“微营养”智能识别与数据分析切入健康管理领域_数据分析师考试
用户通过手机镜头扫描便可快速了解到食物的营养结构，比如：脂肪、糖类、维生素、蛋白质、矿物质各占比情况，同时获知食物的热量含量。并将该数据与个体应该摄取建议值进行比较，给出一个直观的营养评估结果，帮助用户合理摄入。微营养最新功能可以实时结合用户的身高体重、职业、年龄、运动、心情、亚健康特征、活动记录、历史饮食等进行数据分析，及时为用户建议下一次应该合理摄取的饮食营养成份比例和热量、运动计划建议。通过“Yao营养”功能将会直接引导到线下找出最合适的美食是什么，营养成分、热量，在哪里，怎么去等。
从目前的app市场来看，健康减肥类的应用，功能尚停留在简单的查询层面上，比如食材的营养成分查询，特定行为人群的膳食标准查询等，微营养的“扫一扫”功能，实现食物营养成分与个体的膳食建议值实时比较，用户参考实时对比数据即可立刻选择吃与不吃，差异在那里，是否超标等，保证了用户在摄取合理的营养的同时控制自己的热量摄入，对减肥瘦身一族将会是很嗨的一种服务，科学减肥，减了肥还控制肥，真正意义上的科学合理减肥方式。相比其他app有更强的及时性和实用性，随着这款app的上线，会给需要减肥的吃货们带来革命性的减肥新风尚
从公开资料得知，微营养未来的发展主线是“智能识别+数据分析+社交交互+电商O2O”，发展的基因是“健康”。目前微营养在智能识别领域，主要是适用于中餐，目前在速度和准确率来说均以达到领先水平，同时实现基于数据分析进行个体化的饮食健康分析进行预警及跟踪服务，也是业界第一款在应用软件领域解决个人性化饮食营养健康。微营养的“晒一晒”功能，个人理解是把它定位为健康界的轻博客，围绕着“减肥、养生、吐槽”等交互话题，相信随着该产品的完善，一个主题突出、交互感十分强的交流社区就会得到很好的呈现。在电商O2O这一块，微营养目前只是初步的介入线下的美食营养这一块，告诉用户应该吃的美食在哪里，这些美食有的是商户发布的，有的是消费者留下的，离O2O还是有很远的路要去走，不过个人认为从健康饮食数据导入O2O是很好的一个方式。
从公开资料获知微营养测试期即获得数百万的天使投资，可以看出这款产品未来很有发展前景。微营养目前只有安卓版产品，相信随着更多系统版本的推出，必会受到越来越多的消费者的关注。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析师在如今信息爆炸的时代扮演着至关重要的角色。他们不仅需要具备扎实的数据分析技能，还需要不断学习和适应不断发展的技 ...
2024-11-25数据分析师的工作职责涉及多个关键方面，从数据的获取到处理、分析再到可视化，旨在为企业的决策提供有力支持。让我们深入了解数 ...
2024-11-25数据分析师：洞察力量的引擎 数据分析师的兴起 数据分析师行业目前正处于快速发展阶段，市场需求持续增长，薪资水平也有所提升。 ...
2024-11-25数据收集与整理 - 从各种来源收集数据，清洗和整理以确保数据质量和可用性。 数据分析与建模 - 运用统计学方法和机器学习模型对 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能，涵盖了广泛的工具和技术。其中，掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念，其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合（group by）顾名思义就是分2步： 先分组：根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛，涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容： 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力，以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力： 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛，涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中，有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习，包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面： 基础知识： 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作，包括但不限于以下领域： 金融行业：金融行业对数据分析人才的需求非常大，数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面： 数据收集与整理：数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能，以确保能够有效地处理和分析数据，并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能： ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别： 定义和目标： 数据开发：数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色，其职责涵盖了多个方面，包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22
