大数据应用是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。以下对我国大数据应用现状分析：

　　“互联网+”时代的到来，大数据已经成为人们应用和研究的热点。比如在搜索引擎设计与开发中，从海量的数据中快速的、准确的定位人们需要的信息是一个非常难的事情，大数据分析技术却可以利用智能化模型，使用贝叶斯理论等大数据分析方法，快速定位浏览器中输入的相关信息。目前，互联网常用的大数据分析技术包括两个大类别，一种是监督学习方法，比如BP神经网络、支持向量机、贝叶斯理论；一种是无监督学习方法，比如谱聚类、密度聚类、K均值、信息论等方法。有监督大数据分析方法需要利用人们的经验，预先构建一个分析模型，然后尽可能的提高这个学习模型的准确性，从而保证大数据分析的精确度；无监督学习方法却不需要任何先验知识，系统自动的将数据按照不同的关注角度进行分类，比如可以将商品划分为用户喜爱的和不喜爱的，也可以次地银行贷款客户划分为有信用和无信用。

　　目前，大数据技术已经在智能制造、金融证券、电子商务、电子政务中得到广泛应用。大数据应用现状具体如下：

　　1、智能制造。目前，我国正处于深化改革全面推进、重点攻坚的年代，传统的制造模式污染严重、成本浪费较大，不利于我国制造行业的转型和发展，因此通过对历史制造数据进行挖掘和分析，利用大数据技术构建需求分析模型，可以更加准确的获取现实社会对制造行业的需求，提高制造的效率和流转速度。

　　2、金融证券。金融证券行业已经引入了网上银行管理系统、银行现金管理系统、股票交易系统、企业经营分析管理系统等，这些信息化系统的运行积累了海量的数据资源和信息，因此为了保证金融系统的安全运行，保证金融行业不发生系统性风险，金融行业监管单位开始利用大数据分析技术，比如BP神经网络构建一个风险分析模型，预判未来金融行业风险承受能力，确保金融行业在一个合理范围内稳定运行。

　　3、电子商务。目前，淘宝、京东、蘑菇街、苏宁云商、一号店等互联网商务平台运行的逐渐成熟，这些平台入驻的商家已经超过了数百万，用户数量也已过亿，琳琅满目的商品更是不计其数。消费者浏览商品时，非常容易陷入一个眼花缭乱的局面，因此基于大数据分析技术可以构建一个推荐系统，该推荐系统可以读取用户浏览商品、购买商品的行为记录，定期为用户挑选类似商品进行推荐，既能够进行营销推广，也可以帮助消费者快速定位需求商品，提高电子商务成交率。

　　4、电子政务。随着互联网技术的快速发展和进步，我国政府机构一直在引入信息化办公系统，致力于提高政府机构的服务水平和服务效率。因此，为了能够更好的发现电子政务活动中存在的问题，人们开始构建电子政务服务平台，利用平台提高及时的发现政务服务中存在的问题，提出优化解决方法和措施，从而可以打通整个电子政务服务流程。