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知道了大数据的概念，我们再来看看大数据包含了什么。大数据是海量的数据。一般只有达到TB级别才能算大数据。与传统的企业内部数据相比，大数据的内容和结构更加多样，数字文本、视频、语音、图像、文档XMLHTML等。可以作为大数据的内容。

大数据具体是做什么？有哪些应用？

大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值文本视频语音图像文档XMLHTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统机器设备传感器数据库的数据，如政府银行国计民生行业产业社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值。

应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括互联网行业政府行业金融行业传统企业中的地产医疗能源制造电信行业等等。1.t互联网行业大数据的应用代表为电商社交网络检索领域，可以根据销售数据客户行为活跃度商品偏好购买率等数据交易数据商品收藏数据售后数据等搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品。

2.t政府行业在大数据分析部分包括质检部门公安部门气象部门医疗部门等，质检部门包括对商品生产加工物流贸易消费全过程的信息进行采集验证检查，保证食品物品安全气象部门通过构建大气运动规律评估模型气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急救灾工作。3.t金融行业的大数据分析多应用于银行证券保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据在网站上消费的交易数据客户办理业务的预留数据，结合客户年龄资产规模消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等。

4.t传统行业包括能源电信地产零售制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征消费规律，提高能源需求准确性地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等制造行业通过大数据分析实现设备预测维护优化生产流程能源消耗管控发现潜在问题并及时预警等。

智慧城市建设包括哪些内容？

智慧城市是以城市基础设施资源与环境社会与民生经济与产业政府管理等为城市发展过程中的核心领域，充分利用物联网云计算5GAI等新兴互联网技术，智能感知互联处理和协调城市居民在生产生活业务发展政府职能等相关的活动和需求。它是以新技术为支撑的新型城市生态系统，覆盖市民企业和政府，为市民提供优美的生活和工作环境，为企业创造可持续的营商环境，为政府打造高效的城市经营管理的环境。

易鸿基认为，智慧城市建设主要包括政务、教育、医疗、环境、公共服务五个方面。政务建设以政务专网为基础，提供一网服务，加强各部门业务沟通，集中联合审批，强化跨部门行政审批能力，精简工作流程，以人为本，惠民利民，完善教育领域和建设校园网工程，推进智慧教育发展，重点建设资源共享数据库和应用平台系统。如教育综合信息网、网校数字课件教学资源库、虚拟图书馆、综合教学管理、远程教育系统等医疗建设，通过城市社区卫生服务网络和信息平台建设，建设以区域卫生信息管理为核心的全区乃至全市、全省、全国的卫生信息平台，促进各类医疗机构信息系统互联互通。物联网技术主要用于将传感器和设备嵌入到各种环境监测对象(物)中。通过大数据和云计算，将领域内的数据进行整合，形成物联网，实现人类社会和商业系统的融合。动态实时完成环境管理和智能决策的公共服务建设，建立智能公共服务体系。通过提高城市建设和管理的标准化、精细化、智能化水平，推动公共服务的信息化发展。智能平台将有效促进城市公共资源共享，积极推动城市人流物流信息流和资金流的高效协同运行。

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