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如何使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)（如何使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)貸款）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-21 08:50:50 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1039 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于如何使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、如何架構(gòu)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)hadoop
2、大數(shù)據(jù)怎么使用
3、如何有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，拓展客戶維護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)管控
4、大數(shù)據(jù)能做什么？哪些領(lǐng)域會(huì)使用到大數(shù)據(jù)呢

如何使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)（如何使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)貸款）

一、如何架構(gòu)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)hadoop

大數(shù)據(jù)數(shù)量龐大，格式多樣化。

大量數(shù)據(jù)由家庭、制造工廠和辦公場(chǎng)所的各種設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)事務(wù)交易、社交網(wǎng)絡(luò)的活動(dòng)、自動(dòng)化傳感器、移動(dòng)設(shè)備以及科研儀器等生成。

它的爆炸式增長(zhǎng)已超出了傳統(tǒng)IT基礎(chǔ)架構(gòu)的處理能力，給企業(yè)和社會(huì)帶來(lái)嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)管理問(wèn)題。

因此必須開(kāi)發(fā)新的數(shù)據(jù)架構(gòu)，圍繞“數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、知識(shí)形成、智慧行動(dòng)”的全過(guò)程，開(kāi)發(fā)使用這些數(shù)據(jù)，釋放出更多數(shù)據(jù)的隱藏價(jià)值。

一、大數(shù)據(jù)建設(shè)思路

1）數(shù)據(jù)的獲得

大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的根本原因在于感知式系統(tǒng)的廣泛使用。

隨著技術(shù)的發(fā)展，人們已經(jīng)有能力制造極其微小的帶有處理功能的傳感器，并開(kāi)始將這些設(shè)備廣泛的布置于社會(huì)的各個(gè)角落，通過(guò)這些設(shè)備來(lái)對(duì)整個(gè)社會(huì)的運(yùn)轉(zhuǎn)進(jìn)行監(jiān)控。

這些設(shè)備會(huì)源源不斷的產(chǎn)生新數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方式是自動(dòng)的。

因此在數(shù)據(jù)收集方面，要對(duì)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)包括物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)和機(jī)構(gòu)信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)附上時(shí)空標(biāo)志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構(gòu)的數(shù)據(jù)，必要時(shí)還可與歷史數(shù)據(jù)對(duì)照，多角度驗(yàn)證數(shù)據(jù)的全面性和可信性。

2）數(shù)據(jù)的匯集和存儲(chǔ)

互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和軟件定制也是一種模式，這里提供最詳細(xì)的報(bào)價(jià)，如果你真的想做，可以來(lái)這里，這個(gè)手機(jī)的開(kāi)始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來(lái)就可以找到，我想說(shuō)的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來(lái)了

數(shù)據(jù)只有不斷流動(dòng)和充分共享，才有生命力。

應(yīng)在各專用數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)據(jù)集成，實(shí)現(xiàn)各級(jí)各類信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)共享。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要達(dá)到低成本、低能耗、高可靠性目標(biāo)，通常要用到冗余配置、分布化和云計(jì)算技術(shù)，在存儲(chǔ)時(shí)要按照一定規(guī)則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，通過(guò)過(guò)濾和去重，減少存儲(chǔ)量，同時(shí)加入便于日后檢索的標(biāo)簽。

3）數(shù)據(jù)的管理

大數(shù)據(jù)管理的技術(shù)也層出不窮。

在眾多技術(shù)中，有6種數(shù)據(jù)管理技術(shù)普遍被關(guān)注，即分布式存儲(chǔ)與計(jì)算、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、列式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、云數(shù)據(jù)庫(kù)、非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫(kù)、移動(dòng)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。

其中分布式存儲(chǔ)與計(jì)算受關(guān)注度最高。

上圖是一個(gè)圖書(shū)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。

4）數(shù)據(jù)的分析

數(shù)據(jù)分析處理：有些行業(yè)的數(shù)據(jù)涉及上百個(gè)參數(shù)，其復(fù)雜性不僅體現(xiàn)在數(shù)據(jù)樣本本身，更體現(xiàn)在多源異構(gòu)、多實(shí)體和多空間之間的交互動(dòng)態(tài)性，難以用傳統(tǒng)的方法描述與度量，處理的復(fù)雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數(shù)據(jù)降維后度量與處理，利用上下文關(guān)聯(lián)進(jìn)行語(yǔ)義分析，從大量動(dòng)態(tài)而且可能是模棱兩可的數(shù)據(jù)中綜合信息，并導(dǎo)出可理解的內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)的處理類型很多，主要的處理模式可以分為流處理和批處理兩種。

批處理是先存儲(chǔ)后處理，而流處理則是直接處理數(shù)據(jù)。

挖掘的任務(wù)主要是關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測(cè)、時(shí)序模式和偏差分析等。

5）大數(shù)據(jù)的價(jià)值：決策支持系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)的神奇之處就是通過(guò)對(duì)過(guò)去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，它能夠精確預(yù)測(cè)未來(lái)；通過(guò)對(duì)組織內(nèi)部的和外部的數(shù)據(jù)整合，它能夠洞察事物之間的相關(guān)關(guān)系；通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘，它能夠代替人腦，承擔(dān)起企業(yè)和社會(huì)管理的職責(zé)。

6）數(shù)據(jù)的使用

大數(shù)據(jù)有三層內(nèi)涵：一是數(shù)據(jù)量巨大、來(lái)源多樣和類型多樣的數(shù)據(jù)集；二是新型的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)；三是運(yùn)用數(shù)據(jù)分析形成價(jià)值。

大數(shù)據(jù)對(duì)科學(xué)研究、經(jīng)濟(jì)建設(shè)、社會(huì)發(fā)展和文化生活等各個(gè)領(lǐng)域正在產(chǎn)生革命性的影響。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，也是其必要條件，就在于"IT"與"經(jīng)營(yíng)"的融合，當(dāng)然，這里的經(jīng)營(yíng)的內(nèi)涵可以非常廣泛，小至一個(gè)零售門(mén)店的經(jīng)營(yíng)，大至一個(gè)城市的經(jīng)營(yíng)。

二、大數(shù)據(jù)基本架構(gòu)

基于上述大數(shù)據(jù)的特征，通過(guò)傳統(tǒng)IT技術(shù)存儲(chǔ)和處理大數(shù)據(jù)成本高昂。

一個(gè)企業(yè)要大力發(fā)展大數(shù)據(jù)應(yīng)用首先需要解決兩個(gè)問(wèn)題：一是低成本、快速地對(duì)海量、多類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和存儲(chǔ)；二是使用新的技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。

因此，大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理與云計(jì)算技術(shù)密不可分，在當(dāng)前的技術(shù)條件下，基于廉價(jià)硬件的分布式系統(tǒng)（如Hadoop等）被認(rèn)為是最適合處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)平臺(tái)。

Hadoop是一個(gè)分布式的基礎(chǔ)架構(gòu)，能夠讓用戶方便高效地利用運(yùn)算資源和處理海量數(shù)據(jù)，目前已在很多大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)得到了廣泛應(yīng)用，如亞馬遜、Facebook和Yahoo等。

其是一個(gè)開(kāi)放式的架構(gòu)，架構(gòu)成員也在不斷擴(kuò)充完善中，通常架構(gòu)如圖2所示：

Hadoop體系架構(gòu)

（1）Hadoop最底層是一個(gè)HDFS（Hadoop Distributed File System，分布式文件系統(tǒng)），存儲(chǔ)在HDFS中的文件先被分成塊，然后再將這些塊復(fù)制到多個(gè)主機(jī)中（DataNode，數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)）。

（2）Hadoop的核心是MapReduce（映射和化簡(jiǎn)編程模型）引擎，Map意為將單個(gè)任務(wù)分解為多個(gè)，而Reduce則意為將分解后的多任務(wù)結(jié)果匯總，該引擎由JobTrackers（工作追蹤，對(duì)應(yīng)命名節(jié)點(diǎn)）和TaskTrackers（任務(wù)追蹤，對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)）組成。

當(dāng)處理大數(shù)據(jù)查詢時(shí)，MapReduce會(huì)將任務(wù)分解在多個(gè)節(jié)點(diǎn)處理，從而提高了數(shù)據(jù)處理的效率，避免了單機(jī)性能瓶頸限制。

（3）Hive是Hadoop架構(gòu)中的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，主要用于靜態(tài)的結(jié)構(gòu)以及需要經(jīng)常分析的工作。

Hbase主要作為面向列的數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行在HDFS上，可存儲(chǔ)PB級(jí)的數(shù)據(jù)。

Hbase利用MapReduce來(lái)處理內(nèi)部的海量數(shù)據(jù)，并能在海量數(shù)據(jù)中定位所需的數(shù)據(jù)且訪問(wèn)它。

（4）Sqoop是為數(shù)據(jù)的互操作性而設(shè)計(jì)，可以從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hadoop，并能直接導(dǎo)入到HDFS或Hive。

（5）Zookeeper在Hadoop架構(gòu)中負(fù)責(zé)應(yīng)用程序的協(xié)調(diào)工作，以保持Hadoop集群內(nèi)的同步工作。

（6）Thrift是一個(gè)軟件框架，用來(lái)進(jìn)行可擴(kuò)展且跨語(yǔ)言的服務(wù)的開(kāi)發(fā)，最初由Facebook開(kāi)發(fā)，是構(gòu)建在各種編程語(yǔ)言間無(wú)縫結(jié)合的、高效的服務(wù)。

Hadoop核心設(shè)計(jì)

Hbase——分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)

Client：使用HBase RPC機(jī)制與HMaster和HRegionServer進(jìn)行通信

Zookeeper：協(xié)同服務(wù)管理，HMaster通過(guò)Zookeepe可以隨時(shí)感知各個(gè)HRegionServer的健康狀況

HMaster: 管理用戶對(duì)表的增刪改查操作

HRegionServer：HBase中最核心的模塊，主要負(fù)責(zé)響應(yīng)用戶I/O請(qǐng)求，向HDFS文件系統(tǒng)中讀寫(xiě)數(shù)據(jù)

HRegion:Hbase中分布式存儲(chǔ)的最小單元，可以理解成一個(gè)Table

HStore：HBase存儲(chǔ)的核心。

由MemStore和StoreFile組成。

HLog：每次用戶操作寫(xiě)入Memstore的同時(shí)，也會(huì)寫(xiě)一份數(shù)據(jù)到HLog文件

結(jié)合上述Hadoop架構(gòu)功能，大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)功能建議如圖所示：

應(yīng)用系統(tǒng)：對(duì)于大多數(shù)企業(yè)而言，運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的應(yīng)用是大數(shù)據(jù)最核心的應(yīng)用，之前企業(yè)主要使用來(lái)自生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中的各種報(bào)表數(shù)據(jù)，但隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，來(lái)自于互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、各種傳感器的海量數(shù)據(jù)撲面而至。

于是，一些企業(yè)開(kāi)始挖掘和利用這些數(shù)據(jù)，來(lái)推動(dòng)運(yùn)營(yíng)效率的提升。

數(shù)據(jù)平臺(tái)：借助大數(shù)據(jù)平臺(tái)，未來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)將可以讓商家更了解消費(fèi)者的使用**慣，從而改進(jìn)使用體驗(yàn)。

基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的相應(yīng)分析，能夠更有針對(duì)性的改進(jìn)用戶體驗(yàn)，同時(shí)挖掘新的商業(yè)機(jī)會(huì)。

數(shù)據(jù)源：數(shù)據(jù)源是指數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用程序所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)或者數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。

豐富的數(shù)據(jù)源是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提。

數(shù)據(jù)源在不斷拓展，越來(lái)越多樣化。

如：智能汽車可以把動(dòng)態(tài)行駛過(guò)程變成數(shù)據(jù)，嵌入到生產(chǎn)設(shè)備里的物聯(lián)網(wǎng)可以把生產(chǎn)過(guò)程和設(shè)備動(dòng)態(tài)狀況變成數(shù)據(jù)。

對(duì)數(shù)據(jù)源的不斷拓展不僅能帶來(lái)采集設(shè)備的發(fā)展，而且可以通過(guò)控制新的數(shù)據(jù)源更好地控制數(shù)據(jù)的價(jià)值。

然而我國(guó)數(shù)字化的數(shù)據(jù)資源總量遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美歐，就已有有限的數(shù)據(jù)資源來(lái)說(shuō)，還存在標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)確性、完整性低，利用價(jià)值不高的情況，這**降低了數(shù)據(jù)的價(jià)值。

三、大數(shù)據(jù)的目標(biāo)效果

通過(guò)大數(shù)據(jù)的引入和部署，可以達(dá)到如下效果：

1）數(shù)據(jù)整合

·統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型：承載企業(yè)數(shù)據(jù)模型，促進(jìn)企業(yè)各域數(shù)據(jù)邏輯模型的統(tǒng)一；

·統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)：統(tǒng)一建立標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)編碼目錄，實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化與統(tǒng)一存儲(chǔ)；

·統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖：實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖，使企業(yè)在客戶、產(chǎn)品和資源等視角獲取到一致的信息。

2）數(shù)據(jù)質(zhì)量管控

·數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)：根據(jù)規(guī)則對(duì)所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性、完整性和準(zhǔn)確性的校驗(yàn)，保證數(shù)據(jù)的一致性、完整性和準(zhǔn)確性；

·數(shù)據(jù)質(zhì)量管控：通過(guò)建立企業(yè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)管控的組織、數(shù)據(jù)管控的流程，對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行統(tǒng)一管控，以達(dá)到數(shù)據(jù)質(zhì)量逐步完善。

3）數(shù)據(jù)共享

·消除網(wǎng)狀接口，建立大數(shù)據(jù)共享中心，為各業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供共享數(shù)據(jù)，降低接口復(fù)雜度，提高系統(tǒng)間接口效率與質(zhì)量；

·以實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)的方式將整合或計(jì)算好的數(shù)據(jù)向外系統(tǒng)提供。

4）數(shù)據(jù)應(yīng)用

·查詢應(yīng)用：平臺(tái)實(shí)現(xiàn)條件不固定、不可預(yù)見(jiàn)、格式靈活的按需查詢功能；

·固定報(bào)表應(yīng)用：視統(tǒng)計(jì)維度和指標(biāo)固定的分析結(jié)果的展示，可根據(jù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的需求，分析產(chǎn)生各種業(yè)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)等；

·動(dòng)態(tài)分析應(yīng)用：按關(guān)心的維度和指標(biāo)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行主題性的分析，動(dòng)態(tài)分析應(yīng)用中維度和指標(biāo)不固定。

四、總結(jié)

基于分布式技術(shù)構(gòu)建的大數(shù)據(jù)平臺(tái)能夠有效降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本，提升數(shù)據(jù)分析處理效率，并具備海量數(shù)據(jù)、高并發(fā)場(chǎng)景的支撐能力，可大幅縮短數(shù)據(jù)查詢響應(yīng)時(shí)間，滿足企業(yè)各上層應(yīng)用的數(shù)據(jù)需求。

二、大數(shù)據(jù)怎么使用

以下是關(guān)于如何成功使用大數(shù)據(jù)的一些方法。

1.敏捷

敏捷地掌握新興技術(shù)的最新進(jìn)展。顧客的需求往往在變化，因此，技術(shù)必須靈活適應(yīng)客戶的苛刻需求。如果想成功，應(yīng)該調(diào)整收集的數(shù)據(jù)并處理，以滿足客戶的需求。‍

2.實(shí)時(shí)操作

實(shí)時(shí)操作業(yè)務(wù)，以了解客戶遇到的各種問(wèn)題。最好的方法是使用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。因此，要了解業(yè)務(wù)的缺點(diǎn)，并實(shí)施適當(dāng)?shù)牟襟E來(lái)促進(jìn)最佳的用戶體驗(yàn)和更高的生產(chǎn)力。‍

3.多種設(shè)備

使用不同的設(shè)備來(lái)收集有關(guān)客戶的相關(guān)信息，包括智能手機(jī)，筆記本電腦和平板電腦，因?yàn)榭蛻魰?huì)使用各種設(shè)備訪問(wèn)公司的產(chǎn)品。‍

4.使用所有的數(shù)據(jù)

全面使用數(shù)據(jù)來(lái)捕獲匯總數(shù)據(jù)中的重要見(jiàn)解。從客戶的經(jīng)驗(yàn)和行為中收集的數(shù)據(jù)對(duì)于提高產(chǎn)品品牌和業(yè)務(wù)生產(chǎn)力非常重要。‍

5.捕獲所有信息

在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，要掌握所有客戶的信息，深入了解客戶，避免盲點(diǎn)。還應(yīng)該收集可能影響到客戶的信息，從而提升品牌知名度

三、如何有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)平臺(tái)，拓展客戶維護(hù)和風(fēng)險(xiǎn)管控

當(dāng)量級(jí)龐大、實(shí)時(shí)傳輸、格式多樣的全量數(shù)據(jù)通過(guò)某種手段得到利用并創(chuàng)造出商業(yè)價(jià)值，且能夠進(jìn)一步推動(dòng)商業(yè)變革時(shí)，大數(shù)據(jù)就誕生了

利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以獲得海量的、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且利用內(nèi)存分析、流處理等新興技術(shù)，大幅度提升了對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理能力

常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)主要包括5種：信用風(fēng)險(xiǎn)，信息科技風(fēng)險(xiǎn)，操作風(fēng)險(xiǎn)，聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)，法律風(fēng)險(xiǎn)

海量大數(shù)據(jù)特征：

一是數(shù)據(jù)類型方面，除了包括海量的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的交易數(shù)據(jù)，還包括海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和交互數(shù)據(jù);

二是技術(shù)方法方面，核心是從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲取有價(jià)值信息的技術(shù)及其集成;

三是分析應(yīng)用方面，重點(diǎn)是采用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)特定的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分析，及時(shí)獲得有價(jià)值的信息。

利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)管控分為五大步驟：全面風(fēng)險(xiǎn)視圖的建立，客戶線上信息識(shí)別，信用評(píng)分模型建設(shè)以及與之匹配的業(yè)務(wù)策略設(shè)計(jì)，實(shí)時(shí)風(fēng)控技術(shù)框架，智能決策與業(yè)務(wù)應(yīng)用流程結(jié)合。

四、大數(shù)據(jù)能做什么？哪些領(lǐng)域會(huì)使用到大數(shù)據(jù)呢

零售行業(yè)、零售行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用有兩個(gè)層面，一個(gè)層面是零售行業(yè)可以了解客戶的消費(fèi)喜好和趨勢(shì)，進(jìn)行商品的精準(zhǔn)營(yíng)銷，降低營(yíng)銷成本。另一個(gè)層面是依據(jù)客戶購(gòu)買的產(chǎn)品，為客戶提供可能購(gòu)買的其他產(chǎn)品，擴(kuò)大銷售額，也屬于精準(zhǔn)營(yíng)銷范疇。未來(lái)考驗(yàn)零售企業(yè)的是如何挖掘消費(fèi)者需求，以及高效整合供應(yīng)鏈滿足其需求的能力，因此，信息技術(shù)水平的高低成為獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵要素。

金融行業(yè)、銀行數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景：利用數(shù)據(jù)挖掘來(lái)分析出一些交易數(shù)據(jù)背后的商業(yè)價(jià)值。保險(xiǎn)數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景：用數(shù)據(jù)來(lái)提升保險(xiǎn)產(chǎn)品的精算水平，提高利潤(rùn)水平和投資收益。證券數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景：對(duì)客戶交易習(xí)慣和行為分析可以幫助證券公司獲得更多的收益。

教育行業(yè)、信息技術(shù)已在教育領(lǐng)域有了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，教學(xué)、考試、師生互動(dòng)、校園安全、家校關(guān)系等，只要技術(shù)達(dá)到的地方，各個(gè)環(huán)節(jié)都被數(shù)據(jù)包裹。通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析來(lái)優(yōu)化教育機(jī)制，也可以作出更科學(xué)的決策，這將帶來(lái)潛在的教育革命，在不久的將來(lái)，個(gè)性化學(xué)習(xí)終端將會(huì)更多地融入學(xué)習(xí)資源云平臺(tái)，根據(jù)每個(gè)學(xué)生的不同興趣愛(ài)好和特長(zhǎng)，推送相關(guān)領(lǐng)域的前沿技術(shù)、資訊、資源乃至未來(lái)職業(yè)發(fā)展方向。

醫(yī)療行業(yè)擁有大量的病例、病理報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)告等，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分析將會(huì)極大地輔助醫(yī)生提出治療方案，幫助病人早日康復(fù)。可以構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)收集不同病例和治療方案，以及病人的基本特征，建立針對(duì)疾病特點(diǎn)的數(shù)據(jù)庫(kù)，幫助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。醫(yī)療行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用一直在進(jìn)行，但是數(shù)據(jù)并沒(méi)有完全打通，基本都是孤島數(shù)據(jù)，沒(méi)辦法進(jìn)行大規(guī)模的應(yīng)用。未來(lái)可以將這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一采集起來(lái)，納入統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)平臺(tái)，為人類健康造福。

以上就是關(guān)于如何使用大數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。