大数据领域，大数据领域有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据领域的问题，于是小编就整理了4个相关介绍大数据领域的解答，让我们一起看看吧。

大数据起源于哪个领域？

大数据起源于信息技术和计算机科学领域。随着互联网的快速发展，越来越多的数据被产生和存储，这些数据量庞大且复杂，需要新的方法和技术来处理和分析。

大数据技术应运而生，它结合了分布式计算、数据库管理、数据挖掘和机器学习等多个领域的知识，旨在处理海量数据并从中挖掘出有价值的信息和模式。

因此，大数据起源于信息技术和计算机科学领域，同时也推动了这两个领域的进步和发展。

大数据起源于信息技术领域。随着互联网的快速发展和智能设备的普及，数据量呈指数级增长，对于如何有效地管理、分析和利用这些海量数据提出了新的挑战。因此，大数据概念应运而生，意指利用各种技术手段从海量数据中提取有价值的信息，并加以分析和应用。大数据已经渗透到各个领域，包括商业、科学、医疗等，成为推动创新和发展的重要力量。

大数据的应用领域有哪些？

可以应用在云计算方面。 大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

互联网+大数据的应用领域？

一是机器学习、人工智能继续成为大数据智能分析的核心技术，大数据预测和决策支持仍是主要应用。

在学术上，深度分析继续扮演技术主角，推动整个大数据智能的应用。通过像神经网络模型的深度学习，让计算机自动学习产生特征的方法，并将特征学习融入建立模型的过程中，增加设计特征的完备性。深度学习将在图像分类、语音识别、问答系统等应用取得重大突破，并有望得到成功商业应用。

二是数据科学带动多学科融合。

随着社会的数字化程度逐步加深，更为宽泛、更为包容大数据的边界不断完善，使得越来越多的学科在数据层面趋于一致，为类比科学研究创造了条件。“数据科学”的基础研究与成果将源源不断地注入技术研究和应用范畴中。

如何进入大数据领域，学习路线是什么？

第一、向本领域内的前辈请教，学习他们的经验。第二、如果是技能领域，可以看一些经典书籍，豆瓣评分高的可以参考。第三、最后一点，平常刻意练习，将理论应用于实践才是根本进步的原因，七天可以进入一个领域，但是最终想要深入则需要持续的不断学习。完。（以上仅供参考）

到此，以上就是小编对于大数据领域的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据领域的4点解答对大家有用。