第三章：增强数据在不同行业的应用范例

[raziarazia]

3.1 零售与电商：
* 客户360度视图： 整合线上线下行为、购买历史、社交媒体互动、客户服务记录。
* 个性化推荐： 基于增强数据（用户偏好、历史行为、情境信息）提供精准商品推荐。
* 库存优化： 结合销售数据、供应链数据、季节性、天气数据等预测需求。
* 欺诈检测： 分析交易模式、设备指纹、地理位置信息识别异常行为。

3.2 金融服务：
* 风险管理： 整合内部交易数据、外部经济指标、新闻舆情、社交媒体情绪，评估信用风险、市场风险。
* 反洗钱（AML）与反欺诈（Fraud Detection）： 识别 津巴布韦 Viber 数据 异常交易模式和网络。
* 个性化金融产品推荐： 根据客户财务状况、风险偏好、生命周期阶段推荐定制化产品。
* 合规性监管： 自动化数据审计与报告。

3.3 医疗健康：
* 精准医疗： 整合基因组数据、电子病历、可穿戴设备数据、环境数据，辅助诊断、制定个性化治疗方案。
* 药物研发： 加速药物发现过程，预测药物有效性和副作用。
* 疾病预防与公共卫生： 监测疫情扩散、分析疾病风险因素。
* 运营优化： 病患流程优化、资源调度、设备维护。

3.4 制造业与工业IoT：
* 预测性维护： 整合设备传感器数据、历史故障记录、环境数据，预测设备故障。
* 智能质检： 结合计算机视觉对产品缺陷进行自动化检测。
* 供应链优化： 端到端追踪、预测供需变化、优化物流。
* 生产流程优化： 实时监控生产线数据，识别瓶颈，提高生产效率。

3.5 政府与公共服务：
* 智慧城市： 整合交通、环境、能源、公共安全数据，优化城市管理。
* 犯罪预测与预防： 分析犯罪热点、历史模式、社会经济数据。
* 资源分配优化： 教育、医疗、社保资源的合理分配。
* 政策制定与评估： 基于数据洞察评估政策效果。