大数据实践推荐，大数据社会实践

大数据分析与应用实践?

大数据分析过去几个月出现的一股趋势是，越来越关注利用人工智能（形式和风格各异）来帮助分析大规模的数据，从而获得预测性的洞察。其实近出现复兴的AI很大程度上算是大数据的产物。深度学习（近受到关注多的AI领域）背后的算法基本上是几十年前就诞生了的，但直到近能够以足够便宜、足够快速地应用到大规模数据之后才发挥出了它的大潜能。

大数据在银行业的应用 舆情分析 对于银行来说，舆情分析包括：银行的声誉分析、品牌分析和客户质量分析。它主要是通过分析网络社交媒体的评论，对于客户的流失情况进行预警，还可以通过对新闻热点的跟踪以及政府报道的分析，为银行提供个性化的分析场所。

ING国际银行基于Volcano的大数据分析平台应用实践主要体现在以下几个方面：构建符合产业需求的DAP平台：ING集团针对银行行业的监管要求、数据孤岛、数据安全和合规创新等挑战，布局了符合自身产业的DAP平台。该平台为全球50%的员工提供安全、自助的端到端分析能力，帮助解决业务问题。

学习大数据分析与应用的核心在于掌握大数据基础理论和相关技术，这包括了数据采集、清洗、存储、处理和分析等环节。通过系统的学习，学生能够理解大数据的本质和应用价值，具备分析大数据的能力。此外，课程还融入了互联网技术的基础知识，帮助学生培养互联网思维，这对于理解和处理大数据具有重要意义。

大数据技术与应用主要学习大数据技术的基础理论、数据处理和分析方法，以及这些技术在各个领域的应用实践。大数据技术与应用专业的学习内容包括但不限于大数据的基本概念、数据挖掘与分析方法、数据可视化技术、大数据存储与管理、大数据安全与隐私保护等。

米哈游大数据云原生实践

1、总结与展望：米哈游通过采用spark on K8s + OSS-HDFS方案，实现了大数据基础架构的云原生化，取得了显著的业务与技术收益。未来，米哈游将继续优化架构，增强系统承载与容灾能力，实现大数据组件的容器化，深化云原生实践，并通过更精细的资源管理和成本控制，推动业务的持续增长与创新。

利用大数据可以做什么

利用大数据可以做以下事情：商业智能：客户数据分析：通过分析客户数据，企业可以洞察市场趋势，优化库存管理，并提升客户满意度。精准决策支持：大数据技术使企业能在海量数据中挖掘有价值的信息，从而支持更加精准的决策制定。金融服务：风险评估：银行和保险公司通过历史数据预测风险，为贷款和保险业务提供可靠依据。

政府可以利用大数据进行城市规划，如智能交通管理，实时路况分析，减少交通拥堵。通过大数据分析，政府可以合理配置公共服务资源，如医疗、教育等，提高服务效率和质量。大数据还能用于公共服务资源配置的优化，提升城市运行效率和居民生活质量。

数据分析与挖掘 商业智能：利用大数据技术对海量数据进行分析，为企业提供决策支持，发现市场趋势和潜在商机。 数据挖掘：通过算法和技术手段，从数据中提取有价值的信息和知识，用于优化业务流程、预测未来趋势等。

大数据可以用于以下几个方面：决策支持：通过分析海量数据，企业可以洞察市场趋势，了解客户需求和行为，从而做出更明智的商业决策。政府和社会组织也可以利用大数据分析来制定更有效的政策和应对社会问题。风险管理：在金融领域，大数据有助于评估信贷风险，预测可能的违约行为，帮助金融机构更好地管理风险。

金融服务中，大数据用于风险评估、欺诈检测和个性化产品推荐，银行和保险公司通过历史数据预测风险，提供个性化投资建议。医疗保健方面，大数据助力疾病预测、患者护理管理与药物研发，医生借助医疗记录与临床试验数据，为患者提供个性化治疗方案。

智能交通系统：利用大数据技术收集和分析车辆行驶数据、交通流量信息等，缓解交通拥堵，提高道路通行效率。交通管理部门可以根据实时数据调整信号灯配时，优化交通状况。金融服务创新：信用风险评估：通过分析用户的信用记录、交易行为等数据，金融机构可以更准确地评估信用风险，提供个性化金融服务。