“大数据”有哪些具体的成功应用？

大数据的应用领域越来越广泛，所涉及的行业也越来越多，随着大数据的发展，影响着人们中的点滴，可以帮助人们获取有用的信息，不管是企业还是个人都会受到大数据的分析影响。大数据的应用待敌会给哪些行业和领域带来变化呢，是如何带来变化的呢。　　

对医疗行业的影响

　　大数据应用的计算机能力能够在很短的时间内解码DNA，并且制定出合理的治疗方案，还可以预测疾病，比如智能手表手环可以产生数据一样，大数据可以帮助病人得到更好的治疗，目前已经应用于医院的某些科室中，通过记录和分析，预测出可能会产生的症状，大大提高了工作的效率。

　　对体育行业的影响

　　目前很多运动员在训练的时候已经应用大数据分析技术了，比如视频分析每个球员的表现，在运动器材中植入传感器技术，让我们可以获得比赛的数据以及如何改进，而且还有一部分球队追踪运动员的比赛之外的生活。主要是对营养和睡眠，以及社交和情感方面。

　　对机器设备的影响

　　大数据分析还可以让积极和设备在应用上更加智能化和自主化。例如，大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器，在交通上能够安全的驾驶，不需要人类的敢于。大数据工具还可以应用优化智能电话。

　　对安全执法的影响

　　大数据的应用已经扩大到安全执法的领域之内了，想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。

　　对城市改善的影响

这是一个很多人都比较关心的问题，作为一名计算机领域的科研、教育工作者，我来回答一下。

首先，当前大数据技术正处在落地应用的初期，目前除了互联网领域之外，传统行业领域还没有开始大面积应用大数据技术，但是在工业互联网的推动下，目前大量的企业已经开始了上云计划，企业上云之后，大数据技术将逐渐开始落地应用，大数据与普通人的关联也会越来越多。

从当前大数据的落地应用情况来看，目前与互联网相关的业务或多或少都在应用大数据技术，比如电子商务领域应用大数据技术就比较普遍，推荐系统就是一个非常普遍的应用，基于推荐系统也会给用户带来更好的购物体验。从大的发展趋势来看，未来大数据的应用空间是非常大的，而且大数据的价值空间同样非常大。

除了电子商务领域之外，大数据在出行、医药健康、教育、金融等领域的应用也在不断增加，而这些领域当前与互联网的结合也走在了诸多传统行业的前面，相信在工业互联网时代，更多的行业领域都会逐渐网络化、智能化，这个过程也会推动大数据的落地应用。

相对于大数据技术来说，云计算的落地应用目前要多一些，而且企业要想借助于工业互联网来实现创新发展，往往都需要借助于云计算的支撑，所以也把云计算称为打开工业互联网大门的钥匙。目前云计算已经成为了大量互联网计算服务的支撑，尤其是与用户相关的互联网应用，所以普通用户只要在使用网络服务，包括各种App，几乎都离不开云计算。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

全世界都知道中国是“基建狂魔”，但基建是离不开工程机械的，而今天我们故事的主人公就是徐工集团旗下，专注于混凝土机械领域的“徐工施维英”。

“别人以为我们数字化转型很光鲜，但其实刚开始都是在摸着石头过河”

徐工施维英作为混凝土行业里的老大哥，别的企业都觉得他们数字化一定做的很完善，但这背后的迷茫和困惑只有他们自己知道。

其实，相比其他企业来说，徐工施维英的信息化系统是非常完善的，搭建了以SAP-ERP、MES、CRM、PDM等平台。但在信息化建设过程中，会发现由于数据散落在各个系统中，如果想要了解某个指标，就需要花费大量时间去人工进行筛选、整合、分析，再汇总形成报告。经过一段时间，发现这种方式不但效率低，而且还存在口径不一的问题，不能实时高效支持企业决策。

在发现以上痛点后，徐工施维英明确了自己的改进需求：做整个企业的指标可视化，搭建经营管理看板，构建一个基于目标管理的数据分析平台，打通数据壁垒，让业务信息实时透明。

“知道自己想做什么后，通过正确的IT规划和合适的管理工具，来真正创造价值”

正确的IT规划：基于战略和经营需求，以管理目标为向导，通过不同业务场景分析，深度挖掘数据价值，使用PDCA管理模式完善指标，从而实现通过数据驱动，实现经营管理体系化。

数据仓库架构图

大数据可以和物联网协同工作。比如从物联网设备提取的数据提供设备互连的映射，媒体行业、公司和政府已经利用这种映射更准确地瞄准他们的受众并提高媒体效率。物联网也越来越多地被用作收集感官数据的手段，而这种感官数据已被用于医疗和制造业。

数字创新专家凯文·阿什顿（Kevin Ashton）以创造这个词为名，在这句话中定义了物联网：“如果我们有知道所有事情的计算机，就可以了解事物，使用它们收集的数据，而不需要我们帮助 ，我们将能够跟踪和统计所有事情，并大大减少浪费，损失和成本。我们会知道什么时候需要更换，修理或回收，以及它们是新鲜的还是过时的。”

而自2015年以来，大数据已经成为商业运营中突出的一个工具，可帮助员工更高效地工作，并简化信息技术（IT）的收集和分配。使用大数据解决企业内的IT和数据收集问题称为IT运营分析（ITOA）。通过将大数据原理应用于机器智能和深度计算的概念，IT部门可以预测潜在问题并在问题发生之前提供解决方案。在这段时间内，ITOA企业也开始在系统管理中发挥重要作用，提供将单个数据孤岛整合在一起的平台，并从整个系统获得洞察，而不是从孤立的数据包中获取洞察。

内容媒体方面，Nick Couldry 和 Joseph Turow 提出，媒体和广告从业者将大数据视为关于数百万人的许多可操作信息点。这个行业似乎正在摆脱使用特定媒体环境（如报纸，杂志或电视节目）的传统方式，转而采用在最佳位置以最佳时间覆盖目标人群的技术。最终的目标是服务或传达一种符合消费者心态的（统计上）消息或内容。例如，发布环境越来越剪裁消息（广告）和内容（文章）以吸引消费者，消费者通过各种数据挖掘活动专门搜集消息。

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python一般用来做什么？

Python 这几个月热度不减，能做的事情有许多。

在职场中，使用Python工作的主要是这样几类人：

网站后端程序猿：用Python搭建网站后，后台比较容易维护，当需要增加新的功能，用python可以比较容易实现，不少知名网站都用了python开发 比如：Gmail Youtube Reddit Spotify 知乎 豆瓣

自动化运维：这个时代中越来越多东西开始倾向于自动化，批量处理大量的任务。py在系统管理上的优势在于强大的开发能力和完整的工具链

数据分析师：py可以快速的开发来验证自己的想法 ，节省大量的时间，不用生煎浪费在程序本身身上，并且有第三方库的支持，也能节省时间

游戏的开发者：一般是作为游戏脚本镶嵌在游戏中，这样做的好处是可以利用游戏引擎的高性能，又可以受益于脚本化开发的有点 ，不需要重新编译，特别方便

Python是一门非常通用的编程语言，在各个不同的领域有着广泛的用途。

Google是从一开始就使用python的公司。

那么使用Python能干什么呢。

1. 网页开发

目前B/S开发模式越来越流行，而Python提供了Django, Flash等基于Python的Web框架，利用Django， Flash可以快速的帮助我们建立Web服务器。

2. Data Science - 包括机器学习，数据分析和数据可视化

什么是机器学习呢

首先开门见山回答这个问题，Python可以应用在如下场景

1、Web开发（Django、Flask）

2、数据科学研究（人工智能、机器学习、深度学习）

3、网络爬虫（Requests、selenium）等等。

那么为什么Python能进行这么多的应用呢？

主要有以下几个方面：

1、简单易学
2、速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
3、可移植性
4、可嵌入
5、易于维护
6、互动模式：互动模式的支持，您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言，互动的测试和调试代码片断。

目前有哪些火热的Python就业方向？

1.数据分析

Python是一个比较完善的开发语言，既能做验证模型又能做落地项目，所以Python用来写大型项目是没有问题的。而且Python作为Web开发的三大传统解决方案之一，在Web开发领域也有很多经典的解决方案，所以Python做大型项目不仅没有问题而且还有很多成功案例。

我是通过机器学习项目的研究才开始接触并使用Python的，大概在4年前一次学术交流会议上，一个研究机器学习的同行跟我推荐使用Python，我当时还是使用Java做开发语言。在使用Python做算法实现之后，我确实感受到了Python在机器学习方面做的比Java要更好，尤其是Numpy、matplotlib等库的支撑使得Python在很多算法实现上都非常简洁。我曾经做过一个对比，一个同样的算法（朴素贝叶斯）如果使用Java来实现需要200行，使用Python只需要50行，虽然这一个对比不能完全否定Java，但是带来的方便却是实实在在的。

目前我正在使用Python做一个智能诊疗方面的项目，简单的描述一下就是通过机器学习来完成患者治疗方案的推荐，辅助医生做出更合理的治疗。通过大量患者数据的整理和分析，不断训练算法最终得到一个比较合理的分析结果。目前已经整理出来了20余万条数据，而且这些数据正在不断的增加，通过这些数据的分析和处理能更好的服务于医生和患者。

其实我最早听说过Python在项目中的应用是在2010年左右，我一个学生在美国读书，当时他在做一个电子商务网站，他告诉我他使用的就是Python语言。目前他在亚马逊云计算部门做研发，我们也经常做一些技术方面的交流。

我在头条上写了关于Python的系列学习文章，感兴趣的可以关注一下，如果有Python方面的问题也可以私信我。

到此，以上就是小编对于mongodb 批量写入的问题就介绍到这了，希望这2点解答对大家有用。