金融领域
✅ 风险控制：通过分析用户交易数据、信用记录等，构建动态风控模型。
✅ 反欺诈：实时监测异常交易行为，利用图计算技术识别欺诈网络。
✅ 个性化推荐：基于用户行为数据，为客户提供定制化金融产品建议。
医疗健康
✅ 疾病预测：整合电子病历与健康数据，预测流行病趋势（如新冠传播模型）。
✅ 药物研发：利用基因组数据加速新药筛选与临床试验设计。
✅ 智慧医院：优化患者分流与资源调度，提升诊疗效率。
电商行业
✅ 用户画像：通过点击流、购买记录等数据，精准定位消费行为。
✅ 库存管理：基于需求预测算法，动态调整供应链与仓储策略。
✅ 精准营销：分析用户偏好生成个性化促销方案。
智慧城市
✅ 交通优化：实时分析车流数据，动态调整信号灯与路线规划。
✅ 能源调度：通过用电数据预测需求，实现智能电网管理。
✅ 公共安全：结合视频监控与传感器数据，预警突发事件。
如需进一步了解大数据技术在特定场景的实践，请访问大数据技术专题。