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大數據經典案例講解

發布時間:2023-08-12 11:23:55

⑴ 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。

⑵ 大數據有哪些具體的應用案例_大數據應用的典型案例

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.Tipp24AG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銀頌的營銷活動。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.快餐業的培搏鍵視頻分析。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.PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖配巧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.TescoPLC(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.AmericanExpress(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%。

⑶ 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。

⑷ 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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⑸ 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。

⑹ 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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⑺ 大數據案例分析:中國的大數據在哪裡

大數據案例分析:中國的大數據在哪裡

近幾年,大數據這個詞突然變得很火,不僅納入阿里巴巴、谷歌等互聯網公司的戰略規劃中,同時也在我國國務院和其他國家的政府報告中多次提及,大數據無疑成為當今互聯網世界中的新寵兒。那麼大數據到底為什麼這么火呢,難道它真的是從金星來?

現今的我們正處於時代轉型中,讓你意想不到的事情時常發生,就像富士、柯達膠卷這樣的百年企業會被時代所淘汰,由於科技的發展與互聯網的日益強大,數據將逐步取代舊事物,創造出新事物。這是一個不可遏制的發展趨勢,也是人類進步的標志。

隨著當下全球數據的增長已經到了一個高峰,數據的存儲單位不斷擴大,由此大數據的概念被重視,如何處理海量的繁雜數據就是這個時代轉型的關鍵所在。

只是,大數據給大多數人的感覺是,專業性強,操作繁瑣,完全屬於「高大上」的技術。普通人應該怎麼理解大數據?普通人又該怎麼玩大數據呢?今天,本文就給大家分析一下,大數據到底是個什麼鬼?

1、大數據引領生活

從矽谷到北京,大數據的話題正在被傳播。隨著智能手機以及「可佩帶」計算設備的出現,我們的行為、位置,甚至身體生理數據等每一點變化都成為了可被記錄和分析的數據。信息社會所帶來的好處是顯而易見的:每個人口袋裡都揣著一部手機,每台辦公桌上都放有一台電腦,每間辦公室內都擁有一個大型區域網。但是,信息本身的用處卻並沒有如此引人注目。半個世紀以來,隨著計算機技術全面融合社會生活,信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度,它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。

大數據時代的生活令人神往,你對客觀世界的認識更進一步,所做的決策也不再僅僅依賴主觀判斷。甚至對於你的一個習慣動作,你的一次消費行為,你的一份就診記錄,都在被巨大的數字網路串聯起來。移動互聯網風潮洶涌。大數據正悄悄包圍著我們。甚至連著世界經濟格局也在醞釀著巨大變革!

互聯網時代,尤其是社交網路、電子商務與移動通信把人類社會帶入了一個「PB」(1024TB)為單位的結構與非結構數據信息的新時代。通過雲計算對大數據進行分析、預測,會使得決策更為精準,釋放出更多數據的隱藏價值。數據,這個21世紀人類探索的新邊疆,正在被雲計算發現、征服。

2、大數據的經典案例

數據正在成為巨大的經濟資產,成為新世紀的礦產與石油,將帶來全新的創業方向,商業模式和投資機會。然而大數據真正的應用核心是預測。以前單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代,運用大數據的處理與分析,為我們的生活創造出前所未有的可量化的維度。對我們而言,危險不再是隱私的泄露,而是被預知的可能性。下面跟大家分享兩個非常經典的案例:

①中石油

客戶挑戰

▼銷售情況無法檢測

-銷售隊伍人員龐大,部門經理無法從龐大的銷售數據了解到銷售代表的銷售業績與KPI

-從宏觀角度發現問題時,無法精確定位發生問題的原因

-無法從各個角度對整體的銷售數據進行切片分析,擁有數據卻非掌握數據

▼無法根據市場走勢制定營銷策略

-只能根據粗淺的數據進行感性的市場判斷與決策,風險很大

-無法以數字化的方法對市場表現進行精確衡量,無法發現量價平衡的問題

-無法對市場下一步動向進行精確預測

解決方案

▼解決方案之全維度數據分析與挖掘

-時間、空間、維度、指標標准化,與業務強相關-聯動分析、鑽取分析、細節展示,多角度幫助深入挖掘問題,輔助決策-將智能分析結果通過QQ、微信、郵件、ERP寫入等相關的方式通知用戶,智能輔助決策


▼解決方案之綜合市場指數

-演算法獨特的市場綜合指數,數字化運營,不再拍腦袋決策-科學嚴謹的挖掘演算法,精確衡量市場走勢數據挖掘技術,預測未來

最終效果-銷售代表業績及潛力明晰

▼-銷售代表業績及潛力明晰、銷售數據實時掌控整個銷售團隊中,成功獲取:

1)銷售代表的綜合業績最好者2)銷售總額最高者3)毛利率額最高者4)具有潛力的銷售代表

▼-數據化掌控,制定營銷策略,總經理可以完成

1)從任意部門到各個大區、銷售代表和代理商的下鑽和上選分析2)實現多層次多維度數據的查詢3)從龐大的數據中挖掘重點客戶和潛在客戶,從而制定營銷策略

②沃爾瑪的搜索

這家零售業寡頭為其網站Walmart.com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。

任何事情的發生,都會有蛛絲馬跡的前兆表露出來。如果人們不去關注一支股票行情走勢,就不會去買賣這支股票;如果人們不去詢問某件商品的價格,也很難產生購買行為;如果沒有悶熱的天氣,似乎就沒有透心涼的大雨。關於地震前種種異象,更是被許多書籍、文章大肆渲染。

假定有一種技術可以記錄下所有這些先兆,人們就獲得了未卜先知的能力。利用大數據技術,能夠廣泛採集各種各樣的數據類型,並進行統計分析,從而預測未來,大數據影響之深遠,波及之廣泛,遠非一般的信息技術可比。大數據預測應該被利用到生活的方方面面,尤其是在預測地震,泥石流等等,擁有先進技術的目的,就應該是人類造福,它的意義也應該在此;否則,所以的創造都是無用功。

大數據的利用,可以重新定位生產商與供應商的關系;可以通過商品本身收集數據並傳回製造商進行研究與開發;可以通過用戶交互提高服務;當文字變成數據,不僅人可以用之閱讀,機器也可用之分析……充分說明,第一,個人也好,公司也好,都需要與時俱進;第二,大數據的多樣性有待於更全面的開發,更好地服務於人們的生活。

大數據時代開啟了一場尋寶游戲,而人們對於數據的看法以及對於有因果關系向相關關系轉化時釋放出的潛在價值的態度,正是主宰這場游戲的關鍵。

大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時的,而更好的方法和答案還在不久的未來。

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⑻ 分享5個經典的數據可視化大屏應用案例

近幾年,隨著大數據產業的蓬勃發展,數據可視化大屏在各行各業中的應用越來越廣泛,教育、醫療、政務、交通運輸、能源等等,到處都能看到數據可視化大屏的身影。大面積、炫酷動效、豐富色彩是可視化大屏最為顯著的特點,大屏易在觀感上給人留下震撼印象,便於營造某些獨特氛圍、打造儀式感。大屏數據可視化目前主要有信息展示、數據分析及監控預警三大類。下面我們來看看5個經典的數據可視化大屏應用案例。

法院行政案件大數據分析系統包含了結案特徵分析、當事人分析、實效分析和管轄改革成效。通過收案/結案的數量和增幅,分別用時間、領域、地區等維度分析案件變化趨勢,從結構方式、矛盾化解情況、重點質效指標、輿情熱點案件、敗訴案件和敗訴案件信息來分析結案特徵,用信訪案件變化趨勢和分布情況針對機關濫用職權情況來特別分析。不同分析角度分析不同數據,實現案件大數據全方位解讀。

智慧公安實戰應用包括了智慧搜索、智慧建模、智慧服務、智慧監督、智慧標簽、智慧小區、智慧管控以及智慧監測,實現個人檔案的查詢,同時關聯社會關系和活動軌跡並繪制出關系網路圖,通過建模顯示各模型使用情況和資源訪問量、訪問趨勢,進行在線業務分析,各類警務案件指標分析,根據標簽標准生成人員畫像,通過重點人員異常軌跡進行警情監測,根據熱點追蹤進行傳播路徑分析,實現公安智慧化管理。

為了展現學校的實力,分別從學校概況、師資隊伍、教學資源、科學研究、學生發展、就業情況和日常運營的角度來展示。學校概況包括辦學條件、師生情況、學科專業和師資力量,再通過榮譽稱號、教師編制類別、教職工人數、研究生導師數、高層次人才、職稱分布、最高學位分布等展示師資隊伍,用教學用房面積、教學經費投入、教學科研儀器、圖書資料等來表現教學資源,用著作成果、獲獎成果、論文與專利等展現科學研究。

首頁展示共享方式佔比、共享屬性佔比、數據趨勢、熱門事項、和單位排名等,基礎庫包括人口庫、法人庫,支持搜索刷新,同時展示庫的基本信息和申請動態,平台總體統計展示平台各類指標數據的訪問、更新情況,數據服務動態展現區數據中心和市數據中心等的數據實時交互狀況,實現數據全方位全時段把控。

用醫師日均工作量、病床使用率、門診病人次均診療費用、出院病人人均醫葯費用、急診人次、出院人數來分析醫療服務情況,病人分布情況可通過數據聯動實現對應地圖刷新,從婦幼保健、計劃免疫、衛生監督、案件查處分類、居民健康檔案、歷年建檔人數、建檔率、出院病人前十疾病的角度分析公共衛生,實現醫療衛生智慧化管理。

數據可視化大屏的應用遠遠不止以上幾個方面,如果想要對數據可視化大屏做深入的了解,可以關注 華宇智能數據將於9月17日20:00在微吼的直播《酷炫大屏如何SHOW到飛起?》 ,屆時華宇資深可視化領域專家將圍繞以下幾個方面進行討論與交流:

1、大屏的典型應用場景及價值

2、億信多個行業大屏效果展示

3、教你製作出拍手稱贊的大屏

4、大屏製作小能手之酷屏介紹

⑼ 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。

⑽ 關於大數據應用有什麼例子

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