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文档简介

大数据应用现状分析大数据应用是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户供应帮助决策，实现大数据价值的过程。以下对我国大数据应用现状分析：

“互联网+”时代的到来，大数据已经成为人们应用和讨论的热点。比如在搜寻引擎设计与开发中，从海量的数据中快速的、精确     的定位人们需要的信息是一个特别难的事情，大数据分析技术却可以利用智能化模型，使用贝叶斯理论等大数据分析方法，快速定位扫瞄器中输入的相关信息。目前，互联网常用的大数据分析技术包括两个大类别，一种是监督学习方法，比如BP神经网络、支持向量机、贝叶斯理论；一种是无监督学习方法，比如谱聚类、密度聚类、K均值、信息论等方法。有监督大数据分析方法需要利用人们的阅历，预先构建一个分析模型，然后尽可能的提高这个学习模型的精确     性，从而保证大数据分析的精确度；无监督学习方法却不需要任何先验学问，系统自动的将数据根据不同的关注角度进行分类，比如可以将商品划分为用户宠爱的和不宠爱的，也可以次地银行贷款客户划分为有信用和无信用。

目前，大数据技术已经在智能制造、金融证券、电子商务、电子政务中得到广泛应用。大数据应用现状详细如下：

1、智能制造。目前，我国正处于深化改革全面推动、重点攻坚的年月，传统的制造模式污染严峻、成本铺张较大，不利于我国制造行业的转型和进展，因此通过对历史制造数据进行挖掘和分析，利用大数据技术构建需求分析模型，可以更加精确     的猎取现实社会对制造行业的需求，提高制造的效率和流转速度。

2、金融证券。金融证券行业已经引入了网上银行管理系统、银行现金管理系统、股票交易系统、企业经营分析管理系统等，这些信息化系统的运行积累了海量的数据资源和信息，因此为了保证金融系统的平安运行，保证金融行业不发生系统性风险，金融行业监管单位开头利用大数据分析技术，比如BP神经网络构建一个风险分析模型，预判将来金融行业风险承受力量，确保金融行业在一个合理范围内稳定运行。

3、电子商务。目前，淘宝、京东、蘑菇街、苏宁云商、一号店等互联网商务平台运行的渐渐成熟，这些平台入驻的商家已经超过了数百万，用户数量也已过亿，琳琅满目的商品更是不计其数。消费者扫瞄商品时，特别简单陷入一个眼花缭乱的局面，因此基于大数据分析技术可以构建一个推举系统，该推举系统可以读取用户扫瞄商品、购买商品的行为记录，定期为用户选择类似商品进行推举，既能够进行营销推广，也可以关心消费者快速定位需求商品，提高电子商务成交率。

4、电子政务。随着互联网技术的快速进展和进步，我国政府机构始终在引入信息化办公系统，致力于提高政府机构的服务水平和服务效率。因此，为了能够更好的发觉电子政务活动中存在的问题，人们开头构建电

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