大数据常见技术应用有农业互联网、金融业互联网、电子商务、医疗器械行业、零售业大数据、生物科技

一、农业互联网

农业互联网大数据在农牧业上的运用关键就是指根据将来商业服务要求的分折来开展牧业商品生产制造，减少菜贱伤农的几率。

二、金融业互联网

金融业互联网大数据在金融业运用范畴范围广。

互联网大数据在金融业的运用能够小结为下列2个层面：

A : 大数据营销：根据顾客消费习惯性、所在位置、消费时间开展强烈推荐。

B : 风险防控：根据顾客消费和现金流量出示资信评级或股权融资适用，运用顾客社交媒体个人行为纪录透支卡风控。

三、电子商务

电子商务电商数据比较集中，信息量大，类型较多，未来运用大数据将有大量的空间，包含分折潮流趋势，消费发展趋势、地区消费特性、顾客消费习惯性、各种各样消费者行为的相关性、消费市场、危害消费的关键要素等。

四、医疗器械行业

医疗器械行业医疗器械行业有着很多的病案，病理报告，痊愈计划方案，药品汇报这些。在将来，凭借数据管理平台人们能够 搜集不一样病案和医治计划方案，及其患者的本质特征，能够 创建对于病症特性的数据库查询。                                                                                五、零售业大数据

零售业大数据的应用有2个方面，1个方面是零售业能够掌握顾客消费爱好和发展趋势，开展货品的大数据营销，减少营销推广成本费。另一个方面是根据顾客选购商品，为顾客出示将会选购的其他商品，扩张销售总额，也归属于大数据营销层面。此外，零售业能够根据互联网大数据把握将来消费发展趋势，有益于热销产品的拿货管理方法和过季货品的解决。

六、生物科技

生物科技关键就是指云计算技术在基因分析上的运用，根据数据管理平台人们能够将本身和植物体基因分析的结果开展纪录和储存，运用创建应用场景云计算技术的遗传基因数据库查询。云计算技术将会加快遗传基因技术性的科学研究，迅速协助生物学家开展实体模型的创建和遗传基因组成模拟计算。

听说你想要学大数据？你确定你搞清楚概念了吗？我们来做个小测验吧：

数据分析师在公司是干什么的？

大数据和普通数据最大的区别是什么？

你的日常工作中根本接触不到大数据，你真正想学的是大数据吗？

有点蒙圈了吧。鱼君正是要帮你在最短的时间内理清这些概念，找准自己前进的方向。

大数据之“大”数据，大家会陌生吗？不会。我们每天的日常生活都会接触到数据。淘宝购物时货比三家的价格，年终考核之后发给我们的奖金，发表在知乎上的文章的评论数量，这些都是数据。

从人们会计数开始，数据就有了，数据分析也是。那么大数据呢？

说到大数据，你就绕不开互联网。在互联网出现之前，虽然政府部门和一些公共事业单位通过日积月累获得了较大量的数据，但并没有形成足够的影响力。直到互联网产品的出现，由于它收集用户数据的便利性，通常在一天之内就能够累计其他行业可能一年才能获取的数据量。

数据量的升级造成算法和硬件都必须要升级，操作起来的技术难度也就会提高很多。这个时候，就需要专业的技术和平台来完成存储，处理和分析大数据的工作。比如说，大家都听过的Hadoop平台，MapReduce算法。都是大数据时代的产物。

因此，我认为，大数据的核心，就在于大。

有一定规模的互联网公司都会成立专门的大数据部门来管理自己产品所收集到的大数据。数据量越大，处理难度就越高，相应的，可能挖掘到的内涵也会更多。于是，大数据就成了一个产业，一个火热的产业。

大数据圈子里的人在大数据行业这个圈子里，公司提供的职位大致分为三类：数据分析师，数据产品经理，数据工程师。他们紧密合作，共同驱动公司的数据决策文化。

那么，着三种职位都是做什么的？又该怎么入行呢？

数据分析师

数据分析师，是使用大数据的人。核心是掌握各种数据分析工具和数据分析技能，目标是为公司管理层和产品团队提供分析报告，帮助他们做决策。

实际工作中，数据会被处理成各种不同的类型提供给数据分析师使用，有比较原始的，有比较简单好用的。因此，数据分析师需要掌握R, SQL，Excel, Python基础编程等多种技能，以及熟练掌握常用的数据分析方法。

如果你立志于成为一个数据分析师甚至数据科学家，那么我强烈建议你进行系统的学习。

数据产品经理

数据产品经理是设计数据产品的人。核心技能是数据需求分析和数据产品的设计，和其他的互联网产品经理并没有本质的不同。实际工作中，数据产品经理需要收集不同用户的数据需求并且设计出好用的数据产品提供给大家，帮助他们“用数据做决定”。

怎么入门呢？关于具体的进阶流程，我希望你听一下我在一块听听上做的讲座《4步让你成为大数据产品经理》，会为你提供非常全面的介绍。

常见的推荐入门书籍有《人人都是产品经理》，《The DatawareHouse Toolkit》，《Lean Analytics》等等。

数据工程师

数据工程师，简单分两种，一类是数据挖掘工程师，另外一类是大数据平台工程师。工程师的基本技能当然是写代码，写高质量的代码。

数据挖掘工程师主要工作是开发大数据流水线以及和数据分析师一起完成数据挖掘项目，而数据平台工程师主要工作是维护大数据平台。

因此，理工科背景出身，掌握C, C#, Python等编程/脚本语言，熟悉各种基础算法即可以胜任。

如何用数据做决策

对于那些并不想转行进入大数据圈子的人，我们要学的究竟是什么？

我相信，在我们的日常工作中，特别是业绩不佳，找不到突破口的时候，都曾想过能否用数据来帮助自己。因为我们都曾或多或少听过一些牛逼的数据案例，比如纸尿布与啤酒之类。

举一个简单的例子，你经营的餐馆现在状况不佳。你可以自己拍脑袋想一堆的新点子来尝试改善现状。你也可以，收集整理数据，通过分析找出根本原因，并提出对应解决方案，从而扭转局面。后者听起来似乎更加靠谱一些。

那么，你该收集什么数据，做什么分析，这就是你需要学习的：“如何用数据做决策”。从这个角度讲，我认为：

人人都应该是数据分析师

学习系统的数据决策和数据分析思维，我们可以从这篇文章开始：从0到1搭建数据分析知识体系。我自己工作中常用的数据分析方法都被囊括在里面，如果趋势分析，多维分解，用户分群，漏斗分析等等。请不要小看一篇文章，知识在精不在多。

你还可以从一本简单好读的《谁说菜鸟不会数据分析》开始搭建你的数据分析思维。

关于数据分析的书籍太多了，众口难调，随便一搜就有一大堆推荐。而其中所讲的知识和理论其实都是类似的。最终要让他们发挥作用，还是要和实践结合起来。

因此，我认为，在自己的生意和工作中多实践数据分析，多思考，遇到问题多在社群中提问和大家探讨，是最好的学习办法。我自己也一直是这样践行的。

带着问题去学习，是最好的方式。

在这个过程中，随着你对数据的深入了解，掌握更多的数据分析语言和工具。从Excel到SQL，甚至到R和Python。你所能使用的数据量也会越来越大。但你大可不必一开始就扎入这些工具的学习中，那样会收效甚微。

如何将大数据运用在电子商务领域介绍如下：

大数据在电子商务领域的应用已经深入到各个环节，为企业带来了巨大的商业价值。以下是大数据在电子商务中的几个主要应用领域：

1 客户行为分析：通过收集和分析客户的购物历史、搜索记录、点击率等数据，电商平台可以更好地了解客户的需求和偏好，从而为他们提供更加个性化的购物体验。

2 商品销售预测：大数据技术可以帮助电商平台预测哪些商品在未来可能会受到欢迎，从而提前进行库存管理和促销策略制定。

3 营销策略优化：通过对大量的市场数据进行分析，电商平台可以更精准地进行目标市场定位，制定有效的营销策略，提高广告投放的效果。

4 供应链管理优化：大数据技术可以帮助电商平台更好地管理供应链，预测需求，降低库存成本，并提高物流效率。

5 个性化推荐系统：基于用户的兴趣和购物历史，电商平台可以为用户提供更加个性化的商品推荐，从而提高转化率和用户满意度。

6 跨境电子商务挑战：由于电子商务交易涉及不同的国家或地区，存在政治、法律、文化等方面的差异，大数据技术可以帮助电商平台更好地应对这些挑战，提供更加本地化的服务。

随着新技术如人工智能、区块链等的发展，电子商务领域将进一步创新和发展。为了更好地利用大数据，电商平台需要不断地更新技术和方法，确保数据分析的准确性和时效性。

首先是在数据的支持下，业务策略的精细化水平显着提升，直接提升了转化效果。活动迭代的节奏变快了。原本只能做一轮活动。通过快节奏的增长模式，可以支持两轮甚至三轮。更多的尝试意味着更多的数据，更多的数据意味着更精准的洞察。大量数据分散在不同数据分析师的代码中。一组代码不可重复使用，并且有线路障碍，因此您可以使用自己的标签。

其次是解决数据流量的严重短缺。例如随着我国社会经济的不断发展，公路里程数跃居世界第一，私家车保有量也呈现爆发式增长。在这种情况下，交通管理警力明显不足，当前的交通管理任务如此严峻。依靠科技解放警力尤为重要。应利用互联网技术便捷的数据传输功能，实现对道路交通的管理和监控。只有正确理解，才能真正理解互联网对流量管理的重要性。

再者是大数据在业务中的作用日益凸显，数据驱动已成为企业发展的核心竞争力。数据理解不够全面，利用率严重不足。拥有更多的数据并不意味着会产生更全面和深刻的理解，因为数据需要科学的分析和解释才能有意义。仅使用系统本身来挖掘数据和研究数据，势必有很大的局限性。此外，数据库庞大且变化频繁。面对海量数据，执法部门很难利用这些数据有效地提出适合解决的新问题。

要知道大数据挖掘具有连续性、动态性和数据量大的特点。但大数据是衍生产品，不是流量定制数据，无法通过大数据获取相关群体的行为和心理信息。而且，大数据往往是局部对象的全样本，难以实现全对象关联，导致城市现象揭示的片面性。

大数据技术在互联网金融行业中的应用非常广泛。银行、证券、保险等金融细分领域都得到了广泛的应用。在银行业中，大数据技术可以用于信贷风险评估。在证券行业中，大数据技术可以用于股票价格预测。在保险行业中，大数据技术可以用于保险理赔。

总体来说，大数据技术可以帮助互联网金融行业更好地了解客户需求，提高客户服务质量，优化产品设计和营销策略，提高风险管理能力等。