1.1.3 数据分析的应用场景

随着大数据分析技术的发展，日常生活、政府及企业对数据分析的应用需求越来越多，利用大数据分析技术可以为人们的日常生活带来便利，促进社会变革和科技发展。日常生活方面，人们的衣食住行都离不开数据的支撑，大数据分析技术的发展正在逐渐改变人们的生活方式。政府方面，国家出台了一系列政策，明确提出实施国家大数据战略，建设数据强国的目标。政府在交通、天气、农牧业、医疗卫生、教育等众多领域出台了一系列的大数据应用政策，支持其发展。企业方面，公司都在积极架构大数据分析部门，支持其他业务部门的发展，旨在降低企业运营成本、提高企业运作效率、创造更多利润。下面介绍数据分析众多的应用场景，可以看到数据分析与人们的日常生活结合得有多么紧密。

1.日常生活应用场景

（1）电商购物

电商平台的崛起让用户不需要出门就能购买到自己需求的商品，提高了用户购买日常生活物品的便利性。移动互联网技术的发展让用户可以随时随地购物，但这一切的发展都离不开大数据技术的支撑。随着数据量的日益增长，包括大数据存储、大数据处理、大数据分析在内的各类大数据技术也在不断发展。利用大数据分析技术，电商企业可以对用户的偏好进行分析，然后进行商品推荐，从而提高用户的购买效率；电商企业对用户反馈的评论进行收集并分析，可以用来对产品进行优化，从而提高用户对产品的体验。

（2）外卖订购

外卖平台的发展让消费者在家就可以享受到各种美食，随着平台用户规模的增加，大数据技术的支撑显得尤为重要，包括商家数据的接入、客户消费订单数据、定位信息数据以及实时外卖路线规划等都与大数据技术的应用息息相关。随着市场需求的升级，餐饮外卖行业的发展环境迎来进一步优化，同时，外卖用户大数据分析渗透程度将更深。例如，提升平台和商家的经营效率，增进用户对于平台和商家的满意程度以及扩展配送商品品类等，都要基于大数据分析。

（3）物流配送

物流的配送效率直接体现在用户从下单到收到商品之间的间隔时间上，高效的物流配送也是建立在大数据分析基础之上。通过大数据分析可以对物流资源配置进行优化，合理规划物流路线，从而降低物流成本，提升物流配送效率。物流网点的选址、交通网络规划、辐射区域规划，都可以通过大数据分析进行辅助决策。此外，对车队的能耗数据、路线跟踪、调配信息等数据进行整合并分析，进行数字化管理，可以有效控制车队的运营成本。

（4）交通出行

大数据分析技术在交通出行方面的应用也很广泛。例如，利用大数据分析技术可以实时监控车辆通行密度，合理规划行驶路线；实现即时的信号灯调度，提高已有线路运行能力。此外，近几年来发展迅猛的打车平台和共享单车也是利用大数据分析技术快速匹配司乘信息，从而提高用户乘车便利性，降低能源损耗，提高出行效率。

（5）游戏产业

游戏厂商可以基于用户数据根据用户的偏好行为进行分析，可以主动推荐符合其偏好的游戏产品，减少用户搜索感兴趣游戏的时间。此外，对用户在游戏平台内产生的大量行为数据进行分析挖掘，可以迅速定位产品存在的问题并进行优化改进，提高用户忠诚度，降低用户流失率。市场推广渠道的数据分析可以帮助渠道进行优化，从而降低获取客户的成本并实现优质客户的新增导入。

2.基于行业的应用场景

（1）天气预报

基于历史海量数据的预测分析结合气象知识，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升。此外，对于重大自然灾害，例如台风、龙卷风等，大数据分析技术可以更加精确地判断其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力，减少损失。天气预报准确度的提升和预测周期的延长将会有利于农业生产的安排。

（2）农牧业

借助于大数据技术收集农牧产品的产地、产量、品种、流向、销售等各种信息，在大量数据分析基础上得到农牧产品的指导信息、流通信息等。通过不同的应用场景，可以使得农牧业从业者获取农牧产品的市场行情、相关技术等信息，从而做好预判。此外，企业基于大数据分析可以获得农牧产品的流通数据、市场消费需求、市场布局情况等专业的分析报告。政府可以通过大数据的整合分析，为农牧业生产提供合理建议，引导市场供需平衡，避免产能过剩，造成不必要的资源和社会财富浪费。

（3）医疗卫生

根据医院病人的就诊信息，通过大数据分析得出涉及食品安全的信息，及时进行监督检查，降低已有不安全食品的危害；基于用户在互联网的搜索信息，掌握流行疾病在某些区域和季节的爆发趋势，及时进行干预，降低其危害；基于覆盖区域的居民健康档案和电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。

（4）教育行业

大数据分析技术可以被政府教育部门运用到教学改革实践中。通过对学生成绩、行为表现、心里活动等数据的分析，可以让教育工作者理解学生在个性化层面是怎样学习的，从而制定相关策略来提高学生的成绩。此外，基于大数据分析可以将学习兴趣相同的学生进行分组，从而提高共同学习效率，还可以为每位学生创建适合自己的学习环境和个性化的学习方案和学习路径。

（5）金融行业

银行基于客户资料的大数据分析，对申请贷款的客户进行信用评分，从而确定是否给客户发放贷款以及发放贷款的额度。此外，银行可以对客户数据进行细分研究，通过聚类分析发现不同类型客户的特征，挖掘不同客户的特点，从而为客户提供优质的服务。

利用大数据挖掘技术对投资的理财产品进行组合策略分析，从而降低投资风险，提高资金使用效率。此外，对已有的投资产品的组合模型进行优化分析，为投资者提供更为精准的数据分析。

保险业可以通过大数据技术对客户数据进行挖掘，研究欺诈客户的行为特征，进行实时监控与预警，降低企业风险。

（6）零售行业

客户群体的细分以及精细化运营同样适用于零售行业，根据客户的消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。

利用大数据分析技术缩短产品生产时间，根据顾客反馈意见，快速进行决策并迅速修正产品缺陷，给用户更好的体验，从而提高产品的服务质量。

建立用户预测趋势的模型，对消费者购买方式和地点进行预测，从而能够调整库存量，提高产品周转效率，满足消费者的需求。

（7）制造业

对制造业企业的销售业绩、利润率、成本等数据的分析，有助于了解企业销售状况，从而制定相应的销售策略，扩大生产利润。

对采购及库存数据的分析，有助于全面掌握企业采购及库存状态，为优化采购流程、降低库存积压提供决策依据。

针对产品故障数据进行预警分析，了解产品的故障状态，对于发生概率较高的故障问题、排名靠前的故障产品型号，可以改进生产工艺流程，降低产品故障率。