Quelles sont les applications du big data dans la vie ?
Les applications du Big Data dans la vie comprennent : 1. Internet agricole ; 2. Internet financier ; 3. Commerce électronique ; 4. Industrie des dispositifs médicaux ; 5. Big data dans le secteur de la vente au détail ;
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur Dell G3.
Diverses capacités de collecte de données telles que le partage de données gouvernementales et la collecte de données sur l'Internet des objets s'améliorent constamment. Les technologies telles que le cloud computing et l'intelligence artificielle offrent des capacités permettant de développer davantage le stockage et le traitement des données. Des analyses de données et des outils intelligents plus agiles, plus intelligents, plus intégrés et plus sécurisés deviendront les principaux besoins des entreprises.
Application du Big Data dans la vie
1. Internet agricole
La clé de l'application du Big Data de l'Internet agricole dans l'agriculture et l'élevage est de développer l'élevage sur la base de l'analyse des affaires futures La production de matières premières réduit le risque que des prix bas nuisent aux agriculteurs.
2. Internet du secteur financier
Le Big Data Internet du secteur financier a un large éventail d'applications dans le secteur financier.
L'application du Big Data Internet dans le secteur financier peut être résumée sous les deux aspects suivants :
A : Marketing Big Data : recommandations basées sur les habitudes de consommation des clients, l'emplacement et le temps de consommation.
B : Prévention et contrôle des risques : fournir une notation de crédit ou un soutien au financement en fonction de la consommation et des flux de trésorerie des clients, et utiliser les enregistrements de comportement des clients sur les réseaux sociaux pour contrôler les risques liés aux cartes de crédit.
3. E-commerce
Les données du commerce électronique sont relativement concentrées, avec une grande quantité d'informations et de nombreux types. Il y aura beaucoup d'espace pour l'utilisation du big data dans le monde. l'avenir, y compris l'analyse des tendances et des tendances de développement de la consommation, les caractéristiques régionales de consommation, les habitudes de consommation des consommateurs, la corrélation de divers comportements de consommation, les marchés de consommation, les facteurs importants affectant la consommation, etc.
4. Industrie des dispositifs médicaux
Industrie des dispositifs médicaux Il existe de nombreux dossiers médicaux, rapports de pathologie, plans de rétablissement, rapports de médicaments, etc. À l’avenir, avec l’aide des plateformes de gestion de données, les gens pourront collecter différents dossiers médicaux et plans de traitement, ainsi que les caractéristiques des patients, et créer une base de données des caractéristiques des maladies.
5. Big data dans le secteur de la vente au détail
L'application du Big Data dans le secteur de la vente au détail présente deux aspects. Le premier aspect est que le secteur de la vente au détail peut saisir les préférences de consommation et les tendances de développement des clients et les mettre en œuvre. marketing big data des produits. Réduire les coûts de marketing et de promotion. L'autre aspect est de fournir aux clients d'autres produits qu'ils achèteront en fonction de leurs achats de produits, afin d'augmenter les ventes, ce qui appartient également à l'aspect du marketing Big Data. En outre, le secteur de la vente au détail peut saisir les tendances de consommation futures grâce au Big Data Internet, ce qui est bénéfique pour la gestion de l'acquisition de produits les plus vendus et le traitement des produits hors saison.
6. Biotechnologie
La biotechnologie fait principalement référence à l'application de la technologie du cloud computing dans l'analyse génétique. Grâce à la plateforme de gestion des données, les gens peuvent enregistrer et stocker les résultats de l'analyse génétique d'eux-mêmes et des plantes. requête de base de données utilisant la technologie cloud computing pour créer des scénarios d'application. La technologie du cloud computing accélérera la recherche en technologie génétique et aidera rapidement les scientifiques à créer des modèles et à simuler la composition génétique.
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Compétences en matière de traitement de la structure des Big Data : Chunking : décomposez l'ensemble de données et traitez-le en morceaux pour réduire la consommation de mémoire. Générateur : générez des éléments de données un par un sans charger l'intégralité de l'ensemble de données, adapté à des ensembles de données illimités. Streaming : lisez des fichiers ou interrogez les résultats ligne par ligne, adapté aux fichiers volumineux ou aux données distantes. Stockage externe : pour les ensembles de données très volumineux, stockez les données dans une base de données ou NoSQL.

À l'ère d'Internet, le Big Data est devenu une nouvelle ressource. Avec l'amélioration continue de la technologie d'analyse du Big Data, la demande de programmation Big Data est devenue de plus en plus urgente. En tant que langage de programmation largement utilisé, les avantages uniques du C++ dans la programmation Big Data sont devenus de plus en plus importants. Ci-dessous, je partagerai mon expérience pratique dans la programmation Big Data C++. 1. Choisir la structure de données appropriée Le choix de la structure de données appropriée est une partie importante de l'écriture de programmes Big Data efficaces. Il existe une variété de structures de données en C++ que nous pouvons utiliser, telles que des tableaux, des listes chaînées, des arbres, des tables de hachage, etc.

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En tant que langage de programmation open source, le langage Go a progressivement reçu une attention et une utilisation généralisées ces dernières années. Il est privilégié par les programmeurs pour sa simplicité, son efficacité et ses puissantes capacités de traitement simultané. Dans le domaine du traitement du Big Data, le langage Go a également un fort potentiel. Il peut être utilisé pour traiter des données massives, optimiser les performances et peut être bien intégré à divers outils et frameworks de traitement du Big Data. Dans cet article, nous présenterons quelques concepts et techniques de base du traitement du Big Data en langage Go, et montrerons comment utiliser le langage Go à travers des exemples de code spécifiques.

Dans le traitement du Big Data, l'utilisation d'une base de données en mémoire (telle qu'Aerospike) peut améliorer les performances des applications C++ car elle stocke les données dans la mémoire de l'ordinateur, éliminant ainsi les goulots d'étranglement d'E/S disque et augmentant considérablement les vitesses d'accès aux données. Des cas pratiques montrent que la vitesse de requête lors de l'utilisation d'une base de données en mémoire est plusieurs fois plus rapide que lors de l'utilisation d'une base de données sur disque dur.