中國古代大數據案例

① 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。

② 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%。

③ 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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④ 國內的數據挖掘，大數據應用的案例有哪些

1. 亞馬遜的「信息公抄司」：果全球哪家襲公司從大數據發掘出了最大價值，截至目前，答案可能非亞馬遜莫屬。亞馬遜也要處理海量數據，這些交易數據的直接價值更大。
作為一家「信息公司」，亞馬遜不僅從每個用戶的購買行為中獲得信息，還將每個用戶在其網站上的所有行為都記錄下來

2. 谷歌的意圖：果說有一家科技公司准確定義了「大數據」概念的話，那一定是谷歌。根據搜索研究公司comScore的數據，僅2012年3月一個月的時間，谷歌處理的搜索詞條數量就高達122億條。谷歌的體量和規模，使它擁有比其他大多數企業更多的應用大數據的途徑。
3.塔吉特的「數據關聯挖掘」:用先進的統計方法，商家可以通過用戶的購買歷史記錄分析來建立模型，預測未來的購買行為，進而設計促銷活動和個性服務避免用戶流失到其他競爭對手那邊。

⑤ 舉例說明大數據在哪些方面發揮著重要作用

政府合理利用大數據，引導決策的將是基於實證的事實，政府會更有預見性、更加負責、更加開放。中國古代治國就已經有重數據的思想，如商鞅提出，「強國知十三數……欲強國，不知國十三數，地雖利，民雖眾，國愈弱至削」。大數據時代，循「數」治國將更加有效。小數據時代，政府做決策更多依憑經驗和局部數據，難免頭痛醫頭、腳痛醫腳。比如，交通堵塞就多修路。大數據時代，政府做決策能夠從粗放型轉向集約型。路堵了，利用大數據分析，可以得知哪一時間、哪一地段最容易堵，或在這一地段附近多修路，或提前預警引導居民合理安排出行，實現對交通流的最佳配置和控制，改善交通。
對於商家來說，大數據使精準營銷成為可能。一個有趣的故事，是沃爾瑪超市的「啤酒、尿布」現象。沃爾瑪超市分析銷售數據時發現，顧客消費單上和尿布一起出現次數最多的商品，竟然是啤酒。跟蹤調查後發現，有不少年輕爸爸會在買尿布時，順便買些啤酒喝。沃爾瑪發現這一規律後，搭配促銷啤酒、尿布，銷量大幅增加。大數據時代，每個人都會「自發地」提供數據。我們的各種行為，如點擊網頁、使用手機、刷卡消費、觀看電視、坐地鐵出行、駕駛汽車，都會生成數據並被記錄下來，我們的性別、職業、喜好、消費能力等信息，都會被商家從中挖掘出來，以分析商機。
大數據也將使個人受益。從生物學、醫學上講，以前生物學家只是通過對單個或幾個基因的操控來觀察其對生物體的影響，很難發現整體的關聯。現在由於技術的發展，可以分析很多，如遺傳信息、全體基因的表達量信息、蛋白質族譜信息、全基因組甲基化信息、表觀遺傳信息等。同時還有個人健康指標、病歷、葯物反應等數據。如果真能達成生物學上多維多向數據的有機融合，就能夠把個人完整地描述出來，從而實現精準醫療的目的。
大數據時代，審核數據的真實性也有了更有效的手段。大數據的特徵之一是多樣性，不同來源、不同維度的數據之間存在一定的關聯度，可以交叉驗證。例如，某地的工業產值虛報了一倍，但用電量和能耗卻沒有達到相應的規模。這就是數據異常，很容易被系統識別出來。發現異常後，相關部門再進行復核，就能更有針對性地防止、打擊數據造假。
數據是一種資源，但數據又跟煤、石油等物質性資源不一樣。物質性資源不可再生，你用多了，別人就用少了，因而很難共享。數據可以重復使用、不斷產生新的價值。大數據資源的使用是非惡性競爭的，共享的前提下，更能夠製造雙贏。從另一個角度來說，數據如果不被融合、聯系在一起，也不能稱之為大數據。

⑥ 大數據的歷史

一、大數據的陷阱作文

李娜再度奪得大滿貫，超越了張德培的華人大滿貫紀錄，非舉國體制下的奇跡造就了舉國的愉悅。

在總結李娜成功因素的時候，也再次看到了這樣的言論：是大數據起到了重要的作用。但這次李娜奪冠，最靠譜的解釋就是李娜在卡洛斯的幫助下大大提升了心理層面的戰鬥力。

在技術層面領先的前提下，李娜在整場比賽中克服了節奏問題，她具備了一顆冠軍的心臟。2012年9月6日，代表亞洲網球至高水平的中國選手李娜在美國迎戰名將小威廉姆斯。

當時，IBM公司在綜合了美網過去8年的全部比賽數據之後，為參賽球員制定了「Keys to the march」的比賽制勝策略。李娜一方獲得贏球的關鍵包括3個指標：1.一發得分率超過69%;2.4-9拍相持中得分利率要超過48%:3.發球局30-30或40-40時得分率要超過67%。

比賽結果是，李娜潰敗。比賽結束後，IBM高調地宣布李娜僅僅完成了三項制勝策略中的項，而小威廉姆斯則完成了自己三項制勝策略中的兩項。

於是，很多人就順著IBM的思路問，李娜為什麼不照著BM的策略去打球？其實，當當事人的主觀願望不積極的時候，大數據對他們來說不過是噪音而已。同樣，數據也會因為主觀意願具有欺騙性。

我們很多時候都會被誤導，認為大數據的作用是讓歷史提示未來。其實不然。

在網球這樣的領域里，歷史數據甚至常常會成為陷阱。有意思的是，在另一場女子網球比賽中，一位球員做到了IBM為其制定的三項指標中的兩個，她卻失敗了。

而勝利的一方，只完成了一個指標。

二、大數據時代發展歷程是什麼

可按照時間點劃分大數據的發展歷程。

大數據時代發展的具體歷程如下：2005年Hadoop項目誕生。 Hadoop其最初只是雅虎公司用來解決網頁搜索問題的一個項目，後來因其技術的高效性，被Apache Software Foundation公司引入並成為開源應用。

Hadoop本身不是一個產品，而是由多個軟體產品組成的一個生態系統，這些軟體產品共同實現全面功能和靈活的大數據分析。從技術上看，Hadoop由兩項關鍵服務構成：採用Hadoop分布式文件系統（HDFS）的可靠數據存儲服務，以及利用一種叫做MapRece技術的高性能並行數據處理服務。

這兩項服務的共同目標是，提供一個使對結構化和復雜數據的快速、可靠分析變為現實的基礎。2008年末，「大數據」得到部分美國知名計算機科學研究人員的認可，業界組織計算社區聯盟 （puting munity Consortium），發表了一份有影響力的白皮書《大數據計算：在商務、科學和社會領域創建革命性突破》。

它使人們的思維不僅局限於數據處理的機器，並提出：大數據真正重要的是新用途和新見解，而非數據本身。此組織可以說是最早提出大數據概念的機構。

2009年印度 *** 建立了用於身份識別管理的生物識別資料庫，聯合國全球脈沖項目已研究了對如何利用手機和社交網站的數據源來分析預測從螺旋價格到疾病爆發之類的問題。同年，美國 *** 通過啟動://Data.gov網站的方式進一步開放了數據的大門，這個網站向公眾提供各種各樣的 *** 數據。

該網站的超過4.45萬量數據集被用於保證一些網站和智能手機應用程序來跟蹤從航班到產品召回再到特定區域內失業率的信息，這一行動激發了從肯亞到英國范圍內的 *** 們相繼推出類似舉措。2009年，歐洲一些領先的研究型圖書館和科技信息研究機構建立了夥伴關系致力於改善在互聯網上獲取科學數據的簡易性。

2010年2月，肯尼斯ž庫克爾在《經濟學人》上發表了長達14頁的大數據專題報告《數據，無所不在的數據》。庫克爾在報告中提到：「世界上有著無法想像的巨量數字信息，並以極快的速度增長。

從經濟界到科學界，從 *** 部門到藝術領域，很多方面都已經感受到了這種巨量信息的影響。科學家和計算機工程師已經為這個現象創造了一個新詞彙：「大數據」。

庫克爾也因此成為最早洞見大數據時代趨勢的數據科學家之一。2011年2月，IBM的沃森超級計算機每秒可掃描並分析4TB（約2億頁文字量）的數據量，並在美國著名智力競賽電視節目《危險邊緣》「Jeopardy」上擊敗兩名人類選手而奪冠。

後來 *** 認為這一刻為一個「大數據計算的勝利。」 相繼在同年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫（McKinsey&pany）肯錫全球研究院（MGI）發布了一份報告——《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》，大數據開始備受關注，這也是專業機構第一次全方面的介紹和展望大數據。

報告指出，大數據已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。

報告還提到，「大數據」源於數據生產和收集的能力和速度的大幅提升——由於越來越多的人、設備和感測器通過數字網路連接起來，產生、傳送、分享和訪問數據的能力也得到徹底變革。2011年12 月，工信部發布的物聯網十二五規劃上，把信息處理技術作為4 項關鍵技術創新工程之一被提出來，其中包括了海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻智能分析，這都是大數據的重要組成部分。

2012年1月份，瑞士達沃斯召開的世界經濟論壇上，大數據是主題之一，會上發布的報告《大數據，大影響》（Big Data, Big Impact） 宣稱，數據已經成為一種新的經濟資產類別，就像貨幣或黃金一樣。2012年3月，美國奧巴馬 *** 在白宮網站發布了《大數據研究和發展倡議》，這一倡議標志著大數據已經成為重要的時代特徵。

2012年3月22日，奧巴馬 *** 宣布2億美元投資大數據領域，是大數據技術從商業行為上升到國家科技戰略的分水嶺，在次日的電話會議中， *** 對數據的定義「未來的新石油」，大數據技術領域的競爭，事關國家安全和未來。並表示，國家層面的競爭力將部分體現為一國擁有數據的規模、活性以及解釋、運用的能力；國家數字 *** 體現對數據的佔有和控制。

數字 *** 將是繼邊防、海防、空防之後，另一個大國博弈的空間。2012年4月，美國軟體公司Splunk於19日在納斯達克成功上市，成為第一家上市的大數據處理公司。

鑒於美國經濟持續低靡、股市持續震盪的大背景，Splunk首日的突出交易表現尤其令人們印象深刻，首日即暴漲了一倍多。Splunk是一家領先的提供大數據監測和分析服務的軟體提供商，成立於2003年。

Splunk成功上市促進了資本市場對大數據的關注，同時也促使IT廠商加快大數據布局。2012年7月，聯合國在紐約發布了一份關於大數據政務的白皮書，總結了各國 *** 如何利用大數據更好地服務和保護人民。

這份白皮書舉例說明在一個數據生態系統中，個人、公共部門和私人部門各自的角色、動機和需求：例如通過對價格關注和更好服務的渴望，個人提供數據和眾包信息，並對隱。

三、大數據時代的產生背景

進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。

它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。 數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。

正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」

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四、大數據時代是什麼意思

大數據時代：最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫， 大數據在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，卻因為近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

大數據提出的背景：進入2012年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。它已經上過《 *** 》《華爾街日報》的專欄封面，進入美國白宮官網的新聞，現身在國內一些互聯網主題的講座沙龍中，甚至被嗅覺靈敏的國金證券、國泰君安、銀河證券等寫進了投資推薦報告。

數據正在迅速膨脹並變大，它決定著企業的未來發展，雖然很多企業可能並沒有意識到數據爆炸性增長帶來問題的隱患，但是隨著時間的推移，人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。正如《 *** 》2012年2月的一篇專欄中所稱，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於數據和分析而作出，而並非基於經驗和直覺。

哈佛大學社會學教授加里·金說：「這是一場革命，龐大的數據資源使得各個領域開始了量化進程，無論學術界、商界還是 *** ，所有領域都將開始這種進程。」 (6)中國古代大數據案例擴展閱讀 大數據影響 現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。 在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。

有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。

這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）。

發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬…… 截止到2012年，數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別躍升到PB(1024TB=1PB) EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB,2009年的數據量為0.8ZB,2010年增長為1.2ZB,2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。

而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。

而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。 每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。

然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。這樣的趨勢會持續下去。

我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。

大數據的精髓 大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣（隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制）； B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度；之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱；擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可。

適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力； C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大。

五、為什麼大數據如此重要

大數據是一種現代雲基礎架構，它包含了多種與其他人連接和共享信息的方法。它推動了「物聯網」的發展，如通過社交網站連接人、通過共享朋友或網路來尋找人們之間互相認識的可能性。大數據的背後運行著人工智慧，而它對於大多數人而言是完全透明的，人們不知道背後有這樣的技術。大數據位於人們日常使用的智能手機之後，然後人們通過它給移動互聯網貢獻信息，即使他們並沒有意識到這一點。

為什麼大數據如此重要？

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。

總結

在大數據時代到來的時候，要用大數據的思維去發掘大數據的潛在價值。大數據的意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。從前我們所了解的數據是冷冰冰的、死氣沉沉的，被存到冷備份默默地等著人拿出來用，我們對待數據的感覺十分消極，要先想清楚其用處才開始分析應用。現在，數據時代來臨了，人們正在試圖點燃數據，使其變熱，賦予生命。所謂「活數據」，是動態的數據，流通的數據，因互動而產生，因產生而互動，是自然演化的數據，要用大數據的思維去考慮這些數據怎樣才能帶來效益。未來大數據的發展前景非常好，與大數據相關的職業比如數據挖掘師，數據分析師等必定會有廣闊的發展空間。

六、如何實現大數據量資料庫的歷史數據歸檔

這個問題是這樣的：

首先你要明確你的插入是正常業務需求么？如果是，那麼只能接受這樣的數據插入量。

其次你說資料庫存不下了 那麼你可以讓你的資料庫上限變大 這個你可以在資料庫裡面設置的 裡面有個資料庫文件屬性 maxsize

最後有個方法可以使用，如果你的歷史數據不會對目前業務造成很大影響 可以考慮歸檔處理 定時將不用的數據移入歷史表 或者另外一個資料庫。

注意平時對資料庫的維護 定期整理索引碎片

⑦ 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。

⑧ 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。