大数据应用现状分析

　　大数据应用是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。以下对我国大数据应用现状分析：

　　“互联网+”时代的到来，大数据已经成为人们应用和研究的热点。比如在搜索引擎设计与开发中，从海量的数据中快速的、准确的定位人们需要的信息是一个非常难的事情，大数据分析技术却可以利用智能化模型，使用贝叶斯理论等大数据分析方法，快速定位浏览器中输入的相关信息。目前，互联网常用的大数据分析技术包括两个大类别，一种是监督学习方法，比如BP神经网络、支持向量机、贝叶斯理论；一种是无监督学习方法，比如谱聚类、密度聚类、K均值、信息论等方法。有监督大数据分析方法需要利用人们的经验，预先构建一个分析模型，然后尽可能的提高这个学习模型的准确性，从而保证大数据分析的精确度；无监督学习方法却不需要任何先验知识，系统自动的将数据按照不同的关注角度进行分类，比如可以将商品划分为用户喜爱的和不喜爱的，也可以次地银行贷款客户划分为有信用和无信用。

　　目前，大数据技术已经在智能制造、金融证券、电子商务、电子政务中得到广泛应用。大数据应用现状具体如下：