大數據辦案分析

㈠ 大數據環境下關於電信詐騙案件研判的思考

近年來，公安機關加大對電信詐騙的打擊力度，並取得顯著成果，但此類案件數量仍然持續增長，且犯罪手段變化快、空間跨度大、團伙化趨勢明顯、追贓困難，且破案模式難以復制，辦案人員為了破案往往需要跨區域長期作戰。

明略數據以大數據關聯關系挖掘技術為核心研發了SCOPA系統，將海量多源異構的數據整合關聯，將全量數據展示為一張易於理解的點邊關系圖。公安機關的任意部門、任意伺服器中的數據都可以通過SCOPA系統整合在同一個界面上統一檢索、關聯、分析和研判。目前這套系統已廣泛落地並獲得大量實戰成果。該系統應用在電信詐騙類案件研判和偵破方面，有以下三大優勢：

一、極大提高線索研判的效率，有效縮短破案周期，搶占行動先機。

當電信詐騙偵破因為犯罪分子的反偵查手段深陷僵局時，往往需要綜合犯罪分子的通話、簡訊、上網、轉賬等全維度行為線索尋找突破口，這時如果這些數據都處在割裂的系統中，民警就要花費大量的時間排查，犯罪分子有機會聞風而逃。利用全量關系網路圖，和在此基礎上搭建的全量搜索、關聯分析、地理挖掘、話單分析等強大應用，SCOPA可以在短短幾分鍾內幫助辦案人員鎖定原本需要數小時、甚至幾天的排查工作才能夠得到的線索。此外，在具體案件偵破過程中實時發現的新線索，SCOPA也支持實時手動導入。再復雜的數據，無論是幾千頁通話記錄、上網記錄還是歷史檔案、筆錄信息，都可以輕鬆快速地錄入系統，與系統中已有的數據迅速建立關聯，讓新的線索浮出水面。

二、以簡明圖形界面還原真實案件的復雜推演，降低復雜研判的經驗門檻。

電信詐騙案件犯罪嫌疑人狡猾異常，一旦發現任何風吹草動就有可能更改聯系方式等，造成查案的線索中斷。藉助SCOPA平台的技術，即使一條線索中斷了，也可以隨時沿著另一條線索追查，更能輕易發現通過好幾層關系連接起來的線索。通過SCOPA的技術輔助，民警可以通過簡單的操作快速在圖形界面中構建出案件的原貌。更進一步的，有經驗的民警通過實踐總結的應對各類案件情況採用的研判方法可以沉澱在SCOPA系統中，跨時間、跨地域、甚至跨警種讓另一名民警借用其智慧解決面臨的案件和問題。

三、化被動為主動，智能預警與預測，防範犯罪行為。

如果在詐騙案件發生之前就掌握犯罪分子違法行為的跡象，就能大大減輕案件研判的壓力，並對犯罪分子起到強大的威懾作用。通過大數據技術，這一願景也將成為現實。藉助全量數據的分析和演算法模型的挖掘，SCOPA能夠通過機器學習技術學習犯罪分子的歷史行為數據，總結出其作案的特徵，從而在未來發現類似特徵時發出預警。例如，電信詐騙涉案的手機話單很可能不同於普通人的手機話單，呈現頻繁呼出、極少呼入、大量呼出被掛等特徵。越是完整的數據就越能幫助計算機還原真實的犯罪分子「肖像」，從而幫助防範犯罪行為。

通過大數據技術與公安業務的結合與創新，SCOPA產品突破了傳統的「反電信網路犯罪查控平台」限制，通過數據融合、實時分析模型、大規模情報分析等方面的技術優勢，使得電信詐騙的研判展現出高效、精準和前瞻的全新面貌。在大數據時代，明略數據希望以技術的力量幫助公安機關告別傳統警務，邁向真正的智慧警務。

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㈡ 民警用大數據思維偵破套路貸案，大數據對於偵破案件有哪些作用

民警用大數據思維偵破套路貸案，打擊罪犯的“名偵探柯南”

賀警官是蘭州市公安局刑警，2020年被評為蘭州市優秀人民警察。從警27年來共參與偵破案件1000餘起、抓捕犯罪嫌疑人1500餘人。賀警官曾利用大數據思維帶領大家偵破“2·12”特大套路貸專案等案件，推動了打擊信息領域犯罪的立法進程，可謂是打擊罪犯的“名偵探柯南”。

㈢ 民警利用大數據思維偵破案件，當今社會大數據有多重要

大數據現在已經無處不在了，而且大數據跟我們的生活也是息息相關的。

一、大數據能對個人的財產狀況了解的一清二楚，也是反腐過程的重要利器。我們可以通過大數據甄選出有腐敗嫌疑的官員，進行重點監控。大數據分析下，各個部門可以通過大數據識別出官員消費是否符合他的薪資水平。

比如說有些高管海外有十幾套房產，並且有上千萬的存款都在海外。這些都是能通過大數據查出來的。

又或者是經商方面，有些商戶涉嫌偷稅漏稅，或者在海外開公司轉移資產，這些也都能通過大數據發現異常，然後由相關部門去進一步核實的。

所以在現在的社會中，大數據是十分重要的，從我們日常生活中的各個方面中，大數據都是有很大用處的。我們可以利用大數據，將這些數據加一步篩選，整合。讓這些大數據成為對我們有利的東西。這些對我們也是非常寶貴的資源，對各方面都會形成重要的影響。

㈣ 大數據攻略案例分析及結論

大數據攻略案例分析及結論

我們將迎來一個「大數據時代」。與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

｛研究結論｝

■大數據營銷的本質是一個影響消費者購物前心理路徑的問題，而這在大數據時代前很難做到。

■對於傳統企業而言，要打通線上與線下營銷，實現新的商業模式，如O2O等，離不開大數據。

■雖然大數據應用往往集中於大數據營銷，但對於一些企業，大數據的應用早已超越了營銷范疇，全面進入了企業供應鏈、生產、物流、庫存、網站和店內運營等各個環節。

■對於大部分企業，由於數據分析人員與業務人員之間的彼此視角與思考方向不同，大數據分析和運營之間存在脫節情況，這是大數據無法用於企業運營最大的阻力

■對於大多數互聯網公司來說，大數據量、大用戶量是一個相互促進，強者越強的循環過程。

■對於大型互聯網平台，大數據已經成為其生態循環中的血液，對於這些企業，最重要

的不是如何利用大數據改進自身運營，而是利用大數據更好地繁榮平台生態。

■對於平台企業，它們的大數據策略正逐漸從大數據運營，向運營大數據轉變，前者和

後者的差別在於，前者只是運營改進的動力，而後者則成為企業實現未來戰略的核心資源。

我們都已被反復告知：我們將迎來一個「大數據時代」。

大數據應用，將和雲計算、3D列印這些技術變革一樣，顛覆既有規則，並成為先行企業的制勝關鍵。

與變化相始終的中國企業，距離這場革命還有多遠？而追上領先者又需要多快的步伐？

來自於互聯網、移動互聯網、物聯網感測器、視頻採集系統的數據正海量增長，匯成大數據的海洋，相伴的是海量數據存儲、分析技術的突破性發展，所有這一切都給企業的應用帶來了無限可能性。

中國企業家研究院對當前中國企業大數據應用的狀況進行了歸納分類，以幫助企業了解實際應用大數據時的困局難點，並提供領先企業的典型案例以資借鑒。

表1

表2

大數據運營—企業提升效率的助推力

對於大多數企業而言，運營領域的應用是大數據最核心的應用，之前企業主要使用來自生產經營中的各種報表數據，但隨著大數據時代的到來，來自於互聯網、物聯網、各種感測器的海量辯笑虧數據撲面而至。於是，一些企業開始挖掘和利用這些數據，來推動運營效率的提升。大數據運營應用中，大數據的應用分為三類：用於企業外部營銷、用於內部運營，以及用於領導層決策。

一、大數據營銷

大數據營銷的本質是影響目標消費者購物前的心理路徑，它主要應用在三個方面：1、大數據渠道優化，2、精準營銷信息推送，3、線上與線下營銷的連接。在消費者購物前，通過各種方式，直接介入其信息收集和決策過程。而這種介入，是建立在對於線上與線下海量用戶數據分析的基礎之上。相比傳統狂轟濫炸或等客上門的營銷，大數據營銷無論在主動性和精準性方面，都有非常大的優勢。它是目前主要的大數據應用領域。

大數據營銷不僅僅是用大數據找出目標顧客，向其發布促銷信息，它還可以做到：

實現渠道優化。根據用戶的互聯網痕跡進行渠道營銷效果優化，就是根據互聯網上顧客的行為軌跡來找出哪個營銷渠道的顧客來源最多，哪個來源顧客實際購買量最多，是否是目標顧客等等，從而調整營銷資源在各個渠道的投放。例如東風日產，它利用對顧客來源的追蹤，來改進營銷資源在各個網路渠道如門戶網站、搜索和微博的投放。

精準營銷信息攜神推送。精準建立在對海量消費者的行為分析基礎之上，消費者網路瀏覽、搜索行為被網路留下，線下的購買和查看等行為可以被門店的POS機和視頻監控記錄，再加上他們在購買和注冊過程中留下的身份信息，在商家面前，正逐漸呈現出消費者信息的海洋。

一些企業通過收集海量的消費者信息，然後利用大數據建模技術，按消費者屬升猛性（如所在地區、性別）和興趣、購買行為等維度，挖掘目標消費者，然後進行分類，再根據這些，對個體消費者進行營銷信息推送。比如孕婦裝品牌十月媽咪通過對自己微博上粉絲評論的大數據分析，找出評論有「喜愛」相關關鍵詞的粉絲，然後打上標簽，對其進行營銷信息推送。京東商城副總經理李曦表示：「用大數據找出不同細分的顧客需求群，然後進行相應的營銷，是京東目前在做的事情。」小也化妝品將自身網站作為收集消費者信息的雷達，對不同消費者推薦相應的肌膚解決方案，創始人肖尚略希望在未來，大數據營銷能替代網站的作用，真正成為面向顧客的前端。

打通線上線下營銷。一些企業將互聯網上海量消費者的行為痕跡數據與線下購買數據打通，實現了線上與線下營銷的協同。比如東風日產，線上與線下的協同營銷方式為：其門戶網站帶來訂單線索，而通過這些線索，服務人員進行電話回訪，從而推動顧客在線下交易。在此過程中，東風日產記錄了消費者進入、瀏覽、點擊、注冊、電話回訪和購買各個環節的數據，實現了一個橫跨線上線下，以大數據分析為支持的，營銷效果不斷優化的閉環營銷通路。而國雙科技，衡量某一地區線下促銷活動的效果，就是看互聯網上，來自這個地區對於促銷內容的搜索量。一些企業，通過鼓勵線下顧客使用微信和Wi-Fi等可追蹤消費者行為和喜好的設備，來打通線上與線下數據流，銀泰百貨計劃鋪設Wi-Fi，鼓勵顧客在商場內使用，然後根據Wi-Fi賬號，找出這個顧客，再通過與其它大數據挖掘公司合作，以大數據的手段，發掘這個顧客在互聯網的歷史痕跡，來了解這個顧客的需求類型。

二、大數據用於內部運營

相比大數據營銷，大數據在內部運營中的應用更深入，對於企業內部的信息化水平，以及數據採集和分析能力的要求更高。本質上，是將企業外部海量消費者數據與企業內部海量運營數據聯系起來，在分析中得到新的洞察，提升運營效率。（詳見P96表5：大數據在內部運營中的應用）

表5

三、大數據用於決策

在大數據時代，企業面對眾多新的數據源和海量數據，能否基於對這些數據的洞察，進行決策，進而將其變成一項企業競爭優勢的來源？同大數據營銷和大數據內部運營相比，運用大數據決策難度最高，因為它需要一種依賴數據的思維習慣。

已有少數企業開始嘗試。比如國內一些金融機構在推出一個金融產品時，會廣泛分析該金融產品的應用情況和效果、目標顧客群數據、各種交易數據和定價數據等，然後決定是否推出某個金融產品。

但是，中國企業家研究院在調研中發現，目前中國企業當中，大數據決策的應用非常之少，許多企業領導者進行決策時，仍習慣於憑借歷史經驗和直覺。

大數據產品——企業利潤滋長的新源泉

大數據除了用於運營外，還能夠與企業產品結合，成為企業產品背後競爭力的核心支持或者直接成為產品。提供大數據產品的企業分為兩類，直接提供大數據產品的企業，以及將大數據作為產品和服務核心支撐的企業。前者主要為大數據產業鏈中提供數據服務的參與者，包括數據擁有者、存儲企業，挖掘企業、分析企業等，後者則主要是那些以大數據為產品核心支撐的企業，它們大多是互聯網企業，其產品和服務先天就有大數據基因，這些企業包括搜索引擎、在線殺毒、互聯網廣告交易平台以及眾多植根於移動互聯網之上，為用戶提供生活和資訊服務的APP等。

表3

表4

一、大數據作為產品核心支持

它們主要在以下幾方面使用大數據：

1、提供信息服務。很多互聯網企業通過對海量互聯網信息和線下信息的整合和分析，為個人和企業提供信息服務，典型的如網路、去哪兒、一淘、高德地圖、春雨醫生等等。在美國，一些互聯網企業甚至根據大數據提供更深度的預測信息服務，美國科技創新公司farecast，通過分析特定航線機票的價格，幫助消費者預測機票價格走勢。

2、分析用戶的個性化需求，藉此提供個性化產品和服務，或者實現更精準的廣告。典型的有移動社交工具陌陌、網路、騰訊、廣告交易平台品友互動以及一些互聯網游戲商。這種應用往往先是收集海量用戶的互聯網行為數據，將用戶分類，根據不同類型的用戶，提供個性化的產品，或者提供個性化的促銷信息。比如網易等門戶網站推出了訂閱模式，讓使用者按照個人喜好方便地定製和整合不同來源的信息。

3、增強產品功能。對於很多互聯網產品，如殺毒軟體、搜索引擎等等，海量數據的處理能夠讓產品變得更聰明更強大，如果沒有大數據，產品的功能就大大減弱。比如奇虎360公司的360殺毒軟體，憑借每天海量的殺毒處理，建立了龐大的病毒庫，這使它能夠更快地發現病毒，而一些小的殺毒軟體公司則無法做到這一點。

4、掌控信用狀況，提供信貸服務。阿里巴巴上匯集了海量中小企業的日常資金與貨品往來，通過對這些往來數據的匯總與分析，阿里巴巴能發現單個企業的資金流與收入情況，分析其信用，找出異常情況與可能發生的欺詐行為，控制信貸風險。

5、實現智能匹配。婚戀網站、交易平台等，利用大數據可以進行精準而高效的配對服務。網易花田會挖掘用戶行為數據，比如點擊哪些異性的頁面，發表什麼樣的評論，建立用戶興趣模型，從而挖掘到用戶所期待另一半的類型，然後主動推薦與對方匹配度比較高的人選。2010年，阿里巴巴嘗試性地推出「輕騎兵」服務，由阿里巴巴將中國各產業集群地的供應商與海外買家的個性采購需求進行快速匹配，所憑借的，就是對供應商的海量交易數據信息的整合與挖掘。

二、大數據直接作為產品

對一些企業，大數據直接成為了產品，這些產品包括海量數據、分析、存儲與挖掘的服務等，目前大數據產業鏈正在形成過程中，出現了一批開放、出售、授權大數據和提供大數據分析、挖掘的公司和機構，前者主要是一些擁有海量數據的公司，將數據服務作為新的盈利來源。如大型的互聯網平台、民航、電信運營商、一些擁有大數據的政府機構等等，後者主要包括一些能夠存儲海量數據或者將海量數據與業務場景結合，進行分析和挖掘，或者提供相關產品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它們為大數據應用者們提供海量數據存儲、數據挖掘、圖像視頻、智能分析等服務以及相關系統產品。

大數據平台——企業群落繁榮的滋養劑

而網路已建成了包括網路指數、司南、風雲榜、數據研究中心和網路統計在內的五大數據體系平台，幫助其營銷平台上的企業了解消費者行為、興趣變化，以及行業發展狀況、市場動態和趨勢、競爭對手動向等信息。

為解決這些問題，各個平台在積極地努力。比如阿里巴巴建立了數據委員會，在統一數據格式標准、從源頭上保證數據的質量，採集和加工出精細化的數據，確保其能符合平台企業的應用場景等方面，不遺餘力地嘗試。尤其在大數據精細化方面，阿里巴巴更是作為其大數據戰略的重點。這方面，騰訊目前也在加快步伐。比如新版騰訊網出現了「一鍵登錄」的提示，用戶可以在上面通過一些細分標簽，訂閱自己關注的內容。實際上，這也是騰訊收集更精細化的用戶興趣數據的一個有效手段。

Tips

大數據實戰手冊

將大數據應用於內部運營中時，企業會遇到一些常見問題

1企業如何獲取與分析數據？

互聯網是大數據的一個主要來源，一些線下的傳統企業很難獲得。但它們可以：

a和擁有或能抓取海量數據的平台、企業以及政府機構合作。比如淘寶上的電商就購買淘寶收集的海量數據中與自身運營相關的部分，用於自身業務。再如卡夫通過與IBM合作，在博客、論壇和討論版的內容中抓取了47.9萬條關於自己產品的討論信息，通過大數據分析出消費者對卡夫食品的喜愛程度和消費方式。

b建立自己在互聯網上的平台，比如朝陽大悅城利用自己的微信、微博等平台收集消費者評論數據。

c許多傳統企業沒有分析海量數據的能力，此時它們可以和大數據分析和挖掘公司合作，目前市場上已經有天睿公司、IBM、百分點、華勝天成等一批提供大數據分析和挖掘服務的公司，它們是傳統企業進行大數據分析可以藉助的力量。

2如何避免大數據應用時的部門分割？

對於許多企業，其信息流被各部門彼此分割，數據難以互通，對於這種情況下，大數據的共享和匯集就只是一個泡影，更難以實現大數據的深度應用。

要打通部門之間信息分割的局面，首先要建立統一的、集中的數據系統。就像立白信息與知識總監王永紅所說的，「要真正用好大數據，企業要採用大集中的信息系統。」從更深入的角度來談，企業信息流的部門分割，更在於企業部門之間的分割，比如有一些企業的營銷按照渠道分割，導致對於顧客的大數據收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商務技術總監楊旭青認為，「很多時候由於組織結構問題，大數據分析有效性大大降低了。」這就需要組織與流程層面的重新設計，在這方面，阿里巴巴的部門負責人輪崗制度，對於打破部門壁壘無疑是一劑好葯。而一些企業為了打破部門分割，建立了矩陣型的組織結構，強化部門間的橫向合作，這些無疑為大數據的匯集、共享與應用創造了良好條件。

3如何讓業務人員重視大數據的應用？

解決這個問題，一方面在於一把手對整個企業數據文化的倡導，比如1號店董事長於剛就要求業務人員無論在開會，還是匯報工作時，都以數據說話，而馬雲更是將大數據提升到了戰略高度。

另一方面，也在於數據部門的帶動，阿里巴巴數據委員會負責人車品覺分享了經驗，「因為運營部門的業務人員很難看到大數據的潛力，可以首先從一些對業務見效快，見效顯著的數據項目出發，通過一兩個項目的成功，調動對方的積極性，然後再逐步一個個地引導。」

4為何大數據工作與運營需求脫節？

這往往是由於數據人員與業務人員視角、專業知識不同而導致的。大數據人員做了很多努力，但是業務人員卻認為這些努力無關痛癢。如何解決這個問題？

有的企業從組織設計上發力，將大數據納入業務分析部門的管理之下，用業務統馭數據。對於朝陽大悅城，由主要負責戰略和經營分析的部門來管理大數據工作，其中的大數據分析人員則作為支持人員。在負責人張岩看來，大數據要靠商業法則指導，關鍵是找到業務需求的點，然後由數據分析和挖掘人員實現。在具體操作中，大悅城對微信的數據挖掘，挖掘什麼樣的關鍵詞，由業務分析人員確定，而具體挖掘則由數據部門做；有的企業從流程設計上著手，推動業務部門與數據部門人員之間的溝通，建立數據人員工作與效果掛鉤的考核機制。

例如阿里巴巴根據數據挖掘的成效（比如帶來的商品轉化率的提升）來考核數據挖掘師，考核數據分析師則看其分析結果能否出現在經營負責人的報告中。從數據部門自身角度則需要降低運營部門使用數據的障礙和門檻，比如立白集團的數據人員會努力嘗試向運營部門提供更易懂、更生動的圖形化數據分析界面，在立白老闆辦公室上，就有一份「客戶運營健康體檢表」，讓老闆對全國經銷商的當月銷售情況一目瞭然。再如阿里巴巴開發的無線Bi，讓經營人員在手機上也可以看到大數據分析結果，拿車品覺的話說，「以數據之氧氣包圍經營人員。」

㈤ 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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㈥ 如何用大數據解決辦案中的意識形態問題

在辦案中，意識形態問題往往涉及到相關人員的價值觀、信仰、情感等方面，具有復雜性和主觀性。使用大數據技術可以從多個角度收集、分析、處理大量的數據，從而更客觀、全面地了解相關事實和規律，幫助解決意識形態問題。在辦案中，意識敗鎮形態問題往往涉及到相關人員的價值觀、信仰、情感等方面，具有復雜性和主觀性。使用大數據技術可以從多個角度收集、分析、處理大量的數據，從而更客觀、全面地了解相關事實和規律，幫助解決意察慶粗識形態問題。根據大數據平台，以下是一些應用方法：
1、基於大數據的輿情監測：通過搜索引擎、社交媒體等平台對相關話題進行監測和分析，掌握輿論動態、輿情變化趨勢，預測事件走向，並就此制定反應策略。
2、數據挖掘與分析：從海量數據中提取關鍵信息、抽象規律，發現隱藏在數據背後的因果關系和聯系，為案件調查和研判提供支持和參考。
3、語言模型與情感分析：利用自然語言處理技術，對大量文本數據進行語義理解和情感差鋒分析，獲取相關人員的言論、態度、情感等信息，更好地理解其意願和行為動機。
4、可視化分析與展示：將大數據結果以圖表、地圖、詞雲等形式直觀呈現，幫助檢察機關、律師、法官等相關人員更好地理解案件信息和分析結果，以便做出更准確的決策。

㈦ 大數據是如何幫助公安破案的

近年來，隨著信息技術在全國公安機關的快速發展，對數據共享和深化應用的需求前所未有。然而，隨著數據的融合和數據量的爆炸式增長，傳統的資料庫和數據倉庫技術遇到了許多瓶頸問題，特別是對於PB級非結構化數據處理、多維相關分析、數據挖掘、智能分析等需求，傳統的數據存儲和處理方法面臨著效率低、成本高、可靠性差、擴展能力不足等不可逾越的障礙。

案例2:違法犯罪人員入住賓館規律

案例目的:分析近10年來在押罪犯入住酒店的規律，為公安防控工作提供指導。通過各種努力，我們在10年內收集了5億多酒店數據，在10年內收集了65萬當地被拘留者的數據。使用計算機集群，首先建立比較模型，並根據HADOOP比較組織數據。將650，000條人員數據放入5億條住宿數據中，以找到相同的項目。在「1O 1」模式下，即10台伺服器作為數據節點，1台伺服器作為控制節點，「運行」時間約為50分鍾。最後，我們得到了大約721，000個關於過去10年入住酒店人數的數據。

㈧ 大數據時代 大數據分析解決方案

大數據時代 大數據分析解決方案
大數據數據分析一般技巧
①通過中國互聯網大數據了解產品的消費者需求偏好、增長趨勢、同行競爭、消費數據、政策環境、廣告消費、市場前景等，指導產品研發設計及市場定價策略;
②消費升級後，高端消費者在購買產品時關心的產品知識是什麼，信任什麼網路信息渠道，分析用戶心理和關注因素，制定宣傳策略和選擇宣傳方式;
③分析行業龍頭的網路宣傳策略，並了解消費者選擇品牌時關注的購買因素，制定差異化營銷策略，用消費者喜歡的內容和方式巧妙取勝;
大數據對於品牌推廣作用
①藉助大數據制定品牌推廣策略，提升品牌知名度、影響力、良好口碑，集團公司整體形象宣傳;
②通過大數據，鎖定目標招商對象，為品牌做招商加盟宣傳、品牌連鎖店宣傳，通過網路擴大招商影響;
③通過對企業品牌節假日促銷/活動/開業/慶典/展會等的線上二次宣傳，擴大活動營銷效果;
④企業上市宣傳、企業海外上市宣傳、上市公司網路形象優化、上市公關服務;
⑤產品宣傳、新品上市、產品擴大知名度、產品快速進行展現、產品線上宣傳等。
大數據如何應用於電商推廣
①電商品牌重要節慶宣傳，如雙十一促銷、中秋節促銷、年貨節促銷等。提前1-2個月覆蓋精準客戶關心的話題、分析潛在需求數據;
②電商品牌全年品牌推廣計劃，品牌全網宣傳包年合作，全面打造淘品牌。通過大數據分析客戶需求、關心元素、品牌排名等，刺激用戶購買需求，提升品牌口碑。
依託多平台的大數據採集，以及大數據技術的分析與預測能力，能夠使推廣更加精準有效，給品牌企業帶來更高的投資回報率。未來企業如想進一步提升品牌知名度並准確把握市場走向，進行大數據營銷是必不可少的。