大資料應用，選址，城市規劃等

我們知道，資料分析需要有幾個步驟：採集、統計、分析，而資料的總量直接和採集相關。在網際網路興起之前，人們採集資料的方式無外乎是人為觀察和記錄，當然，後期也有利用感測器來輔助記錄。但是，網際網路技術近幾年的發展，卻使得資料的採集水平記錄達到一個史無前例的高度。在網際網路時代之前，人們只能統計到一些基礎的使用者資訊：年齡，住址，電話，婚姻狀況等。到了網際網路時代，我們可以收集到一個使用者手機上裝有什麼應用，喜歡上什麼網站，購物記錄，在某個頁面上停留了多久，滑鼠在頁面什麼位置點選。而移動網際網路時代的來臨，使得更多動態資料可以被採集，比如使用者的睡眠時間、運動量、位置、在商場內的移動路線、打車次數、心率等等資訊。這些資料最終匯聚在一起，形成了一個非常龐大的資料庫。

大資料分析通俗的講就是將海量混雜的資料，透過利用各類手段統一協調成一個有機整體，然後以不同的視覺化分析工具直觀呈現給使用者，讓其通俗易懂的發現數據中的一些關鍵因素點。以保障相關人員提升工作效率及分析資料核心指標，並且為企業帶來收益價值點。

價值體現

大資料可以實現的應用可以概括為兩個方向：一個是精準化定製；第二個是預測。精準化定製定製可根據不同業務需求進行設計開發，透過資料去解決一些行業應用難點，例如：智慧城市、視覺化大屏、警務大資料、金融大資料等，更多居於toB領域。

（資料來源：

www.data-dance.com

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而預測類：比如像透過搜尋引擎搜尋同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。會利用大資料推薦演算法等模型來進行推送。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。頭條新聞資訊推薦等等，更多趨向於toC領域。

（資料來源：

www.data-dance.com

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大資料賦能零售新零售時代，客戶的需求無時無刻不在變化，大資料賦能零售，讓零售在人，貨，場上進行變革。零售商可以藉助大資料對未來市場需求進行預測，搶先一步對庫存進行管理。在流量高發的前期，及時補足庫存，提升商品供應率；在流量散去的前期，及時去庫存，避免庫存積壓。藉助大資料分析使用者地域分佈情況，商店流量，消費者習慣等那個，在合適的地區開設商店，建造倉庫。在物流發貨時，從資料出發，合理規劃運輸路勁，降低運輸成本。利用資料還可以統一上下游供應鏈互動，解決資料不對成問題，減小牛鞭效應，提升供應鏈中每個環節的利用效率。如下圖所示資料軟體可以展示出人口密度，交通情況（資料來源：www。data-dance。com）。

疊加了交通及人口分佈圖

（資料來源：

www.data-dance.com

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總結：

大資料作為一個能夠改變產業應用的技術，只有切實落地才能帶來真正的價值。其實大資料的應用範圍非常廣，不單單限於網際網路行業，在其他諸如金融，製造業，交通物流方面也都有非常大的應用價值。

您還可以基於常駐客戶畫像、民用住宅及房價、周邊餐飲業態、周邊醫療相關業態、周邊教育培訓相關業態、周邊寵物相關業態、周邊景區業態、周邊交通相關業態、周邊公司分佈業態、周邊商務住宿業態、周邊生活服務業態、周邊體育休閒業態、周邊政府機構業態、周邊公共設施業態，部分消費類提供有人均消費和評分等資訊繼續分析，小編就不逐一放圖說明了，有興趣您可以自己去看下。