大数据可以对科研有以下帮助：

· 大型强子对撞机实验代表约 1.5 亿个传感器每秒提供 4000 万次数据。每秒有近 6 亿次碰撞。经过筛选并避免记录超过 99.99995% 的这些数据流后，每秒有 100 个目标的冲突。

因此，仅使用小于 0.001％ 的传感器数据流，来自所有四个 LHC 实验的数据流在复制之前的年度速率为 25 PB（截至 2012 年）。复制后这将变成近 200 PB。

如果所有传感器数据都记录在 LHC 中，那么数据流将非常难以处理。在复制之前，数据流量每年将超过 1.5 亿 PB，或者将近 500 EBabytestes。以数字来看，这相当于每天500 个字节（5×1020）字节，几乎是世界上所有其他来源的 200 倍。

大数据在科研上的应用有很多呀，

比如说就医疗上，利用大数据的技术比如hadoop，hive，hbase，flume，kafka，spark，redis等可以进行数据存储，然后进行数据建模，接着数据分析，然后就行数据挖掘来发现哪些我们观察不到的关系，也可以进行智能分析诊疗方案，预测病情，也可以为医师提供决策，还有就行大数据在ct方面的应用，在图像重建上，

可以采用分布式计算来快算实现算法，从而快算的恢复原型，大数据在人工智能方面应用很多，比如机器人，机器人首先需要数据建模，然后在利用大量的数据就行机器训练，最后可以是机器人训练的和人差不多，可以比人还厉害，就像谷歌的阿尔法狗，
还有大数据在人文地理方面也起着相关重要的影响，改善区域和城市空间和居民行为，同时大数据在面向空间规划可以起到优化的作用。还有在地震方面的研究，通过数据挖掘可以提前预测地震的趋势等。

感谢的。

大数据是建立在当前蓬勃发展高新电子产业基础上，经过几十年技术沉淀发酵，产业结构不断裂变，社会不断追求更高效、更合理、更科学化。是当前社会应运而生的。是对数据采集、汇总、融合、处理、反馈、分享的大集合。

大数据对科研的影响可谓方方面面，甚至是整个社会已经全面渗透。以前做科研时，对数据比较原始。一天才能画好一张图纸，几天才能得到一个数据，各个部门要不断协调。一个项目完成费时费力。效率低，信息不流畅，比较封闭。当大数据融入时！是对整个科研事业全面系统升级优化。突破了时间、距离的界限。例如现在中国高铁系统的管理、全国社保卡系统的管理、国产大飞机C919的研发、制造等等…无不是对大数据全面应用、整合。

感请！

关于大数据在科研上的应用，应是有很多，在这里我们也只能谈跟我们相关的场景。

医辽科研上应用

1、为常见疾病临床诊疗提供参考

2、为医院精细化管理提供依据

3、为病人提供个性化服务

数据自然是过去式的历史堆砌，以史鉴今，应知兴衰;老衲拙识，数据的定义分析推断等各呈气象，殊途不一定谓归一，在基本科研活动中应用以鉴定人员素质为例，数年内结果2例，正面效用明显，完全可作为HR部门业务指标衡量，且具客观性。

大数据的核心是算法。算法是很复杂的东西。如果单讲算法的话，谷歌可以说是大数据的先锋雏型。谷歌之前都是分类目录类型搜索引擎。谷歌通过统计分析同一关键词的点击率，给出先后的排名顺序。大数据最开始的应用在互联网上，广告是最广泛的应用。超算，云计算，大数据，人工智能，界限已经越来越小，反而形成相互依存，相互依赖，相互促进的作用。在科研领域超算的作用无容置疑。大数据通常会用在社会科学领域，例如洛杉矶犯罪分析预测。城市交通领域优化红绿灯时间减少交通雍堵和等待。我国正在建设的天网及人脸识别，精准预防和打击犯罪。阿里城市大脑。科大讯飞人工智能医疗机器人。推荐大家看一部很老的美剧《数据追凶》，如果不是专业人士里面的内容是很难看懂的，具体来说大数据汇集了物理学，化学，统计学，概率论，博弈论信息科技，生物学，工程学，大数据的目的是通过分析毫不相干的冗余数据之间的关系，得出最可能的结果。待以后科学技术条件允许时，研究其因果关系。例如头条信息推送也是利用了大数据分析技术。当然算法是核心的技术机密，商业秘密核心竞争力。

[大数据] 是 过往 事件 的 集合、归纳、堆积、积累、总结。它为我们的工作，生活，计算，科学研究 … 提供数据分析，方案筛选，计划指导，结果预断 起关健作用。[大数据] 不仅可运用于科研，随着时代的发展，数据的收集与累积，[大数据] 时代的到来，[大数据] 可以用于我们生存生活的方方面面。

一、电商行业

电商行业是最早利用大数据进行精准营销，它根据客户的消费习惯提前生产资料、物流管理等，有利于精细社会大生产。由于电商的数据较为集中，数据量足够大，数据种类较多，因此未来电商数据应用将会有更多的想象空间，包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、各种消费行为的相关度、消费热点、影响消费的重要因素等。

二、金融行业

大数据在金融行业应用范围是比较广的，它更多应用于交易，现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

三、医疗行业

大数据细分应用领域需求与市场分析

制造业需求市场

一、行业信息化建设现状

当前，我国工业正处于转型升级的攻坚时期，国家工信部印发《信息化和工业化深度融合专项行动计划(2013-2018年)》，积极推动信息化和工业化深度融合，国家工信部先后认定16个两化融合试点城市， 各地都取得了显著的成果。上海作为首批8个国家级两化融合试验区之一,连续5年保持全国领先水平。

图表：2016年中国制造行业信息化投资规模统计