大数据与健康生活

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大数据与健康生活

伴随着近年来互联网及信息技术的高速发展，属于大数据的时代已经到来。我们每个人都是数据的生产者，也是数据的消费者。不仅我们在享受着大数据带来的便利，企业的生产决策也以数据来支撑。如何更好地利用大数据，为我们的生产生活提供便利，是一个值得思考探究的问题。

一、背景分析 随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。全球知名咨询公司的麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

那么大数据与我们的身体健康又有什么关系呢？一方面，现代社会人们的生活方式往往处于亚健康状态中，中国人健康大数据不容乐观。另一方面，现代人们对养生，健身等都比较热衷。而你每天点外卖，跑步步数，使用手机的时间等等所产生的数据都可以来分析你这一天的生活状态是否比较健康。因此，我们可以利用大数据技术，大数据思维，开发一个应用记录我们每天摄入的热量，消耗的卡路里并基于此为我们提供当天的健康贴士，来更好的为我们的健康生活提供服务。

二、如何获取数据

个人健康状况与饮食，运动，娱乐情况息息相关。因此可以从整体上搜集餐饮，零食业的经营状况。国家数据库由中国统计局权威发布，可以搜集到餐饮业的数据报表。神箭手是一个在线网络爬虫平台，进入其大数据市场，可以找到“外卖商家”数据源，搜集到外卖的销售情况的大数据。第一财经商业数据中心(CBNData)借力阿里巴巴大数据,整合中国最大的财经媒体集团优势资源,以商业数据报告、数据指数、定制化咨询等为核心产品，我们可以在上面找到线上零食类的销售情况，分析大众的饮食偏好。而人们的运动步数可以在qq，微信，以及各个手机官方发布的中国运动大情况找到。

三、如何进行利用数据

数据挖掘出来后就要进行存储和分析。存储方面，因为所面对的数据量是无限大的，所以就需要用分布式存储的方式将大量不同的数据存放于不同的磁盘阵列中。在这里可以采用MySQL数据库，利用分布式存储技术，将一张很大的表中的记录拆分到不同的节点上去进行查询。分析方面，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。

大数据的挖掘可以从大量、不完全的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识，是进行数据工作中较为重要的一个环节。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。

我认为对于个人健康情况的分析可以采用分类和关联规则的算法进行挖掘。分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类。例如通过分析过用户的点外卖量数据后，通过决策树和逻辑回归的方法可以将人群分为偏好外卖者与自己做饭类，然后发布不同的推送，对于点外卖多的人可以推送附件味道好，环境干净的店家;对于点外卖少的人就可以推送当地时令食材情况及如何搭配吃利于身体健康等。关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项


的出现。例如发现使用手机的时长与运动时长成正比，就可以在用户手机使用时间过长时提醒该用户去运动。

四、预期达到效果 对所有大数据的分析，将会被发生到应用平台，然后形成一整套的应对措施。平台通过对用户的消费情况，运动情况，搜索情况的实时监测，将产生的新数据发送到到终端处理系统。系统作出反应，以小贴士的形式发送到用户手机。例如，当某天用户的运动步数很少时，就可以结合当天和该地区平均运动步数，对其做出评价，提醒其去运动。当用户在网上搜索一些如感冒症状，发烧怎么办的问题时，平台就可以利用自己利用大数据分析出来的具有权威性的医学信息发送到用户手机，给予用户贴心呵护。

无、局限性

如果要用大数据来分析人们的健康状况，就需要获取各种权限，大数据时代没有秘密，一旦数据泄露，将会对个人的信息安全及隐私造成极大威胁。如何提高安全技术，让人们安心，是一个需要解决的问题。还有一点就是大数据永远不可能实现全样本，个体具有差异性，我们基于数据得出来的信息并不能代表全部。而且，被遗漏的那部分数据往往并不是随机偏差，而是系统偏差，在统计分析时不能不考虑。也正因为如此，社会学家对大数据的代表性总是保持着一份可贵的疑虑和审慎，在许多领域仍然坚持用传统的抽样方法而不是大数据来进行社会研究。

另外信息更新速度非常快，从应用的角度看，大数据的时效性往往非常短。当需要分析的数据量过大时，能否在海量数据中快速找到真正有价值的数据对技术提出了更高的要求，如果技术水平达不到就会造成效率低下，更新速度慢，从而失去利用价值。

但我相信随着科技的不断进步，终有一天我们可以克服这些难题，实现大数据与健康生活的完美结合，让大数据更好地为我们所用。

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