日本用大数据技术预测流感,预测与分析结果精确(大数据的应用领域有哪些)

据日本nhk网站10月20日报道，气温变化幅度大的时候也是容易生病的时候，日本政府在研究，类似感冒，流感此类病情，如何可以早发现，有没有什么办法可以知道身边到底有多少人正在感冒。

现在，只要使用“大数据”就可以尽早知道这些情报，目前这类服务已经在日本陆续开展。

何种感冒正在肆虐？

目前在日本有一种服务就是通过大家的个人留言分析何种感冒正在肆虐。

这个网络服务器会在1日内可以自动通过数万条留言查找出可能感冒的人，并通过过去的感冒情况和近日的感冒情况进行分析。

并且，该程序还会结合气温和湿度的变化预测将来感冒的流行情况，并制作出一个“易感冒日历表”。

不仅如此，该程序还能统计目前发烧以及嗓子痛的患者数量。

运营该服务器的是一家医药品制造厂商ss制药公司，公司方面表示，“通过这个服务器的分析，大家就能知道在自己的身边到底有多少人有感冒的症状，并提前做好预防准备。”

有关流感的搜索数量有所上涨

在网络上通过搜索相关词汇还能查到现在正在流行的感冒种类。

运营该服务器的是大型信息检索公司“谷歌流感搜索”公司。

通过这个服务器，每年都会有众多的人来搜索有关健康的相关知识。

而且，这个服务器还开设了新的功能，不仅可以搜索出现在正在肆虐的感冒种类，并且还可以提供各种治疗方法以供参考以及服务器会预测即将要流行的感冒种类。

利用网络来搜索流行性感冒症状的人和实际的患者数量是有密切联系的，这一结论已经发表在了英国的科学杂志《自然》当中。谷歌公司方面称，“通过我们的服务，可以让市民们早些判断自己是否染上流感，即使没有，市民们也会及早去接种疫苗，我们希望通过我们的服务，可以有效防止传染疾病的扩散。”

哪个地区感染疾病情况严重

流行性感冒现在在那个地区情况比较严重，又进展到了什么地步，日本多家网站开始提供这些详细的信息检索功能。

京都大学的荒牧研究室所运营的服务器就主要开发的是这方面的检索服务。

这个服务器会自动在推特上将流感的话题进行分类。并选择出实际感染上流行性感冒的人的留言，然后则需要人工进行标记。之后，服务器还会通过gps定位系统，在日本地图上标记处感染者的所在都道府县。

如果通过统计，发现日本感染的情况有所增多的话，服务器会自动标记红色区域来提醒搜索的人目前感染比较严重的地区。

数据分析结果和实际情况一致

有关流行性感冒的信息，日本会每周会对国立传染病研究所等国家约5000个医疗诊所的流感疾病患者进行统计并发表数据。

经过对比发现，实际统计数值和大数据的预测结果基本保持一致。为何机器的预测会和实际流感感染者的数值会是一致的呢？

首先是因为通过网络上的留言进行分析的技术有所进步。

现在的科学技术，可以通过各种各样的留言自动搜索到所要寻找的相关数据，并进行自动分类。

谷歌目前所使用的技术，就是利用服务器分析同流行性感冒关系十分密切的几十个单词，来进行统计。

另一个则是大数据所特有的功能。

有关流感的推特信息在流感最盛行的时候会每日有几千条甚至上万条。

假设即使有一些误差，但是通过庞大的数据分析，也会提高分析出的数据的精准度。

尽早提供流感情报可防止流感扩散

公共机关发表的流感情报，因为要时隔一周，所以这比流感实际传染的速度要慢的多。

此外，有些偏远地区的诊所情报并不确切，也很难把握流感的实际情况。

如果通过社会媒体等大数据来预测流感的相关情报，则能有效的弥补这一缺点。

京都大学设计学专业的特定准教授荒牧英治表示，因为社会媒体的丰富，人们使用即时软件的人变多。像这样利用大数据有效预测传染病流行情况，即使人在海外，我们也可对其进行监控。如果流感来临，大家应该尽早戴口罩等彻底预防流感的扩散。

大数据的应用领域有哪些

1.了解和定位客户
这是大数据目前最广为人知的应用领域。很多企业热衷于社交媒体数据、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。
利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。
滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。
除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。
2.了解和优化业务流程
大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。
如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。
3.提供个性化服务
大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。
4.改善医疗保健和公共卫生
大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!
苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。
大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。
更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。
5.提高体育运动技能
如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。
还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。
6.提升科学研究
大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。
7.提升机械设备性能
大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。
8.强化安全和执法能力
大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。信用卡公司使用大数据来检测欺诈交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。
9.改善城市和国家建设
大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。
加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。
10.金融交易
大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

“揭秘”大数据的10个神话

“揭秘”大数据的10个神话
也许对大数据更好的一个类比是它就像一匹意气风发的冠军赛马: 通过适当的训练和天赋的骑师，良种赛马可以创造马场记录–但没有训练和骑手，这个强大的动物根本连起跑门都进不了。
为了确保你组织的大数据计划保持正轨，你需要消除以下10种常见的误解。
1. 大数据就是‘很多数据’
大数据从其核心来讲，它描述了结构化或非结构化数据如何结合社交媒体分析，物联网的数据和其他外部来源，来讲述一个”更大的故事”。该故事可能是一个组织运营的宏观描述，或者是无法用传统的分析方法捕获的大局观。从情报收集的角度来看，其所涉及的数据的大小是微不足道的。
2.大数据必须非常干净
在商业分析的世界里，没有“太快”之类的东西。相反，在IT世界里，没有“进垃圾，出金子”这样的东西，你的数据有多干净?一种方法是运行你的分析应用程序，它可以识别数据集中的弱点。一旦这些弱点得到解决，再次运行分析以突出 “清理过的” 区域。
3.所有人类分析人员会被机器算法取代
数据科学家的建议并不总是被前线的业务经理们执行。行业高管Arijit Sengupta在 TechRepublic 的一篇文章中指出，这些建议往往比科学项目更难实施。然而，过分依赖机器学习算法也同样具有挑战性。Sengupta说，机器算法告诉你该怎么做，但它们没有解释你为什么要这么做。这使得很难将数据分析与公司战略规划的其余部分结合起来。
预测算法的范围从相对简单的线性算法到更复杂的基于树的算法，最后是极其复杂的神经网络。
4.数据湖是必须的
据丰田研究所数据科学家JimAdler说，巨量存储库，一些IT经理们设想用它来存储大量结构化和非结构化数据，根本就不存在。企业机构不会不加区分地将所有数据存放到一个共享池中。Adler说，这些数据是 “精心规划”的，存储于独立的部门数据库中，鼓励”专注的专业知识”。这是实现合规和其他治理要求所需的透明度和问责制的唯一途径。
5.算法是万无一失的预言家
不久前， 谷歌流感趋势项目 被大肆炒作，声称比美国疾病控制中心和其他健康信息服务机构更快、更准确地预测流感疫情的发生地。正如《纽约客》的Michele Nijhuis 在 2017年6月3日的文章 中所写的那样， 人们认为与流感有关词语的搜索会准确地预测疫情即将爆发的地区。事实上，简单地绘制本地温度是一个更准确的预测方法。
谷歌的流感预测算法陷入了一个常见的大数据陷阱——它产生了无意义的相关性，比如将高中篮球比赛和流感爆发联系起来，因为两者都发生在冬季。当数据挖掘在一组海量数据上运行时，它更可能发现具有统计意义而非实际意义的信息之间的关系。一个例子是将缅因州的离婚率与美国人均人造黄油的消费量挂钩：尽管没有任何现实意义，但这两个数字之间确实存在“统计上显著”的关系。
6.你不能在虚拟化基础架构上运行大数据应用
大约10年前，当”大数据”首次出现在人们眼前时，它就是Apache hadoop的代名词。就像VMware的Justin Murray在 2017年5月12日的文章 中所写的，大数据这一术语现在包括一系列技术，从NoSQL(MongoDB，Apache Cassandra)到Apache Spark。
此前，批评者们质疑Hadoop在虚拟机上的性能，但Murray指出，Hadoop在虚拟机上的性能与物理机相当，而且它能更有效地利用集群资源。Murray还炮轰了一种误解，即认为虚拟机的基本特性需要存储区域网络(SAN)。实际上，供应商们经常推荐直接连接存储，这提供了更好的性能和更低的成本。
7.机器学习是人工智能的同义词
一个识别大量数据中模式的算法和一个能够根据数据模式得出逻辑结论的方法之间的差距更像是一个鸿沟。ITProPortal 的Vineet Jain在 2017年5月26日的文章 中写道，机器学习使用统计解释来生成预测模型。这是算法背后的技术，它可以根据一个人过去的购买记录来预测他可能购买什么，或者根据他们的听歌历史来预测他们喜欢的音乐。
虽然这些算法很聪明，但它们远远不能达到人工智能的目的，即复制人类的决策过程。基于统计的预测缺乏人类的推理、判断和想象力。从这个意义上说，机器学习可能被认为是真正AI的必要先导。即使是迄今为止最复杂的AI 系统，比如 IBM沃森 ，也无法提供人类数据科学家所提供的大数据的洞察力。
8.大多数大数据项目至少实现了一半的目标
IT经理们知道没有数据分析项目是100%成功的。当这些项目涉及大数据时，成功率就会直线下降，NewVantagePartners最近的调查结果显示了这一点。在过去的五年中，95%的企业领导人表示，他们的公司参与了一个大数据项目，但只有48.4%的项目取得了”可衡量的结果”。
NewVantage Partners的大数据执行调查显示， 只有不到一半的大数据项目实现了目标，而 “文化”变化是最难实现的。
事实上，根据2016年10月发布的 Gartner的研究结果 ，大数据项目很少能跨过试验阶段。Gartner的调查发现，只有15%的大数据实现被部署到生产中，与去年调查报告的14%的成功率相对持平。
9.大数据的增长将减少对数据工程师的需求
如果你公司大数据计划的目标是尽量减少对数据科学家的需求，你可能会得到令人不快的惊喜。 2017 Robert Half 技术薪资指南 指出， 数据工程师的年薪平均跃升到13万美元和19.6万美元之间， 而数据科学家的薪资目前平均在11.6万美元和16.3万美元之间， 而商业情报分析员的薪资目前平均在11.8万美元到13.875万美元之间。
10.员工和一线经理将张开双臂拥抱大数据
NewVantagePartners的调查发现，85.5%的公司都致力于创造一个“数据驱动的文化”。然而，新的数据计划的整体成功率仅为37.1%。这些公司最常提到的三个障碍是缺乏组织一致性(42.6%)，缺乏中层管理人员的采纳和理解(41%)，以及业务阻力或缺乏理解(41%)。
未来可能属于大数据，但获得这一技术的好处需要大量的针对多样人性的辛勤工作。

大数据未来将是怎样的发展趋势？

2025年全球数据量将达163ZB

近年，随着人工智能、AIoT、云计算等技术的推动，全球数据量正在无限制地扩展和增加。根据国际权威机构Statista
的统计和预测，全球数据量在2019年约达到41ZB1。

国际数据公司IDC统计显示，全球近90%的数据将在这几年内产生，预计到2025年，全球数据量将比2016年的16.1ZB增加十倍，达到163ZB。

注：ZB，即十万亿亿字节

大数据市场规模复合增长率约达15.33%

国际权威机构Statista在2019年8月发布的报告显示，预计到2020年，全球大数据市场的收入规模将达到560亿美元，较2018年的预期水平增长约33.33%，较2016年的市场收入规模翻一倍。随着市场整体的日渐成熟和新兴技术的不断融合发展，未来大数据市场将呈现稳步发展的态势，增速维持在14%左右。在2018-2020年的预测期内，大数据市场整体的收入规模将保持每年约70亿美元的增长，复合年均增长率约为15.33%。

从法律法规体系方面来看，我国的数据安全法律法规仍不够完善，呈现出缺乏综合性统一法律、缺乏法律细节解释、保护与发展协调不够等问题。2018年，十三届全国人大常委会立法规划中的“条件比较成熟、任期内拟提请审议的法律草案”包括了《个人信息保护法》《数据安全法》两部。个人信息和数据保护的综合立法时代即将来临。

更多数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

本文地址:http://www.dadaojiayuan.com/jiankang/139495.html.

声明： 我们致力于保护作者版权，注重分享，被刊用文章因无法核实真实出处，未能及时与作者取得联系，或有版权异议的，请联系管理员，我们会立即处理，本站部分文字与图片资源来自于网络，转载是出于传递更多信息之目的,若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请立即通知我们(管理员邮箱：douchuanxin@foxmail.com)，情况属实，我们会第一时间予以删除，并同时向您表示歉意,谢谢!

上一篇: 身高决定寿命！女性超1575厘米易缺···

下一篇: 俄科学家发现一种最新和最危险艾滋病毒···