天气预报用到了哪些现代技术_天气预报的应用场景

1.你生活中有哪些「离不开 AI」的场景？

2.墨迹天气分析报告

3.大数据十大商业应用场景

100千米每小时（km/h）约等于27.78米每秒（m/s）。

千米每小时（km/h）和米每秒（m/s）都是计量速度的单位，表示一个物体在一小时内经过的路程，两者之间的换算需要用到长度单位和时间单位的换算。

要将速度从千米每小时（km/h）转换为米每秒（m/s），需要先将千米转换为米。由于1千米等于1000米，因此将速度值乘以1000。其次，将小时转换为秒。由于1小时等于3600秒，因此将速度值除以3600。通过以上步骤，可以将速度从千米每小时转换为米每秒。

例如，将100千米每小时转换为米每秒：100千米/小时*1000米/千米÷3600秒/小时=27.78米/秒。

千米每小时（km/h）常见的应用场景：

1、交通运输：在道路交通中，车辆的速度常常以千米每小时来表示。例如，道路上的车速限制通常以km/h为单位，同时车辆的速度计也以km/h为刻度。

2、航空航天：在航空和航天领域，飞机和火箭的速度常以km/h来衡量。飞机的巡航速度、起降速度以及超音速飞行的速度都是以km/h为单位。

3、运动竞技：在体育比赛中，例如田径、自行车、汽车赛车等项目，选手的速度常以km/h来计量。例如，田径比赛中的短跑项目，选手的速度通常以km/h来衡量。

4、天气预报：气象学中，风速常以km/h来表示。天气预报中的风速信息通常以km/h为单位，用于描述风的强度和影响。

你生活中有哪些「离不开 AI」的场景？

MIUI天气就可以。

MIUI天气是小米系统的官方，一款MIUI开发的天气软件，界面时尚大方美观，功能强大，支持全国城市，支持周边城市天气预报，支持天气提醒，支持污染指数等功能。

软件特点：有雨、雪、降温等突发天气时自动通知，也可以转发当地天气给关心的亲人和朋友；周到详细的天气详情指数，帮助您制定一天的出行；跟随天气变化的桌面widget，支持4x2、4x1大小；动态天气效果，炫丽的设计让你即使在雨天也能有好心情；高精度的天气效果，高品质的体验。

相关拓展

人性化：指的是一种理念，具体体现在 美观的同时能根据消费者的生活习惯，操作习惯，方便消费者，既能满足消费者的功能诉求，又能满足消费者的心理需求。人性化的理念在多个领域都有应用场景。

人性化是指让技术和人的关系协调，即让技术的发展围绕人的需求来展开。这里所指的技术是广义上的技术，不单单指的是某一领域。

以上内容参考?百度百科-人性化

墨迹天气分析报告

在今天的生活中，人工智能（AI）已经深入影响了我们日常生活的方方面面。无论是个人生活还是工作，我们都在不同程度上依赖于AI技术，下面是一些我生活中离不开AI的场景：

智能家居：随着物联网技术的发展，越来越多的智能家居设备进入我们的生活。这些设备可以通过语音控制、手机应用程序等方式进行控制，实现了家居的智能化和远程化。例如，我可以使用智能音箱播放音乐、查询天气、设定闹钟等。智能家居还可以帮助我监控家中的安全状况，例如智能门锁、智能摄像头等，提供了更便捷、更安全的居住环境。

智能出行：AI技术在交通领域的应用也日益广泛。例如，许多汽车已经配备了自动驾驶功能，可以帮助我在高速公路或城市道路上进行自动驾驶，减少了驾驶过程中的疲劳和压力。同时，交通拥堵预测、路线规划等功能也可以帮助我更加高效地规划出行路线，减少在拥堵道路上的时间浪费。

电子商务：在电子商务领域，AI技术也起到了不可或缺的作用。例如，通过机器学习和数据分析，电商平台可以提供个性化的推荐服务，向我推荐符合我兴趣和需求的商品。此外，AI技术还可以通过价格预测、库存管理等功能来优化商品价格和库存策略，提高电商的运营效率。

医疗保健：在医疗保健领域，AI技术可以帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。例如，通过图像识别技术，AI可以医生进行X光、CT、MRI等医学影像的分析，提高诊断的准确性和效率。此外，AI还可以通过大数据分析技术来预测疾病的发生和发展趋势，帮助医生制定更加科学的预防和治疗方案。

教育培训：在教育培训领域，AI技术可以帮助教师进行智能教学和学习管理。例如，通过机器学习和大数据分析技术，AI可以自动生成个性化的学习和课程安排，帮助我更加高效地安排学习进度和时间安排。此外，AI还可以通过智能辅导、语音识别等功能来提供更加个性化和高效的学习体验。

社交媒体：在社交媒体领域，AI技术可以帮助平台进行用户管理和内容推荐。例如，通过情感分析和自然语言处理技术，AI可以自动识别用户的兴趣和情感倾向，并推荐相关的内容和用户关注对象。此外，AI还可以通过社交网络分析技术来帮助用户建立更加紧密的社交关系网络。

总之，AI技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。这些场景不仅涉及到个人生活和工作中的各个方面，也涉及到社会发展的各个领域。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，我们可以期待未来会有更多的AI应用场景出现，为我们的生活带来更多的便利和智慧。

大数据十大商业应用场景

一、市场概况

墨迹天气是一款通过手机、平板或TV等终端向用户提供天气信息的应用，2010年创建以来，累计装机用户达到5.56亿。易观数据统计表明，截止2018年，墨迹天气在应用全网排名31位，一级领域实用工具排名第二，二级领域天气类应用排名第一位，占据市场份额50%以上，是名副其实的天气类独角兽。

2017年8/9/10三个月，墨迹天气月活跃用户量均破亿，其中九月份达到了11262.65万，接近淘宝用户的四分之一，远超其他同类应用。在品牌认知度和用户满意度方面，墨迹天气在行业中也处于领先地位，占据市场主要位置。

2018年初，据北京墨迹风云科技股份有限公司向证监会递交的创业板招股书显示：2017年墨迹天气的净利润是4729.32万元。

墨迹天气的主要营收来自广告收入，占据90%以上，营收单一。近年来，移动设备附带天气应用和其他应用增加天气预报类模块的比例越来越高，且精度也越来越高，墨迹天气的流量正在被侵蚀。此外，90%以上的用户只安装一款天气类应用，说明了市场上天气预报类应用的准度接近，一款应用就可以实现用户需求。尽管墨迹天气因为入门早，形成用户路径依赖，占据着庞大的流量，但和其他同类应用之间的核心功能差异并不明显，可替代性高，没有形成明显的竞争壁垒。

二、用户分析

1、用户画像

墨迹天气用户以中年及以上人群为主，高达90%，其中30~50岁的约占75%，50岁以上的约占15%，男女比例3:2，以男性为主，中年人对天气有更多的需求。在地域分布上，超越五层的用户来自华东和华中，主要集中在人口多，流动大的省份和地区，其中山东、河南、江苏的最多。

30岁以后，大多数人生活趋于稳定，关注点慢慢集中到家庭和工作上，他们开始工作和生活，关注能够影响的任何，中年男性更加注重规避风险，对生活的规划性的要求也较高。墨迹天气的用户画像是：男性为主，年龄30至50岁，人口多流动大地区，追求规划生活和生活品质的人群。

2、用户使用路径

从用户角度出发，用户进入APP的场景有以下几种：早晚：确定天气，第二天着装，雨具，出行方式；外出：查看特定地点未来特定时间段的天气，随时关注；异常天气的关注：对自己的影响（担心亲朋好友，或者自己做好预防准备），或者好奇关注国家大事。

从中可以提炼出用户需求：

需要查询当地未来一天或几天的天气情况；需要查询异地天气，并有渠道获得当地的实时情况；需要能够了解全国甚至世界各地的极端天气情况；需要一个能够记录，并分享好天气好心情的平台。

用户集中在30岁以上，这群人既要为事业，也要兼顾家庭，时间碎片化，没有整体的时间去关注外界。然而，这类人却更加渴望和外界的沟通，了解外界的信息。因此，有价值的信息也是用户的需求。

三、功能分析

墨迹天气最核心的四大板块：天气、时景、商城和我。用户进入墨迹天气最核心的目的是为了获得今天或者近几天的天气情况，在满足这一核心需求的基础上，可以衍生出时景社交和电商盈利的可能。

1、天气板块

作为一款天气类的工具型应用，相信所有用户最关心的就是天气预测功能。我们来对比一下，墨迹天气和其他同类应用的天气预报情况：

从图中可以看出：无论是月活较高的墨迹天气，还是月活较低的7日天气预报，7天内的天气预测情况大体一致，这说明：天气预测方面，墨迹天气并不占优，天气是刚需，墨迹天气并不是刚需，功能上没有有效壁垒。

此外，特定时间的天气，同一款应用不同日期预测的结果也有所不同，这说明：天气预报还需要继续改进；用户需要时时关注天气，使用应用的机会多；不同应用的天气预测差异性小。作为一款应用，用户体验最重要。我们来看一下，墨迹天气在天气功能页面的排版。

墨迹天气天气功能页面整体呈蓝色，背景是一片湖泊，湖泊里有一座古亭，更远处是朦胧的山脉，画面唯美，呈现东方古韵。页面，最下方是当天和第二天的天气情况，右下角是一个穿衣助手，还有一个实时语音播报，左上角是当天的天气情况，右上角是三个功能入口。整体来说，天气功能页面给人的感觉很舒适，一眼就能看到当天的天气情况。

三个功能入口：

第一个是类的广告；

第二个点进去是空气质量情况，下拉则出现一个高德的地图；

第三个是短时天气情况，下面配有一张高德地图的动态云图。

天气功能页面，用户能够获得的信息，总结如下：天气信息，空气情况，穿衣建议以及广告内容。天气功能页面的输出内容少，有价值的信息也非常少。广告插入和广告入口，一定程度上降低了用户体验，间接拉低了应用的专业性和专一性。

一款应用若想要提高用户使用时间并获利，最重要的是可信、可靠，即提供的咨询或服务是靠谱的，一款工具类应用的专业性、专一性、精细化是提高用户信任度的关键。

如果我是PM：

a、增加内容输出，丰富预测内容，让用户获得更多有价值的信息，例如：以图文形势推送天气元素：气压情况、云层运动，空气湿度等，估算可能对天气造成的影响以及影响时间长短；

b、建立‘天气+’的内容输出模式，让用户获得更多有价值的信息，例如：建立天气类新闻版块，时时报导各地气候情况，加大对极端天气和气象奇景的信息输出。

c、增强核心功能，降低可替代性，形成明显的竞争壁垒和品牌效应，例如：统计各地区污染企业排放情况、车辆信息、建立模型、对未来空气情况作出预测（例如预测东北地区冬季的雾霾情况），做一个民间的天气监督和报导机构。

2、时景社交板块

时景功能是一个主打社交的版块，是墨迹天气搭建的一个时景社区，为用户提供气象信息的实时分享互动平台。也就是说时景社区是一个以天气为主题，以为载体的分享社交平台，核心功能是提供实时气象信息，然后基此衍生出交流互动。

墨迹天气时景版块分为：身边此刻、时景动态、时景专题、时景活动、明信片、热图推荐、排行榜单、观云识天、航拍专区、积分商城十个部分。此外在下面还分有：推荐、天空、风景、航拍、建筑、任务、植物、萌宠和其他九个版块。

下拉则是身边此刻、热门城市、城市排行榜、官方认证榜、官方推荐榜、摄影知识和世界此刻六个板块。

时景社区共有15个板块，显得有些乱，让人眼花缭乱，不知道怎么才能检索出有效信息，且内容多有重复。

交互方式：关注、点赞、收藏、转发和评论。

时景社区重在社交，从中随机选出30组用户进行统计，统计规则如下：建户时长6个月以上，发图量100张以上，‘身边此刻’10组，‘时景活动’20组。

统计得知：

a、用户男女比例接近3：2，和用户画像一致，女性集中在30到40岁，男性集中在50岁左右，且占总人数的30%；

b、发图数量，30左右女性和50岁上下男性用户发图量最大，平均超过500张，是时景社区的主要‘产粮’群体，并且在男性中，年龄越图量越大；

c、发图频率，以月为单位，交流互动较少；

d、女性发图地址多集中在一地或附近，男性多以旅拍为主；

e、高质量发图人数不足10%，数量不足5%；

f、高质量交互次数明显较高，活跃人群中经常出现50岁人群的身影。

从中可以得出，时景社区缺乏高质量，交流互动少，主要用户群体为50岁左右男性和30至40岁女性，男性用户年龄更加集中。

分析原因：30岁女性大多已经生儿育女成为宝妈，而且孩子已经2-5周岁，如果是全职太太，就会有更多的时间来关注生活，分享生活；而50岁左右的男性用户已经脱离了家庭生活的压力，这些人既有时间也有储蓄，开始关注生活质量，喜欢旅游。

个人对时景社区体验：交互功能单调，交流少，质量偏低，用户粘度低，交互频率低。

作为一款依附墨迹天气的社交版块，坐拥百万流量，为什么用户的粘度和交流频率如此低？

从时景社区的版块模型上可以看出，时景社区的关注点重在量，而不是质上，缺少深耕和分析主流用户群体的需求。

如果我是PM：

a、精准定位用户群日，提供针对性方案，以点破面，例如：50岁左右人群的旅行需求；

b、增加交互方式，使墨友之间更加方便交流，例如：增加私信、问询和同城墨友聚会，异地碰面功能；

c、精简社区模块，改为下拉式，增强搜索功能，例如，将天空，风景航拍等功能选项整合进搜索功能；

d、整理，形成优质素材库，增加用户使用粘度；

e、分析用户需求，增加优质来源，例如：与自由行爱好者、专业摄影合作，增加高质量作品；

f、开通一图一故事版块，单调的图是死的，故事才是活的，缺少故事的是失去灵魂的躯壳，人们更喜欢关注所带来的故事和联想；

g、增加输出内容，优质的有用的，等信息：可以参考微信中的腾讯新闻运营。

3、?商城版块

该版块已被删除。墨迹天气商城页面，也和时景版块存在一样的问题：分区太多，眼花缭乱。仔细看后，会发现这就是一个缩小版的淘宝和京东，卖的东西很杂，汽车配饰、钓具等，这些商品和天气的关联性不大，公信度和淘宝京东更是没法比。说好的“优选”呢？

据墨迹天气在证券监督管理委员会提交的上市申请文件，墨迹天气的收入95%以上来自广告，商城的收入可以说微乎其微。也正是因此，墨迹天气才决定将其下架。

如果我是PM：

恢复商城，墨迹天气并非不能拥有商城，而是应该给商城一个更加精准的定位。

精细化运营，以点破面：初期，仅上架天气衍生商品，并提供性价比测试结果参考，从用户的角度出发，真正做到墨迹精选，例如：高质量的雨具、性价比高的空气净化器等。

4、我 板块

‘我’版块主要包括会员中心、墨迹资讯、皮肤小铺、个性助手、背景小铺、生活、、休闲和本地服务等。

小小的一个版块却包罗万象，资讯、皮肤、生活、、、明信片、二手车等等，几乎涉及用户生活的方方面面。然而，该版块犯了和时景社区以及商城同样的错误，表面上看似满足了不同用户的不同需求，其实并没有方便用户。不仅使应用显得臃肿，反而降低了用户体验，拉低墨迹天气应用的专业性。

一款优秀的应用绝对不会将问题复杂化，而是帮助用户解决问题。试想一下，当你打开墨迹天气的各个版块时，第一感受是什么？绝对是‘内容’太多，眼花缭乱，需要花很长时间，才能了解各个板块，然后从中筛选有用的信息。

‘选择’最难。因为能够满足用户同一需求的东西太多了，他们需要从中选出最好的，最合适的。学习，生活，工作，压力无处不在，选择无时不存，用户早已身心俱疲，怎么还会有耐心和时间去慢慢了解一款应用的各个方面。能够满足他们的东西太多太多了，第一感官不佳，立马就会转向更加用户化的产品。一款应用，用户不能第一时间找到有效的信息，就说明已经偏离了航道。

如果我是PM：

简化版块，只保留核心功能：设置、皮肤等必要功能；

优化天气预报闹铃功能，使其更加的实用化，功能多样化，融入用户生活的方方面面，例如：开发小程序：墨迹移动端PC端桌面，早晚时播报天气。

想做好所有的事，最后却一件也没有做到完美。社会生产分工精细化，提高了生产力，这是社会发展的趋势，也是必然。互联网精细专一化，是趋势，也是必然。精细专一不仅是对互联网的合理利用，更是对用户情感上的满足。

大数据十大商业应用场景

大数据时代，在未来的几十年里，大数据都将会是一个重要都话题。大数据影响着每一个人，并在可以预见的未来继续影响着。大数据冲击着许多主要行业，包括零售业、金融行业、医疗行业等等，大数据也在彻底地改变着我们的生活。现在我们就来看看大数据给中国带来的十商业应用场景，未来大数据产业将会是一个万亿市场。

1、智慧城市

如今，世界超过一半的人口生活在城市里，到2050年这一数字会增长到75%。需要利用一些技术手段来管理好城市，使城市里的得到良好配置。既不出现由于配置不平衡而导致的效率低下以及骚乱，又要避免不必要的浪费而导致的财政支出过大。大数据作为其中的一项技术可以有效帮助实现科学配置，精细化运营城市，打造智慧城市。

城市的道路交通，完全可以利用GPS数据和摄像头数据来进行规划，包括道路红绿灯时间间隔和关联控制，包括直行和左右转弯车道的规划、单行道的设置。利用大数据技术实施的城市交通智能规划，至少能够提高30%左右的道路运输能力，并能够降低交通事故率。在美国，依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。机场的航班起降依靠大数据将会提高航班管理的效率，航空公司利用大数据可以提高上座率，降低运行成本。铁路利用大数据可以有效安排客运和货运列车，提高效率、降低成本。

城市公共交通规划、教育配置、医疗配置、商业中心建设、房地产规划、产业规划、城市建设等都可以借助于大数据技术进行良好规划和动态调整。

大数据技术可以了解经济发展情况，各产业发展情况，消费支出和产品销售情况，依据分析结果，科学地制定宏观政策，平衡各产业发展，避免产能过剩，有效利用自然和社会，提高社会生产效率。大数据技术也能帮助进行支出管理，透明合理的财政支出将有利于提高公信力和监督财政支出。大数据及大数据技术带给的不仅仅是效率提升、科学决策、精细管理，更重要的是数据治国、科学管理的意识改变，未来大数据将会从各个方面来帮助实施高效和精细化管理，具有极大的想象空间。

2、金融行业

大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。中国金融行业大数据应用开展得较早，但都是以解决大数据效率问题为主，很多金融行业建立了大数据平台，对金融行业的交易数据进行集和处理。

金融行业过去的大数据应用以分析自身财务数据为主，以提供动态财务报表为主，以风险管理为主。在大数据价值变现方面，开展的不够深入，这同金融行业每年上万亿的净利润相比是不匹配的。现在已经有一些银行和证券开始和移动互联网公司合作，一起进行大数据价值变现，其中招商银行、平安集团、兴业银行、国信证券、海通证券和Talking Data在移动大数据精准营销、获客、用户体验等方面进行了不少的尝试，大数据价值变现效果还不错，大数据正在帮助金融行业进行价值变现。大数据在金融行业的应用可以总结为以下五个方面：

(1)精准营销：依据客户消费习惯、地理位置、消费时间进行推荐

(2)风险管控：依据客户消费和现金流提供信用评级或融资支持，利用客户社交行为记录实施反欺诈

(3)决策支持：利用抉策树技术进抵押管理，利用数据分析报告实施产业信贷风险控制

(4)效率提升：利用金融行业全局数据了解业务运营薄弱点，利用大数据技术加快内部数据处理速度

(5)产品设计：利用大数据计算技术为财富客户推荐产品，利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品

3、医疗行业

医疗行业拥有大量病例、病理报告、医疗方案、药物报告等。如果这些数据进行整理和分析，将会极大地帮助医生和病人。在未来，借助于大数据平台我们可以收集疾病的基本特征、病例和治疗方案，建立针对疾病的数据库，帮助医生进行疾病诊断。

如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊。在制定治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制定出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。

医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法起大规模应用。未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。是推动这一趋势的重要动力，未来市场将会超过几千亿元。

4、农牧业

农产品不容易保存，合理种植和养殖农产品对农民非常重要。借助于大数据提供的消费能力和趋势报告，将为农牧业生产进行合理引导，依据需求进行生产，避免产能过剩，造成不必要的和社会财富浪费。大数据技术可以帮助实现农业的精细化管理，实现科学决策。在数据驱动下，结合无人机技术，农民可以集农产品生长信息，病虫害信息。

农业生产面临的危险因素很多，但这些危险因素很大程度上可以通过除草剂、杀菌剂、杀虫剂等技术产品进行消除。天气成了影响农业非常大的决定因素。过去的天气预报仅仅能提供当地的降雨量，但农民更关心有多少水分可以留在他们的土地上，这些是受降雨量和土质来决定的。Climate公司利用开放的气象站的数据和土地数据建立了模型，他们可以告诉农民可以在哪些土地上耕种，哪些土地今天需要喷雾并完成耕种，哪些正处于生长期的土地需要施肥，哪些土地需要5天后才可以耕种，大数据技术可以帮助农业创造巨大的商业价值。

5、零售行业

零售行业比较有名气的大数据案例就是沃尔玛的啤酒和尿布的故事，以及Target通过向年轻女孩寄送尿布广告而告知其父亲，女孩怀孕的故事。

零售行业可以通过客户购买记录，了解客户关联产品购买喜好，将相关的产品放到一起增加来增加产品销售额，例如将洗衣服相关的化工产品例如洗衣粉、消毒液、衣领净等放到一起进行销售。根据客户相关产品购买记录而重新摆放的货物将会给零售企业增加30%以上的产品销售额。

零售行业还可以记录客户购买习惯，将一些日常需要的必备生活用品，在客户即将用完之前，通过精准广告的方式提醒客户进行购买。或者定期通过网上商城进行送货，既帮助客户解决了问题，又提高了客户体验。

电商行业的巨头天猫和京东，已经通过客户的购买习惯，将客户日常需要的商品例如尿不湿，卫生纸，衣服等商品依据客户购买习惯事先进行准备。当客户刚刚下单，商品就会在24小时内或者30分钟内送到客户门口，提高了客户体验，让客户连后悔等时间都没有。

利用大数据的技术，零售行业将至少会提高30%左右的销售额，并提高客户购买体验。

6、大数据技术产业

进入移动互联网之后，非结构化数据和结构化数据呈指数方式增长。现在人类社会每两年产生的数据将超过人类历史过去所有数据之和。进入到2015年，人类社有的数据之和有望突破5泽B(5ZB)，这些数据如何存储和处理将会成为很大的问题。

这些大数据为大数据技术产业提供了巨大的商业机会。据估计全世界在大数据集、存储、处理、清晰、分析所产生的商业机会将会超过2000亿美金，包括和企业在大数据计算和存储，数据挖掘和处理等方面等投资。中国2014年大数据产业产值已经超过了千亿人民币，本届贵阳大数据博览会就吸引了400多家厂商来参展，充分说明大数据产业的未来的商业价值巨大。

未来中国的大数据产业将会呈几何级数增长，在5年之内，中国的大数据产业将会形成万亿规模的市场。不仅仅是大数据技术产品的市场，也将是大数据商业价值变现的市场。大数据将会在企业的精准营销、决策分析、风险管理、产品设计、运营优化等领域发挥重大的作用。

大数据技术产业将会解决大数据存储和处理的问题，大数据服务公司将利用自身的数据将解决大数据价值变现问题，其所带来的市场规模将会超过千亿人民币。中国目前拥有大数据，并提供大数据价值变现服务的公司除了我们众所周知的BAT和移动运营商之外，360、小米、京东、Talking Data、九次方等都会成为大数据价值变现市场的有力参与者，市场足够大，期望他们将市场做大，帮助所有企业实现大数据价值变现。

7、物流行业

中国的物流产业规模大概有5万亿左右，其中公里物流市场大概有3万亿左右。物流行业的整体净利润从过去的30%以上降低到了20%左右，并且下降的趋势明显。物流行业很多的运力浪费在返程空载、重复运输、小规模运输等方面。中国市场最大等物流公司所占的市场份额不到1%。因此需要整合，运送效率需要提高。

物流行业借助于大数据，可以建立全国物流网络，了解各个节点的运货需求和运力，合理配置，降低货车的返程空载率，降低超载率，减少重复路线运输，降低小规模运输比例。通过大数据技术，及时了解各个路线货物运送需求，同时建立基于地理位置和产业链的物流港口，实现货物和运力的实时配比，提高物流行业的运输效率。借助于大数据技术对物流行业进行的优化配置，至少可以增加物流行业10%左右的收入，其市场价值将在5000亿左右。

8、房地产业

中国房地产业发展的高峰已经过去，其面临的挑战逐渐增加，房地产业正从过去的粗放发展方式转向精细运营方式，房地产企业在拍卖土地、住房地产开发规划、商业地产规划方面也将会谨慎进行。

借助于大数据，特别是移动大数据技术。房地产业可以了解开发土地所在范围常驻人口数量、流动人口数量、消费能力、消费特点、年龄阶段、人口特征等重要信息。这些信息将会帮助房地商在商业地产开发、商户招商、房屋类型、小区规模进行科学规划。利用大数据技术，房地产行业将会降低房地产开发前的规划风险，合理制定房价，合理制定开发规模，合理进行商业规划。大数据技术可以降低土地价格过高，实际购房需求过低的风险。已经有房地产公司将大数据技术应用于用户画像、土地规划、商业地产开发等领域，并取得了良好的效果。

9、制造业

制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，合理规划产品生产，避免生产过剩。

例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥。

大数据技术还可以根据社交数据和购买数据来了解客户需求，帮助厂商进行产品开发，设计和生产出满足客户需要的产品。

10、互联网广告业

2014年中国互联网广告市场迎来发展高峰，市场规模预计达到1500亿元左右，较2013年增长56.5%。数字广告越来越受到广告主的重视，其未来市场规模越来越大。2014年美国的互联网广告市场规模接近500亿美元，参考中国的人口消费能力，其市场规模会很快达到2000亿人民币左右。

过去到广告投放都是以好的广告渠道+广播式投放为主，广告主将广告交给广告公司，由广告公司安排投放，其中SEM广告市场最大，其他的广告投放方式也是以页面展示为主，大多是广播式广告投放。广播式投放的弊端是投入资金大，没有针对目标客户，面对所有客户进行展示，广告的转化率较低，并存在数字广告营销陷阱等问题。

大数据技术可以将客户在互联网上的行为记录下来，对客户的行为进行分析，打上标签并进行用户画像。特别是进入移动互联网时代之后，客户主要的访问方式转向了智能手机和平台电脑，移动互联网的数据包含了个人的位置信息，其360度用户画像更加接近真实人群。360度用户画像可以帮助广告主进行精准营销，广告公司可以依据用户画像的信息，将广告直接投放到用户的移动设备，通过用户经常使用的APP进行广告投放，其广告的转化可以大幅度提高。利用移动互联网大数据技术进行的精准营销将会提高十倍以上的客户转化率，广告行业的程序化购买正在逐步替代广播式广告投放。大数据技术将帮助广告主和广告公司直接将广告投放给目标用户，其将会降低广告投入，提高广告的转化率。

目前，影响大数据产业发展主要有两个大问题，一个是大数据应用场景，一个是大数据隐私保护问题。

大数据商业价值的应用场景，大数据公司和企业正在寻找，目前在移动互联网的精准营销和获客、360度用户画像、房地产开发和规划、互联网金融的风险管理、金融行业的供应链金融，个人征信等方面已经取得了进步，拥有了很多经典案例。

但在有关大数据隐私保护以及大数据应用过程中个人信息保护方面还停滞不前，大家都在摸石头过河，不知道哪些事情可以做，哪些事情不可以做。国家在大数据隐私保护方面正在进行立法，估计不久的将来，大数据服务公司和企业将会了解大数据隐私保护方面的具体要求。在没有明确有关大数据隐私保护法规前，我们可以参考国外的隐私法，严格遵守国际上通用的个人隐私保护法，在实施大数据价值变现的过程中，充分保护所有相关方的个人利益。

最后纵观人类历史，在任何领域，如果我们可以拿到数据进行分析，我们就会取得进步。如果我们拿不到数据，无法进行分析，我们注定要落后。我们过去因数据不足导致的错误远远好过那些根本不用数据的错误，因此我们需要掌握大数据这个武器，利用好它，帮助人类社会加速进化，帮助企业实现大数据的价值变现。

以上是小编为大家分享的关于大数据十大商业应用场景的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货