빅데이터가 생활에 어떻게 활용되나요?
생활에 적용되는 빅데이터는 다음과 같습니다: 1. 농업 인터넷, 2. 금융 인터넷, 4. 의료기기 산업, 6. 생명공학 등
이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.
정부 데이터 공유, 사물 인터넷 데이터 수집 등 다양한 데이터 수집 기능은 지속적으로 향상되고 있으며, 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능 등의 기술은 데이터 저장 및 처리의 추가 개발을 위한 기능을 제공합니다. 더욱 민첩하고, 스마트하고, 통합되고, 안전한 데이터 분석과 지능형 도구가 기업의 주요 요구 사항이 될 것입니다.
빅데이터를 생활 속으로 활용
1. 농업인터넷
농업과 축산업에 농업인터넷 빅데이터를 적용하는 핵심은 미래사업 분석을 바탕으로 축산업을 발전시키는 것 요구사항 상품 생산은 낮은 가격으로 인해 농부들이 피해를 입을 가능성을 줄입니다.
2. 금융산업 인터넷
금융산업 인터넷 빅데이터는 금융산업에서 폭넓게 활용되고 있습니다.
금융산업에서 인터넷 빅데이터의 활용은 크게 두 가지 측면으로 요약할 수 있습니다.
A: 빅데이터 마케팅: 고객의 소비 습관, 위치, 소비 시간을 기반으로 추천합니다.
B: 위험 예방 및 제어: 고객 소비 및 현금 흐름을 기반으로 신용 등급 또는 자금 조달 지원을 제공하고 고객 소셜 미디어 행동 기록을 사용하여 신용 카드 위험을 제어합니다.
3. 전자상거래
전자상거래 데이터는 상대적으로 집중되어 있으며, 정보량이 많고 유형도 다양합니다. 미래 동향 및 소비 발전 동향 분석, 지역별 소비 특성, 소비자 소비 습관, 다양한 소비자 행동의 상관 관계, 소비자 시장, 소비에 영향을 미치는 중요 요소 등을 포함합니다.
4. 의료기기 산업
의료기기 산업 의료기기 산업에는 의료 기록, 병리 보고서, 회복 계획, 약물 보고서 등이 많이 있습니다. 미래에는 데이터 관리 플랫폼의 도움으로 사람들은 다양한 의료 기록, 치료 계획, 환자 특성을 수집하고 질병 특성에 대한 데이터베이스를 만들 수 있습니다.
5. 유통산업에서의 빅데이터
유통산업에서의 빅데이터 활용은 두 가지 측면을 갖는다. 상품의 빅데이터 마케팅을 수행합니다. 마케팅 및 판촉 비용을 절감합니다. 또 다른 측면은 고객이 구매한 상품에 따라 구매하게 될 다른 상품을 제공하여 매출을 증대시키는 것인데, 이 역시 빅데이터 마케팅의 측면에 속합니다. 또한, 유통업계에서는 인터넷 빅데이터를 통해 미래 소비 트렌드를 파악할 수 있어 인기 상품 구매 관리, 시즌 외 상품 가공에 유리하다.
6. 생명공학
생명공학은 주로 유전자 분석에 클라우드 컴퓨팅 기술을 적용하는 것을 말합니다. 데이터 관리 플랫폼을 통해 사람들은 자신과 식물의 유전자 분석 결과를 기록하고 저장할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 기술을 사용하여 데이터베이스 쿼리를 사용하여 애플리케이션 시나리오를 만듭니다. 클라우드 컴퓨팅 기술은 유전 기술에 대한 과학적 연구를 가속화하고 과학자들이 모델을 만들고 유전 구성을 시뮬레이션하는 데 신속하게 도움을 줄 것입니다.
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빅 데이터 구조 처리 기술: 청킹(Chunking): 데이터 세트를 분할하고 청크로 처리하여 메모리 소비를 줄입니다. 생성기: 전체 데이터 세트를 로드하지 않고 데이터 항목을 하나씩 생성하므로 무제한 데이터 세트에 적합합니다. 스트리밍: 파일을 읽거나 결과를 한 줄씩 쿼리하므로 대용량 파일이나 원격 데이터에 적합합니다. 외부 저장소: 매우 큰 데이터 세트의 경우 데이터를 데이터베이스 또는 NoSQL에 저장합니다.

AEC/O(Architecture, Engineering & Construction/Operation)는 건설 산업 분야에서 건축 설계, 엔지니어링 설계, 시공 및 운영을 제공하는 종합 서비스를 말합니다. 2024년 AEC/O 산업은 기술 발전으로 인해 변화하는 도전에 직면하게 될 것입니다. 올해는 첨단 기술이 집약되어 설계, 시공, 운영의 패러다임 전환을 예고하는 해가 될 것으로 예상됩니다. 이러한 변화에 대응하여 업계에서는 빠르게 변화하는 세계의 요구 사항에 적응하기 위해 작업 프로세스를 재정의하고 우선 순위를 조정하며 협업을 강화하고 있습니다. AEC/O 산업의 다음 5가지 주요 트렌드는 2024년 핵심 주제가 될 것이며, 더욱 통합되고 대응력이 뛰어나며 지속 가능한 미래로 나아갈 것을 권장합니다. 통합 공급망, 스마트 제조

인터넷 시대에 빅데이터는 새로운 자원으로 자리 잡았으며, 빅데이터 분석 기술의 지속적인 발전으로 인해 빅데이터 프로그래밍에 대한 수요가 더욱 절실해지고 있습니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어로서 빅 데이터 프로그래밍에서 C++의 고유한 장점은 점점 더 두드러지고 있습니다. 아래에서는 C++ 빅데이터 프로그래밍에 대한 실제 경험을 공유하겠습니다. 1. 적절한 데이터 구조 선택 적절한 데이터 구조를 선택하는 것은 효율적인 빅데이터 프로그램을 작성하는 데 중요한 부분입니다. C++에는 배열, 연결 목록, 트리, 해시 테이블 등과 같이 사용할 수 있는 다양한 데이터 구조가 있습니다.

1. 58초상화 플랫폼 구축 배경 먼저, 58초상화 플랫폼 구축 배경에 대해 말씀드리겠습니다. 1. 기존 프로파일링 플랫폼의 전통적인 사고로는 더 이상 충분하지 않습니다. 사용자 프로파일링 플랫폼을 구축하려면 여러 비즈니스 라인의 데이터를 통합하여 정확한 사용자 초상화를 구축하는 데이터 웨어하우스 모델링 기능이 필요합니다. 그리고 알고리즘 측면의 기능을 제공해야 하며, 마지막으로 사용자 프로필 데이터를 효율적으로 저장, 쿼리 및 공유하고 프로필 서비스를 제공할 수 있는 데이터 플랫폼 기능도 있어야 합니다. 자체 구축한 비즈니스 프로파일링 플랫폼과 중간 사무실 프로파일링 플랫폼의 주요 차이점은 자체 구축한 프로파일링 플랫폼이 단일 비즈니스 라인에 서비스를 제공하고 필요에 따라 사용자 정의할 수 있다는 것입니다. 모델링하고 보다 일반적인 기능을 제공합니다. 2.58 Zhongtai 초상화 구성 배경의 사용자 초상화

오늘날 빅데이터 시대에 데이터 처리 및 분석은 다양한 산업 발전에 중요한 지원 요소가 되었습니다. 개발 효율성이 높고 성능이 뛰어난 프로그래밍 언어로서 Go 언어는 점차 빅데이터 분야에서 주목을 받고 있습니다. 그러나 Go 언어는 Java, Python 등 다른 언어에 비해 빅데이터 프레임워크에 대한 지원이 상대적으로 부족하여 일부 개발자에게 어려움을 초래했습니다. 이 글에서는 Go 언어에서 빅데이터 프레임워크가 부족한 주된 이유를 살펴보고, 그에 따른 솔루션을 제안하고, 구체적인 코드 예제를 통해 이를 설명하겠습니다. 1. 언어로 이동

오픈 소스 프로그래밍 언어로서 Go 언어는 최근 몇 년 동안 점차적으로 광범위한 관심과 사용을 받아 왔습니다. 단순성, 효율성 및 강력한 동시 처리 기능으로 인해 프로그래머가 선호합니다. 빅데이터 처리 분야에서도 Go 언어는 강력한 잠재력을 갖고 있으며, 대용량 데이터를 처리하고 성능을 최적화하며 다양한 빅데이터 처리 도구 및 프레임워크와 잘 통합될 수 있습니다. 본 글에서는 Go 언어의 빅데이터 처리에 대한 몇 가지 기본 개념과 기법을 소개하고, 구체적인 코드 예시를 통해 Go 언어를 사용하는 방법을 보여드리겠습니다.

Yizhiwei의 2023년 가을 제품 출시가 성공적으로 마무리되었습니다! 컨퍼런스의 주요 내용을 함께 살펴보겠습니다! 1. 지능적 포용적 개방성, 디지털 트윈의 생산성 향상 Kangaroo Cloud의 공동 창업자이자 Yizhiwei의 CEO인 Ning Haiyuan은 개회 연설에서 다음과 같이 말했습니다. 올해 회사 전략 회의에서 우리는 제품 연구 개발의 주요 방향을 다음과 같이 정했습니다. '지능형 포괄 개방성' '3대 핵심역량', '지능형 포괄 개방성' 3대 핵심 키워드에 초점을 맞춰 '디지털 트윈을 생산력으로 만든다'는 개발 목표를 더 제시했다. 2. EasyTwin: 사용하기 쉬운 새로운 디지털 트윈 엔진 탐색 1. 0.1에서 1.0까지 디지털 트윈 퓨전 렌더링 엔진을 계속 탐색하여 성숙한 3D 편집 모드, 편리한 대화형 청사진 및 대규모 모델 자산을 갖춘 더 나은 솔루션을 제공합니다.

Golang과 빅데이터: 완벽한 조화인가 아니면 모순인가? 빅데이터 기술의 급속한 발전으로 인해 점점 더 많은 기업들이 데이터 분석을 통해 비즈니스와 의사결정을 최적화하기 시작하고 있습니다. 빅데이터 처리에는 효율적인 프로그래밍 언어가 중요합니다. 많은 프로그래밍 언어 중에서 Golang(Go 언어)은 동시성, 효율성, 단순성 및 기타 특성으로 인해 빅 데이터 처리에 널리 사용되는 선택 중 하나가 되었습니다. 그렇다면 Golang과 빅데이터는 완벽한 조화를 이루는 것인가, 아니면 모순되는 것인가? 이번 글은 빅데이터 처리에 Golang을 적용하는 것부터 시작하겠습니다.