大数据应用中最为常见的5种应用有哪些?

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①谷歌趋势视角

作为展示国内及国际市场密切关注的谷歌趋势结果。这是当今最直观的、简易的、基于大数据来源的在线分析平台。该平台可以让您查看到每天的搜索热词，并且对比这些热词搜索量的历史趋势。利用大数据分析出新趋势是一个简单的应用，它可以帮助我们将长期营销资源投入到人们每天关注的话题上。

②定义你的ICP

ICP即完美客户画像，可以利用大数据进行开发。利用数据信息来定义目标受众的年龄、住址、教育、收入、收入等特征。还可以用更多的细节信息来进行购买用户的分层，而我们更容易获得用户上网行为习惯、在线搜索数据等细节信息。一旦定位到了理想的目标客户，你将处于有利位置来调整你的销售信息。例如，针对用户姓名、生命阶段特征来向客户推送相关的销售信息，让目标客户真实感受到公司的用心良苦。

③确定客户的购买要素

现在营销重点大部分放在创建和发布传播内容上。但什么样的要素有助于把潜在客户变成真正购买客户?是什么要素使他们真正有意愿购买?而这些问题在几年前一直没有答案，现在只是需要一个点击信息。点评软件帮助你识别这类的内容，来引导目标客户，并转换成真实销售。这样我们就能真正量化哪些是有价值的营销内容。

④更多的预测数据分析

基于大数据进行预测能产生更有意义的分析结果。很多企业在利用客户关系管理软件更有效地预测用户行为。这不只是知道一个潜在客户，同时包括如何引导一个客户，他们将如何反应，他们下一步要干什么。这个过程被成为优先评价指标，它涉及到利用IT技术，通过历史数据来识别趋势，推断未来可能的结果和关键点。该技能能帮助企业显著提升质量和降低成本。

⑤即时分析应用

大数据不能按照每个季度、每周、每天的节奏去利用，甚至认为它只是一个工具。我们需要利用大数据做“分钟”-即刻响应，立即调整支点。针对访客的实时访问行为，我们应该即刻地、自动地引导他们到相关网页，并提供信息。例如，电子商务商家应该自动跟踪用户浏览行为，分析哪些是用户不买的产品，哪些产品已经放入用户满载的购物车。荷兰皇家航空公司实现实时数据采集与分析，通过针对没有完成预定订单的用户，来自动发送提醒邮件，明显提升了网站的点击率和转化率。大数据还帮助他们预测流失客户，并通过优化用户体验降低用户流失的风险。

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大数据在医学领域有什么应用?

许老师大数据工程师

1、健康监测

大数据技术可以提供居民的健康档案，包括全部诊疗信息、体检信息，这些信息可以为患病居民提供更有针对性的治疗方案。并且通过智能手表等可穿戴设备，随时带着，可以实时汇报病人的健康情况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。

2、数据电子化管理

患者的影像数据，病历数据、检验检查结果、诊疗费用等各种数据录入大数据系统，统一管理起来，每位医生都能够在系统中查到病人的详细资料以及变更记录。而无需再通过耗时的纸质工作来完成，这对于大夫更好地把握疾病的诊断和治疗十分重要。

3、医疗科研

在医疗科研领域，运用大数据技术对各种数据进行筛选、分析，可以为科研工作提供强有力的数据分析支持。例如健康危险因素分析的科研中，利用大数据技术可以在系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素，生物因素，经济社会因素，个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等的基础上，进行比对关联分析，针对不同区域、家族进行评估和遴选，研究某些疾病发病的家族性、地区区域分布性等特性。

大数据常用的开发工具有哪些?

刘老师大数据工程师

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Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

2. Apache Spark

Apache Spark是Hadoop开源生态系统的新成员。它提供了一个比Hive更快的查询引擎，因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时，它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。

3. Jaspersoft BI 套件

Jaspersoft包是一个通过数据库列生成报表的开源软件。行业领导者发现Jaspersoft软件是一流的,许多企业已经使用它来将SQL表转化为pdf,，这使每个人都可以在会议上对其进行审议。另外，JasperReports提供了一个连接配置单元来替代HBase。

4. Keen IO

Keen IO是个强大的移动应用分析工具。开发者只需要简单到一行代码，就可以跟踪他们想要的关于他们应用的任何信息。开发者接下来只需要做一些Dashboard或者查询的工作就可以了。

5. Mortar Data

Mortar Data是专为开发者打造的Hadoop开发平台，它用Pig和Python的组合替代了MapReduce以便开发者能简单地编写Hadoop管道(Pipeline)。

学习大数据要符合哪些要求?

付老师大数据工程师

从通常的情况下来讲，要求大数据学习最好是理工科基础，数学比较好，然后逻辑思维比较强。但是这些都是从比较官方的角度来进行阐述的，最重要的是你需要对它有浓厚的兴趣有强烈的好奇心。

从现在企业的要求来看，至少要专科以上的学历，并且熟悉JAVA、Hadoop、HBase、Flink等等编程语言以及系统。大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要一段时间;然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。除此之外，学习大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用，大数据基础知识有三个主要部分：数学、统计学和计算机;大数据平台知识：是大数据开发的基础，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主。

除此之外，你可以打开招聘软件，看看各大企业具体的用人要求，你可以根据企业的用人要求来针对性的提升技术。