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【图说】我国重点行业领域数据应用研究(8领域

全文较长,建议阅读时间4分钟。 往期回顾:【图说】2016年中国云计算产业趋势分析报告 ?

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数据在医疗领域的七应用

★原文翻译★ 大数据的意义在于提供“见解”:从不同来源收集信息,然后分析信息,以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中,医疗行业有可能实现最大的回报。 这只是大数据在医疗领域的众多应用之一。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途,包括商业运作和健康管理: 1. 分析电子病历:医生共享电子病历可以收集和分析数据,寻找能够降低医疗成本的方法。 诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据,但没有大数据的话,这些数据毫无意义。 以上只是大数据对医疗领域产生重大影响的七个方面。医生和医院管理者获得的数据越多,就越容易发现趋势,越容易对患者数据进行标准化整合,也越容易找到治疗过程中的瓶颈。 医生可以像其他领域的从业者那样运用大数据分析,唯一的不同之处在于,前者的意义更加重大,从大数据中获得的见解或许可以挽救人们的生命。 来源:品觉

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    2020年商业领域的十编程语言

    对于那些利用这些编程语言满足自己需要的人,无论是个人的还是商业的——有无数的选择。由于语言的多样性,企业甚至很难找到和雇佣开发人员。我们试图找到最高效、最流行的编程语言,供大家参考。 ? 根据谷歌trends的数据显示,自去年以来,JavaScript的受欢迎程度似乎有所下降。2019年1月,该语言几乎达到了最高分91分。 Swift是2019年GitHub上第10最活跃的编程语言。今年6月,Swift在谷歌上的搜索量达到了100。但除此之外,它全年的搜索量一直保持稳定。 ? 尽管目前Kotlin还不是收费最高的语言之一,但由于谷歌宣布它为android应用程序开发的官方语言,它的需求不断飙升。Kotlin在GitHub上排名第15,比去年上升了1位。 这可能是由于I/O 2019和谷歌声明Kotlin被用作android应用程序开发的主要语言。 ? 9.TypeScript TypeScript开发的全球平均工资:6万美元。

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    ​工业大数据应用的三挑战和五商业趋势

    导读:随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用,本文将分析工业大数据发展中的三挑战和今后的五商业趋势。    三挑战   工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高,工业大数据有三挑战 从字面上理解,工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域应用,也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据数据不够大的场景,当然,还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据数据未来中国五商业趋势   高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五趋势:包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。 五、共享经济 共享经济商业模式代表的是一种从 “拥有”到“共享”的思维,这将继续在未来中国的商业领域向全行业渗透。在不同行业中,共享经济下已经出现很多商业模式的创新,不断冲击和颠覆传统企业。

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    ​【推荐阅读】工业大数据应用的三挑战和五商业趋势

    导读:随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,工业物联网等技术在工业企业中得到广泛应用,本文将分析工业大数据发展中的三挑战和今后的五商业趋势。    三挑战   工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高,工业大数据有三挑战 从字面上理解,工业大数据很容易被认为是大数据在工业领域应用,也容易把工业领域的一些信息系统使用的传统数据库上升到工业大数据数据不够大的场景,当然,还有一些商业企业更会把收集的一些毫无价值的实时数据存储起来称为工业大数据数据未来中国五商业趋势   高风管理咨询有限公司发布的《2016年中国商业趋势调查报告》提出了未来中国商业社会发展的五趋势:包括数字化变革、行业整合、走出去、用户体验互动和共享平台经济。 五、共享经济 共享经济商业模式代表的是一种从 “拥有”到“共享”的思维,这将继续在未来中国的商业领域向全行业渗透。在不同行业中,共享经济下已经出现很多商业模式的创新,不断冲击和颠覆传统企业。

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    ClickHouse在大数据领域应用实践

    一、序言 面向大数据量查询数据库,优点是在较大数据量(千万级)的前提下具有较好的查询性能。 1、应用场景 ClickHouse应用于OLAP(在线分析处理)领域,具体来说满足如下特点使用此技术比较合适: 事务型数据库表通过连表查询转换成宽表 聚合(统计)计算使用较多 对查询效率要求较高,有限时间范围内能够容忍非幂等性查询 千万级别的表,查询性能较低,主要涉及磁盘这块,影响因素有两条:一是数据索引定位;二是磁盘IO。 在数据迁移的过程中,不可避免会出现重复数据导入的情况,业务上能够容忍部分重复数据,或者从应用端处理重复数据,可以选择此引擎。 (三)内置函数 常见的内置函数需要特别指出,新建表模式、数据导入等方面会有应用。 1、格式化日期 格式化分区函数常用于表的分区设置,以天为单位的分区是常见的分区设置。

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    数据商业智能的十戒律

    创造数据的人很多,但利用数据的人却很少。 原文翻译: 如今,各路企业和组织都不再使用上一代架构来存储大数据。既然如此,为什么还要使用上一代商业智能(BI)工具来进行大数据分析呢? 第一诫:不要转移大数据 转移大数据代价高昂:毕竟,大数据很“”,如果打包转移,负担太重。 与其说“这是我的最终发布产品”,不如说“这是一幅可视图,复制下来,分解它,我就是从中得到那些见解,看看它还能用于其他哪些领域”。这会其他人从你的见解中学到有用的东西。 Rails等框架使打造Web应用变得更加简单。为什么不对BI应用做同样的事情呢?没理由不对这些应用应用程序接口(API)、模板、可重用性等等采取类似的做法。 END 版权声明: 转载文章均来自公开网络,仅供学习使用,不会用于任何商业用途,如果出处有误或侵犯到原作者权益,请与我们联系删除或授权事宜,联系邮箱:holly0801@163.com。

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    数据应用架构和领域

    数据应用架构分为三部分: 1. 大数据应用阐述 2. 大数据应用架构 3. 大数据行业应用数据应用阐述 大数据能做什么? 第一,对信息的理解 你发的每一张图片、每一个新闻、每一个广告,这些都是信息,你对这个信息的理解是大数据重要的领域。 大数据应用架构 ? 大数据行业应用 医疗行业 1. Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。 该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。 2. 在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。 通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。 3. 它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。

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    2017数据领域必读书籍

    二、《为数据而生》 读完《为数据而生》,你会清楚的看到中国在大数据道路上所留下的轨迹,主要包括在智慧城市、科技、医疗、教育、商业、金融等领域的实践。 外化,借助外部数据,将两个看起来毫不相干的事物通过数据挖掘建立联系。 集成,主要讲企业、政府如何收集数据、标准化数据,以及最后如何商业化。 未来中国的大数据发展提供一条清晰且可行性的路径指南! 预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测,可以兼具效率与价值于一身。 《R语言预测实战》主要分为预测基础、预测算法、预测案例三部分。 本书以数据挖掘与模式识别的七原理在临床医学中的运用案例为切入点,系统而全面地介绍了医学数据挖掘的基本方法与原理,对数据分析的常用算法进行了通俗易懂的讲解。 作者:邵学杰,中国医学大数据概念提出的实践者与先行者,医学数据挖掘的先行者 适读人群:医疗数据挖掘爱好者、临床研究者、 医疗大数据初学者 亮点: 将统计学与医学深度结合,首次提出医学数据模式识别的七原理

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    内容产业六领域趋势、变现、商业模式全解析 | 产业解读

    面对这样的变化,如何把握内容产业的风口,腾讯研究院内容产业全景报告带你对六细分领域的趋势、变现和商业模式进行全方位解析。 ?   根据Data Eye数据,IP大发展之前,能够实现版权价值提升的作品仅限于能改编为网游的玄幻类作品,其他类型则备受冷落;而随着网络文学IP跨界到影视领域,极大地推动了都市类、科幻类、灵异类网文作品的大众化 03| 网络视频前向收费业务取得突破,跨屏时代到来   在网络视频领域,随着各类IP剧的推动,用户付费市场从量变到质变,进入发展快车道。 随着“泛音乐”时代的来临,O2O、IP艺人开发、粉丝经济的发展使得商业模式进一步审级,产业生态进一步完善。    较之传统广告形式,原生广告更适应移动端的媒体和应用形态,在信息流和内容流广告上的效果显著。

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    数据】金融领域7数据科学案例

    笔者邀请您,先思考: 1 金融领域有哪些典型数据问题? 2 金融领域应用那些数据科学方法? ? 近年来,数据科学和机器学习应对一系列主要金融任务的能力已成为一个特别重要的问题。 为了帮助您回答这些问题,我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面,但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 通过了解社交媒体,新闻趋势和其他数据源,这些复杂的分析方法已经实现了预测价格和客户终生价值,未来生活事件,预期流失率和股市走势等主要应用。 而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值,因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。 在此领域结合实时和预测分析时,另一个预期会开启。 我们认为,我们主要关注金融领域的7数据科学用例,但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法,请在评论部分分享您的想法。

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    别把大数据当万灵药!且看大数据最具潜力的三应用领域

    对于大数据来说,如果IT经理们初期不能正确选择应用领域,有可能会导致达不到期望值,招致麻烦。 其实,综合来看,未来几年大数据商业智能、土木工程和客户关系优化三个领域应用非常值得看好,大多数大数据案例和预算将发生在这三个领域商业智能 过去几十年,分析师们都依赖来自Hyperion、Microstrategy和Cognos的BI产品分析海量数据并生成报告。 因为正如云计算在理想和现实间达成妥协一样,大数据也会经历类似的发展过程。传统的BI工具将与大数据分析并存。 公共服务 大数据另外一个重大的应用领域是社会和政府。 这是不可逆转的历史潮流,同时也是大数据最具潜力的应用领域之一。 市场营销 大数据的第三应用领域是市场营销。具体来说,是提升消费者与企业之间的关系。

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    余文波:区块链在九领域应用

    全球都是这样的,早期的金融机构,在13、14、15年的时候。那么直到今天就是在区块链领域里面,在金融里面的应用依然是区块链技术一个很重要很重要的领域。 最后构筑产品,这都是不太容易做,所以就使得互助保险的发展相对缓慢尽管需求,但是发展相对缓慢,大家更多的还得要去依靠商业保险,服务更高。 供应链管理 那么除了金融这个大领域之外呢,另外一个领域就是所谓供应链管理,供应链管理。 医疗数据的管理 这也是第四领域,那么第5领域呢就是嗯,医疗数据的管理,这个领域是被认为未来的发展空间会不亚于金融领域不亚于供应链管理领域的,因为。 物联网、AI大数据数据安全 嗯,算是科技前沿吧相关,比如说跟物联网,跟这个大数据,跟云计算区块链同样是天生的跟这些领域相关,会在这些领域获得很重要的应用,甚至会成为这些领域的底层,我不一一展开我就拿个物联网来讲

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    深度学习已成功应用于这三领域

    本文中,我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。 接着,我们将回顾深度学习已经成功应用的几个特定领域。 尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法,然而截至目前深度学习的应用仍然需要一定程度的特化。 模型压缩 在许多商业应用的机器学习模型中,一个时间和内存开销较小的推断算法比一个时间和内存开销较小的训练算法要更为重要。 高维输出 在许多自然语言应用中,通常希望我们的模型产生词(而不是字符) 作为输出的基本单位。对于词汇表,由于词汇量很大,在词的选择上表示输出分布的计算成本可能非常高。在许多应用中,V 包含数十万词。 表示这种分布的朴素方法是应用一个仿射变换,将隐藏表示转换到输出空间,然后应用softmax 函数。假设我们的词汇表V 大小为|V|。因为其输出维数为|V|,描述该仿射变换线性分量的权重矩阵非常

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    深度学习已成功应用于这三领域

    在本章中,我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。 模型压缩 在许多商业应用的机器学习模型中,一个时间和内存开销较小的推断算法比一个时间和内存开销较小的训练算法要更为重要。 与本章讨论的其他应用一样,非常通用的神经网络技术可以成功地应用于自然语言处理。然而,为了实现卓越的性能并扩展到大型应用程序,一些领域特定的策略也很重要。 高维输出 在许多自然语言应用中,通常希望我们的模型产生词(而不是字符) 作为输出的基本单位。对于词汇表,由于词汇量很大,在词的选择上表示输出分布的计算成本可能非常高。在许多应用中,V 包含数十万词。 表示这种分布的朴素方法是应用一个仿射变换,将隐藏表示转换到输出空间,然后应用softmax 函数。假设我们的词汇表V 大小为|V|。因为其输出维数为|V|,描述该仿射变换线性分量的权重矩阵非常

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    细数机器学习在金融领域的七应用

    数据文摘出品 编译:刘兆娜 机器学习是市场的新趋势,新油田,新黄金!从概念价值的角度来看,把机器学习与任何创新相比都不为过。但是它在金融领域如何发挥呢,应用的现状又到了什么阶段呢? 接下来我们就看一下,看看机器学习和大数据能够为金融带来什么样的力量。 机器学习在金融行业的应用案例 ? 确定银行最佳选址 信息是21世纪的黄金,机器学习和大数据技术利用信息来呈现客户的重要信息。 选址对企业或商户的收益如此重要,你肯定也会觉得这是一个非常好的应用场景。 通过机器人投资顾问为客户寻找最佳解决方案 机器人投资顾问就像没有自我意识的虚拟助手。 风险管理和反欺诈 风险管理和反欺诈是目前银行最热门的2个主题,这类项目首先应用机器学习和大数据等创新技术来解决。 应用机器学习技术,系统可以检测特殊或异常的行为,并为安全团队标记它们。欺诈检测系统面临的挑战是避免误报, 被标记为“风险”的风险不是真正的风险。

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    数字孪生五维模型及十领域应用

    10个领域应用思路与方案,以期为相关领域践行数字孪生理念与技术提供参考。 然而,随着相关理论技术的不断拓展与应用需求的持续升级,数字孪生的发展与应用呈现出如下新趋势与新需求:(1)应用领域扩展需求 数字孪生提出初期主要面向军工及航空航天领域需求,近年逐步向民用领域拓展。 研究与实践表明,相关领域应用过程中所需解决的首个挑战是如何根据不同的应用对象与业务需求创建对应的数字孪生模型。因缺乏通用的数字孪生参考模型与创建方法的指导,严重阻碍了数字孪生相关领域的落地应用。 (4)智能服务需求 随着应用领域的拓展,数字孪生必须满足不同领域、不同层次用户(如终端现场操作人员、专业技术人员、管理决策人员、及产品终端用户等)、不同业务的应用需求。 服务(Ss)对数字孪生应用过程中面向不同领域、不同层次用户、不同业务所需的各类数据、模型、算法、仿真、结果等进行服务化封装,并以应用软件或移动端App的形式提供给用户,实现对服务的便捷与按需使用。

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    2017年数据领域薪资有多高?

    IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 互联网在经历前几年的繁荣之后,现在开始进入寒冬,资本家不再像以前那样大胆地投资,纷纷攥紧自己的口袋。 目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类 1、数据分析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告。 说说各工作领域需要掌握的技能 (1).数据分析师 · 需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做要求。 · 经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 目标可以先吃透数据挖掘10算法各自的使用情况和优缺点。

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    金融领域7数据科学案例

    源:数据科学与人工智能 作者:Igor Bobriakov 本文约2639字,建议阅读5分钟。 本文为你分享一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面,共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您,先思考: 1 金融领域有哪些典型数据问题? 2 金融领域应用那些数据科学方法? ? 为了帮助您回答这些问题,我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面,但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 而且由于这些数据通常只在短时间内才有价值,因此在这个领域具有竞争力意味着使用最快的方法分析数据。 在此领域结合实时和预测分析时,另一个预期会开启。 我们认为,我们主要关注金融领域的7数据科学用例,但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法,请在评论部分分享您的想法。

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