大数据怎么解决生活中的问题?

1、应用于能源

随着工业化进程的加快，大量温室气体的排放，全球气候发生了变化，因此推动低碳环保显得尤为重要。将大数据技术应用到能源领域可以为低碳做出巨大贡献。低碳能源大数据主要由能源信息采集、能源分布式运行、能源数据统计分析、能源调度四个模块组成。通过这四个模块，可以科学、自动、高效地实现能源生产和能源管理，实现节能。

2、医学应用

大数据在医疗领域的应用主要是通过收集和分析大数据进行疾病的预防和治疗。患者佩戴大数据设备后，该设备可以收集有意义的数据。通过大数据分析，可以监测患者的生理状态，从而帮助医生及时、准确、有效地治疗患者。据新华网报道，大数据分析可以让我们在几分钟内解码整个DNA，找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。

3、对于金融业来说

大数据在金融业的主要应用是金融交易。许多股权交易都是使用大数据算法进行的，大数据算法可以快速决定是否出售商品，使交易更加简洁和准确。在这个大数据时代，把握市场机遇，快速实现大数据商业模式创新显得尤为重要。

4、应用于地理信息

地理信息系统(GIS)需要及时处理相关的空间信息，以及存储的大量数据和工作任务。将大数据技术合理地应用到地理信息系统中，不仅可以及时处理地理信息，而且可以提高处理结果的准确性。

5、应用于消费

为了在未来的市场中站稳脚跟，建立大数据库，充分利用大数据技术显得尤为重要。淘宝、京东等企业将通过大数据技术自动记录用户交易数据，对用户信用进行分析和记录，形成长期庞大的数据库，为后续金融业务布局提供征信和风控数据。

大数据行业面临的五大挑战如下：
挑战一：数据来源错综复杂
丰富的数据源是大数据产业发展的前提。而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧，每年新增数据量仅为美国的7%，欧洲的12%，其中政府和制造业的数据资源积累远远落后于国外。就已有有限的数据资源来说，还存在标准化、准确性、完整性低，利用价值不高的情况，这大大降低了数据的价值。
现如今，几乎任何规模企业，每时每刻也都在产生大量的数据，但这些数据如何归集、提炼始终是一个困扰。而大数据技术的意义确实不在于掌握规模庞大的数据信息，而在于对这些数据进行智能处理，从中分析和挖掘出有价值的信息，但前提是如何获取大量有价值的数据。
挑战二：数据挖掘分析模型建立
步入大数据时代，人们纷纷在谈论大数据，似乎这已经演化为新的潮流趋势。数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。我们试图用数据去解决问题、改善福利，并且促成新的经济繁荣。人们纷纷流露出去大数据的高期待以及对大数据分析技术的格外看好。然而，关于大数据分析，人们鼓吹其神奇价值的喧嚣声浪很高，却鲜见其实际运用得法的模式和方法。造成这种窘境的原因主要有以下两点：一是对于大数据分析的价值逻辑尚缺乏足够深刻的洞察；其次便是大数据分析中的某些重大要件或技术还不成熟。大数据时代下数据的海量增长以及缺乏这种大数据分析逻辑以及大数据技术的待发展，正是大数据时代下我们面临的挑战。
挑战三：数据开放与隐私的权衡
数据应用的前提是数据开放，这已经是共识。有专业人士指出，中国人口居世界首位，但2010年中国新存储的数据为250PB，仅为日本的60%和北美的7%。目前我国一些部门和机构拥有大量数据但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门共享，导致信息不完整或重复投资。2012年中国的数据存储量达到64EB，其中55%的数据需要一定程度的保护，然而目前只有不到一半的数据得到保护。
挑战四：大数据管理与决策
大数据的技术挑战显而易见，但其带来的决策挑战更为艰巨。大数据至关重要的方面，就是它会直接影响组织怎样作决策、谁来作决策。在信息有限、获取成本高昂且没有被数字化的时代，组织内作重大决策的人，都是典型的位高权重的人，要不然就是高价请来的拥有专业技能和显赫履历的外部智囊。但是，在今时今日的商业世界中，高管的决策仍然更多地依赖个人经验和直觉，而不是基于数据。
挑战五：大数据人才缺口
如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。

;     网贷大数据这次词，很多人并不是很了解，觉得太过笼统，看不见摸不着，但其实对于经常网贷的人来说，就不算陌生了，主要就是反映个人信用并记录借贷行为，而有些人正因为记录的数据不太好，就想知道“如何清除网贷大数据”，那么下面我们就一起来看。
如何清除网贷大数据？
      首先，要搞清楚网贷大数据的具体所指，其次，网贷大数据是否真的能清除，最后才能考虑这个如何清除的问题。
一、何谓网贷大数据？
      网贷大数据就是指覆盖众多网贷机构的网贷征信查询平台，通过自主查询，可以知道查询对象的综合信用风险，这也是额度低或者网贷被拒的原因。
      与央行的征信中心作用一样，只不过网贷大数据平台是私人注册成立的信用科技公司提供，有很多不同的大数据查询系统，而央行征信中心是中国人民银行直属的事业单位，安全性及权威性都要更好。
二、网贷大数据真的能清除吗？
      持怀疑态度。虽然网上有说法是3-6个月统一更新一次，但个人觉得这并不可信，若真的这么快就能更新清除一次，那对于网贷机构来说，放贷资金收不回的情况就会连续不断，破产是迟早的事，长此以往就完全乱套了。
三、参考央行征信中心的更新清除时间
      1、查询记录，保存2年，之后更新替换，2年前的就会自动清除了。
      2、逾期记录，从贷款本息及逾期罚息的还清日算起，保留5年就会清除。
      3、借贷记录，会永久存在，无法清除。
      以上就是关于“如何清除网贷大数据”的相关内容，无法主动 *** 作清除，只能看数据维护方设置的更新清除周期，希望能对你有所帮助。

如果符合以上条件，但因为大数据的原因在申请贷款的时候还是很困难，可以尝试以下这几种办法：
1、在申请网贷之前修复大数据。比如说可以提前几个月不去了解其他的贷款，尽量避免在征信上面出现贷款记录，或者是其他贷款机构的查询记录，这样可以修复自己的大数据。
2、去申请抵押贷款。如果大数据确实比较差很难申请到网贷，可以去办理抵押贷款，只要提供的抵押物有一定的价值，且其他的方面不存在什么问题，也还是可以申请到贷款。
3、走人工通道来申请贷款。在很多时候的网贷申请是系统自动审批，系统会按事先设定的程序来审核，如果系统审核通不过，可以尝试在人工通道申请贷款。
4、找人进行担保贷款。如果大数据花了让网贷平台对自己产生了顾虑，可以找人对自己的贷款行为进行担保，这可以增加自己的综合资质，减少平台的顾虑，增加网贷成功率。
现在是数据时代，一些行为可能会影响到自己的大数据从而影响自己开展信贷活动，所以在平常的时候还是要注意一些。
可以在申请贷款前，先去上：小七信查，查看一下自己的信用状况，如果信用不好，就先缓一缓，等信用风险分不高，污点几乎没有时再去申请，就比较容易通过了。

扩展资料：

大数据花了还能申请网贷吗？
大数据花了是可以申请网贷的，不过在这种情况下想要成功申请到贷款，需要满足以下几点要求：
1、的征信报告没有问题。征信是能够申请网贷基础，在审核的时候优先级比网贷大数据要高很多，就算是大数据花了但只要征信上没有问题，网贷还是有可能申请成功的。
2、不能够有过高的负债率。如果负债率超过了50%，就表明有比较大的债务压力，在这种情况下再去申请网贷，平台对的还款能力会有顾虑，在下款的时候就会很慎重。
3、的大数据上没有太多的多头借贷记录。多头借贷记录表示在近期有多家贷款机构的贷款申请记录，这表示的经济压力比较大，网贷平台下款会有顾虑，从而影响的贷款申请。
4、需要有稳定的收入。大数据花了以后，网贷平台对的收入情况会更加看重，如果没有稳定的收入就会更加让平台感到不安，会拒绝的贷款申请。
5、需要有合理的借贷需求。在申请网贷的时候需要有合理且合规的需求，不能出现借网贷来理财或者是买房的情况，这样也会让网贷平台拒贷。
可以看到，虽然大数据花了对网贷申请有一些影响，但并不是它有问题就一定不能借款了。

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式，这里提供最详细的报价，如果你真的想做，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。

大数据采集一般分为大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。2)清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术。改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术。改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析

(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

1可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

2数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

4语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

大数据时代下的信息技术日存在的问题：
第一：运营商带宽能力与对数据洪流的适应能力面临前所未有的挑战;
第二：大数据处理和分析的能力远远不及理想中水平，数据量的快速增长，对存储技术提出了挑战;同时，需要高速信息传输能力支持，与低密度有价值数据的快速分析、处理能力。
第三：部分早期的Hadoop项目将面临挑战;
第四：大数据环境下通过对用户数据的深度分析，很容易了解用户行为和喜好，乃至企业用户的商业机密，对个人隐私问题必须引起充分重视;
第五：大数据时代的基本特征，决定其在技术与商业模式上有巨大的创新空间，如何创新已成为大数据时代的一个首要问题;
第六：大数据时代对政府制订规则与监管部门发挥作用提出了新的挑战

大数据时代面临挑战的应对策略：
1、合理获取数据
在大数据时代，数据的产生速度飞快而且体量庞大，往往以TB或YB甚至是ZB来衡量。各种机构、个人都在不断地向外产生和发布结构化与非结构化的复杂数据，并进行数据交换，如人们当前最常用的数据来源渠道——互联网，每天的数据交换量已极为惊人。
2、存储随需而变
美国一家知名的 DVD 租赁企业每年都会邀请一些协同处理算法的专家对其用户数据进行分析，从而了解租赁客户的需求。
3、筛选与分析大数据
充分利用数据“洞察”自己身边的人或物，在诸多供给方当中精准地匹配自身需求，从而最大限度地满足自身吁求也是大数据价值的应有之义。
4、理性面对大数据的价值诱惑
毫无疑问，大数据时代将是商业智能“大显身手”的时代。企业利用发达的数据挖掘技术正日益精准地揣摩着消费者心态，并运用各种手段对其“循循善诱” 。
5、云计算和大数据相辅相成
为了满足大数据的需求，商务智能软件必须改变。

在微软的大数据解决方案中，数据管理是最底层和最基础的一环。

灵活的数据管理层，可以支持所有数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化的静态或动态数据。

在数据管理层中主要包括三款产品：SQLServer、SQLServer并行数据仓库和

HadooponWindows。

针对不同的数据类型，微软提供了不同的解决方案。

具体来说，针对结构化数据可以使用SQLServer和SQLServer并行数据仓库处理。

非结构化数据可以使用WindowsAzure和上基于Hadoop的发行版本处理;而流数据可以使用SQLServer管理，并提供接近实时的分析。

1、SQLServer。去年发布的SQLServer2012针对大数据做了很多改进，其中最重要的就是全面支持Hadoop，这也是SQLServer2012与SQLServer2008最重要的区别之一。今年年底即将正式发布的SQLServer2014中，SQLServer进一步针对大数据加入内存数据库功能，从硬件角度加速数据的处理，也被看为是针对大数据的改进。

2、SQLServer并行数据仓库。并行数据仓库(ParallelDataWarehouseAppliance，简称PDW)是在SQLServer2008R2中推出的新产品，目前已经成为微软主要的数据仓库产品，并将于今年发布基于SQLServer2012的新款并行数据仓库一体机。SQLServer并行数据仓库采取的是大规模并行处理(MPP)架构，与传统的单机版SQLServer存在着根本上的不同，它将多种先进的数据存储与处理技术结合为一体，是微软大数据战略的重要组成部分。

3、HadooponWindows。微软同时在WindowsAzure平台和WindowsServer上提供Hadoop，把Hadoop的高性能、高可扩展与微软产品易用、易部署的传统优势融合到一起，形成完整的大数据解决方案。微软大数据解决方案还通过简单的部署以及与ActiveDirectory和SystemCenter等组件的集成，为Hadoop提供了Windows的易用性和可管理性。凭借WindowsAzure上基于Hadoop的服务，微软为其大数据解决方案在云端提供了灵活性。

---