Archive by category 大数据

破局数据“孤岛”难题:健康大数据产业重构“方法论”

破局数据“孤岛”难题:健康大数据产业重构“方法论”

 “从整个行业来讲,需要一个规范化的平台。”蒋炜认为,这个平台要有两大功能,一个是汇总不同智能硬件的健康数据,集合成用户的整体运动健康数据电子档案,为医疗数据接入、慢病管理等提供可操作的健康数据依据;二是将同一用户多维度的排重数据,反向传输给智能硬件厂家,用来精确算法,优化产品,从而形成用户健康信息闭环。基于此,中国疾病预防控制中心和中国信息通信研究院标准所正在共同探索建立健康管理信息交互平台。

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CBNData:骑行大数据寻找城市热点之购物中心篇

CBNData:骑行大数据寻找城市热点之购物中心篇

从单纯的线上狂欢到线上线下共同“剁手”,2017的“双十一”,也带上了新零售元年的独特基因。消费升级大趋势的推动下,实体商业形态正在悄然进行着迭代更新,各大购物中心从以购物为主,走向多样化商业形态并存,注重体验、消费场景化和优化空间构造,吃喝玩乐一应俱全。哪里最好逛?骑行者们用车轮痕迹做了投票!

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大数据应用须解决三大关键点

大数据应用须解决三大关键点

大数据应用的关键点是数据来源、产品化和价值创造;数据资源分布不均,大数据应用在数据密集领域更易获得突破;须对不当的行业管理模式进行改革,以促进大数据在已有各个行业中应用。

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常用的四种大数据分析方法

常用的四种大数据分析方法

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

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基于大数据的视觉搜索应用与组织模式研究

基于大数据的视觉搜索应用与组织模式研究

当前视觉搜索已成为信息科学领域的前沿课题,主要用于分析和研究现实世界实体属性、行为、事件与视觉大数据资源之间的发展规律,针对视觉大数据资源的获取、组织、描述与利用问题,研究视觉资源及其时空关联信息之间的价值发现与资源整合的内在机理

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中国癌症大数据报告深度分析

中国癌症大数据报告深度分析

据《2015年中国癌症统计数据》[1],2015年中国人口预期癌症新发病例总数为429.2万人(比同年贵阳市人口数还多[2]),预期死亡281.4万人(超过同年乌鲁木齐市人口数),与实际每天12000个新发癌症病例和7500个的癌症死亡病例相符合。也就是说,按照2015年的速率,每分钟就有8个人被确诊患癌,有5个人因癌症而离世!(可以算算你读完这篇文章要花多少时间。)

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大数据在疾病间建立起惊人联系

大数据在疾病间建立起惊人联系

利用来自近13万个家庭的48多万人的健康保险数据,芝加哥大学的研究人员根据疾病在遗传相关个体中发生的频率,建立了一种新的常见疾病分类方法。研究人员希望8月7日在线发表在Nature Genetics杂志上的这项研究将有助于医生更好地诊断和治疗病因而不是症状。

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美团点评研究院:学生暑假消费趋势大数据报告(附下载)

美团点评研究院:学生暑假消费趋势大数据报告(附下载)

七月末八月初,学生暑假最酣时。这一代学生,95后已到毕业求职季,10后也上小学了。时代在进步,新生代年轻人切切实实享受到了经济腾飞所带来的丰富物质生活,也体验到技术的发展,享受着移动互联网带来的便捷。那么新生代的他们,有怎样的消费观?通过吃喝玩乐大数据,《学生暑假消费趋势大数据报告》或许能带你窥见一斑。

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大数据分析:最难的不是分析,而是大数据

大数据分析:最难的不是分析,而是大数据

如今,机器学习已经受到了大量的炒作。而机器依据大数据分析出来的预判,是否真的能符合事实情况,很大程度上决定于是否拥有坚实的数据基础:一个将数据驱动纳入到组织文化的企业,采集到的简介、完整和正确的数据。”数据驱动”一词已存在多年,但在今天快节奏和迅猛发展的数字经济中,它将成为当代企业的文化使命。

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清华大学&大数据文摘:顶级数据团队建设全景报告(附下载)

清华大学&大数据文摘:顶级数据团队建设全景报告(附下载)

历时3个月的调研,该《报告》囊括50,000+条海内外网络数据分析、1,000+份调查问卷内容,和10位海内外业界大咖深度访谈内容,针对“数据团队建设现状”和“数据团队建设要素”两大内容,致力于回答数据团队建设现状和数据团队发展问题,力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。

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工业互联网产业联盟:工业大数据技术与应用白皮书(附下载)

工业互联网产业联盟:工业大数据技术与应用白皮书(附下载)

当前,以大数据、云计算、移动物联网等为代表的新一轮科技革命席卷全球,正在构筑信息互通、资源共享、能力协同、开放合作的制造业新体系,极大地扩展了制造业创新与发展空间。新一代信息通信技术的发展驱动制造业迈向转型升级的新阶段——数据驱动的新阶段,这是新的技术条件下制造业生产全流程、全产业链、产品全生命周期的数据可获取、可分析、可执行的必然结果,也是制造业隐性知识显性化不断取得突破的内在要求。

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