| 近年来，我国政府大力推动大数据和实体经济深度融合，大数据的驱动力和引领作用正在给国民经济的各个领域带来革命性变化，大数据标准化活动在各领域发展中的应用范围逐步扩大，应用程度逐渐加深，应用效果不断显现。下面重点介绍大数据在几个行业中的应用情况。
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| 当前，我国交通运输行业正处于交通运输基础设施发展、服务水平提高和转型发展的黄金时期。在这一历史进程中，交通运输行业积累了体量巨大、类型繁多、来源多样的数据资源，大数据应用需求活跃，大数据产业蓬勃发展。
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| .基于统一的数据技术、管理标准，利用公路动态监测数据、收费数据等，开展公路基础设施使用性能评价、公路网运行监测预警、公路养护决策支持等。
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| .利用IC卡数据、手机信令数据、车辆GPS数据和移动互联网众包数据等，开展交通流仿真及预测、城市群交通出行特征分析、公交能耗排放动态监测、公交线网评价及优化等。
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| .聚焦出行导航、订票、约租车、物流、汽车后服务等领域，推动商业化的交通大数据产品增长，在改善用户服务体验的同时，又汇集形成新的交通运输大数据资源。
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| 如某城市道路交通智能化系统，在车辆使用者、管理者、服务者之间构建起一个智能交通物联网体系，实现信息的安全、有效、无障碍的交互，让城市交通更加安全、畅通、和谐。目前实现的功能有城市道路信息实时交通信息采集；基于车辆电子标识的动态信息分析，实时提供交通信息；基于智能交通物联网体系，应运而生了众多商业应用，如车辆出行的各种停车、缴费、出行消费、涉车服务等O2C、O2O服务；避免了在道路和停车场地规划、建设、改造、维护方面的决策的误判和盲目性，减少投资的浪费和误判。
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| 大数据开启了电子商务的时代转型。电商经营中获取的海量信息，如商家、用户信息和产品使用体验等，都蕴藏着具有巨大价值的用户需求和竞争情报。这些信息随着交易不断积累，渗透到电商交易的各个环节。
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| .通过对数据的甄别与分析，勾勒用户消费习惯、能力的“用户画像”，获取产品在各区域、时间段和消费群的销售情况与市场趋势等，实现电商企业在开发、生产到销售的全产业链中更精准和迅速的反应。
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| .急剧增加的消费数据使得电商企业更加理解客户，通过大数据应用划分消费群体，进行个性化、智能化的推广，有效提升了营销行为转化成购买行为的比例，带来了更高的经营效率。
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| .基于行业内统一的数据标准化管理体系，电商（及合作的物流企业）依靠对客户数据的分析，选择更合理的派送方式、路径，更科学、智能地调配仓储，提供分时配送等服务，大大降低了仓储物流环节的存货和时间压力，提升了物流服务质量及交易的即时性、便捷性。
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| .电商企业通过“用户画像”等数据技术，为用户提供差异化、定制化产品和服务，如定制咨询应答策略、针对性商品推荐和个性化关怀等，以个性化服务大大提升了用户体验。
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| 如京东大数据平台，实现了分布式架构与传统BI工具的有机融合，打造出高性能、高稳定性、高安全性的数据治理、数据分析、数据挖掘基础平台，为京东提供全业务全过程的解决方案和技术保证。实现了用户消费行为深度挖掘、精准营销策略实施、销量预测与库房自动补货、搜索推荐系统的持续优化、广告精准投放技术等。
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| 随着“智能制造2025”国家战略的实施，大数据应用已成为制造业生产力、竞争力、创新能力提升的关键，是驱动制造过程、产品、模式、管理及服务标准化、智能化的重要基础，体现在产品全生命周期中的各个阶段。
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| .通过产品全生命周期数据的采集，工业大数据建模和数字仿真技术优化设计模型，及早发现设计缺陷，减少试制实验次数，降低研发成本、提升设计效率，缩短了产品研发周期。
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| .对综合制造过程中设备、效率、成本、耗能等数据展开建模分析，实现了运行过程的状态监测与优化工艺参数推荐。
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| .通过生产工艺过程参数、设备运行状态参数与产品质量性能、生产线排产负荷、耗能等数据进行关联性深度挖掘，形成数据闭环，可得出工艺参数的最优区间、车间排产计划的最优方案、厂房能效优化的最佳调控手段等。
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| .基于大数据构建的产品故障预测系统，能帮助用户实时掌握产品状态，在产品出现异常前展开预测性维修。
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| .基于工业生产大数据的互联工厂柔性化生产能力，保障了个性化设计订单低成本高效率的制造。
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| .结合物流大数据分析优化的物流配送系统，可充分保障个性化定制产品在最短时间内按承诺交付至用户。
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| 例如中国某发动机公司通过实施以设备联网通信和数据采集为基础、以PLM技术为支撑、以数字化工单管控为核心的智能制造系统，实现了车间各类数控设备的联网、通信和设备状态数据采集，实现了技术文件的数字化下发，以及生产进度、质量等信息的实时反馈，将车间单元设备柔性制造能力快速提升为网络化柔性制造能力，提高了企业精益生产和智能制造能力。
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