬億左右。物流行業的整體凈利潤從過去的30%以上降低到了20%左右,并且下降的趨勢明顯。物流行業很多的運力浪費在返程空載、重復運輸、小規模運輸等方面。中國市場最大等物流公司所占的市場份額不到1%。因此資源需要整合,運送效率需要提高。

物流行業借助于大數據,可以建立全國物流網絡,了解各個節點的運貨需求和運力,合理配置資源,降低貨車的返程空載率,降低超載率,減少重復路線運輸,降低小規模運輸比例。通過大數據技術,及時了解各個路線貨物運送需求,同時建立基于地理位置和產業鏈的物流港口,實現貨物和運力的實時配比,提高物流行業的運輸效率。借助于大數據技術對物流行業進行的優化資源配置,至少可以增加物流行業10%左右的收入,其市場價值將在5000億左右。

十、智慧城市管理

如今,世界超過一半的人口生活在城市里,到2050年這一數字會增長到75%。政府需要利用一些技術手段來管理好城市,使城市里的資源得到良好配置。既不出現由于資源配置不平衡而導致的效率低下以及騷亂,又要避免不必要的資源浪費而導致的財政支出過大。大數據作為其中的一項技術可以有效幫助政府實現資源科學配置,精細化運營城市,打造智慧城市。

城市的道路交通,完全可以利用GPS數據和攝像頭數據來進行規劃,包括道路紅綠燈時間間隔和關聯控制,包括直行和左右轉彎車道的規劃、單行道的設置。利用大數據技術實施的城市交通智能規劃,至少能夠提高30%左右的道路運輸能力,并能夠降低交通事故率。在美國,政府依據某一路段的交通事故信息來增設信號燈,降低了50%以上的交通事故率。機場的航班起降依靠大數據將會提高航班管理的效率,航空公司利用大數據可以提高上座率,降低運行成本。鐵路利用大數據可以有效安排客運和貨運列車,提高效率、降低成本。

城市公共交通規劃、教育資源配置、醫療資源配置、商業中心建設、房地產規劃、產業規劃、城市建設等都可以借助于大數據技術進行良好規劃和動態調整。

大數據技術可以了解經濟發展情況,各產業發展情況,消費支出和產品銷售情況,依據分析結果,科學地制定宏觀政策,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。大數據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于提高公信力和監督財政支出。大數據及大數據技術帶給政府的不僅僅是效率提升、科學決策、精細管理,更重要的是數據治國、科學管理的意識改變,未來大數據將會從各個方面來幫助政府實施高效和精細化管理,具有極大的想象空間

大數據技術或許在未來有著更多的應用場景,而身處現代化建設的征途鐘,唯有掌握技術才能獲得社會乃至國家的重視和肯定。對此柏鏈項目學院已于六月初開設了《強數據》課程產品,該課程由柏鏈教研團隊聯合前京東大學大數據院長趙強老師聯合打造,目前已開設線上公開課,歡迎各位學院前往觀看,凡觀看公開課的學員,將獲得免費領取大數據課程的資格。

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