A. 大数据那些神奇或哭笑不得的案例
大数据那些神奇或哭笑不得的案例
互联网时代每天都有巨量的数据产生，信息技术也随之飞速发展。大数据已经渗透进我们生活的方方面面，其实我们也时时刻刻在接触这些大数据带给我们的服务。接下来我们看看那些大数据挖掘出来的一些神奇或哭笑不得的案例。
1啤酒+尿布（神方案）
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
2数据新闻让英国撤出伊拉克
2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。
3C罩杯都在新疆
淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好。其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸颜色中，黑色最为畅销。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
4qq圈把前女友介绍给未婚妻
2012年3月腾讯推出QQ圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。
5首款“魔镜”预知市场走向
在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通过价量关系得出市场的走向。在不久前，“魔镜”帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提高了收益。
6Google数字模型预测流感
2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
7数据文档帮乔布斯延长生命
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。
8大数据让奥巴马连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉与经验进行决策的优势急剧下降，在政治领域，大数据的时代已经到来；各色媒体、论坛、专家铺天盖地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋不已，无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
9大数据成功预测21项大奖
2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫?罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
10购物数据预测高中生怀孕
明尼苏达州一家塔吉特门店被客户投诉，一位中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关关系分析得出事情的真实状况。
人类已进入大数据时代，国际数据公司的研究结果表明，近几年全球产生的数据量高达数个ZB。基于这样一个大数据的概念，我们会在各行各业，比如医疗行业，将迎来深度的行业变革，甚至颠覆性的变革。
以上是小编为大家分享的关于大数据那些神奇或哭笑不得的案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
B. 什么是大数据，大数据的典型案例有哪些
随着大数据时代的到来，大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面，那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件，对于大数据你还了解多少呢？科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
……
种种的案例实在是太多，或许我们永远说不完一样，所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例：
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
其实大数据，其影响除了以上列举的方面外，它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
C. 大数据起源，给你解析到底什么是大数据
大数据，英文名big data。因为传播已经成为习惯，我们并没有过多的去思考为什么用big data去描述，但是现在我们仔细回味一下，会发现大数据这个大为什么不用large为什么不用海量vast呢？归根结底我们可能就需要从语法上，来分析一下，它们三个之间的区别。big形容大小。更多的时候，是一种比较行为上的大，是种相对来说的感觉，而large和vast更多的时候形容的是的是一种形体上的巨大。
那么现在来推敲一下big data这个词，大数据这个大其实是一种相对的说法是相对于传统的数据体量来说的，过去任何时候的数据相对于现在来说都显得太过于渺小，而现在我们所说的大数据是一种量变最后达到了质变的概念。
数据这个词最早在媒体上风靡应该是2007年左右。往上追溯应该就是05年谷歌参加有美国官方举办的一个机器翻译大赛，最终由于使用了海量的相关数据而夺得第一，在那之后大数据这个概念渐渐的被业内人士所传播。那么到底什么是大数据呢？
大数据顾名思义，最表象的特征就是数据量够大。但是仅仅数据量够大，并不能构成大数据整体的含义。如果是海量杂乱无章，互之间没有关联的数据，即便再怎么定义，它也算不上是大数据。就譬如一个人体内的基因图谱，详细的基因图谱数据如果记录出来是一个很大体量的，但是没有意义。
大数据而且还有个概念，那就是多维度。在十年前，如果说国内哪一家公司最有资格说大数据的，那无疑是网络了。作为一个独占13亿用户专属的搜索公司来说，网络对于用户画像的记录，无疑是多维的。网络搜索，至今记录了无数用户每天在互联网上搜索的问题，或者说知识。在时间维度上用户对某些词汇搜索的频次高低这些都是数据。它可以通过对注册用户的甄别就可以知道搜索这个词汇或者是这个问题的用户是男生还是女生？年龄分布是是小孩、青年抑或是一个中年大叔？再到后来个人电脑开始普及，通过记录ip等信息，根据ip搜索的网络的问题的分类，可以判断中国各个区域，是南方富裕一点，还是北方富裕点？是江苏人更爱吃，还是闽南人更喜欢谈论吃？网络完全可以根据自己的数据生成得到国内各种关于此类的数据，普查之后所能得到的答案这就是因为网络所具有的数据是一个多维度的数据。他的数据收集过程，是一个长期的持续性的工作。
除了网络之外，腾讯的qq确实每年都会有一个关于qq的城市报告。它会根据qq的用户数据，甚至于至于活跃地点。在一个大的范围内青年QQ用户的占比，最终可以得到中国城市年轻度排行榜。可以根据这些数据判断，哪一个城市是，年轻人毕业之后最愿意去的。可以判断哪一个城市的，年轻人毕业之后，是回归率最高的。也可以判断哪一个城市的人才流失率更低，更容易留住外来人才。这些都是大数据多维度的应用。
大数据还有一个非常重要的特点，那就是全面性。经常在某些大型活动之前我们都会遇到。某些公司对于这件事情，会做出预测。然后最终的结果让我们大失所望。预测无疑是需要基于数据基础的预测，如果这个数据不够全面的话，最终的预测结果肯定相差甚大。
关于数据全面性有一个最经典的案例这是12年美国大选大选事件。一个名叫斯威尔的年轻人，利用大数据预测。成功预测出了51个州的选举果，要知道这在之前是从来没有发生过的事情。美国大选在之前就一直有专业的预测机构做预测，但是就连这种长期做数据，分析的公司都从来没有如此成功的预测过。那是因为斯威尔将网上所有关于选举的数据，包括新闻稿，以及facebook和推特上面人们关于选举的言论，所有的数据都做了甄选处理。这份数据反映的是网民全面几乎没有遗漏的想法，最终得到了某种程度上来说，比较具有完备性的数据，所以能够如此成功的预测13年美国大选的结果。
D. 大数据应用现状 从发现价值到创造价值
大数据应用现状：从发现价值到创造价值
从发现价值到创造价值， 大数据将成为“互联网+” 产业升级的驱动力。 过去，数据的价值主要应用在决策领域，典型应用是商业智能(BI, Business Intelligence)在企业经营管理层面的应用， 即通过数据收集、管理和分析等方法，将数据转化为知识， 发现数据的价值，进而提供决策支持。随着数据体量的不断增加和处理数据能力的提升， 大数据已经成为一类新的资产， 其应用场景正在不断扩宽，除了决策支持、 提高效率等发现价值功能之外，大数据还能创造价值的功能： 一方面，大数据可以帮助提供传统模式下所无法提供的产品， 满足用户需求， 例如大数据完善个人征信体系，帮助金融机构提供消费金融产品；又如千方旗下的掌城科技通过浮动车模型提供实时交通信息服务；另一方面，大数据还可以创造需求， 例如，大数据可以助力实现人工智能， 这是新技术创造的新需求。
大数据延伸 BI 内涵， 提高企业效率
大数据分析结果为企业经营决策提供支持，帮助企业提高效率，这实际上是传统 BI 范畴的延伸。 在人口红利逐渐消失的背景下， 我国企业传统的粗放型模式受到了 越来越大的挑战， 互联网与产业结合背景下的大数据应用将有助于提升企业经营管理效率，助力企业经营从粗放型向集约型转型， 实现产业升级。
大数据促进商业智能的加速发展，这是因为：第一，大数据的分析过程和结果更具有灵活性、可靠性和价值性；第二，大数据的存在提高了企业的商业智能意识， 引导企业主动寻求商业智能的帮助。一些大型企业往往拥有几十个甚至数百个信息系统，其所包含的大量数据反映了企业的日常经营情况，若能加以分析和利用，将为企业创造巨大的价值。
目前，大数据应用可以帮助企业实现户关系管理、盈利能力分析、控制成本、衡量绩效等功能：
客户关系管理（CRM）：通过客户信息统计，使企业有针对性的根据客户需求来定制产品和服务，提高客户忠诚度，还可以通过分析偏好挖掘潜在客户；
赢利能力分析：帮助企业分析利润来源、各类产品赢利能力、费用支出是否与销售成正比等；
控制成本：根据统计信息优化流程，如降低库存、减少损耗等，助于企业控制成本；
绩效管理：利于商业智能确立对员工的期望，帮助他们跟踪并管理其绩效。
麦肯锡调查显示， 数据挖掘的商业价值巨大， 大数据在美国医疗行业每年能提高 0.7%的生产力，创造约 3000 亿美元的价值；在欧洲公共管理部门 ，每年能提高 0.5%的生产力，创造 2500 亿欧元的价值；在美国零售业，每年能提高 0.5%-1.0%的生产力 和 60%的净利率。
大数据满足需求， 市场空间巨大
大数据可以帮助提供过去所无法提供的产品， 满足用户需求。 这种模式在传统产业中比较常见， 过去，一些行业的用户需求虽然存在， 但是由于缺乏有效的技术手段，导致市场参与者无法提供合适的产品迎合市场需求。大数据技术兴起后，将带动一系列创新产品推出市场， 这在各行各业都能找到案例，考虑到传统产业的广度，这将是是一个正在挖掘的巨大市场。
以交通领域的实时交通信息服务和车险定价为例，这两个细分领域的需求本来就存在，但在大数据兴起之前，传统模式无法提供最优的产品，而大数据技术下的产品优化可以更好的满足需求，提高用户体验。
千方科技旗下掌城科技通过大数据技术提供实时交通信息服务。 掌城科技通过向出租车公司和公交车公司购买数据、 向政府部门臵换数据、利用千方自有数据的形式汇集城际交通数据， 基于浮动车的算法模型，对数据进行二次开发，以建立实时交通信息服务平台。 目前， 掌城科技运营着北京、上海等全国 30 余个大中城市的实时路况信息，准确率极高。 目前，千方已将交通数据收集从城际交通扩大至整个陆路交通和航空等领域，目标通过大数据技术提供更加全面的公众智慧出行服务。
大数据技术将参与车险定价，使定价更加科学。随着车联网的兴起，OBD（On-BoardDiagnostic车载诊断系统）等联网的车载设备，成为车联网中的智能节点，连接运动中的人、车和道路环境，读取行车数据，从而分析出车辆能耗、故障等车况信息以及驾驶者的行车习惯：通过G-sensor监测车主的诸如急刹车、急加速和急转弯等危险行为，通过破解Can-bus协议监测车主的诸如转弯不打灯、驻车不拉手刹等不良驾驶习惯，通过GPS获取车辆的位臵信息和里程数据，这些数据将改善车险定价技术与核保政策，提升精准定价能力。
大数据创造需求，拓宽市场边界
大数据创新产品拓宽市场边界， 供给创造需求。 大数据创造价值功能， 除了提供产品满足市场已经存在的需求外， 基于大数据的新产品还将创造新供给，带动新需求， 打破原有的市场边界，想象空间巨大：
一方面大数据能够前所未有的精准洞悉现在，深入挖掘现有商业价值：
例如 Airbnb 拥有海量的独有数据，包括旅游地、用户评论、房源描述、社区信息等， Airbnb还有一支队伍去各地和当地人交流，搜集所有的相关历史数据。当用户在搜寻一个住宿的地方时， Airbnb 利用大数据分析通过 Airbnb 社区告诉未来的客人哪里是更好的住宿地，甚至能够帮助用户更深入地了解某个地点，包括地理信息无法描述的文化或宗教上的区分。 Uber 则是利用地理位臵和其用户的综合数据，大大缩短司机开着空车去接下一位乘客的时间和乘客等待的时间。
另一方面大数据能够空前准确的预测未来，从而能获得前瞻性的商业价值：
例如社交数据分析公司 Topsy 准确预测了 iPhone 4S 上市后的市场表现，同时还成功预测美国大选结果和奥斯卡颁奖结果。它在商业分析、市场销售、新闻等领域拥有很高价值，因而苹果以 2 亿多美元的价格收购 Topsy。
大数据产业链分析
大数据产业链的主要参与方
大数据产业链可以分为四个部分： 数据采集和整合、数据存储和运算、数据分析和挖掘、数据应和消费。数据采集和整合是指通过技术手段从互联网、 移动终端、 物联网、 应用软件等采集数据，然后把数据按照一定的规则进行存储和运算，再按照需求调用数据并进行智能分析和挖掘，将数据转化成价值信息或者产品，为决策支持、提升效率、 创新产品提供依据。
数据资产开始成为核心资源
拥有数据，大数据时代的王者。在大数据时代， 数据资产已经成为核心资源， 2012 年，奥巴马政府明确提出 将“大数据战略”上升为国家意志，并将数据定义为“未来的新石油”， 因此，拥有数据可谓是大数据时代的王者。 拥有数据的机构可以分为三类：
一是既有数据、 又有大数据思维的互联网公司，如阿里巴巴、腾讯、京东、 Google、 Amazon等，在互联网端积累了大量的数据资源，而且此类公司 IT 起家， 对大数据有天生敏锐的嗅觉， 大数据技术也相对成熟， 因此，互联网公司 可谓是最早使用大数据的机构，成为大数据应用的先行者；
二是传统软件公司转型互联网，通过 SaaS 模式为用户提供服务， 例如用友软件推出畅捷通，以云模式为小微企业提供财务管理应用， 也可以认为是既有数据、 又有大数据思维的模式；
三是拥有数据，缺乏大数据思维的机构，这类机构手里掌握着大量的数据，但是没有能力自己有效利用， 例如金融机构、 运营商、政府部门等。
使用数据，数据变现的推动者。对于手里掌握大量数据，但没有能力变现的机构而言，需要专业的第三方公司提供大数据服务，主要是各类 IT 咨询机构和行业应用软件厂商，尤其是行业应用软件厂商， 在各自的领域具有天然的卡位优势： 软件公司提供了行业应用软件和相关的运营维护， 行业应用软件本身就是重要的数据来源，软件公司 属于不拥有数据，但可以接触到数据的机构， 且天然拥有大数据思维和大数据技术，以及良好的行业客户关系，从信息系统建设延伸到大数据运营顺理成章。因此，各个细分行业的应用软件提供商有望成为传统拥有数据机构的重要合作伙伴， 助力其探索大数据价值变现。
大数据技术是重要生产力
大数据应用好坏的关键除了 数据本身，还在于大数据技术， 大数据技术包括数据采集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现等环节，涉及的技术环节极广， 随着数据体量增大和数据复杂性程度提高，大数据技术本身也处于快速迭代的发展过程中。值得一提的是，大数据技术落地的一大重要因素在于如何实现技术与业务的融合， 这背后需要深厚的业务理解， 对于既有数据、 又有大数据思维的互联网公司 来说，技术和业务本身是相互驱动、共同发展的， 对于拥有数据，缺乏大数据思维的机构而言， 在行业深耕多难的应用软件提供商则是最好的选择。
以上是小编为大家分享的关于 大数据应用现状 从发现价值到创造价值的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
E. 大数据深度分析，特朗普为什么能逆袭赢得美国大选
大数据不是万能的，大数据并不能预测人心，所以大选不能用大数据来说明。柠檬学院大数据。
F. 简述身边大数据成功案例并且用了哪些大数据的数据达到什么效果
随着大数据时代的到来，大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面，那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件，对于大数据你还了解多少呢？科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
……
种种的案例实在是太多，或许我们永远说不完一样，所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例：
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
其实大数据，其影响除了以上列举的方面外，它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
G. 大数据是怎么影响美国大选的
大数据和美国大选一毛钱关系没有的，反而是因为人们的炒作，总以为是大数据影响了美国的大选，其实不是这样的，没有关系的。柠檬学院大数据。