全球最牛的28個大數據可視化應用案例

❶ 大數據有哪些炫酷可視化應用

1.可視化是連接來用戶和數據源的橋梁，是我們向用戶展示我們的成果的一種手段，因此可視化並不是非常特化的研究領域，它可以有非常廣泛的應用和創建途徑。作為非計算機專業的人員，你可以藉助現有的程序和軟體，根據自己數據的特點，繪制清楚直觀的圖表。Excel，SPSS，Google Public Data 等。一些博客也會介紹常用的可視化工具，比如 22個免費的數據可視化和分析工具推薦。

2. 如果你擁有一定的編程基礎，可以嘗試使用一些編程或者數學工具來進行自定義圖表繪制，比如 Mathematica，R，ProtoType等。

3. 更進一步，你就可以用編程語言來寫自己的可視化系統了。這樣你就會有很自由的發揮空間和操控能力，數據處理，表現形式，交互方式等都可以有很自主的設計。

4. 入門書的話，你可以去看看 Edward Tufte 的一些書籍。

❷ 驚艷：近百種數據可視化工具效果展示，總有一款適合你！

導讀 ：俗話說「巧婦難為無米之炊」。數據時代，沒有一款好的數據可視化分析工具，光有團隊怎麼行？商場如戰場，數據是把槍。亞馬遜運用大數據為客戶推薦商品信息，阿里用大數據成立了小微金融服務集團，而谷歌更是計劃用大數據接管世界……不知不覺，數據已經成為我們生活中必不可少的利器。本文收集了各個平台各種行業的數據可視化分析工具，讓你不僅大飽眼福，而且還可以讓你事半功倍。

一款免費的新型大數據可視化分析工具，操作簡單，支持多種數據源，上卷下鑽，數據預測，聚類分析，相關性分析，數據聯想，決策樹，地圖，組合圖等功能。

Charting Fonts是將符號字體與字體整合（把符號變成字體），創建出漂亮的矢量化圖標。

Gephi是進行 社會 圖譜數據可視化分析的工具，不但能處理大規模數據集並且Gephi是一個可視化的網路 探索 平台，用於構建動態的、分層的數據圖表。

CartoDB是一個不可錯過的網站，你可以用CartoDB很輕易就把表格數據和地圖關聯起來，這方面CartoDB是最優秀的選擇。

Google Chart提供了一種非常完美的方式來可視化數據，提供了大量現成的圖標類型，從簡單的線圖表到復雜的分層樹地圖等。它還內置了動畫和用戶交互控制。

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。

Crossfilter既是圖表，又是互動圖形用戶界面的小程序，當你調整一個圖表中的輸入范圍時，其他關聯圖表的數據也會隨之改變

Raphael是創建圖表和圖形的JavaScript庫，與其他庫最大的不同是輸出格式僅限SVG和VML.

R語言是主要用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。雖然R主要用於統計分析或者開發統

計相關的軟體，但也有用作矩陣計算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商業軟體MATLAB。

如果你需要製作信息圖而不僅僅是數據可視化，Visual.ly是最流行的一個選擇。

Weka是一個能根據屬性分類和集群大量數據的優秀工具，Weka不但是數據分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。

NodeBox是OS X上創建二維圖形和可視化的應用程序，你需要了解Python程序，NodeBox與Processing類似，但沒有Processing的互動功能。

Processing是數據可視化的招牌工具。你只需要編寫一些簡單的代碼，然後編譯成Java。Processing可以在幾乎所有平台上運行。

Leaflet是一個開源的JavaScript庫，用來開發移動友好地交互地圖。

Openlayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔注釋並不完善。且學習曲線非常陡峭，但是對於特定的任務來說，Openlayers能夠提供一些其他地圖庫都沒有的特殊工具。

PolyMaps是一個地圖庫，主要面向數據可視化用戶。PolyMaps在地圖風格化方面有獨到之處，類似CSS樣式表的選擇器。

Timeline即時間軸，用戶通過這個工具可以一目瞭然的知道自己在何時做了什麼。

jsDraw2DX是一個標準的JavaScript庫，用來創建任意類型的SVG互動式圖形，可生成包括線、矩形、多邊形、橢圓、弧線等圖形。

iCharts提供可一個用於創建並呈現引人注目圖表的託管解決方案。有許多不同種類的圖表可供選擇，每種類型都完全可定製，以適合網站的主題。iCharts有交互元素，可以從Google Doc、Excel表單和其他來源中獲取數據。

Modest Maps是一個輕量級、可擴展的、可定製的和免費的地圖顯示類庫，這個類庫能幫助開發人員在他們自己的項目里能夠與地圖進行交互。

Many Eyes是一個Web應用程序，用來創建、分享和討論用戶上傳圖形數據。

Anychart是一個靈活的基於Flash/JavaScript(HTML5)的圖表解決方案、跨瀏覽器、跨平台。除了圖表功能外，它還有一款收費的互動式圖表和儀表。

Kartograph不需要任何地圖提供者像Google Maps，用來建立互動式地圖，由兩個libraries組成，從空間數據開放格式，利用向量投影的Python library以及post GIS，並將兩者結合到SVG和JavaScript library，並把這些SVG資料轉變成互動性地圖。

Sigma.js是一個開源的輕量級庫，用來顯示互動式的靜態和動態圖表。

經常使用開源軟體的朋友應該很熟悉ECharts，大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。

Zoho Reports支持豐富的功能幫助不同的用戶解決各種個性化需求，支持SQL查詢、類四暗自表格界面等。

Quantum GIS(QDIS)是一個用戶界面友好、開源代碼的GIS客戶端程序，支持數據的可視化、管理、編輯與分析和印刷地圖的製作。

Tableau Public是一款桌面可視化工具，用戶可以創建自己的數據可視化，並將交互性數據可視化發布到網頁上。

Paper.js是一個開源向量圖表敘述架構，能夠在HTML5 Canvas 運作，對於初學者來說它是很容易學習的，其中也有很多專業面向可以提供中階及高階使用者。

Dundas Chart處於行業領先地位的NET圖表處理控制項，於2009年被微軟收購，並將圖表產品的一部分功能集成到Visual Studio中。

TimeFlow Analytical Timeline是為了暫時性資料的視覺化工具，現在有alpha版本因此有機會可以發現差錯，提供以下不同的呈現方式：時間軸、日歷、柱狀圖、表格等。

Gantti是一個開源的PHP類，幫助用戶即時生成Gantti圖表。使用Gantti創建圖表無需使用JavaScript，純HTML-CSS3實現。圖表默認輸出非常漂亮，但用戶可以自定義樣式進行輸出（SASS樣式表）。

Smoothie Charts是一個十分小的動態流數據圖表路。通過推送一個webSocket來顯示實時數據流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari瀏覽器，並且不支持刻印文字或餅圖，它很擅長顯示流媒體數據。

Flot是一個優秀的線框圖表庫，支持所有支持canvas的瀏覽器（目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

Pizza Pie Charts是個響應式餅圖圖表，基於Adobe Snap SVG框架，通過HTML標記和CSS來替代JavaScript對象，更容易集成各種先進的技術。

Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨瀏覽器的JavaScript圖表組件，為你提供令人愉悅的JavaScript圖表體驗。它是最全面的圖表解決方案，包含90+圖表類型和眾多交互功能，包括3D、各種儀表、工具提示、向下鑽取、縮放和滾動等。它擁有完整的文檔以及現成的演示，可以幫助你快速創建圖表。

Protovis是一個可視化JavaScript圖表生成工具。

Arbor.Js提供有效率、以力導向的版面配置演演算法，抽象畫圖表組織以及篩選更新的處理。

Highchart.js是單純由JavaScript所寫的圖表資料庫，提供簡單的方法來增加互動性圖表來表達你的網站或網站應用程式。目前它能支援線圖、樣條函數圖。

Circos最初主要用於基因組序列相關數據的可視化，目前已應用於多個領域，例如：影視作品中的人物關系分析，物流公司的訂單來源和流向分析等，大多數關系型數據都可以嘗試用Circos來可視化。

NodeXLDE 主要功能是社交網路可視化。

BirdEye是Decearative Visual Analytics，它屬於一個群體專案，為了要提升設計和廣泛的開源資料視覺化發展，並且為了Adobe Flex建視覺分析圖庫，這個動作以敘述性的資料庫為主，讓使用者能夠建立多元資料視覺化界面來分析以及呈現資訊。

Visualize Free是一個建立在高階商業後台集游InetScoft開發的視覺化軟體免費的視覺分析工具，可從多元變數資料篩選並看其趨勢，或是利用簡單地點及方法來切割資料或是小范圍的資料。

OpenStreetMap是一個世界地圖，由像您一樣的人們所構築，可依據開放協議自由使用。

OpenHeatMap簡單易用，用戶可以用它上傳數據、創建地圖、交流信息。它可以把數據（如Google Spreadsheet的表單）轉化為互動式的地圖應用，並在網上分享。

GeoCommons可以使用戶構建富交互可視化應用來解決問題，即使他們沒有任何傳統地圖使用經驗。你可以將實 社會 化數據或者GeoCommons保存的超5萬份開源數據在地圖上可視化，創造帶交互的可視化分析作品，並將作品嵌入網站、博客或分享到社交網路上。

來源: 悟空智能 科技

❸ 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些

隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：

「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

❹ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

5、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

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大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

❺ 有哪些比較高級的數據可視化案例

業內數據可視化可圈可點的案例越來越多了，簡單的分享幾個：

1. 「美國大選」數據可視化

在美國大選期間，美國媒體做了不少與之相關的數據報道，讓我們來回顧一下，他們是如何將美國大選的數據可視化的吧！

下圖為各洲「選舉人票」的佔比情況。作者設計了兩種表現方法，一是以「選舉人票」的分布做為底圖，一是直接以美國地圖作為底圖。除此圖上方雙方選舉人票總體數量對比外，滑鼠移至各洲上方還能顯示各洲「選舉人票」數量及對希拉里與特朗普的支持比例。

❻ 關於大數據應用有什麼例子

• 大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。

• 大數據應用案例之：醫療行業

• Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

• 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

• 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

• 大數據應用案例之：能源行業

• 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。

• 有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

• 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。

❼ 大數據可視化的應用場景都有哪些

1、大數據可視化提高效率

數據統計分析大數據可視化普遍用以政府部門、公司經濟活動分析，包含公司的財務報表分析、供應鏈管理剖析、市場銷售生產製造剖析、客戶關系管理剖析等，將企業運營所造成的全部有使用價值數據信息集中化在一個系統軟體里充分體現，可用以商務智能、政府部門管理決策、公眾服務、網路營銷等行業。

2、大數據可視化支撐科學研究

航空航天是大數據可視化應用最先也最完善，獲得成效數最多的行業，航空航天要對限度遠比地球上大成千上萬倍的寬闊室內空間開展探尋，其總產量大量，規定高些。因而，航空航天互聯網大數據不但具備一般互聯網大數據的特性，更規定銷售電價和高使用價值。

3、大數據可視化產生競爭優勢

產業園區是根據大數據可視化進行管理，這樣能夠保持從產業園區整體規劃、管道網運作、能耗監測、產業園區交通出行、智能安防管理方法、產業園區資源優化配置等好幾個層面開展平時運作檢測與融洽管理方法;進而全方位提升產業園區自主創新、服務項目和管理水平，推動產業園區產業結構升級、提高產業園區企業競爭力。

關於大數據可視化的應用場景都有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❽ 有哪些大數據分析案例

如下：

1. 大數據應用案例之：醫療行業

1）Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

2）大數據配合喬布斯癌症治療

喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下葯，最終這種方式幫助喬布斯延長了好幾年的生命。

2. 大數據應用案例之：能源行業

1）智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。

通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。

因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

2）丹麥的維斯塔斯風能系統(Vestas Wind Systems)運用大數據，系統依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，分析出應該在哪裡設置渦輪發電機，事實上這是風能領域的重大挑戰。在一個風電場20多年的運營過程中，准確的定位能幫助工廠實現能源產出的最大化。

為了鎖定最理想的位置，Vestas分析了來自各方面的信息：風力和天氣數據、湍流度、地形圖、公司遍及全球的2.5萬多個受控渦輪機組發回的感測器數據。這樣一套信息處理體系賦予了公司獨特的競爭優勢，幫助其客戶實現投資回報的最大化。

3. 大數據應用案例之：通信行業—通過大數據分析挽回核心客戶

法國電信-Orange集團旗下的波蘭電信公司Telekomunikacja Polska是波蘭最大的語音和寬頻固網供應商，希望有效的途徑來准確預測並解決客戶流失問題。

他們決定進行客戶細分，方法是構建一張「社交圖譜」- 分析客戶數百萬個電話的數據記錄，特別關注 「誰給誰打了電話」以及「打電話的頻率」兩個方面。「社交圖譜」把公司用戶分成幾大類，如：「聯網型」、「橋梁型」、「領導型」以及「跟隨型」。

這樣的關系數據有助電信服務供應商深入洞悉一系列問題，如：哪些人會對可能「棄用」公司服務的客戶產生較大的影響?挽留最有價值客戶的難度有多大?運用這一方法，公司客戶流失預測模型的准確率提升了47%。

4、大數據應用案例之：零售業—大數據幫零售企業制定促銷策略

北美零售商百思買在北美的銷售活動非常活躍，產品總數達到3萬多種，產品的價格也隨地區和市場條件而異。由於產品種類繁多，成本變化比較頻繁，一年之中，變化可達四次之多。

結果，每年的調價次數高達12萬次。最讓高管頭疼的是定價促銷策略。公司組成了一個11人的團隊，希望透過分析消費者的購買記錄和相關信息，提高定價的准確度和響應速度。

定價團隊的分析圍繞著三個關鍵維度：

1）數量：團隊需要分析海量信息。他們收集了上千萬的消費者的購買記錄，從客戶不同維度分析，了解客戶對每種產品種類的最高接受能力，從而為產品定出最佳價位。

2）多樣性：團隊除了分析了購買記錄這種結構化的數據外，他們也利用社交媒體發帖這種新型的非結構化數據。由於消費者需要在零售商專頁上點贊或留言以獲得優惠券，團隊利用情感分析公式來分析專頁上消費者的情緒，從而判斷他們對於公司的促銷活動是否滿意，並微調促銷策略。

3）速度：為了實現價值最大化，團隊對數據進行實時或近似實時的處理。他們成功地根據一個消費者既往的麥片購買記錄，為身處超市麥片專櫃的他/她即時發送優惠券，為客戶帶來便利性和驚喜。

透過這一系列的活動，團隊提高了定價的准確度和響應速度，為零售商新增銷售額和利潤數千萬美元。

5、大數據應用案例之：網路營銷行業（SEM）

很多企業在做SEM的過程中，都有這樣的感觸：每年都會花費大量的預算在SEM推廣中，但是因為關鍵詞投入產出無法可視化，常常花了很多錢卻不見具體的回報。

在競爭如此激烈的SEM市場中，企業需要一個高效的數據分析工具來盡可能地幫企業優化SEM推廣，例如BDP，來幫企業節省不必要的支出，提升整體的經營績效。

企業可藉助數據平台提供的網路營銷整合解決方案，打通各個搜索引擎營銷（SEM）、在線客服系統和CRM系統，營銷競價人員無需掌握復雜的編程技術，簡單拖拽即可生成報表，觀察每一個關鍵詞的投入和產出，分析每一個頁面的轉化，有效降低投放成本。

通過BDP實況分析數據，可以快速洞悉對手關鍵詞的投放時段、地域及排名，並對其進行可視化的分析，實時監控自己和競爭對手的投放情況，了解對手的投放策略，支持自定義設置數據更新的時間點、監控頻次和時段，及時調整策略。知已知彼，才能百戰不殆。

6、大數據應用案例之：電商行業

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾經淘寶平台顯示，中國女性購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯佔比達41.45%，其中又以75B的銷量最好，其次是A罩杯，購買佔比達25.26%，C罩杯只有8.96%。

雖然淘寶數據平台不能代表一切，但是結合現實來看，這個也具有普遍的代表性，只能感慨中國女性普遍size。在文胸顏色中，黑色最為暢銷，黑色絕對是百搭，每個女性必備。

從省市排名，胸部最大的是新疆妹子。這些數據都對於文胸店鋪而言是很好的參考，為店鋪的庫存、定價、款式選擇等策略都有奠定數據基礎。

7、大數據應用案例之：娛樂行業

微軟大數據成功預測奧斯卡21項大獎。2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛•羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。

今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個，繼續向人們展示現代科技的神奇魔力。

總的來說，大數據的終極目標並不僅僅是改變競爭環境，而是徹底扭轉整個競爭環境，帶來新機遇，企業需要應勢而變。企業只有認識到這一點，使用合適的數據分析產品、聰明地使用和管理數據，才能在長期競爭中成為終極贏家。