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1.大数据可视化提高了效率
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用于数据统计分析的大数据可视化一般用于政府部门和公司的经济活动分析，包括财务报表分析、供应链管理分析、营销制造分析、客户关系管理分析等。它将企业运营产生的所有有用数据信息集中在一个系统软件中，可用于商业智能、政府部门管理决策、公共服务、网络营销等行业。
2.大数据可视化支持科学研究
航天是大数据可视化应用最早、最完善、成果最多的行业。航天要探索的是比地球极限大几千倍，总输出大，规定更高的宽阔的室内空间。因此，航天互联网大数据不仅具有一般互联网大数据的特点，还规定了销售价格和高使用价值。能维持航天测量研制、测控机械设备的运行;航天指挥员作战管理系统的模拟演习和作战评估：航天作战指挥官显示信息来操作航天飞机数据统计分析和情况监测。
3.大数据可视化产生竞争优势
工业园区按照大数据可视化进行管理，可以从工业园区总体规划、管网运行、能耗监控、工业园区交通出行、智能安全管理方式、工业园区资源优化配置等几个方面保持平时的运行检测和和谐管理方式;进而全面提升工业园区自主创新、服务项目和管理水平，提升工业园区产业结构和企业竞争力。
关于大数据可视化应用于哪些场景，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
一、消息队列概述\x0d\x0a消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。\x0d\x0a目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。\x0d\x0a二、消息队列应用场景\x0d\x0a以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。\x0d\x0a2.1异步处理\x0d\x0a场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1.串行的方式；2.并行方式。\x0d\x0a（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）\x0d\x0a（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。\x0d\x0a假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。\x0d\x0a因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。\x0d\x0a小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？\x0d\x0a引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：\x0d\x0a按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。\x0d\x0a2.2应用解耦\x0d\x0a场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：\x0d\x0a传统模式的缺点：\x0d\x0a1） 假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；\x0d\x0a2） 订单系统与库存系统耦合；\x0d\x0a如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：\x0d\x0a订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。\x0d\x0a库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存操作。\x0d\x0a假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续操作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。\x0d\x0a2.3流量削锋\x0d\x0a流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。\x0d\x0a应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。\x0d\x0a可以控制活动的人数；\x0d\x0a可以缓解短时间内高流量压垮应用；\x0d\x0a用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；\x0d\x0a秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。\x0d\x0a2.4日志处理\x0d\x0a日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下：\x0d\x0a日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；\x0d\x0aKafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发；\x0d\x0a日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；\x0d\x0a以下是新浪kafka日志处理应用案例：\x0d\x0a(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。\x0d\x0a(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。\x0d\x0a(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。\x0d\x0a(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。\x0d\x0a2.5消息通讯\x0d\x0a消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。\x0d\x0a点对点通讯：\x0d\x0a客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。\x0d\x0a聊天室通讯：\x0d\x0a客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。\x0d\x0a以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。\x0d\x0a三、消息中间件示例\x0d\x0a3.1电商系统\x0d\x0a消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。（1）应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。（消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性）\x0d\x0a（2）扩展流程（发短信，配送处理）订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。\x0d\x0a（3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。\x0d\x0a3.2日志收集系统\x0d\x0a分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。\x0d\x0aZookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务；\x0d\x0a日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列；\x0d\x0a四、JMS消息服务\x0d\x0a讲消息队列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服务）API是一个消息服务的标准/规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。\x0d\x0a在EJB架构中，有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中，有消息服务者模式，用于实现消息与应用直接的解耦。\x0d\x0a4.1消息模型\x0d\x0a在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。\x0d\x0a4.1.1 P2P模式\x0d\x0aP2P模式包含三个角色：消息队列（Queue），发送者(Sender)，接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到他们被消费或超时。\x0d\x0aP2P的特点\x0d\x0a每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)\x0d\x0a发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列\x0d\x0a接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功\x0d\x0a如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模式。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）\x0d\x0a4.1.2 Pub/sub模式\x0d\x0a包含三个角色主题（Topic），发布者（Publisher），订阅者（Subscriber） 。多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。\x0d\x0aPub/Sub的特点\x0d\x0a每个消息可以有多个消费者\x0d\x0a发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。\x0d\x0a为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。\x0d\x0a为了缓和这样严格的时间相关性，JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样，即使订阅者没有被激活（运行），它也能接收到发布者的消息。\x0d\x0a如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话，那么可以采用Pub/Sub模型。\x0d\x0a4.2消息消费\x0d\x0a在JMS中，消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说，JMS的消息者可以通过两种方式来消费消息。\x0d\x0a（1）同步\x0d\x0a订阅者或接收者通过receive方法来接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超时之前）将一直阻塞；\x0d\x0a（2）异步\x0d\x0a订阅者或接收者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后，系统自动调用监听器的onMessage方法。\x0d\x0aJNDI：Java命名和目录接口,是一种标准的Java命名系统接口。可以在网络上查找和访问服务。通过指定一个资源名称，该名称对应于数据库或命名服务中的一个记录，同时返回资源连接建立所必须的信息。\x0d\x0aJNDI在JMS中起到查找和访问发送目标或消息来源的作用。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）\x0d\x0a4.3JMS编程模型\x0d\x0a(1) ConnectionFactory\x0d\x0a创建Connection对象的工厂，针对两种不同的jms消息模型，分别有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory两种。可以通过JNDI来查找ConnectionFactory对象。\x0d\x0a(2) Destination\x0d\x0aDestination的意思是消息生产者的消息发送目标或者说消息消费者的消息来源。对于消息生产者来说，它的Destination是某个队列（Queue）或某个主题（Topic）;对于消息消费者来说，它的Destination也是某个队列或主题（即消息来源）。\x0d\x0a所以，Destination实际上就是两种类型的对象：Queue、Topic可以通过JNDI来查找Destination。\x0d\x0a(3) Connection\x0d\x0aConnection表示在客户端和JMS系统之间建立的链接（对TCP/IP socket的包装）。Connection可以产生一个或多个Session。跟ConnectionFactory一样，Connection也有两种类型：QueueConnection和TopicConnection。\x0d\x0a(4) Session\x0d\x0aSession是操作消息的接口。可以通过session创建生产者、消费者、消息等。Session提供了事务的功能。当需要使用session发送/接收多个消息时，可以将这些发送/接收动作放到一个事务中。同样，也分QueueSession和TopicSession。\x0d\x0a(5) 消息的生产者\x0d\x0a消息生产者由Session创建，并用于将消息发送到Destination。同样，消息生产者分两种类型：QueueSender和TopicPublisher。可以调用消息生产者的方法（send或publish方法）发送消息。\x0d\x0a(6) 消息消费者\x0d\x0a消息消费者由Session创建，用于接收被发送到Destination的消息。两种类型：QueueReceiver和TopicSubscriber。可分别通过session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)来创建。当然，也可以session的creatDurableSubscriber方法来创建持久化的订阅者。\x0d\x0a(7) MessageListener\x0d\x0a消息监听器。如果注册了消息监听器，一旦消息到达，将自动调用监听器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一种MessageListener。\x0d\x0a深入学习JMS对掌握JAVA架构，EJB架构有很好的帮助，消息中间件也是大型分布式系统必须的组件。本次分享主要做全局性介绍，具体的深入需要大家学习，实践，总结，领会。\x0d\x0a五、常用消息队列\x0d\x0a一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS标准，开发上很方便。但免费的比如Tomcat，Jetty等则需要使用第三方的消息中间件。本部分内容介绍常用的消息中间件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他们的特点。\x0d\x0a5.1 ActiveMQ\x0d\x0aActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。\x0d\x0aActiveMQ特性如下：\x0d\x0a⒈ 多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。应用协议： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP\x0d\x0a⒉ 完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 （持久化，XA消息，事务)\x0d\x0a⒊ 对spring的支持，ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去，而且也支持Spring2.0的特性\x0d\x0a⒋ 通过了常见J2EE服务器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试，其中通过JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 1.4 商业服务器上\x0d\x0a⒌ 支持多种传送协议：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA\x0d\x0a⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化\x0d\x0a⒎ 从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点\x0d\x0a⒏ 支持Ajax\x0d\x0a⒐ 支持与Axis的整合\x0d\x0a⒑ 可以很容易得调用内嵌JMS provider，进行测试\x0d\x0a5.2 RabbitMQ\x0d\x0aRabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。\x0d\x0a几个重要概念：\x0d\x0aBroker：简单来说就是消息队列服务器实体。\x0d\x0aExchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。\x0d\x0aQueue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。\x0d\x0aBinding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。\x0d\x0aRouting Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。\x0d\x0avhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。\x0d\x0aproducer：消息生产者，就是投递消息的程序。\x0d\x0aconsumer：消息消费者，就是接受消息的程序。\x0d\x0achannel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。\x0d\x0a消息队列的使用过程，如下：\x0d\x0a（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。\x0d\x0a（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。\x0d\x0a（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。\x0d\x0a（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。\x0d\x0a（5）客户端投递消息到exchange。\x0d\x0aexchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。\x0d\x0a5.3 ZeroMQ\x0d\x0a号称史上最快的消息队列，它实际类似于Socket的一系列接口，他跟Socket的区别是：普通的socket是端到端的（1:1的关系），而ZMQ却是可以N：M 的关系，人们对BSD套接字的了解较多的是点对点的连接，点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议（TCP/UDP）和处理错误等，而ZMQ屏蔽了这些细节，让你的网络编程更为简单。ZMQ用于node与node间的通信，node可以是主机或者是进程。\x0d\x0a引用官方的说法： “ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入Linux内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD套接字之上的一 层封装。ZMQ让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。”\x0d\x0a特点是：\x0d\x0a高性能，非持久化；\x0d\x0a跨平台：支持Linux、Windows、OS X等。\x0d\x0a多语言支持； C、C++、Java、.NET、Python等30多种开发语言。\x0d\x0a可单独部署或集成到应用中使用；\x0d\x0a可作为Socket通信库使用。\x0d\x0a与RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一个传统意义上的消息队列服务器，事实上，它也根本不是一个服务器，更像一个底层的网络通讯库，在Socket API之上做了一层封装，将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三种基本模型和扩展模型。\x0d\x0aZeroMQ高性能设计要点：\x0d\x0a1、无锁的队列模型\x0d\x0a对于跨线程间的交互（用户端和session）之间的数据交换通道pipe，采用无锁的队列算法CAS；在pipe两端注册有异步事件，在读或者写消息到pipe的时，会自动触发读写事件。\x0d\x0a2、批量处理的算法\x0d\x0a对于传统的消息处理，每个消息在发送和接收的时候，都需要系统的调用，这样对于大量的消息，系统的开销比较大，zeroMQ对于批量的消息，进行了适应性的优化，可以批量的接收和发送消息。\x0d\x0a3、多核下的线程绑定，无须CPU切换\x0d\x0a区别于传统的多线程并发模式，信号量或者临界区， zeroMQ充分利用多核的优势，每个核绑定运行一个工作者线程，避免多线程之间的CPU切换开销。\x0d\x0a5.4 Kafka\x0d\x0aKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。\x0d\x0aKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：\x0d\x0a通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。（文件追加的方式写入数据，过期的数据定期删除）\x0d\x0a高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。\x0d\x0a支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。\x0d\x0a支持Hadoop并行数据加载。\x0d\x0aKafka相关概念\x0d\x0aBroker\x0d\x0aKafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker[5]\x0d\x0aTopic\x0d\x0a每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）\x0d\x0aPartition\x0d\x0aParition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.\x0d\x0aProducer\x0d\x0a负责发布消息到Kafka broker\x0d\x0aConsumer\x0d\x0a消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。\x0d\x0aConsumer Group\x0d\x0a每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。\x0d\x0a一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用。
可以应用在云计算方面。
大数据具体的应用：
1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。
8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。
9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。
10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。
扩展资料：
大数据的用处：
1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。
自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
参考资料：
百度百科--大数据
大数据应用场景有城市管理，电信，金融
电视
数字化医疗，石油化工，农林水务，工业自动化，公共安全，侦查，定位，监控，评估，电子支付，风险控制，交易，订单，跟踪，识别，消防，定位，调度，设备，安全，节能。
物流行业 生物医学 体育 娱乐 城市管理 安全领域 智能家居 金融行业
可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。
车辆监控，车辆调度，通过流量分析，进行公交线路调整，通过大数据分析预测路段车辆拥堵时间，制定缓解交通拥堵方案，通过一卡通全国联网，实施一卡走天下，记录用户所有行为轨迹。
大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题材的影视作品，以及预测比赛结果。
通过用户关注的歌曲、视频等信息做精准推送，包括使用手机过程中被推送到眼前的广告都是精准投放的结果，每个用户看到的广告可能都是不同的。
大数据时代的出现简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果，确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。
对于大数据的应用场景，包括各行各业对大数据处理和分析的应用，最核心的还是用户需求。
一、医疗大数据看病更高效
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。
二、生物大数据改良基因
当下，我们所说的生物大数据技术主要是指大数据技术在基因分析上的应用，通过大数据平台人类可以将自身和生物体基因分析的结果进行记录和存储，利用建立基于大数据技术的基因数据库。
三、金融大数据理财利器
大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：精准营销、风险管控、决策支持、效率提升、产品设计等。
四、零售大数据最懂消费者
零售行业大数据应用有两个层面，一个层面是零售行业可以了解客户消费喜好和趋势，进行商品的精准营销，降低营销成本。另一层面是依据客户购买产品，为客户提供可能购买的其它产品，扩大销售额，也属于精准营销范畴。另外零售行业可以通过大数据掌握未来消费趋势，有利于热销商品的进货管理和过季商品的处理。
五、电商大数据精准营销法宝
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，除了精准营销，电商可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单15分钟内将货物送上门，提高客户体验。
六、农牧大数据量化生产
大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。大数据同时也会帮助农民依据消费者消费习惯决定来增加哪些品种的种植，减少哪些品种农作物的生产，提高单位种植面积的产值，同时有助于快速销售农产品，完成资金回流。
七、交通大数据畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。
尽管现在已经基本实现了数字化，但是数字化和数据化还根本不是一回事，只是局部的提高了采集、存储和应用的效率，本质上并没有太大的改变。而大数据时代的到来必然带来破解难题的重大机遇。
八、教育大数据因材施教
随着技术的发展，信息技术已在教育领域有了越来越广泛的应用。考试、课堂、师生互动、校园设备使用、家校关系……只要技术达到的地方，各个环节都被数据包裹。在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。
九、体育大数据夺冠精灵
大数据对于体育的改变可以说是方方面面，从运动员本身来讲，可穿戴设备收集的数据可以让自己更了解身体状况。媒体评论员，通过大数据提供的数据更好的解说比赛，分析比赛。数据已经通过大数据分析转化成了洞察力，为体育竞技中的胜利增加筹码，也为身处世界各地的体育爱好者随时随地观赏比赛提供了个性化的体验。尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用大数据服务。
十、环保大数据对抗PM2.5
气象对社会的影响涉及到方方面面。传统上依赖气象的主要是农业、林业和水运等行业部门，而如今，气象俨然成为了二十一世纪社会发展的资源，并支持定制化服务满足各行各业用户需要。借助于大数据技术，天气预报的准确性和实效性将会大大提高，预报的及时性将会大大提升，同时对于重大自然灾害，例如龙卷风，通过大数据计算平台，人们将会更加精确地了解其运动轨迹和危害的等级，有利于帮助人们提高应对自然灾害的能力。
十一、食品大数据舌尖上的安全
大数据不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。随着信息技术的发展，食品监管也面临着众多的各种类型的海量数据，如何从中提取有效数据成为关键所在。可见，大数据管理是一项巨大挑战，一方面要及时提取数据以满足食品安全监管需求；另一方面需在数据的潜在价值与个人隐私之间进行平衡。相信大数据管理在食品监管方面的应用，可以为食品安全撑起一把有力的保护伞。
十二、调控和财政支出大数据令其有条不紊
政府利用大数据技术可以了解各地区的经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据数据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然资源和社会资源，提高社会生产效率。
十三、舆情监控大数据
国家正在将大数据技术用于舆情监控，其收集到的数据除了解民众诉求，降低群体事件之外，还可以用于犯罪管理。
