大數據分析的案例

① 大數據人臉分析案例

大數據人臉分析案例

大數據人臉分析案例，隨著社會科技的不斷發展，人工技能，人臉識別技術也不斷普及到各個領域。人臉識別技術可以在大數據的環境下，極大發揮其強大的作用。下文分享有關大數據人臉分析的內容。

大數據人臉分析案例1

基於特徵的方法和基於圖像的方法

1、基於特徵的方法

技術：基於特徵的方法試圖找到人臉的不變特徵進行檢測。其基本思想是基於人類視覺可以毫不費力地檢測不同姿勢和光照條件下的人臉的觀察，因此必須有盡管存在這些變化的屬性或特徵是一致的。當前已經提出了廣泛的方法來檢測面部特徵，然後推斷面部的存在。

示例：邊緣檢測器通常會提取人臉特徵，例如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、膚色和發際線。基於提取的特徵，建立統計模型來描述它們之間的關系並驗證人臉在圖像中的存在。

優點：易於實施，傳統方法

缺點：基於特徵的演算法的一個主要問題是圖像特徵可能會由於光照、雜訊和遮擋而嚴重損壞。此外，人臉的特徵邊界會被弱化，陰影會導致強邊緣，這使得感知分組演算法無用。

2、基於圖像的方法

技術：基於圖像的方法嘗試從圖像中的示例中學習模板。因此，基於外觀的方法依靠機器學習和統計分析技術來找到「人臉」和「非人臉」圖像的相關特徵。學習的特徵是以分布模型或判別函數的形式應用於人臉檢測任務。

示例：基於圖像的方法包括神經網路 （CNN）、支持向量機 （SVMi） 或 Adaboost。

優點：性能好，效率更高

缺點：難以實施。 為了計算效率和檢測效率，通常需要降維。這意味著通過獲得一組主要特徵來考慮降低特徵空間的維數，保留原始數據的有意義的屬性。

人臉檢測方法

已經引入了多種人臉檢測技術。

1、開始階段：人臉檢測自 90 年代出現以來一直是一個具有挑戰性的研究領域。

2000 年之前，盡管有很多研究，但直到 Viola 和 Jones 提出里程碑式的工作，人臉識別的實際性能還遠不能令人滿意。 從 Viola—Jones 的開創性工作（Viola and Jones 2004）開始，人臉檢測取得了長足的進步。

Viola and Jones 開創性地使用 Haar 特徵和 AdaBoost 來訓練一個有希望的准確度和效率的人臉檢測器（Viola and Jones 2004），這啟發了之後有幾種不同的方法。 然而，它有幾個嚴重的缺點。首先，它的特徵尺寸比較大。另外，它不能有效地處理非正面人臉和框外人臉。

2、早期階段——機器學習：早期的方法主要集中在與計算機視覺領域的專家一起提取不同類型的手工特徵，並訓練有效的分類器以使用傳統的機器學習演算法進行檢測。

這些方法的局限性在於它們通常需要計算機視覺專家來製作有效的特徵，並且每個單獨的組件都單獨優化，使得整個檢測流程往往不是最佳的。

為了解決第一個問題，人們付出了很多努力來提出更復雜的特徵，如 HOG（定向梯度直方圖）、SIFT（尺度不變特徵變換）、sURF（加速魯棒特徵）和 ACF（聚合通道特徵）。檢測的魯棒性，已經開發了針對不同視圖或姿勢分別訓練的多個檢測器的組合。然而，此類模型的訓練和測試通常更耗時，並且檢測性能的提升相對有限。3

3、最新技術 — 深度學習：近年來，使用深度學習方法，尤其是深度卷積神經網路 （CNN） 的人臉識別取得了顯著進展，在各種計算機視覺任務中取得了顯顯著的成功。

與傳統的計算機視覺方法相比，深度學習方法避免了手工設計的不足，並主導了許多著名的基準評估，例如 lmageNet大規模視覺識別挑戰 （ILSVRC）。

最近，研究人員應用了 Faster R—CNN，這是最先進的通用對象檢測器之一，並取得了可喜的成果。此外，CNN 級聯、區域提議網路（RPN）和 Faster R—CNN 聯合訓練實現了端到端的優化，以及人臉檢測基準，如 FDDB（人臉資料庫）等。

主要挑戰

人臉檢測面臨的困難是降低人臉識別准確率和檢測率的原因。

這些挑戰是復雜的背景、圖像中的人臉過多、奇怪的表情、光照、解析度較低、人臉遮擋、膚色、距離和方向等。

不尋常的面部表情：圖像中的人臉可能會顯示出意外或奇怪的面部表情。

照明度：某些圖像部分可能具有非常高或非常低的照明度或陰影。

皮膚類型：檢測不同人臉顏色的人臉檢測具有挑戰性，需要更廣泛的訓練圖像多樣性。

距離：如果到相機的距離太遠，物體尺寸（人臉尺寸）可能太小。

朝向：人臉方向和相機的角度會影響人臉檢測率。

復雜的背景： 場景中的大量對象會降低檢測的准確性和速度。

一張圖像中有很多人臉：一張包含大量人臉的圖像對於准確檢測率來說非常具有挑戰性。

人臉遮擋：人臉可能會被眼鏡、圍巾、手、頭發、帽子等物體部分遮擋，影響檢測率。

低解析度：低解析度圖像或圖像雜訊會對檢測率產生負面影響。

人臉檢測應用場景

人群監控：人臉檢測用於檢測經常光顧的公共或私人區域的人群。

人機交互： 多個基於人機交互的系統使用面部識別來檢測人類的存在。

攝影：最近的一些數碼相機使用面部檢測進行自動對焦等等。

面部特徵提取：可以從圖像中提取鼻子、眼睛、嘴巴、膚色等面部特徵。 、

性別分類： 通過人臉檢測方法檢測性別信息。

人臉識別：從數字圖像或視頻幀中識別和驗證一個人。

營銷：人臉檢測對於營銷、分析客戶行為或定向廣告變得越來越重要。

出勤：面部識別用於檢測人類的出勤情況， 它通常與生物識別檢測結合用於訪問管理，如智能門禁。

大數據人臉分析案例2

2014年前後，隨著大數據和深度學習的發展，神經網路備受矚目，深度學習的出現使人臉識別技術取得了突破性進展。深度學習是機器學習的一種，其概念源於人工神經網路的研究，通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。

區別於傳統的淺層學習，深度學習的不同在於一方面通常有5層以上的'多層隱層節點，模型結構深度大；另一方面利用大數據來學習特徵，明確了特徵學習的重要性。

隨著深度卷積神經網路和大規模數據集的最新發展，深度人臉識別取得了顯著進展，基於深度學習的人臉識別技術可以通過網路自動學習人臉面部特徵，從而提高人臉檢測效率。

從人臉表達模型來看，可細分為2D人臉識別和3D人臉識別。基於2D的人臉識別通過2D攝像頭拍攝平面成像，研究時間相對較長，在多個領域都有使用，但由於2D信息存在深度數據丟失的局限性，收集的信息有限，安全級別不夠高，在實際應用中存在不足。

早在2019年，就有小學生手舉照片「攻破」了快遞櫃的人臉識別系統。基於3D的人臉識別系統通過3D攝像頭立體成像，由兩個攝像頭、一個紅外線補光探頭和一個可見光探頭相互配合形成3D圖像，能夠准確分辨出照片、視頻、面具等逼真的攻擊手段。

根據使用攝像頭成像原理，目前3D人臉識別主要有三種主流方案，分別是3D結構光方案（Structured Light）、時差測距技術3D方案（Time Of Flight，TOF）和雙目立體成像方案（Stereo System）。基於3D結構光的人臉識別已在一些智能手機上實際應用，比如HUAWEI Mate 20 Pro、iPhone X。

2009年微軟推出的Kinect（Xbox 360體感周邊外設）則採用了TOF方式獲取3D數據，顛覆了游戲的單一操作，為人機體感交互提供了有益探索。雙目立體成像方案基於視差原理，通過多幅圖像恢復物體的三維信息，由於對相機焦距、兩個攝像頭平面位置等要求較高，應用范圍相對於3D結構光和TOF方案較窄。

除了能夠准確識人，精準判斷捕捉到的人臉是真實的也至關重要。活體檢測技術能夠在系統攝像頭正確識別人臉的同時，驗證用戶是本人而不是照片、視頻等常見攻擊手段。目前活體檢測分為三種，分別是配合式活體檢測、靜默活體檢測和雙目活體防偽檢測。

其中，配合式活體檢測最為常見，比如在銀行「刷臉」辦理業務、在手機端完成身份認證等應用場景，通常需要根據文字提示完成左看右看、點頭、眨眨眼等動作，通過人臉關鍵點定位和人臉追蹤等技術，驗證用戶是否為真實活體本人。

人臉與人體的其他生物特徵（如指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。隨著大數據和深度學習的不斷發展，人臉識別效率顯著提升，為遠程辦理業務的身份認證環節提供了可靠保障。

但與此同時，人臉信息保護、隱私安全等問題也應引起重視。隨著《個人信息保護法》《數據安全法》及相關司法解釋的出台，國家相關部門以及各種機構對個人信息安全問題的重視，有利於引導人臉識別技術的發展方向，為促進行業高質量發展、創造高品質數字生活提供有力支撐。

大數據人臉分析案例3

人臉識別的應用場景在大范圍擴展：

金融領域：遠程銀行開戶、身份核驗、保險理賠和刷臉支付等。人臉識別技術的接入，能有效提高資金交易安全的保障，也提高了金融業務中的便捷性。

智慧安防領域則是為了視頻結構化、人物檢索、人臉布控、人群統計等軟硬體一體形態產品提供基礎支撐，重點應用於犯罪人員的識別追蹤、失蹤兒童尋找、反恐行動助力等場景。實現重點人員的識別及跟蹤，在公安應用場景中達到事前預警、事中跟蹤、事後快速處置的目的。

交通領域主要包括1：1人臉驗證和1：N人臉辨識，目前利用人臉核驗驗證技術的刷臉安檢已進入普遍應用階段，在高鐵站、普通火車站和機場皆已大面積推廣。

而應用1：N人臉比對技術的刷臉支付主要落地在地鐵公交等市內交通，這種技術能夠極大提高通勤人員的出行效率，釋放大量的人力資源，提升出行體驗。同時，人臉識別可以對交通站點進行人流監測，根據人員出行規律預測人流高峰，提前做好疏導預案。

民生政務方面，人臉識別在政務系統的落地，提升了民眾的辦事效率，公民可以不用窗口排隊，實現自助辦事，節省了因人工效率低下產生的耗時。部分政務還可以通過在線人臉識別驗證，在移動端線上辦理，減輕了「辦事來回跑、辦事地點遠、辦事點分散」的困擾。

智能家居方面，主要應用在安全解鎖和個性化家居服務兩個場景。

在線教育領域則是通過人臉識別查驗學員身份，避免一賬號多個人使用，給網校造成損失，另一用途是幫助在線課堂老師了解學生學習狀態，彌補網路授課相較於傳統授課在師生交流環節上的不足。

商業領域，利用人臉識別功能實現各種極具創意的互動營銷活動。

凡事都有兩面。即便擁有以上優勢，因人臉暴露度較高，相比對其他生物特徵數據更容易實現被動採集，這也意味著人臉信息的數據更容易被竊取，不僅可能侵犯個人隱私，還會帶來財產損失。大規模的資料庫泄露還會對一個族群或國家帶來安全風險。

在南方都市報個人信息保護研究中心發布的《人臉識別應用公眾調研報告（2020）》中，其對兩萬份調研報告進行統計，問卷中就「便捷性」與「安全性」設置了量表題，請受訪者分別依據前述10大類場景中的使用感受進行打分。

1分為最低分，5分為最高分。結果顯示，在安全性感受方面，受訪者給出的分數則明顯偏低，體現出他們對安全風險的憂慮態度。

② 大數據應用案例有哪些

1:在09年流感爆發的時候,google通過對人們輸入詞條的分析,挖掘出了有效及時的指示標,比通過層層收集的官方數據驚人很多。
2.Farecast通過對於機票數據的趨勢變化情況,提供票價預測的服務,目前公布准確度高達75%,現在被微軟收購,整合在了bing的搜索中。
3.Xoom是從事跨境匯款業務的公司,處理過的一個案例是,單獨看一筆交易是合法的,但是重新檢查了所有的數據之後,發現犯罪集團正在進行咋騙。

③ 企業大數據實戰案例

企業大數據實戰案例

一、家電行業

以某家電公司為例，它除了做大家熟知的空調、冰箱、電飯煲外，還做智能家居，產品有成百上千種。在其集團架構中，IT部門與HR、財務等部門並列以事業部形式運作。

目前家電及消費電子行業正值「內憂外患」，產能過剩，價格戰和同質化現象嚴重；互聯網企業涉足，顛覆競爭模式，小米的「粉絲經濟」，樂視的「平台+內容+終端+應用」，核心都是經營「用戶」而不是生產。該公司希望打造極致產品和個性化的服務，將合適的產品通過合適的渠道推薦給合適的客戶，但在CPC模型中當前只具備CP匹配（產品渠道），缺乏用戶全景視圖支持，無法打通「CP（客戶產品）」以及「CC（客戶渠道）」的匹配。

基於上述內外環境及業務驅動，該公司希望將大數據做成所有業務解決方案的樞紐。以大數據DMP作為企業數據核心，充分利用內部數據源、外部數據源，按照不同域組織企業數據，形成一個完整的企業數據資產。然後，利用此系統服務整個企業價值鏈中的各種應用。

那麼問題來了，該公司的數據分散在不同的系統中，更多的互聯網電商數據分散在各大電商平台，無法有效利用，怎麼解決？該公司的應對策略是：1）先從外部互聯網數據入手，引入大數據處理技術，一方面解決外部互聯網電商數據利用短板，另一方面可以試水大數據技術，由於互聯網數據不存在大量需要內部協調的問題，更容易快速出效果；2）建設DMP作為企業統一數據管理平台，整合內外部數據，進行用戶畫像構建用戶全景視圖。

一期建設內容：技術實現上通過定製Spark爬蟲每天抓取互聯網數據（主要是天貓、京東、國美、蘇寧、淘寶上的用戶評論等數據），利用Hadoop平台進行存儲和語義分析處理，最後實現「行業分析」、「競品分析」、「單品分析」 三大模塊。

該家電公司大數據系統一期建設效果，迅速在市場洞察、品牌診斷、產品分析、用戶反饋等方面得到體現。

二期建設目標：建設統一數據管理平台，整合公司內部系統數據、外部互聯網數據（如電商數據）、第三方數據（如外部合作、塔布提供的第三方消費者數據等）。

該公司大數據項目對企業的最大價值是將沉澱的數據資產轉化成生產力。IT部門，通過建設企業統一的數據管理平台，融合企業內外部數據，對於新應用快速支持，起到敏捷IT的作用；業務部門，通過產品、品牌、行業的洞察，輔助企業在產品設計、廣告營銷、服務優化等方面進行優化改進，幫助企業進行精細化運營，基於用戶畫像的精準營銷和個性化推薦，幫助企業給用戶打造極致服務體驗，提升客戶粘性和滿意度；戰略部門，通過市場和行業分析，幫助企業進行產品布局和戰略部署。

二、快消行業

以寶潔為例，在與寶潔中國市場部的合作中發現，並不是一定要先整合內外部數據才能做用戶畫像和客戶洞察。寶潔抓取了主流網站上所有與寶潔評價相關的數據，利用語義分析和建模，掌握不同消費群體的購物喜好和習慣，僅僅利用外部公開數據，快速實現了客戶洞察。

此外，寶潔還在渠道管理上進行創新。利用互聯網用戶評論數據進行社群聆聽，監控與寶潔合作的50個零售商店相關的用戶評論，通過線上數據進行渠道/購物者研究並指導渠道管理優化。

實現過程：

1、鎖定微博、大眾點評等互聯網數據源，採集百萬級別消費者談及的與寶潔購物相關內容；

2、利用自然語言處理技術，對用戶評論進行多維建模，包括購物環境、服務、價值等10多個一級維度和50個二級維度，實現對用戶評論的量化；

3、對沃爾瑪、屈臣氏、京東等50個零售渠道進行持續監控，結果通過DashBoard和周期性分析報告呈現。

因此，寶潔能夠關聯企業內部數據，更有效掌握KA渠道整體情況，甚至進一步掌握KA渠道的關鍵細節、優勢與劣勢，指導渠道評級體系調整，幫助制定產品促銷規劃。

三、金融行業

對於消費金融來說，家電、快消的案例也是適用的，尤其是精準營銷、產品推薦等方面。這里主要分享徵信風控方面的應用。顯然，互聯網金融如果對小額貸款都像銀行一樣做實地考察，並投入大量人力進行分析評判的話，成本是很高的，所以就有了基於大數據的批量的信用評分模型。最終目的也是實現企業畫像和企業中的關鍵人物畫像，再利用數據挖掘、數據建模的方法建立授信模型。宜信的宜人貸、芝麻信用等本質上就是這個架構。

在與金融客戶的接觸中發現，不論銀行還是金融公司，對外部數據的需求都越發迫切，尤其是外部強特徵數據，比如失信記錄、第三方授權後的記錄、網路行為等。

以上是小編為大家分享的關於企業大數據實戰案例的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

④ 有哪些大數據分析案例

三個領域大數據應用案例分析
1、無人駕駛汽車。汽車非常昂貴，然而在歐洲，人們只有4%的時間在使用汽車，96%的時間把車停在停車場，這是非常不高效的系統。如果未來普及了無人駕駛的汽車，我們就可以過上另一種生活。
我們將只需要在手機上點一個按鍵，車就會自己開過來，把我們帶去目的地。這種車就像沒有駕駛員的計程車，可以被反復使用，效率和可持續性都得到了提升，也避免了資源浪費。
有研究發現，如果自動機動車得到普及，可以減少25%的交通擁堵，減少30%的城市停車場面積。如果北京減少30%的停車場需求，城市生活將大不一樣。
2、醫療行業。我們的壽命現在都比較長了，但仍然希望能夠更長。現在，我們的醫療水平並不是很好，由於我們忽視了每一個人的個體差異，醫生會用通常的方法治療每一個人。然而，基於大數據，我們可以做精確醫療，通過大數據分析每個人的差異，進行精確的治療、劑量、用量，讓患者更快恢復健康。
3、教育行業。我們要讓下一代有能力了解這個世界。然而，因為沒有數據，我們難以做到因材施教，所有孩子獲得同樣的教學，學習同樣的書本。低效率的教學就是在浪費腦力、知識和我們解決問題的能力。
如果我們用大數據去分析孩子在發展學習能力時遇到的問題，就可以進行個性化的學習，就可以釋放知識和理解力的力量，讓每一個孩子充分開發潛能。
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⑤ 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。

⑥ 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。

⑦ 大數據應用案例有哪些

案例如下：

1、交通大數據暢通出行

交通作為人類行為的重要組成和重要條件之一，對於大數據的感知也是最急迫的。近年來，我國的智能交通已實現了快速發展，許多技術手段都達到了國際領先水平。交通的大數據應用主要在兩個方面，一方面可以利用大數據感測器數據來了解車輛通行密度，合理進行道路規劃包括單行線路規劃。另一方面可以利用大活數據來實現即時信號燈調度，提高已有線路運行能力。

2、教育大數據因材施教

在課堂上，數據不僅可以幫助改善教育教學，在重大教育決策制定和教育改革方面，大數據更有用武之地。利用數據來診斷處在輟學危險期的學生、探索教育開支與學生學習成績提升的關系、探索學生缺課與成績的關系。

3、環保大數據對抗PM2.5

在美國NOAA（國家海洋暨大氣總署）其實早就在使用大數據業務。每天通過衛星、船隻、飛機、浮標、感測器等收集超過35億份觀察數據。收集完畢後，NOAA會匯總大氣數據，海洋數據，以及地質數據，進行直接測定，繪制出復雜的高保真預測模型，將其提供給NWS（國家氣象局）做出氣象預報的參考數據。

大數據特點

1、大容量

例如，IDC最近的報告預測到2020年，世界數據量將擴大50倍.目前，大數據的規模仍然是不斷變化的指標，單一數據集的規模範圍從數十TB到數PB不同.簡單來說，存儲1PB數據需要2萬台配備50GB硬碟的PC.此外，各種意想不到的來源可以產生數據。

2、多樣性

數據多樣性的增加主要是由於網路日誌、社交媒體、網路檢索、手機通話記錄、感測器網路等數據類型。

3、高速

高速描述的是數據創建和移動的速度.在高速網路時代，通過實現軟體性能優化的高速計算機處理器和伺服器，創建實時數據流已成為流行趨勢.企業不僅要知道如何快速創建數據，還要知道如何快速處理、分析和返回用戶，以滿足他們的實時需求。

⑧ 大數據有哪些具體的應用案例

大數據有具體的應用案例還是很多的，比如 ：

1、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. Tipp24 AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。
3. 沃爾瑪的搜索。自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。
4. 快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。
5. Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。
8. American Express（美國運通，AmEx）和商業智能。以往，AmEx只能實現事後諸葛式的報告和滯後的預測。「傳統的BI已經無法滿足業務發展的需要。」Laney認為。於是，AmEx開始構建真正能夠預測忠誠度的模型，基於歷史交易數據，用115個變數來進行分析預測。該公司表示，對於澳大利亞將於之後四個月中流失的客戶，已經能夠識別出其中的24%。

⑨ 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。

⑩ 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。