A. 大數據那些神奇或哭笑不得的案例
大數據那些神奇或哭笑不得的案例
互聯網時代每天都有巨量的數據產生，信息技術也隨之飛速發展。大數據已經滲透進我們生活的方方面面，其實我們也時時刻刻在接觸這些大數據帶給我們的服務。接下來我們看看那些大數據挖掘出來的一些神奇或哭笑不得的案例。
1啤酒+尿布（神方案）
全球零售業巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，於是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段。沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。如今，「啤酒＋尿布」的數據分析成果早已成了大數據技術應用的經典案例，被人津津樂道。
2數據新聞讓英國撤出伊拉克
2010年10月23日《衛報》利用維基解密的數據做了一篇「數據新聞」。將伊拉克戰爭中所有的人員傷亡情況均標注於地圖之上。地圖上一個紅點便代表一次死傷事件，滑鼠點擊紅點後彈出的窗口則有詳細的說明：傷亡人數、時間，造成傷亡的具體原因。密布的紅點多達39萬，顯得格外觸目驚心。一經刊出立即引起朝野震動，推動英國最終做出撤出駐伊拉克軍隊的決定。
3C罩杯都在新疆
淘寶數據平台顯示，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%。在文胸顏色中，黑色最為暢銷。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
4qq圈把前女友介紹給未婚妻
2012年3月騰訊推出QQ圈子，按共同好友的連鎖反應攤開用戶的人際關系網，把用戶的前女友推薦給未婚妻，把同學同事朋友圈子分門別類，利用大數據處理能力給人帶來「震撼」。
5首款「魔鏡」預知市場走向
在現在，「魔鏡」可以通過數據的整合分析可視化不僅可以得出誰是世界上最美的女人，還能通過價量關系得出市場的走向。在不久前，「魔鏡」幫助中石等企業分析數據，將數據可視化，使企業科學的判斷、決策，節約成本，合理配置資源，提高了收益。
6Google數字模型預測流感
2009年，Google通過分析5000萬條美國人最頻繁檢索的詞彙，將之和美國疾病中心在2003年到2008年間季節性流感傳播時期的數據進行比較，並建立一個特定的數學模型。最終google成功預測了2009冬季流感的傳播甚至可以具體到特定的地區和州。
7數據文檔幫喬布斯延長生命
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。
8大數據讓奧巴馬連任成功
2012年11月奧巴馬大選連任成功的勝利果實也被歸功於大數據，因為他的競選團隊進行了大規模與深入的數據挖掘。時代雜志更是斷言，依靠直覺與經驗進行決策的優勢急劇下降，在政治領域，大數據的時代已經到來；各色媒體、論壇、專家鋪天蓋地的宣傳讓人們對大數據時代的來臨興奮不已，無數公司和創業者都紛紛跳進了這個狂歡隊伍。
9大數據成功預測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。
10購物數據預測高中生懷孕
明尼蘇達州一家塔吉特門店被客戶投訴，一位中年男子指控塔吉特將嬰兒產品優惠券寄給他的女兒——一個高中生。但沒多久他卻來電道歉，因為女兒經他逼問後坦承自己真的懷孕了。塔吉特百貨就是靠著分析用戶所有的購物數據，然後通過相關關系分析得出事情的真實狀況。
人類已進入大數據時代，國際數據公司的研究結果表明，近幾年全球產生的數據量高達數個ZB。基於這樣一個大數據的概念，我們會在各行各業，比如醫療行業，將迎來深度的行業變革，甚至顛覆性的變革。
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B. 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。
C. 大數據起源，給你解析到底什麼是大數據
大數據，英文名big data。因為傳播已經成為習慣，我們並沒有過多的去思考為什麼用big data去描述，但是現在我們仔細回味一下，會發現大數據這個大為什麼不用large為什麼不用海量vast呢？歸根結底我們可能就需要從語法上，來分析一下，它們三個之間的區別。big形容大小。更多的時候，是一種比較行為上的大，是種相對來說的感覺，而large和vast更多的時候形容的是的是一種形體上的巨大。
那麼現在來推敲一下big data這個詞，大數據這個大其實是一種相對的說法是相對於傳統的數據體量來說的，過去任何時候的數據相對於現在來說都顯得太過於渺小，而現在我們所說的大數據是一種量變最後達到了質變的概念。
數據這個詞最早在媒體上風靡應該是2007年左右。往上追溯應該就是05年穀歌參加有美國官方舉辦的一個機器翻譯大賽，最終由於使用了海量的相關數據而奪得第一，在那之後大數據這個概念漸漸的被業內人士所傳播。那麼到底什麼是大數據呢？
大數據顧名思義，最表象的特徵就是數據量夠大。但是僅僅數據量夠大，並不能構成大數據整體的含義。如果是海量雜亂無章，互之間沒有關聯的數據，即便再怎麼定義，它也算不上是大數據。就譬如一個人體內的基因圖譜，詳細的基因圖譜數據如果記錄出來是一個很大體量的，但是沒有意義。
大數據而且還有個概念，那就是多維度。在十年前，如果說國內哪一家公司最有資格說大數據的，那無疑是網路了。作為一個獨佔13億用戶專屬的搜索公司來說，網路對於用戶畫像的記錄，無疑是多維的。網路搜索，至今記錄了無數用戶每天在互聯網上搜索的問題，或者說知識。在時間維度上用戶對某些詞彙搜索的頻次高低這些都是數據。它可以通過對注冊用戶的甄別就可以知道搜索這個詞彙或者是這個問題的用戶是男生還是女生？年齡分布是是小孩、青年抑或是一個中年大叔？再到後來個人電腦開始普及，通過記錄ip等信息，根據ip搜索的網路的問題的分類，可以判斷中國各個區域，是南方富裕一點，還是北方富裕點？是江蘇人更愛吃，還是閩南人更喜歡談論吃？網路完全可以根據自己的數據生成得到國內各種關於此類的數據，普查之後所能得到的答案這就是因為網路所具有的數據是一個多維度的數據。他的數據收集過程，是一個長期的持續性的工作。
除了網路之外，騰訊的qq確實每年都會有一個關於qq的城市報告。它會根據qq的用戶數據，甚至於至於活躍地點。在一個大的范圍內青年QQ用戶的佔比，最終可以得到中國城市年輕度排行榜。可以根據這些數據判斷，哪一個城市是，年輕人畢業之後最願意去的。可以判斷哪一個城市的，年輕人畢業之後，是回歸率最高的。也可以判斷哪一個城市的人才流失率更低，更容易留住外來人才。這些都是大數據多維度的應用。
大數據還有一個非常重要的特點，那就是全面性。經常在某些大型活動之前我們都會遇到。某些公司對於這件事情，會做出預測。然後最終的結果讓我們大失所望。預測無疑是需要基於數據基礎的預測，如果這個數據不夠全面的話，最終的預測結果肯定相差甚大。
關於數據全面性有一個最經典的案例這是12年美國大選大選事件。一個名叫斯威爾的年輕人，利用大數據預測。成功預測出了51個州的選舉果，要知道這在之前是從來沒有發生過的事情。美國大選在之前就一直有專業的預測機構做預測，但是就連這種長期做數據，分析的公司都從來沒有如此成功的預測過。那是因為斯威爾將網上所有關於選舉的數據，包括新聞稿，以及facebook和推特上面人們關於選舉的言論，所有的數據都做了甄選處理。這份數據反映的是網民全面幾乎沒有遺漏的想法，最終得到了某種程度上來說，比較具有完備性的數據，所以能夠如此成功的預測13年美國大選的結果。
D. 大數據應用現狀 從發現價值到創造價值
大數據應用現狀：從發現價值到創造價值
從發現價值到創造價值， 大數據將成為「互聯網+」 產業升級的驅動力。 過去，數據的價值主要應用在決策領域，典型應用是商業智能(BI, Business Intelligence)在企業經營管理層面的應用， 即通過數據收集、管理和分析等方法，將數據轉化為知識， 發現數據的價值，進而提供決策支持。隨著數據體量的不斷增加和處理數據能力的提升， 大數據已經成為一類新的資產， 其應用場景正在不斷擴寬，除了決策支持、 提高效率等發現價值功能之外，大數據還能創造價值的功能： 一方面，大數據可以幫助提供傳統模式下所無法提供的產品， 滿足用戶需求， 例如大數據完善個人徵信體系，幫助金融機構提供消費金融產品；又如千方旗下的掌城科技通過浮動車模型提供實時交通信息服務；另一方面，大數據還可以創造需求， 例如，大數據可以助力實現人工智慧， 這是新技術創造的新需求。
大數據延伸 BI 內涵， 提高企業效率
大數據分析結果為企業經營決策提供支持，幫助企業提高效率，這實際上是傳統 BI 范疇的延伸。 在人口紅利逐漸消失的背景下， 我國企業傳統的粗放型模式受到了 越來越大的挑戰， 互聯網與產業結合背景下的大數據應用將有助於提升企業經營管理效率，助力企業經營從粗放型向集約型轉型， 實現產業升級。
大數據促進商業智能的加速發展，這是因為：第一，大數據的分析過程和結果更具有靈活性、可靠性和價值性；第二，大數據的存在提高了企業的商業智能意識， 引導企業主動尋求商業智能的幫助。一些大型企業往往擁有幾十個甚至數百個信息系統，其所包含的大量數據反映了企業的日常經營情況，若能加以分析和利用，將為企業創造巨大的價值。
目前，大數據應用可以幫助企業實現戶關系管理、盈利能力分析、控製成本、衡量績效等功能：
客戶關系管理（CRM）：通過客戶信息統計，使企業有針對性的根據客戶需求來定製產品和服務，提高客戶忠誠度，還可以通過分析偏好挖掘潛在客戶；
贏利能力分析：幫助企業分析利潤來源、各類產品贏利能力、費用支出是否與銷售成正比等；
控製成本：根據統計信息優化流程，如降低庫存、減少損耗等，助於企業控製成本；
績效管理：利於商業智能確立對員工的期望，幫助他們跟蹤並管理其績效。
麥肯錫調查顯示， 數據挖掘的商業價值巨大， 大數據在美國醫療行業每年能提高 0.7%的生產力，創造約 3000 億美元的價值；在歐洲公共管理部門 ，每年能提高 0.5%的生產力，創造 2500 億歐元的價值；在美國零售業，每年能提高 0.5%-1.0%的生產力 和 60%的凈利率。
大數據滿足需求， 市場空間巨大
大數據可以幫助提供過去所無法提供的產品， 滿足用戶需求。 這種模式在傳統產業中比較常見， 過去，一些行業的用戶需求雖然存在， 但是由於缺乏有效的技術手段，導致市場參與者無法提供合適的產品迎合市場需求。大數據技術興起後，將帶動一系列創新產品推出市場， 這在各行各業都能找到案例，考慮到傳統產業的廣度，這將是是一個正在挖掘的巨大市場。
以交通領域的實時交通信息服務和車險定價為例，這兩個細分領域的需求本來就存在，但在大數據興起之前，傳統模式無法提供最優的產品，而大數據技術下的產品優化可以更好的滿足需求，提高用戶體驗。
千方科技旗下掌城科技通過大數據技術提供實時交通信息服務。 掌城科技通過向計程車公司和公交車公司購買數據、 向政府部門臵換數據、利用千方自有數據的形式匯集城際交通數據， 基於浮動車的演算法模型，對數據進行二次開發，以建立實時交通信息服務平台。 目前， 掌城科技運營著北京、上海等全國 30 余個大中城市的實時路況信息，准確率極高。 目前，千方已將交通數據收集從城際交通擴大至整個陸路交通和航空等領域，目標通過大數據技術提供更加全面的公眾智慧出行服務。
大數據技術將參與車險定價，使定價更加科學。隨著車聯網的興起，OBD（On-BoardDiagnostic車載診斷系統）等聯網的車載設備，成為車聯網中的智能節點，連接運動中的人、車和道路環境，讀取行車數據，從而分析出車輛能耗、故障等車況信息以及駕駛者的行車習慣：通過G-sensor監測車主的諸如急剎車、急加速和急轉彎等危險行為，通過破解Can-bus協議監測車主的諸如轉彎不打燈、駐車不拉手剎等不良駕駛習慣，通過GPS獲取車輛的位臵信息和里程數據，這些數據將改善車險定價技術與核保政策，提升精準定價能力。
大數據創造需求，拓寬市場邊界
大數據創新產品拓寬市場邊界， 供給創造需求。 大數據創造價值功能， 除了提供產品滿足市場已經存在的需求外， 基於大數據的新產品還將創造新供給，帶動新需求， 打破原有的市場邊界，想像空間巨大：
一方面大數據能夠前所未有的精準洞悉現在，深入挖掘現有商業價值：
例如 Airbnb 擁有海量的獨有數據，包括旅遊地、用戶評論、房源描述、社區信息等， Airbnb還有一支隊伍去各地和當地人交流，搜集所有的相關歷史數據。當用戶在搜尋一個住宿的地方時， Airbnb 利用大數據分析通過 Airbnb 社區告訴未來的客人哪裡是更好的住宿地，甚至能夠幫助用戶更深入地了解某個地點，包括地理信息無法描述的文化或宗教上的區分。 Uber 則是利用地理位臵和其用戶的綜合數據，大大縮短司機開著空車去接下一位乘客的時間和乘客等待的時間。
另一方面大數據能夠空前准確的預測未來，從而能獲得前瞻性的商業價值：
例如社交數據分析公司 Topsy 准確預測了 iPhone 4S 上市後的市場表現，同時還成功預測美國大選結果和奧斯卡頒獎結果。它在商業分析、市場銷售、新聞等領域擁有很高價值，因而蘋果以 2 億多美元的價格收購 Topsy。
大數據產業鏈分析
大數據產業鏈的主要參與方
大數據產業鏈可以分為四個部分： 數據採集和整合、數據存儲和運算、數據分析和挖掘、數據應和消費。數據採集和整合是指通過技術手段從互聯網、 移動終端、 物聯網、 應用軟體等採集數據，然後把數據按照一定的規則進行存儲和運算，再按照需求調用數據並進行智能分析和挖掘，將數據轉化成價值信息或者產品，為決策支持、提升效率、 創新產品提供依據。
數據資產開始成為核心資源
擁有數據，大數據時代的王者。在大數據時代， 數據資產已經成為核心資源， 2012 年，奧巴馬政府明確提出 將「大數據戰略」上升為國家意志，並將數據定義為「未來的新石油」， 因此，擁有數據可謂是大數據時代的王者。 擁有數據的機構可以分為三類：
一是既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司，如阿里巴巴、騰訊、京東、 Google、 Amazon等，在互聯網端積累了大量的數據資源，而且此類公司 IT 起家， 對大數據有天生敏銳的嗅覺， 大數據技術也相對成熟， 因此，互聯網公司 可謂是最早使用大數據的機構，成為大數據應用的先行者；
二是傳統軟體公司轉型互聯網，通過 SaaS 模式為用戶提供服務， 例如用友軟體推出暢捷通，以雲模式為小微企業提供財務管理應用， 也可以認為是既有數據、 又有大數據思維的模式；
三是擁有數據，缺乏大數據思維的機構，這類機構手裡掌握著大量的數據，但是沒有能力自己有效利用， 例如金融機構、 運營商、政府部門等。
使用數據，數據變現的推動者。對於手裡掌握大量數據，但沒有能力變現的機構而言，需要專業的第三方公司提供大數據服務，主要是各類 IT 咨詢機構和行業應用軟體廠商，尤其是行業應用軟體廠商， 在各自的領域具有天然的卡位優勢： 軟體公司提供了行業應用軟體和相關的運營維護， 行業應用軟體本身就是重要的數據來源，軟體公司 屬於不擁有數據，但可以接觸到數據的機構， 且天然擁有大數據思維和大數據技術，以及良好的行業客戶關系，從信息系統建設延伸到大數據運營順理成章。因此，各個細分行業的應用軟體提供商有望成為傳統擁有數據機構的重要合作夥伴， 助力其探索大數據價值變現。
大數據技術是重要生產力
大數據應用好壞的關鍵除了 數據本身，還在於大數據技術， 大數據技術包括數據採集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現等環節，涉及的技術環節極廣， 隨著數據體量增大和數據復雜性程度提高，大數據技術本身也處於快速迭代的發展過程中。值得一提的是，大數據技術落地的一大重要因素在於如何實現技術與業務的融合， 這背後需要深厚的業務理解， 對於既有數據、 又有大數據思維的互聯網公司 來說，技術和業務本身是相互驅動、共同發展的， 對於擁有數據，缺乏大數據思維的機構而言， 在行業深耕多難的應用軟體提供商則是最好的選擇。
以上是小編為大家分享的關於 大數據應用現狀 從發現價值到創造價值的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
E. 大數據深度分析，特朗普為什麼能逆襲贏得美國大選
大數據不是萬能的，大數據並不能預測人心，所以大選不能用大數據來說明。檸檬學院大數據。
F. 簡述身邊大數據成功案例並且用了哪些大數據的數據達到什麼效果
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。
G. 大數據是怎麼影響美國大選的
大數據和美國大選一毛錢關系沒有的，反而是因為人們的炒作，總以為是大數據影響了美國的大選，其實不是這樣的，沒有關系的。檸檬學院大數據。