大数据在医疗健康领域的应用 大数据在社交媒体领域的应用 大数据在金融领域的应用 大数据在社交媒体领域的应用 大数据在新零售领域的应用 大数据在交通领域的应用

大数据有一个重要的、和我们大多数人密切相关，但是又不太引人注目的一个应用领域是舆情监控与分析。我们日常在各种互联网应用和社交媒体上发表各种言论，这些言论事实上反映了最准确的民情舆论。一个个体的言论基本没有意义，但是大量的、全国乃至全球的言论数据表现出的统计特性，就有了非常重要的意义。

编写数据爬虫，实时爬取各个社交新媒体上的各种用户内容和媒体信息，然后通过自然语言处理，就可以进行情感分析、热点事件追踪等。舆情实时监控可用于商业领域，引导智能广告投放；可用于金融领域，辅助执行自动化股票、期权、数字货币交易；可用于社会管理，及时发现可能引发社会问题的舆论倾向。

在美国总统大选期间，候选人就曾雇佣大数据公司利用社交媒体的数据进行分析，发现选票可能摇摆的地区，有针对性前去进行竞选演讲。并利用大数据分析选民关注的话题，包装自己的竞选主张。Facebook 也因为授权大数据公司滥用自己用户的数据而遭到调查和谴责，市值蒸发了数百亿美元。

大数据在金融领域应用比较成熟的是大数据风控。在金融借贷中，如何识别出高风险用户，要求其提供更多抵押、支付更高利息、调整更低的额度，甚至拒绝贷款，从而降低金融机构的风险？事实上，金融行业已经沉淀了大量的历史数据，利用这些数据进行计算，可以得到用户特征和风险指数的曲线（即风控模型）。当新用户申请贷款的时候，将该用户特征带入曲线进行计算，就可以得到该用户的风险指数，进而自动给出该用户的贷款策略。利用股票、外汇等历史交易记录，分析交易规律，结合当前的新闻热点、舆论倾向、财经数据构建交易模型，进行自动化交易，这就是金融领域的量化交易。这些数据量特别巨大，交易涉及金额也同样巨大，所以金融机构在大数据领域常常不惜血本，大手笔投入。

交通也是一个对大数据实时采集与处理应用比较广的领域。现在几乎所有的城市路段、交通要点都有不止一个监控摄像头在实时监控，一线城市大约有百万计的摄像头在不停地采集数据。这些数据一方面可以用于公共安全，比如近年来一些警匪片里会有一些场景：犯罪嫌疑人驾车出逃，警方只要定位了车辆，不管它到哪里，系统都可以自动调出相应的摄像头，实时看到现场画面。应该说这项技术已经成熟，大数据流计算可以对百万计的流数据实时处理计算，电影里的场景计算其实并不复杂。此外，各种导航软件也在不停采集数据，通过分析用户当前位置和移动速度，判断道路拥堵状态，并实时修改推荐的导航路径。你如果经常开车或者打车，对这些技术一定深有体会。还有就是无人驾驶技术，无人驾驶就是在人的驾驶过程中实时采集车辆周边数据和驾驶控制信息，然后通过机器学习，获得周边信息与驾驶方式的对应关系（自动驾驶模型）。然后将这个模型应用到无人驾驶汽车上，传感器获得车辆周边数据后，就可以通过自动驾驶模型计算出车辆控制信息（转向、刹车等）。计算自动驾驶模型需要大量的数据，所以我们看到，这些无人驾驶创业公司都在不断攀比自己的训练数据有几十万公里、几百万公里，因为训练数据的量意味着模型的完善程度。

利用大数据和机器学习，发掘数据中的规律，进而对当前的事情做出预测和判断，使机器表现出智能的特性，正变得越来越普及。

大数据主要来自企业自身所产生，还有一些数据来自互联网，通过网络爬虫可以获取；再有就是公共数据，比如气象数据等。所有这些数据汇聚在一起，计算其内在的关系，可以发现很多肉眼和思维无法得到的知识。然后进一步计算其内在的模型，可以使系统获得智能的特性。当系统具备智能的特性，可以使机器对当前的事情做出预测和判断，正如我今天和你聊的，大数据技术应用正变得越来越普及。