大數據應用現狀分析

　　大數據應用是利用數據分析的方法，從大數據中挖掘有效信息，為用戶提供輔助決策，實現大數據價值的過程。以下對我國大數據應用現狀分析：

　　「網際網路+」時代的到來，大數據已經成為人們應用和研究的熱點。比如在搜尋引擎設計與開發中，從海量的數據中快速的、準確的定位人們需要的信息是一個非常難的事情，大數據分析技術卻可以利用智能化模型，使用貝葉斯理論等大數據分析方法，快速定位瀏覽器中輸入的相關信息。目前，網際網路常用的大數據分析技術包括兩個大類別，一種是監督學習方法，比如BP神經網絡、支持向量機、貝葉斯理論；一種是無監督學習方法，比如譜聚類、密度聚類、K均值、資訊理論等方法。有監督大數據分析方法需要利用人們的經驗，預先構建一個分析模型，然後儘可能的提高這個學習模型的準確性，從而保證大數據分析的精確度；無監督學習方法卻不需要任何先驗知識，系統自動的將數據按照不同的關注角度進行分類，比如可以將商品劃分為用戶喜愛的和不喜愛的，也可以次地銀行貸款客戶劃分為有信用和無信用。

　　目前，大數據技術已經在智能製造、金融證券、電子商務、電子政務中得到廣泛應用。大數據應用現狀具體如下：

　　1、智能製造。目前，我國正處於深化改革全面推進、重點攻堅的年代，傳統的製造模式污染嚴重、成本浪費較大，不利於我國製造行業的轉型和發展，因此通過對歷史製造數據進行挖掘和分析，利用大數據技術構建需求分析模型，可以更加準確的獲取現實社會對製造行業的需求，提高製造的效率和流轉速度。

　　2、金融證券。金融證券行業已經引入了網上銀行管理系統、銀行現金管理系統、股票交易系統、企業經營分析管理系統等，這些信息化系統的運行積累了海量的數據資源和信息，因此為了保證金融系統的安全運行，保證金融行業不發生系統性風險，金融行業監管單位開始利用大數據分析技術，比如BP神經網絡構建一個風險分析模型，預判未來金融行業風險承受能力，確保金融行業在一個合理範圍內穩定運行。

　　3、電子商務。目前，淘寶、京東、蘑菇街、蘇寧雲商、一號店等網際網路商務平台運行的逐漸成熟，這些平台入駐的商家已經超過了數百萬，用戶數量也已過億，琳琅滿目的商品更是不計其數。消費者瀏覽商品時，非常容易陷入一個眼花繚亂的局面，因此基於大數據分析技術可以構建一個推薦系統，該推薦系統可以讀取用戶瀏覽商品、購買商品的行為記錄，定期為用戶挑選類似商品進行推薦，既能夠進行營銷推廣，也可以幫助消費者快速定位需求商品，提高電子商務成交率。

　　4、電子政務。隨著網際網路技術的快速發展和進步，我國政府機構一直在引入信息化辦公系統，致力於提高政府機構的服務水平和服務效率。因此，為了能夠更好的發現電子政務活動中存在的問題，人們開始構建電子政務服務平台，利用平台提高及時的發現政務服務中存在的問題，提出優化解決方法和措施，從而可以打通整個電子政務服務流程。

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