3. 大数据赋能零售
新零售时代 ， 客户的需求无时无刻不在变化 ， 大数据赋能零售 ， 让零售在人 ， 货 ， 场上进行变革 。
零售商可以借助大数据对未来市场需求进行预测 ， 抢先一步对库存进行管理 。在流量高发的前期 ， 及时补足库存 ， 提升商品供应率；在流量散去的前期 ， 及时去库存 ， 避免库存积压 。
借助大数据分析用户地域分布情况 ， 商店流量 ， 消费者习惯等那个 ， 在合适的地区开设商店 ， 建造仓库 。在物流发货时 ， 从数据出发 ， 合理规划运输路劲 ， 降低运输成本 。
利用数据还可以统一上下游供应链交互 ， 解决数据不对成问题 ， 减小牛鞭效应 ， 提升供应链中每个环节的利用效率 。
总结
数据一直都在 ， 大数据变革的只是方式 。大数据并不神秘 ， 神秘的是对未知数据的探索与利用 。
精准分析 。
大数据就是将宏观的经济调控 ， 通过计算机进行云计算后 ， 将微观的供求信息准确、快速的提供给供需双方的过程 。直观的说 ， 就是将供需双方同时置于一个较大的〝商品展销会〞现场 ， 让供需双方能够以最快的时间实现自已的目的 。例如 ， 目前国内的阿里巴巴、滴滴平台、美团等等 ， 都是应用的大数据 。
在下小谢 ， 下面我来告诉大家一些大数据的应用
我们介绍几个大数据的应用场景 ， 给大家一些比较直观的感觉：
这个大数据中心里面存储了公安、卫生、税务、交通等数据 。我们可以做数据可视化 ， 寻找其中的insight 。就比如最近疫情爆发 ， 利用数据可视化可以在地图上标出病例都出现在哪里 ， 哪里人群密集 ， 据此采取合理的疫情防控措施 。
理解你的客户 。淘宝推荐为什么那么懂你？为什么知乎一刷就停不下来？因为背后有无数的工程师在为推荐系统的优化而努力 。一个推荐系统即使优化升级零点几个百分点 ， 带来的经济效益也是百万甚至千万元级别的 。
网络流上的数据十分巨大 ， 传统手段无法很好地检测 。而利用大数据技术 ， 我们可以实时监测可以的行为 ， 提升网络的安全性 。
人在使用机器工作的时候会留下各种数据 ， 比如登录等各种操作信息 。通过分析人的行为 ， 我们可以发现人在什么时候使用这个软件发生了困难 ， 或者在哪一步操作更加容易出错 ， 从而修改界面或者操作流程 ， 让人的工作效率更高 。
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大数据的意思就是在线数据 ， 这样你的数据才能有价值 ， 用于分析或者处理 ， 大量的数据在线后的分析才更有意义 ， 得到你想要的数据 。大数据的应用如今越来越广泛 ， 基本上各行各业都可以运用到大数据进行精准化的应用、分析、预测等 。对于大数据应用的工具有很多 ， 据我所知 ， 国内的finereport也不错 ， 类excel界面 ， 特色功能报表制作 ， 报表权限分配 ， 报表管理 ， 还有填报（网数据库填数） ， 支持各种数据库 ， 能去各种数据源 ， 专门解决复杂的中国式报表 。
首先 ， 结合了大数据分析和天气建模技术的能源电力系统能够提高风电的可靠性 。以往对风资源的预测不够精准 ， 在风能无法贡献预期功力时 ， 火电就要作为后备电力 。这样 ， 电网对风电的依赖程度越高 ， 需要建设后备电站的成本就越高 。另外 ， 启用火电站的就等于向环境中释放碳排 。然而 ， 在大数据分析的帮助下 ， 温度、气压、湿度、降雨量、风向和风力等变量都得到充分考虑 ， 对风电的预测更加精准 。电网调度人员可以提前做好调度安排 ， 也有助于电网消纳更多风电 。
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