在廢水深度處理過程中，收集大量的實時數(shù)據(jù)，包括進水水質(zhì)、運行參數(shù)、設備狀態(tài)等。這些數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進行清洗、整合、存儲。

基于收集到的數(shù)據(jù)，通過機器學習、人工智能等方法建立預測模型，對廢水處理的效果、能耗等進行預測，為優(yōu)化運行策略提供依據(jù)。

通過對歷史數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)廢水處理過程中的問題和瓶頸，提出改進措施，提高廢水處理的效率和效果。

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對建筑的設計方案、使用情況、用戶反饋等進行數(shù)據(jù)分析，以提升設計質(zhì)量和用戶體驗。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對患者的體檢數(shù)據(jù)、疾病史、生活習慣等信息進行分析，提供個性化的健康管理建議和預警服務。

通過對海洋環(huán)境、漁獲量、魚類生長狀況等數(shù)據(jù)的分析，預測漁業(yè)資源的變化趨勢，為漁業(yè)生產(chǎn)提供決策支持。