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“大数据”要这样用才赚钱!
问题二：大数据怎么赚钱 拥有大数据的人，才考虑这个事情。对大数据进行分析、挖掘，发现一些在小规模数据情况下不能发信的东西，这就是价值，就是钱。
所以，我认为的大数据，就是行业上和销售是我们需要的一些数据就可以。
大数据的4个“V”，或者说特点有四层面：第一，数据体量巨大 从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多 前文提到的网络日志、***、图片、地理位置信息等等。
中国大数据的十大商业应用
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。 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%。
大数据在生活中的应用有：农业互联网；金融业互联网；电子商务；医疗器械行业；零售业大数据；生物科技等。
商业和市场营销：大数据分析可以帮助企业了解消费者行为和喜好，优化产品设计和市场营销策略，提高销售和营收。医疗保健：大数据分析可以加强医疗信息管理，优化临床决策和诊断，改进疾病预测和预防，提高医疗服务的质量和效率。
农牧大数据量化生产 大数据在农业应用主要是指依据未来商业需求的预测来进行农牧产品生产，降低菜贱伤农的概率。同时大数据的分析将会更见精确预测未来的天气气候，帮助农牧民做好自然灾害的预防工作。
如何将大数据分析技术应用到食品安全领域?
1、厘清食品安全溯源系统的定位，用大数据精准化提升食品安全监管的力度。首先，食品安全溯源系统是解决食品安全问题的技术手段之一，食品安全整体水平的提高根本上还是要靠落实主体责任、形成全社会共同治理的合理机制。
2、为此，餐饮企业要始终把食品安全作为发展的“高压线”，借助大数据跟踪和分析、线上远程验证等智能化数字化的方式加强安全生产管理，如此才能让消费者吃得放心，赢得更多消费信心。
3、除此之外，食品安全信息追溯系统也是大数据时代下食品工业进行转型升级的重点之一。
4、通过将监管、诊断、分析过程全部数字化，从而实现个性化管理及过程动态控制。供应链数字化系统被广泛应用于优质食品源控制和食品调查治理等方面。
5、在进入上海的各个道口严格检查相关许可证照，在各批发市场全面把控来源追溯，以杜绝问题食品的流入。
6、充分利用大数据、云计算、物联网和移动互联网构建事先防范、事中控制和事后救治的食品安全风险预警体系。
大数据风控用了什么模型?有效性如何?
大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。
比如传统风控比较害怕missing value 比较害怕不稳定的特征 这些都是大数据风控需要解决的。说到模型，既然是特征多，样本少，那就需要一个非常抗过拟合的模型。
大数据风控指的就是大数据风险控制，是指通过运用大数据构建模型的方法进行风险控制和风险提示。通过***集大量企业或个人的各项指标进行数据建模的大数据风控更为科学有效。
这个要分好几个点，一个是数据源的多样性和有效性；第二是建模方法的科学性。
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风控即风险控制，大数据风控是指通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险进行分析，以给客户端进行风险预警和风险控制。