2016大數據的例子

A. 生活中有哪些大數據

網路日誌抄、感測器襲網路、社會網路、社會數據、互聯網文體和文件、呼叫詳細記錄、天文學、醫療記錄，籃球比賽中利用大數據對球員的個人在比賽場上的數據分析。

通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒；通過對城市交通數據的收集處理，大數據技術能實現城市交通的優化。這些都是大數據在生活中的應用。

(1)2016大數據的例子擴展閱讀：

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

B. 生活中的大數據例子

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。

目前位於美國加利福尼亞州的PredPol公司在某種程度上把利用大數據預測犯罪變成了現實。

PredPol 推出的犯罪活動預測軟體主界面是一張城市地圖，看起來與谷歌地圖相似。它會根據某一地區過往的犯罪活動統計數據，藉助特殊演算法，計算出某地發生犯罪的概率、犯罪類型，以及最有可能犯罪的時間段。

它還可以用紅色方框表示需要提高警惕的犯罪「熱點」地區，警方可以通過個人電腦、手機或平板電腦對其進行在線查看。

犯罪預測軟體實際上是從地震預測軟體進化而來的，它能處理大量犯罪數據，尤其是犯罪地點和犯罪時間，然後再聯系已知的犯罪行為，比如竊賊通常傾向於在他們最熟悉的社區犯罪等，最終給出一個較為完善的結果。

每次運算結束後，犯罪預測軟體會給出一張畫出了紅色方框的地圖，這些紅色方框代表盜竊行為可能發生的「熱點」地區，有些時候這些區域能准確地縮小至很小的范圍。

警察局的上司會吩咐屬下，當他們沒在處理報警電話時，就應該花時間在這些高危區域中巡邏，最好是每兩小時巡邏至少15分鍾。這樣做的重點更在於通過在軟體畫出的高危區中高調巡邏而降低犯罪，而非等案子發生後破案。

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

Google流感趨勢（Google Flu Trends，GFT）是Google於2008年推出的一款預測流感的產品。Google認為，某些搜索字詞有助於了解流感疫情。Google流感趨勢會根據匯總的Google搜索數據，近乎實時地對全球當前的流感疫情進行估測。

3、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。

目前手機移動網路實現了城鄉空間區域的全覆蓋,城鄉人口中手機終端的持有率和使用率已經達到相當高的比例,手機定位數據契合了城鄉人口空間分布與活動規律的分析需求。

根據手機信號在真實地理空間上的覆蓋情況,將手機用戶時間序列的移動信號數據,映射至現實的地理空間位置,即可完整、客觀地還原出手機用戶的現實活動軌跡,從而挖掘得到人口空間分布與活動聯系特徵信息。

4、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。

(2)2016大數據的例子擴展閱讀

經李克強總理簽批，2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），系統部署大數據發展工作。

《綱要》明確，推動大數據發展和應用，在未來5至10年打造精準治理、多方協作的社會治理新模式，建立運行平穩、安全高效的經濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

C. 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。

D. 大數據的應用案例以及未來發展趨勢

趕超發達國家的重要機遇
半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度，不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。信息爆炸的學科如天文學和基因學，創造出來大數據這個概念，如今，這個概念幾乎應用到了所有人類智力與發展的領域中。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網路、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹並變大。互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（感測器、智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、簡訊）都在瘋狂產生著數據，大數據時代已經到來。
當前全球和我國大數據都呈現了井噴式爆發性增長，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素，大數據的演進與生產力的提高有著直接的關系。其發展特點，一是數據量呈現指數級增長。二是不同行業的大數據內容和開發應用特點各有不同，如證券、投資服務以及銀行等金融服務領域擁有最高的平均數字化數據存儲量，通信和媒體公司、公共事業公司以及政府等組織也有規模顯著的數字化數據存儲，這些行業更加具有通過大數據來創造價值的潛力。三是可以預見到大數據高速增長的現有趨勢將繼續推動數據增長，例如在各部門和地區之間，企業正在加快收集數據的步伐，推動了傳統的事務資料庫的增長；醫療衛生等面向消費者的行業中，多媒體的廣泛使用刺激了大數據的增長；社交媒體的廣泛普及以及物聯網中應用的不斷創新都進一步推動了大數據不斷增長……這些相互交叉的動力刺激了數據的增長，並將繼續推動數據池的迅速擴張。
發展大數據及其相關服務業將成為新興經濟體特別是我國在戰略性新興產業領域發揮後發優勢趕超發達國家的重要機遇。只要條件具備，發展中經濟體能夠利用大數據發揮巨大的潛力。例如，亞洲地區移動手機用戶最多，終端設備最多，其中中國設備數量最多，個人位置數據在亞洲已經領先。此外，在IT資產方面，盡管一些新興市場組織落後於發達市場，但發展中經濟體可以用最新技術跳躍式前進。大數據的應用不僅僅是商務，通過用戶行為分析實現精準管理、科學決策和人性化服務是大數據的典型應用，大數據在各行各業特別是公共服務領域具有廣闊的應用前景，包括消費行業、金融服務、食品安全、醫療衛生、軍事、交通環保、電子商務、氣象等。發展大數據產業機遇可貴潛力巨大。從經濟和產業發展維度看大數據及相關產業發展的潛力，我國獨特的位勢和經濟社會高速穩定發展，給大數據及其應用帶來了巨大的發展空間。大數據在我國各領域和不同行業的應用潛力巨大、機遇重大。大數據的核心技術進展和大數據應用有可能帶來我國新興戰略性產業發展的新機遇。
信息服務業發展的重要推力
研究表明，大數據是繼傳統IT之後下一個提高生產率的技術前沿和信息服務業發展的重要推動力。大數據的使用將成為未來提高競爭力、生產力、創新能力以及創造消費者盈餘的關鍵要素。
例如醫療衛生行業，能夠利用大數據避免過度治療、減少錯誤治療和重復治療，從而降低系統成本、提高工作效率，改進和提升治療質量；公共管理領域，能夠利用大數據有效推動稅收工作開展，提高教育部門和就業部門的服務效率；零售業領域，通過在供應鏈和業務方面使用大數據，能夠改善和提高整個行業的效率；市場和營銷領域，能夠利用大數據幫助消費者在更合理的價格範圍內找到更合適的產品以滿足自身的需求，提高附加值。數據已經成為可以與物質資產和人力資產相提並論的重要的生產要素，伴隨著信息化發展，企業將收集更多的信息，從而帶來數據呈現指數級的增長。大數據在同時為商業和消費者創造價值方面有巨大的發展潛力。
大數據應用能夠發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，更有利於國民經濟和公民。數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率與競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。例如，能夠富有創造性而有效地利用大數據來提高效率和質量。麥卡錫公司研究報告指出，預計美國醫療行業每年通過數據獲得的潛在價值可超過3000億美元，能夠使得美國醫療衛生支出降低超過8%，充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。通過利用大數據實現政府行政管理方面的運作效率提高。估計歐洲發達經濟體可以節省開支超過1000億歐元，其中尚不包括可以用來減少欺詐、錯誤以及稅差的影響作用。可以預見的是，隨著人們存儲、匯聚和組合數據然後利用其結果進行深入分析的能力超過以往，隨著越來越尖端技術的軟體與不斷提高的計算能力相結合，從數據中提取洞見的能力也在顯著提高。
大數據及其開發利用能夠催生新的產業形態，拓展成為戰略性新興產業的重要組成部分。大數據的生產、整合、開發利用具有廣泛的高附加值，可以形成和應用於各行業的關鍵發現，大數據的有效利用可以創造巨大的潛在價值，許多行業和承擔業務職能的組織可以利用大數據提高人力、物力資源的分配和協調能力，減少浪費，增加透明度，並促進新想法和新見解的產生。其價值一是提高透明度，讓利益相關方能夠更加容易地及時獲取信息，例如在公安部門，讓原本相互分離的部門之間更加容易地獲取相關數據，就可大大降低搜索和處理時間；在製造業，整合來自研發、工程和製造部門的數據以便實現並行工程，可以顯著縮短產品上市時間並提高質量。二是可以通過實驗來發現需求、暴露可變因素並提高業績。隨著組織創造並存儲更多數字形式的交易數據，並以實時或接近實時的方式收集更多准確而詳細的績效數據，組織能夠通過安排對比實驗，運用數據分析獲取更好的決策，例如在線零售商，通過將流量和銷售結合的試驗論證決定價格調整和促銷活動的制定。三是更加精準地組織市場，根據客戶需求細分人群。利用大數據使組織能夠對人群進行非常具體的細分，以便精確地定製產品和服務以滿足用戶需求。例如在公共部門如公共勞動力機構，利用大數據為不同的求職者提供工作培訓服務，確保採用最有效和最高效的干預措施使不同的人重返工作崗位。四是可以協助決策者更加科學地進行決策。大數據的自動處理能夠更好地為決策者提供更加精準恰當的決策支持，通過對大數據的自動處理來替換或支持人為決策。有些組織已經在通過分析來自客戶、雇員甚至嵌入產品中的感測器的整個數據集而做出更有效的決策。五是能夠創新商業模式、產品和服務。例如在醫療保健領域，通過分析病人的臨床和行為數據已經創造了瞄準最適當群體的預防保健項目。例如互聯網公司收集大量的在線行為數據，創新速度非常快。
應組織實施大數據產業專項
發展大數據及其相關服務業具有重要意義，有望使各個行業產生更多收益。隨著我國經濟和社會信息化的高速發展，不僅信息產業自身獲取了巨大的數據池，各個行業都存在利用大數據獲取價值的潛力。大數據促使信息化建設模式大轉變，結構化數據向非結構化數據演進，使得未來IT投資重點不再是建系統為核心，而是圍繞大數據為核心。政府和企業決策者應對大數據發展研究制定發展戰略和策略給予高度重視。
大數據真正的問題是大數據應用，讓大數據更有意義。目前大數據管理多從架構和並行等方面考慮，解決高並發數據存取的性能要求及數據存儲的橫向擴展，但對非結構化數據的內容理解仍缺乏實質性的突破和進展，這是實現大數據資源化、知識化、普適化的核心。非結構化海量信息的智能化處理包括自然語言理解、多媒體內容理解、機器學習等。例如2012年3月29日白宮發布美國政府的大數據計劃：通過提高從大型復雜的數據集中提取知識和觀點的能力，承諾幫助加快在科學與工程中的步伐，加強國家安全，並改變教學研究。
由此，我們提出組織實施大數據產業專項的初步設想。一是圍繞拓展新興信息服務業態，組織實施以大數據示範、加工、處理、整合和深加工的信息資源與內容服務業示範工程，面向重點行業和重點民生領域包括金融證券、醫療衛生、稅務海關、交通運輸、社會保障、電子商務等領域，開展大數據重大應用示範，提升基於大數據的公共服務能力；二是加快推動北斗導航核心技術研發和產業化，推動北斗導航與移動通信、地理信息、衛星遙感、移動互聯網等融合發展，支持位置信息服務市場拓展，完善北斗導航基礎設施，推進服務模式和產品創新，在重點區域和領域開展示範應用；三是大力發展地理信息產業，拓寬地理信息服務市場，推進大數據技術和服務模式融合創新，支持大數據服務創新和商業模式創新；四是組織實施基於大數據的信息內容加工服務業典型示範工程，包括關鍵技術產品產業化和大數據生產、轉換、加工、投送平台及專用工具的產業化項目，為豐富信息消費內容產品供給提供支撐；五是組織實施自主可控的大數據關鍵技術產品產業化項目，主要包括商業智能、數據倉庫、數據集市、元數據、可視化技術等。

E. 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。

F. 大數據改變我們生活的五個例子

大數據改變我們生活的五個例子

在科技世界裡，我們經常談論如何利用大數據來做大生意。但在國家地理雜志和時代雜志的前攝影師Rick Smolan撰寫的《The Human Face of Big Data》一書（該書將於11月20日出版）中，他講述了大數據如何改變我們生活的一些例子。

Smolan稱，大數據的意義不亞於1993年的互聯網，但在社會影響上更大。以下則是與我們的生活息息相關的五個例子：

心臟病患者的風險監控

麻省理工學院、密歇根大學和一家婦女醫院創建了一個計算機模型，可利用心臟病患者的心電圖數據進行分析，預測在未來一年內患者心臟病發作的幾率。在過去，醫生只會花30秒鍾來觀看用戶的心電圖數據，而且缺乏對之前數據的比較分析，這使得醫生對70%的心臟病患者再度發病缺乏預判，而現在通過機器學習和數據挖掘，該模型可以通過累積的數據進行分析，發現高風險指標。

「魔毯」病人的監控

「魔毯」是GE和Intel聯合開發的一個項目，其原型使用家中地毯內裝的感測器感應缺乏人照料的老人下床和行走的速度和壓力，一旦這些數據發生異常則對老人的親人發送一個警報。雖然內置感測器裝置對大多數人來講依然昂貴，但Smolan稱由於這些對自身數據量化的小工具越來越受到歡迎，用戶可以清楚了了解和改變他們的行為，改善他們的健康狀況。

應用級家庭能源監測

在節約用電的公益廣告中我們往往可以看到我們浪費的電能有多大的例子。或許很多人還不知道，僅僅是DVR一款產品就消耗了美國家庭用電量的11%，因此華盛頓大學教授、MacArthur研究員Shwetak Patel開發了一款叫做ElectriSense的裝置，該款裝置可以像插頭一樣插入家中的充電插座，即可通過家電產品在使用Shitter造成的電磁頻率干擾提醒用戶如何節約電能。貝爾金（Belkin）國際已經購買了這一技術並將於近期開發出商用產品。

利用GPS數據了解交通狀況

如同有首歌唱得好，下雨時總是難以打到計程車。而在新加坡與麻省理工聯合進行的一項研究中，研究員Oliver Senn則提出，計程車司機可以在惡劣天氣提前將車靠邊，從而拉到更多乘客。在進一步研究他還發現，新加坡計程車司機必須預交一筆1000美元的事故保證金，最初一旦發生事故，司機第二天即可獲得賠付，而現在賠付時間被延長到了數月之久，這導致司機在下雨等惡劣天氣時選擇磨洋工。該研究對這一政策提出了質疑，這也是大數據如何幫助城市規劃者們如何了解厄更好改善城市交通的一個例子。

早期天氣警報

現在我們可以從電視甚至智能手機上接收到天氣警報，但WeatherBug應用開發商Earth Networks稱，現在全球人口已經高達70億，尚有60億人未能在惡劣天氣狀況前接收到預警（在非洲、南美洲和亞洲等欠發達國家和地區尤其嚴重）。該公司利用遍布全球的數萬個感測器，監測溫度、風力和雷電的變化情況，給用戶提供領先的惡劣天氣分析及預警。

以上是小編為大家分享的關於大數據改變我們生活的五個例子的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

G. 生活中的大數據有哪些例子

一、在金融行業的應用

金融行業應該是運用大數據技術最頻繁的一個行業，證券和銀行經常會運用大數據技術進行數據分析，通過對數據的監控和分析，有效規避風險。

金融行業面臨的行業挑戰有很多，證券欺詐預警，超高金融分析，信用卡欺詐和企業信用風險等一系列數據數據風險挑戰，行業內面臨的種種問題，都需要大數據發揮其預測的核心功能，有效規避風險。

二、在娛樂媒體的運用

大數據行業在各個行業都有涉足，舉一個簡單的例子，通過社交媒體明星粉絲數量分析和行業內新聞動態，可以預測影視視頻的播放量和受喜愛程度;通過智能產品的點擊數量和瀏覽量，可以推測用戶的個性偏好，並且推薦其喜愛的產品。

前段時間大火的美劇《紙牌屋》，通過大數據分析，選取適合網友的視頻偏好和明星選擇，造成轟動的播放量。大數據在社交媒體和娛樂行業的大數據分析，一部分也在引導觀眾和粉絲，讓其為娛樂產業消費。

三、在醫療行業的運用

iPhone用戶手機上都有這個功能，通過健康APP里的健康步數統計和鍛煉情況，為你記錄你的健康狀況，並且預測可能發生的疾病，這就是在運用大數據技術，通過一系列的記錄分析，預測可能要發生的事情並且及時解決。

醫療行業可以通過用戶的身體情況和大量病例數據，分析提高醫療行業的監控力度，並且進行有效檢測，降低用戶的患病率。

四、提高體育成績

現在很多運動員在訓練的時候應用大數據技術來分析。很多精英運動隊還追蹤比賽環境外運動員的活動-通過使用智能技術來追蹤其營養狀況以及睡眠，以及社交對話來監控其情感狀況。

五、醫療保健

大數據可以更好的去理解和預測疾病。人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。

H. 大數據是舉個例子

你好
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處內理的數據集容合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
簡單的例子：馬雲能從某寶的訂單系統中拉出，全國每個省女性平均罩杯大小的數據。

I. 關於大數據應用有什麼例子

大數據應用實例：

1、關能源行業大數據應用

計算居民用電量。

2、職業籃球賽大數據應用

專業籃球隊會通過搜集大量數據來分析賽事情況，然而他們還在為這些數據的整理和實際意義而發愁。通過分析這些數據，找到對手的弱點。

3、保險行業大數據應用

集中處理所有的客戶信息。

J. 大數據時代，幾個例子告訴你什麼叫大數據

例子：比如，阿里來每天都在收集源每一個淘寶用戶的各個方面的信息參考（千人千面）。然後再用大數據演算法來推薦給你現在需要的產品，或者廣告，這個就是大數據。我說的是最淺顯的一種大數據。 大數據就沒有隱私，手機里的APP都回收集你的一切的數據，一切的數據，這樣呢，你在淘寶上看了看一款手機，那麼當你關了淘寶，打開了今日頭條，你如果注意的話，你會發現，頭條今日推薦你的廣告就是手機，文章內容也會偏向手機之內的。這就是大數據。

• 所謂大數據無非就是一大堆數據。

• 只不過，這個數據有點大：



• 小的 1、2 G，多的上千、上萬 G

• 然後企業利用這些數據 + 程序 code，分析出自己想要的東西：



• 用戶行為

• 用戶習慣

• 怎麼才能從用戶身上賺到錢。