1了解和定位客户
这是大数bai据目前最广du为人知的应用领域。很多企业热衷于社交zhi媒体数据dao、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。
利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。
滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。
除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。
2
改善医疗保健和公共卫生
大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!
苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。
大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。
更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。
3提供个性化服务
大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。
4
了解和优化业务流程
大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。
如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。
5
改善城市和国家建设
大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。
加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。
6提升科学研究
大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。
7提升机械设备性能
大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。
8强化安全和执法能力
大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。xyk公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。
9
提高体育运动技能
如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。
还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。
10金融交易
大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。
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随着物联网的发展和进步，所有可以想象到的东西和行业都变得更加智能：智能家居和城市、智能制造机械、互联汽车、互联健康等等。无数能够收集和交换数据的事物正在形成一个全新的网络——物联网——物理对象网络，可以在云中收集数据、传输数据并完成用户的任务。
物联网和大数据正走向胜利。尽管如此，仍有一些特殊性和陷阱需要牢记，以受益于这一创新。在本文中，我们很高兴地分享我们在物联网咨询方面挖掘的知识。
如何应用物联网大数据
首先，从物联网大数据中获取好处的方法有很多种：在某些情况下，快速分析就足以获得好处，而一些有价值的结果只有在更深入的数据处理之后才能获得。
实时监控。通过连接设备收集的大数据可用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪物理活动（计数步骤、监控运动）等。实时监测在医疗保健中非常使用（例如，测量心率、测量血压、糖）。它还成功地应用于制造业（控制生产机械）、农业（监测牛和植物）和其他行业。
数据分析。处理物联网生成的大数据，有机会超越监控，从这些数据中获取有价值的见解：识别趋势和趋势，揭示看不见的模式，并找到隐藏的信息和相关性。
过程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文，以揭示影响性能和优化流程的非平凡问题。
交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，找出旨在优化交通的建议（例如，在一定时间段增加火车和公共汽车的数量，看看是否有利可图，建议引入新的红绿灯方案，并修建新的道路，使一些街道不那么繁忙，并管理交通拥堵）。
零售：由于一些商品在购物场所几乎结束了，超市的人员被告知，例如，重新装货架的商品。
农业：根据传感器的数据，在必要时种植水厂。
预测性维护。使用连接设备收集的数据可以成为预测风险的可靠来源，从而主动识别潜在危险条件，例如：
医疗保健：监测患者状态和识别风险（例如，患者有糖尿病、心脏病的风险），及时采取措施。
制造：预测设备故障。
并非所有的物联网解决方案都需要大数据。还应指出，并非所有的物联网解决方案都需要大数据（例如，如果智能家居的所有者要在手机的帮助下关灯，则此 *** 作可能无需大数据即可执行）。考虑减少处理动态数据的努力并避免大量存储数据非常重要，因为将来不需要这些存储。
物联网中的大数据挑战
大量的数据是完全没用的，除非他们被处理，以获得有价值的东西。此外，与数据收集、处理和存储相关的各种挑战。
数据可靠性。虽然大数据从来不是 100% 准确的，但在分析数据之前，必须确保传感器正常工作，用于分析的数据质量可靠，不会受到各种因素的影响（例如，机械运行环境不利、传感器故障）。
要存储哪些数据。连接的事物生成 TB 的数据，选择存储哪些数据以及丢弃哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值远未浮出水面，但您将来可能需要这些数据。如果您决定为未来存储数据，则面临的挑战是以最少的成本（只要数据存储和处理成本相当昂贵）来存储数据。
分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，另一个挑战就会出现：何时足以通过快速分析，何时更深入的分析可以带来更多价值。
安全性。毫无疑问，各个部门的互联可以改善我们的生活，但与此同时，数据安全也非常重要。网络罪犯可以访问数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据是安全专家比较新的现象，缺乏相关经验会增加安全风险。
物联网解决方案中的大数据处理
在物联网系统中，物联网架构的数据处理组件因传入数据的特殊性、预期结果等而异。我们已经制定了处理物联网解决方案中大数据的方法。
数据来自连接到事物的传感器。一个”东西”可以字面上是任何对象：烤箱，汽车，飞机，建筑物，工业机器，康复设备。数据定期或流式传输。后者对于实时数据处理和管理至关重要。
Things 将数据发送到网关，确保初始数据过滤和预处理减少传输到下一个物联网系统块的数据量。
边缘分析。在进行深入的数据分析之前，进行数据过滤和预处理以选择某些任务所需的最相关数据是有意义的。此外，此阶段确保实时分析能够快速识别之前通过云中的深度分析发现的有用模式。
云网关对于不同数据协议之间的基本协议翻译和通信是必要的。它还支持数据压缩，并保护字段网关和中央物联网服务器之间的数据传输。
连接设备生成的数据以自然格式存储在数据湖中。原始数据来到带有”流”的数据湖。数据保存在数据湖中，直到可用于业务目的。清洁和结构化数据存储在数据仓库中。
机器学习。机器学习模块根据以前积累的历史数据生成模型。这些模型定期（例如，每月更新一次）与新的数据流。传入的数据被积累并应用于培训和创建新模型。当这些模型经过专家测试和批准时，它们可用于控制应用程序，该应用程序会针对新的传感器数据发送命令或警报。
总结一下
物联网生成了大量大数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测维护，仅举几例。但是，应该记住，从各种格式的海量数据中获取有价值的见解并不是一件小事：您需要确保传感器正常工作，数据安全传输并有效处理。此外，总有一个问题：哪些数据值得存储和处理（只要这两个过程都相当昂贵）。
尽管存在上述潜在问题，但应记住，物联网发展势头强劲，帮助多个行业的企业开拓新的数字机遇。
你好，这是一只金镶玉翡翠A货挂件真货无疑
其翡翠部分种水分析为：糯到细糯种 整体淡油青色
底子干净 水头一般
其镶嵌部分为：千足金金箔 一克金可以锻造出05平方米金箔 所以
您这个物件上面的用量是非常少的，在00几克之类。
此类带印记的翡翠挂件， 一般为商场或景点销售居多，多为抽奖打折之类的销售手法，一般是用品相不太好的翡翠料子，中间处再用千足金金箔，直接压制覆盖 ，时间长了金部分也较容易脱落，这样的物件实价从东西的大小分为100-300居多。
您的这件，种水品相较为一般，如果买的超过300就亏了 此类物件本身价值较低 不是很建议购买此类物品
有不明白的地方请继续追问
还望选为满意回答 谢谢
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