开发者学堂课程【高校精品课-北京理工大学-大数据技术导论：大数据技术引论（二）】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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大数据技术引论（二）
大数据应用价值
1. 实例（1）
常胜将军林彪，林彪是玩转大数据的鼻祖。林彪每天都要听汇报，实际上是在进行信息的采集。
在锦州战役中，采用战术是围城打援。林彪听值班参谋的汇报时，发现了几种的数据的诡异，问值班参谋三个问题。
为什么这次战役所缴获的短枪和长枪的比例比平常的战役要略高？为什么在那里缴获小车和大车的比例比平常略高？
为什么在那里俘获的军官与士兵的比例比其他的战役要略高？
他敏锐的发现击溃的是敌军的指挥部所在地，连夜发布命令追击敌军指挥部，果然俘获了廖伟祥。林彪非常善意去应用大数据来指挥战略战术。
2. 实例（2）
滴滴网约车大数据。滴滴利用其网约车在济南，新疆进行了大量的有关智慧城市方面的建设和系统开发。为什么网约车数据可以用来进行项目整理控制，以及汽车导航等一些有关智慧城市方面建设的内容？因为滴滴公司可以拿到网约车的交通数据。根据网约车交通数据，可得到网约车在城市的运行交通模型。
网约车的交通模型可以是看到整个城市的交通模型的样本，因为是在整个城市范围交通模型里面进行采样。根据样本，可以得到整个城市的交通模型。有了城市的交通模型，就可从事任何有关智慧城市的工作，如：更合理的控制信号灯、汽车导航、预测整个人流分布等。
3. 实例（3）
工业大数据，一般控制里面有被控对象，被控对象包括裂解炉、铝电解槽、氧气顶吹转炉等，都是一些高耗能的被控对象。一般控制方式包括两种，一种是模型控制，一种是数据控制或称为模型驱动和数据驱动。关于模型驱动，需要人对被控对象的生产机理搞得非常清楚，包括其物理过程，包括其化学过程等，此时用模型来进行控制没有问题。但是对于控制机理不清晰或在一些复杂场景情况时，用控制模型效果会不理想。此时基于大数据的方法可能会成为一个唯一的可行的解决方法。
4. 实例（4）
医疗健康大数据，是国际民生的一个非常重要的领域。在 70 年代和 80 年代交通不发达的乡村，诊断疾病诊断需要赤脚医生背着药箱到下乡去看病。那时看病的模式是经验，现在医生看病时基于医学影像信息来进行诊断，谁家设备好诊断的水平就高。麦肯锡研究所进行了一个预测。
在将来疾病诊断时，疾病诊断模式一定会基于大数据。医生会参考包括医学影像数据，包括诊疗信息，包括药物和药物的一些效果等等，需要看大量的数据，才能得出一个综合的结论。
5. 实例（5）
钢铁大数据。中国的钢铁企业非常大，但是不强，还存在许多矛盾。第一个是钢铁企业的大规模生产。只有生产规模变大，效益才好。但是存在大批个性化且相对较小的订单。‘
因为生产成本不合适导致超大规模的企业不受理50万吨以下的订单。另外大众的原材料采购价格受市场波动影响较大。
第三，国内一些少数高端产品其性能稳定性不足，无法做到价格和成本上的有效控制。
因此基于大数据进行全流程控制是解决这些矛盾的一个可行之道。
