大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時(shí)間只有十幾年，被人們廣泛接受并應(yīng)用只有幾年的時(shí)間，但就是這短短幾年的時(shí)間，大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。在各個(gè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的身影幾乎無處不在。今天我們通過一些大數(shù)據(jù)典型的應(yīng)用場(chǎng)景分析，一起來看看大數(shù)據(jù)到底能做些什么，我們學(xué)大數(shù)據(jù)究竟有什么用，應(yīng)該關(guān)注大數(shù)據(jù)的哪些方面。

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用

健康醫(yī)療領(lǐng)域是最近幾年獲得最多創(chuàng)業(yè)者和投資人青睞的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。為什么這么說呢?首先，醫(yī)療健康領(lǐng)域會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù);其次，醫(yī)療健康領(lǐng)域有一個(gè)萬億級(jí)的市場(chǎng)規(guī)模;最關(guān)鍵的是，醫(yī)療健康領(lǐng)域里很多工作依賴人的經(jīng)驗(yàn)，而這正是機(jī)器學(xué)習(xí)的強(qiáng)項(xiàng)。醫(yī)學(xué)影像智能識(shí)別

圖像識(shí)別是機(jī)器學(xué)習(xí)獲得的重大突破之一，使用大量的圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行深度機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練，機(jī)器可以識(shí)別出特定的圖像元素，比如貓或者人臉，當(dāng)然也可以識(shí)別出病理特征。

比如X光片里的異常病灶位置，是可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)智能識(shí)別出來的。甚至可以說醫(yī)學(xué)影像智能識(shí)別在某些方面已經(jīng)比一般醫(yī)生擁有更高的讀圖和識(shí)別能力，但是鑒于醫(yī)療的嚴(yán)肅性，現(xiàn)在還很少有臨床方面的實(shí)踐。

雖然在臨床實(shí)踐方面應(yīng)用有限，但是醫(yī)療影像AI還是在一些領(lǐng)域取得一定的進(jìn)展。醫(yī)學(xué)影像智能識(shí)別，一方面可以幫助醫(yī)生進(jìn)行輔助診療，另一方面對(duì)于皮膚病等有外部表現(xiàn)的病癥，病人可以自己拍照然后使用AI智能識(shí)別做一個(gè)初步診斷。

病歷大數(shù)據(jù)智能診療

病歷，特別是專家寫的病歷，本身就是一筆巨大的知識(shí)財(cái)富，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)將這些知識(shí)進(jìn)行處理、分析、統(tǒng)計(jì)、挖掘，可以構(gòu)成一個(gè)病歷知識(shí)庫，可以分享給更多人，即構(gòu)成一個(gè)智能輔助診療系統(tǒng)。下面這張圖是我曾經(jīng)參與設(shè)計(jì)過的一個(gè)醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)的架構(gòu)。

針對(duì)同類疾病和其他上下文信息(化驗(yàn)結(jié)果、病史、年齡性別、病人回訪信息等)可以挖掘出針對(duì)同樣的疾病情況，哪種治療手段可以用更低的治療成本、更少的病人痛苦，獲得更好的治療效果。從上面的架構(gòu)圖你能看到，將這些病歷知識(shí)和循證醫(yī)學(xué)知識(shí)、科研文獻(xiàn)知識(shí)、用藥知識(shí)共同構(gòu)成一個(gè)輔助診療知識(shí)庫，通過知識(shí)匹配搜索引擎可以對(duì)外提供服務(wù)?；颊呋蛘哚t(yī)生錄入病史、檢查結(jié)果等信息，系統(tǒng)匹配初步診斷結(jié)果，搜索診療計(jì)劃，產(chǎn)生多個(gè)輔助診療建議，供患者和醫(yī)生進(jìn)行參考。

大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

教育倡導(dǎo)“因人施教”，但是在傳統(tǒng)教育過程中要做到因人施教，需要老師本身能力很強(qiáng)才能把握好。但是大數(shù)據(jù)在線教育利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，完全可以做到根據(jù)學(xué)生能力和學(xué)習(xí)節(jié)奏，及時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)大綱和學(xué)習(xí)進(jìn)度，提供個(gè)性化和自適應(yīng)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。除此之外，人工智能在教育的其他方面也取得很好的進(jìn)展。AI外語老師

得益于語音識(shí)別和語音合成技術(shù)的成熟(語音識(shí)別與合成技術(shù)同樣是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)與訓(xùn)練)，一些在線教育網(wǎng)站嘗試用人工智能外語老師進(jìn)行外語教學(xué)。這里面的原理其實(shí)并不復(fù)雜，聊天機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)普遍應(yīng)用，只要將學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)設(shè)計(jì)進(jìn)聊天的過程中，就可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的AI外語老師了。

智能解題

比較簡(jiǎn)單的智能解題系統(tǒng)其實(shí)是利用搜索引擎技術(shù)，在收集大量的試題以及答案的基礎(chǔ)上，進(jìn)行試題匹配，將匹配成功的答案返回。這個(gè)過程看起來就像智能做題一樣，表面看給個(gè)題目就能解出答案，而實(shí)際上只是找到答案。

進(jìn)階一點(diǎn)的智能解題系統(tǒng)，通過圖像識(shí)別與自然語言處理(這兩項(xiàng)技術(shù)依然使用大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn))，進(jìn)行相似性匹配。更改試題的部分?jǐn)?shù)字、文字表述，但是不影響實(shí)質(zhì)性解答思路，依然可以解答。

高階的智能解題系統(tǒng)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，將試題的自然語言描述轉(zhuǎn)化成形式語言，然后分析知識(shí)點(diǎn)和解題策略，進(jìn)行自動(dòng)推導(dǎo)，從而完成實(shí)質(zhì)性的解題。

大數(shù)據(jù)在社交媒體領(lǐng)域的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)有一個(gè)重要的、和我們大多數(shù)人密切相關(guān)，但是又不太引人注目的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域是輿情監(jiān)控與分析。我們?nèi)粘Ｔ诟鞣N互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和社交媒體上發(fā)表各種言論，這些言論事實(shí)上反映了最準(zhǔn)確的民情輿論。一個(gè)個(gè)體的言論基本沒有意義，但是大量的、全國乃至全球的言論數(shù)據(jù)表現(xiàn)出的統(tǒng)計(jì)特性，就有了非常重要的意義。

編寫數(shù)據(jù)爬蟲，實(shí)時(shí)爬取各個(gè)社交新媒體上的各種用戶內(nèi)容和媒體信息，然后通過自然語言處理，就可以進(jìn)行情感分析、熱點(diǎn)事件追蹤等。輿情實(shí)時(shí)監(jiān)控可用于商業(yè)領(lǐng)域，引導(dǎo)智能廣告投放;可用于金融領(lǐng)域，輔助執(zhí)行自動(dòng)化股票、期權(quán)、數(shù)字貨幣交易;可用于社會(huì)管理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)可能引發(fā)社會(huì)問題的輿論傾向。

在美國總統(tǒng)大選期間，候選人就曾雇傭大數(shù)據(jù)公司利用社交媒體的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)選票可能搖擺的地區(qū)，有針對(duì)性前去進(jìn)行競(jìng)選演講。并利用大數(shù)據(jù)分析選民關(guān)注的話題，包裝自己的競(jìng)選主張。Facebook也因?yàn)槭跈?quán)大數(shù)據(jù)公司濫用自己用戶的數(shù)據(jù)而遭到調(diào)查和譴責(zé)，市值蒸發(fā)了數(shù)百億美元。

大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域應(yīng)用比較成熟的是大數(shù)據(jù)風(fēng)控。在金融借貸中，如何識(shí)別出高風(fēng)險(xiǎn)用戶，要求其提供更多抵押、支付更高利息、調(diào)整更低的額度，甚至拒絕貸款，從而降低金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)?事實(shí)上，金融行業(yè)已經(jīng)沉淀了大量的歷史數(shù)據(jù)，利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，可以得到用戶特征和風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的曲線(即風(fēng)控模型)。當(dāng)新用戶申請(qǐng)貸款的時(shí)候，將該用戶特征帶入曲線進(jìn)行計(jì)算，就可以得到該用戶的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，進(jìn)而自動(dòng)給出該用戶的貸款策略。

利用股票、外匯等歷史交易記錄，分析交易規(guī)律，結(jié)合當(dāng)前的新聞熱點(diǎn)、輿論傾向、財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)構(gòu)建交易模型，進(jìn)行自動(dòng)化交易，這就是金融領(lǐng)域的量化交易。這些數(shù)據(jù)量特別巨大，交易涉及金額也同樣巨大，所以金融機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常常不惜血本，大手筆投入。

大數(shù)據(jù)在新零售領(lǐng)域的應(yīng)用

區(qū)別于傳統(tǒng)零售，新零售使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行全鏈路管理。從生產(chǎn)、物流、購物體驗(yàn)，使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)判，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)生產(chǎn)、零庫存、全新的購物體驗(yàn)。

亞馬遜Go無人店使用大量的攝像頭，實(shí)時(shí)捕捉用戶行為，判斷用戶取出還是放回商品、取了何種商品等。這實(shí)際上是大數(shù)據(jù)流計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合，最終實(shí)現(xiàn)的購物效果是，無需排隊(duì)買單，進(jìn)去就拿東西，拿好了就走，超級(jí)科幻有沒有。

雖然無人店現(xiàn)在看起來噱頭的意味更多一點(diǎn)，但是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升購物體驗(yàn)、節(jié)省商家人力成本一定是正確的方向。

大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用

交通也是一個(gè)對(duì)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與處理應(yīng)用比較廣的領(lǐng)域?，F(xiàn)在幾乎所有的城市路段、交通要點(diǎn)都有不止一個(gè)監(jiān)控?cái)z像頭在實(shí)時(shí)監(jiān)控，一線城市大約有百萬計(jì)的攝像頭在不停地采集數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)一方面可以用于公共安全，比如近年來一些警匪片里會(huì)有一些場(chǎng)景:犯罪嫌疑人駕車出逃，警方只要定位了車輛，不管它到哪里，系統(tǒng)都可以自動(dòng)調(diào)出相應(yīng)的攝像頭，實(shí)時(shí)看到現(xiàn)場(chǎng)畫面。應(yīng)該說這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)成熟，大數(shù)據(jù)流計(jì)算可以對(duì)百萬計(jì)的流數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理計(jì)算，電影里的場(chǎng)景計(jì)算其實(shí)并不復(fù)雜。

此外，各種導(dǎo)航軟件也在不停采集數(shù)據(jù)，通過分析用戶當(dāng)前位置和移動(dòng)速度，判斷道路擁堵狀態(tài)，并實(shí)時(shí)修改推薦的導(dǎo)航路徑。你如果經(jīng)常開車或者打車，對(duì)這些技術(shù)一定深有體會(huì)。

還有就是無人駕駛技術(shù)，無人駕駛就是在人的駕駛過程中實(shí)時(shí)采集車輛周邊數(shù)據(jù)和駕駛控制信息，然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)，獲得周邊信息與駕駛方式的對(duì)應(yīng)關(guān)系(自動(dòng)駕駛模型)。然后將這個(gè)模型應(yīng)用到無人駕駛汽車上，傳感器獲得車輛周邊數(shù)據(jù)后，就可以通過自動(dòng)駕駛模型計(jì)算出車輛控制信息(轉(zhuǎn)向、剎車等)。計(jì)算自動(dòng)駕駛模型需要大量的數(shù)據(jù)，所以我們看到，這些無人駕駛創(chuàng)業(yè)公司都在不斷攀比自己的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有幾十萬公里、幾百萬公里，因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)的量意味著模型的完善程度。

小結(jié)

正如我前面所說，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，發(fā)掘數(shù)據(jù)中的規(guī)律，進(jìn)而對(duì)當(dāng)前的事情做出預(yù)測(cè)和判斷，使機(jī)器表現(xiàn)出智能的特性，正變得越來越普及。

大數(shù)據(jù)主要來自企業(yè)自身所產(chǎn)生，還有一些數(shù)據(jù)來自互聯(lián)網(wǎng)，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以獲取;再有就是公共數(shù)據(jù)，比如氣象數(shù)據(jù)等。所有這些數(shù)據(jù)匯聚在一起，計(jì)算其內(nèi)在的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)很多肉眼和思維無法得到的知識(shí)。然后進(jìn)一步計(jì)算其內(nèi)在的模型，可以使系統(tǒng)獲得智能的特性。當(dāng)系統(tǒng)具備智能的特性，可以使機(jī)器對(duì)當(dāng)前的事情做出預(yù)測(cè)和判斷，正如我今天和你聊的，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用正變得越來越普及。

但是，這些數(shù)據(jù)通常非常巨大，存儲(chǔ)、計(jì)算、應(yīng)用都需要一套不同以往的技術(shù)方案。通過前面3期內(nèi)容，我?guī)懔私饬舜髷?shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展史，以及當(dāng)今大數(shù)據(jù)典型的應(yīng)用領(lǐng)域。從第4期開始，我將會(huì)從大數(shù)據(jù)主要產(chǎn)品的架構(gòu)原理、大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用、數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)算法等幾個(gè)維度，全面講解大數(shù)據(jù)的方方面面，相信你一定有所收獲。