大数据的分析与应用案例
大数据分析的实际案例
大数据分析的实际案例数据从来不是孤立的存在，它们背后总是有一个故事，讲述着人们的生活、社会的变迁。
大数据是当今互联网时代的一个重要词汇，它所带来的不仅仅是数据的增量，更是数据的改变和呈现方式的更新。
各个产业领域都在乘风破浪，试图用大数据技术来变革自己的商业模式和服务方式。
下面，我们来看看大数据分析在实际商业中的应用。
案例一：亚马逊的推荐算法在网购时，我们常常耳熟能详的“看了本书的人也看了……”是怎么实现的呢？亚马逊的推荐算法就是一种基于大数据的人工智能算法。
亚马逊通过分析大量的交易和用户数据，来准确地预测用户的购物喜好和需求，并将推荐列表个性化地展现给不同用户。
该算法的好处不仅在于提高了用户购买率，还可以减少商品的滞销和回收，提高了商家品牌的知名度。
案例二：滴滴大数据驱动的智慧出行随着经济的发展，城镇化进程加速，交通拥堵成了日常生活中的一大问题。
滴滴大数据的智慧交通方案的出现，真正为解决这个问题提供了一条可行之路。
滴滴依托庞大的用户交易和位置数据，分析出不同地区的交通拥堵状况，并把这些信息反馈给司机，驾驶员便可根据最佳路径规划进行行驶和接送。
除此之外，滴滴还可以基于用户出行数据和天气状况，预测出车辆需求和交通高峰时间，为用户和司机提供更加便利和高效的交通服务。
案例三：浴室卫浴界的大数据在传统的卫浴行业中，产品的生产和销售往往仅基于人的直觉或者经验，缺乏科学而系统的方法。
以艾美特浴室的实践为例，该公司在产品研发和销售过程中，依托大数据技术开展了深入分析，从产品设计、生产制造、营销策略、服务体系全面提升企业的竞争力。
从智慧生产到智慧物流，从精准营销到售后服务，由此形成了一套完整、科学的数字管理模式，为制造企业实现高质量发展提供了有力保障。
结语大数据分析技术为商业提供了更加精细、便捷、高效的服务，它的应用范围是非常广泛的。
无论是从卫浴企业到交通出行，再到电商购物领域，每一种行业都可以通过大数据技术对自己的业务进行创新和优化。
大数据应用案例分析
大数据应用案例分析随着信息技术的飞速发展，大数据已然成为当今社会的热门话题。
大数据的广泛应用给我们的生活带来了巨大的改变，涵盖了各个领域。
本文将以案例的形式，对大数据在不同领域的应用进行分析和探讨，以期为读者提供更深入的了解和思考。
案例一：智能犯罪预测在公共安全领域，大数据的应用已经取得了不少突破。
例如，在犯罪预测方面，警方可以通过分析大数据和人工智能技术，准确地预测犯罪发生的时间、地点和类型，从而优化警力分布和资源调配，提高犯罪打击效率。
美国芝加哥警局在实施智能犯罪预测系统后，成功降低了暴力犯罪的发生率，并且实现了对重复性犯罪的有效打击。
案例二：医疗健康管理在医疗健康领域，大数据的应用正逐渐改变人们的就医方式和医疗服务质量。
通过搜集和分析患者的个人健康记录、医疗数据和疾病流行情况，大数据可以帮助医生更精确地诊断疾病，选择最佳的治疗方法，并优化药物的研发与分发。
例如，IBM的“沃森医生”可以通过分析数百万份医疗文献和实时的患者数据，为医生提供最新的治疗建议和决策支持。
案例三：智能交通管理在交通领域，大数据的应用为城市交通管理带来了前所未有的便利和效益。
通过对交通摄像头、车辆传感器和移动设备等数据进行实时监测和分析，大数据可以指导道路规划、优化交通信号灯、实现智能导航和拥堵预测等功能，从而提高交通流畅度和行驶安全。
中国的深圳交警部门通过利用大数据技术，成功解决了城市中交通拥堵和事故高发问题。
案例四：智能金融风险管理在金融领域，大数据的应用已经成为金融机构风险管理的重要手段。
通过对客户的消费习惯、信用记录和交易行为等进行全面的数据分析，大数据可以实现智能推荐、个人信用评估和欺诈检测等功能，从而提供更安全、高效和个性化的金融服务。
例如，中国的支付宝通过分析庞大的交易数据，实现了对用户的个性化信用评分，为用户提供更多的金融服务和信用贷款。
综上所述，大数据在公共安全、医疗健康、交通管理和金融风险管理等领域的应用已经取得了不少成果。
大数据分析与应用案例
大数据分析与应用案例近年来，随着互联网的快速发展和信息技术的成熟，大数据分析与应用逐渐成为各行各业关注的焦点。
大数据分析可以通过对大规模数据集进行收集、处理和分析，揭示数据背后隐藏的模式、趋势和规律，为企业决策提供科学依据。
本文将通过几个实际的案例来探讨大数据分析与应用的重要性和实际价值。
案例一：零售业销售分析某零售巨头利用大数据分析技术对销售数据进行深入分析，发现了一个有趣的现象：在某一地区，每当天气变冷，卖出的啤酒和尿布的销量都会大幅上升。
通过进一步分析，他们发现这是因为在周末，年轻父母通常会携带孩子去购物，孩子买尿布，父母顺便买啤酒放松。
而当天气变冷，人们更愿意在家聚会，所以啤酒和尿布的销量呈现出明显的相关性。
基于这一发现，该零售巨头调整了货架陈列策略，将啤酒和尿布放在了一起，销售额显著提升。
案例二：社交媒体情感分析社交媒体上的海量数据蕴藏着巨大的商机。
某网络公司利用大数据分析技术，对用户在社交媒体上的发帖、评论等信息进行情感分析，以了解用户对其产品的态度。
通过对用户评论的情感词汇进行统计和分析，该公司能够得知用户对不同产品的喜好和评价，为产品改进提供参考依据。
同时，该公司还可以通过对竞争对手的情感分析，及时了解市场动态，进行竞争策略的调整和优化。
案例三：交通拥堵预测城市交通拥堵是人们日常生活中的一个头疼问题。
一家科技公司利用大数据分析技术，通过收集和分析道路监控、手机信令等数据，实现了对交通拥堵情况的实时监测和预测。
他们建立了一个基于大数据的交通预测模型，通过对历史数据和实时数据的综合分析，能够准确预测未来交通状况，提前采取措施避免交通拥堵。
这项技术不仅提高了城市交通的效率，也为城市规划和交通管理提供了有力的决策支持。
案例四：医疗诊断与预测在医疗领域，大数据分析可以为医生和患者提供更精准的诊断和预测。
比如，某家医疗科技公司利用大数据分析技术，通过分析患者的病例数据和基因序列等信息，识别出不同基因型对于特定药物疗效的影响。
大数据十大经典案例
大数据十大经典案例随着信息技术的发展，大数据已经成为当今社会的重要资源。
大数据分析可以为企业提供更准确的市场预测、个性化推荐、客户细分等方面的支持。
在这篇文章中，我将介绍十个经典的大数据案例，展示大数据技术在多个行业中的应用。
1. 亚马逊个性化推荐系统亚马逊是大数据应用的典范之一。
他们利用大数据技术分析用户的购物习惯、点击行为、浏览历史等信息，为每个用户提供个性化的产品推荐。
这不仅提升了用户购物体验，也增加了销售额。
2. 谷歌搜索算法优化谷歌搜索引擎利用大数据分析来不断优化搜索结果的排名算法。
通过分析用户的搜索历史、点击行为等数据，谷歌可以更好地理解用户的意图，为他们提供更精准的搜索结果。
3. 滴滴出行的智能调度系统滴滴出行利用大数据技术分析用户的出行需求、交通状况等信息，通过智能调度算法将乘客和司机进行匹配，提高了乘客的等待时间和司机的工作效率。
4. 美团点评的用户画像分析美团点评通过大数据分析用户的点评、消费记录等信息，对用户进行画像分析。
这些画像可以帮助商家更好地了解消费者需求，制定更精准的营销策略。
5. 脸书的社交关系分析脸书运用大数据技术分析用户的社交行为，找出用户之间的关联和兴趣，为广告商提供更有针对性的广告定向投放。
6. 捷信金融的风险评估模型捷信金融利用大数据分析用户的借贷历史、资产状况等信息，建立风险评估模型，提高贷款审批的准确性和效率。
7. 瑞典的城市规划优化瑞典利用大数据分析交通状况、人口分布等信息，优化城市规划。
他们通过分析数据，提出了改进交通流动性、节约能源等方面的具体举措。
8. 亚太航空的客户关系管理亚太航空利用大数据技术分析客户的飞行历史、偏好等信息，为客户提供个性化的服务和优惠，增强客户忠诚度。
9. 法国医院的医疗预测法国一家医院使用大数据分析医疗数据，建立模型预测患者的住院时间和治疗方案，帮助医生做出更好的决策，提高医疗效率。
10. 哈佛大学的科学研究哈佛大学利用大数据分析海量的科学文献、实验数据等，挖掘潜在的科研关联和发现。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，这些数据集合可以通过计算机进行分析和挖掘，从而揭示隐藏在其中的信息和价值。
大数据应用则是将大数据技术与各行各业的实际需求相结合，为企业和组织提供决策支持、业务优化等方面的解决方案。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在不同领域的应用和价值。
二、案例一：零售业的用户购买行为分析零售业是大数据应用的一个重要领域。
通过分析用户的购买行为，零售商可以更好地了解用户的需求，优化商品布局和促销策略。
以某电商平台为例，该平台通过采集用户的购买记录、浏览记录、搜索记录等大量数据，利用大数据分析技术，对用户进行细分和画像。
通过分析用户的购买偏好、购买频次、购买时间等指标，可以精确预测用户的购买意愿和需求。
基于这些预测结果，电商平台可以向用户推荐个性化的商品，提高用户的购买满意度和忠诚度。
此外，大数据分析还可以匡助零售商优化商品的布局和促销策略。
通过分析用户的购买行为和偏好，可以发现用户的潜在需求和热门商品。
基于这些数据，零售商可以调整商品的陈列位置、增加热门商品的库存，并针对不同用户群体制定个性化的促销活动，提高销售额和利润。
三、案例二：金融行业的风险管理与反欺诈金融行业是大数据应用的另一个重要领域。
通过分析大量的金融数据，可以匡助金融机构提高风险管理能力，减少欺诈行为。
以银行业为例，银行通过分析客户的交易记录、信用评分、个人信息等大数据，可以建立客户的信用模型和风险评估模型。
通过这些模型，银行可以评估客户的信用风险和违约概率，从而决定是否赋予客户贷款或者信用额度。
此外，银行还可以通过大数据分析技术，监测客户的交易行为，及时发现异常交易和欺诈行为，保护客户的资金安全。
此外，大数据分析还可以匡助金融机构进行市场风险管理。
通过分析市场的波动情况、交易量、交易价格等数据，金融机构可以预测市场的走势和风险，及时调整投资组合，降低投资风险。
大数据分析的实际案例与方法
大数据分析的实际案例与方法在当今数字化时代，大数据已经成为了各行各业的热门话题。
作为一种强大的分析工具，大数据分析有助于揭示未知的信息和隐藏的模式，帮助企业做出更明智的决策。
本文将介绍一些实际案例和方法，以展示大数据分析的重要性和应用。
案例一：零售业销售数据分析在零售行业，大量的销售数据每天都在不断产生。
利用大数据分析方法，零售商可以深入了解他们的消费者，从而制定更加精准的营销策略。
比如，通过分析购买历史、地理位置和消费偏好等数据，零售商可以预测消费者的购买需求，并推送个性化的促销活动和产品推荐。
此外，大数据分析还可以帮助零售商优化库存管理，减少供应链成本。
方法一：数据挖掘数据挖掘是大数据分析中常用的技术之一。
它通过自动发现数据中的模式、规律和关联性来提取有价值的信息。
在零售业中，数据挖掘可以帮助企业识别出最畅销的产品、最受欢迎的品牌以及最有效的促销策略等。
通过数据挖掘的应用，零售商可以优化产品定价和产品组合，提高市场竞争力。
案例二：金融业风险管理金融业是大数据应用的典型代表之一。
大数据分析可以帮助金融机构发现潜在的风险，并采取相应的措施进行管理。
例如，在信用评分领域，大数据分析可以整合海量的个人和企业数据，为金融机构提供更准确的信用评估结果。
此外，在反欺诈领域，大数据分析可以自动识别出可疑的交易模式，减少欺诈行为的发生。
方法二：机器学习机器学习是大数据分析中常用的算法之一。
通过训练模型并从大数据中学习，机器学习可以帮助金融机构识别欺诈交易、预测市场趋势以及改善客户服务。
例如，利用机器学习算法，金融机构可以分析客户的交易行为和偏好，自动为他们推荐个性化的金融产品。
这不仅提升了客户满意度，还增加了金融机构的收入。
案例三：医疗保健领域医疗保健领域也是大数据应用的重要领域之一。
大数据分析可以帮助医疗机构提高医疗质量、降低医疗成本，以及改善患者体验。
例如，通过分析大量的病历数据和临床试验数据，医疗机构可以实现更准确的疾病诊断和预测。
大数据分析应用案例
大数据分析应用案例大数据分析在当今信息时代扮演着至关重要的角色。
通过对大量数据进行采集、处理和分析，我们可以揭示隐藏在其中的规律和洞见，为各行各业提供更好的决策依据和业务优化方案。
本文将以一系列实际案例，介绍大数据分析在不同领域的应用。
案例一：市场营销领域在市场营销领域，大数据分析可以帮助企业了解消费者需求和行为，制定更精确的营销策略。
比如，一家电子商务公司利用大数据分析，对用户的购物历史、浏览行为以及社交媒体数据进行挖掘，然后根据消费者个性化的需求，给出更有针对性的推荐产品，从而提高销售转化率和客户忠诚度。
案例二：金融风控领域在金融行业，大数据分析可以帮助银行和金融机构进行风险评估和预测。
例如，一家银行可以通过分析大量的借贷信息、信用卡交易记录以及公共数据库的数据，构建起一个庞大且复杂的风险模型。
这样，银行就能够更好地识别欺诈交易和不良借贷行为，及时采取相应措施，保护自身和客户的利益。
案例三：医疗领域大数据分析在医疗领域的应用日益广泛。
通过分析来自医院、社交媒体和健康监测设备等渠道的医疗数据，医生和研究人员可以提取出有价值的信息，实现个体化诊疗。
例如，利用大数据分析可以预测疾病的转归和患者的治疗效果，并推荐最佳的治疗方案。
此外，大数据分析还能帮助疾病的早期发现和疫情的监测，提高医疗水平和公共健康管理。
案例四：城市规划领域城市规划是一个复杂而庞大的系统工程，大数据分析为城市规划者提供了宝贵的决策支持。
通过分析城市交通流量、人口分布、能源消耗等数据，可以帮助规划者优化交通布局、改善公共设施分布和推动城市可持续发展。
例如，利用大数据分析，可以发现立交桥建设的最佳位置，减少交通拥堵，提高通行效率；同时，也可以计算出城市能源消耗的模型，为城市能源规划和环境保护提供依据。
案例五：电影行业大数据分析在电影行业中的应用也非常重要。
通过分析大量的用户评论、观看记录和票房数据，电影制片方可以更好地了解观众的口味和喜好，制定更准确的宣传策略和电影推荐，提高影片的票房和口碑。
大数据应用分析案例分析
大数据应用分析案例分析随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，各个行业开始广泛应用大数据技术。
大数据的应用对于企业的运营和发展起到了至关重要的作用。
本文将以几个案例分析的方式，探讨大数据在不同行业的应用，并分析其对企业带来的影响。
案例一：电商行业电商行业是大数据应用最为广泛的领域之一。
电商平台拥有庞大的用户数据，通过数据分析可以了解用户的购买习惯、喜好以及个性化需求，并将这些信息应用到用户推荐、运营策略以及产品设计中。
以阿里巴巴为例，他们利用大数据分析技术，通过分析用户的购买记录、搜索行为和点击行为，可以精确地为用户推荐商品，提高用户购买转化率，同时降低推广成本。
此外，阿里巴巴还通过大数据分析识别用户群体，为商家提供精准的广告投放，提高广告投资的回报率。
通过大数据的应用，电商行业可以实现更好的用户体验、提高销售额，并且在市场竞争中取得优势。
案例二：金融行业金融行业也是大数据应用的重要领域。
金融机构拥有大量的客户数据，通过大数据分析可以挖掘出有价值的信息，增加风险评估准确性、提高投资决策效率。
以银行为例，他们可以通过大数据分析客户的贷款记录、消费行为以及信用评级等信息，为客户提供个性化的金融服务，如贷款额度的评估、投资产品的推荐等。
另外，金融机构还可以通过大数据分析识别欺诈行为、风险预警，降低金融风险。
大数据的应用有效地提高了金融行业的运营效率，同时也带来了更加个性化的金融服务，提升了客户满意度。
案例三：医疗行业医疗行业的大数据应用可以为医生提供更好的诊疗支持、改善患者就医体验。
医疗机构通过大数据分析，可以对大量的医疗影像数据进行诊断辅助，帮助医生提高诊断精确度，减少误诊率。
另外，医疗机构还可以通过大数据分析患者的病历记录、生命体征等数据，实现个性化的医疗服务，如健康管理、用药建议等。
此外，通过大数据的应用，医疗机构可以提前发现疾病爆发趋势，提供早期预警，从而提高公共卫生水平。
大数据的应用让医疗行业更加智能化、个性化，提高了医疗质量和效率，为患者提供更好的医疗服务。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、复杂多样、难以处理的数据集合，它包含了结构化数据和非结构化数据，具有高速、多样、海量等特点。
大数据的应用已经渗透到各个行业，其应用案例也层出不穷。
本文将通过对几个经典的大数据应用案例进行分析，探讨大数据对企业和社会的影响。
二、案例分析1. 零售行业：亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的在线零售商之一，其成功的一个关键因素就是其个性化推荐系统。
亚马逊利用大数据技术对用户的购买历史、浏览记录、评价等数据进行分析，通过算法来预测用户的购买偏好，并向用户推荐相关的产品。
这种个性化推荐系统大大提高了用户的购物体验，增加了用户的忠诚度，也促进了销售额的增长。
2. 金融行业：花旗银行的风险管理在金融行业，风险管理是至关重要的一环。
花旗银行利用大数据技术对客户的交易记录、信用评分、社交媒体数据等进行分析，构建了一个全面的风险管理系统。
该系统能够实时监测交易风险，发现异常交易，并及时采取措施进行风险控制。
通过大数据的应用，花旗银行能够更好地保护客户资金安全，提高金融交易的效率和准确性。
3. 医疗行业：谷歌的疾病预测大数据在医疗行业的应用也非常广泛。
谷歌利用大数据技术对互联网上的搜索数据进行分析，发现了搜索关键词与疾病之间的关联性。
通过分析搜索数据，谷歌能够预测某个地区的疾病爆发趋势，提前采取措施进行疫情防控。
这种疾病预测系统对于公共卫生管理具有重要意义，能够帮助政府和医疗机构更好地应对疾病的传播。
4. 物流行业：UPS的智能调度系统UPS是全球最大的快递和物流服务供应商之一，其物流网络覆盖全球。
为了提高物流运输的效率和准确性，UPS利用大数据技术开发了智能调度系统。
该系统通过对实时的交通信息、天气数据、订单信息等进行分析，能够预测最佳的路线和交通状况，并自动调度物流车辆，提高物流运输的效率和准时率。
大数据应用的典型案例和分析
大数据应用的典型案例和分析摘要本文将介绍几个大数据应用的典型案例，并对每个案例进行分析。
这些案例涉及到不同行业，包括零售、金融、医疗等。
通过分析这些案例，我们可以深入了解大数据应用在不同行业中的应用场景、挑战和价值。
1. 零售行业案例一：顾客行为分析在传统零售行业中，顾客行为分析一直是一个重要的课题。
随着大数据技术的发展，零售企业可以收集大量的顾客数据，包括购买历史、浏览记录、社交媒体活动等。
通过对这些数据的分析，零售企业可以更好地了解顾客的行为习惯和偏好，从而优化产品定价和促销策略，提高销售效果。
案例二：供应链优化供应链管理是零售行业中的一个重要环节。
大数据应用可以帮助零售企业实时跟踪物流信息、订单履行情况和库存水平等。
通过对供应链数据的分析，零售企业可以发现潜在的瓶颈和风险，并及时采取措施进行优化，从而提高物流效率和降低成本。
2. 金融行业案例一：信用评估在金融行业中，信用评估是一个关键的业务环节。
传统的信用评估方式主要依靠个人申请表格和信用报告，而大数据技术可以为金融机构提供更全面和准确的信用评估数据。
通过分析个人的消费行为、社交网络活动和其他相关数据，金融机构可以更准确地评估个人的信用风险，从而更好地决策是否给予贷款或者设置利率。
案例二：欺诈检测金融行业中存在着许多欺诈活动，大数据技术可以帮助金融机构更好地检测和预防欺诈行为。
通过分析大量的交易记录、网络活动等数据，金融机构可以发现异常模式和风险指标，及时采取措施阻止欺诈行为的发生。
3. 医疗行业案例一：疾病诊断大数据技术在医疗行业中的应用可以提高疾病诊断的准确性和效率。
通过分析大量的医疗记录、基因数据和其他相关的健康数据，医疗机构可以建立更准确的疾病模型，帮助医生进行疾病的早期诊断和治疗决策，从而提高治疗效果和患者的生存率。
案例二：公共卫生管理大数据技术在公共卫生管理中也发挥着重要作用。
通过分析大量的流行病数据、社交网络数据和移动定位数据，卫生部门可以及时发现和追踪疫情的爆发，制定相应的防控措施，保护公众的健康安全。
大数据分析及应用案例分析
大数据分析及应用案例分析随着互联网技术的发展，越来越多的数据被累积，这使得大数据分析变得越来越重要。
通过大数据分析，我们可以从数据中提取有价值的信息，了解客户需求，并为企业制定更有效的决策。
在这篇文章中，我们将通过一些案例，介绍大数据分析及应用。
1. 谷歌搜索引擎作为全球最大的搜索引擎，谷歌每天会处理数以亿计的搜索查询。
为了提高搜索结果的质量，谷歌使用大数据分析技术，分析用户的搜索行为，并将这些信息应用于搜索算法的优化中。
例如，如果许多用户搜索特定的单词或短语，那么谷歌会增加与该单词或短语相关的结果的显示频率。
此外，谷歌还使用大数据分析来监测恶意软件和网络欺诈行为，保障用户的安全。
2. 全球航空公司全球航空公司面临的一个重要挑战是如何最有效地管理机票销售渠道。
许多组织使用大数据分析来确定最优销售渠道，以便优化价格和提高销售量。
航空公司可以根据大数据分析的结果来确定细分市场并定价，还可以计算每个渠道的成本和收益，以制定更明智的营销和销售策略。
3. 瑞银集团瑞银集团使用大数据分析技术来评估风险和提高投资决策的价值。
它可以收集并整合含文本、图像和影像等格式和结文件的大数据，进行信息挖掘、大数据分析、事件预测和推荐，从而确定潜在风险并制定对应的策略。
瑞银集团还使用大数据分析来了解客户偏好和行为，以制定更具针对性的产品和服务。
大数据分析是一门非常重要的技术，可以为企业提供大量的有价值的信息，并支持更好的决策。
上述案例只是其中的几个例子。
对于将来寻找和分析大数据来实现商业目标的企业，大数据分析和应用的重要性将会越来越凸显。
4. 中国电信中国电信是一家国有企业，拥有大量的用户数据。
通过分析这些数据，中国电信能够了解客户需求，并根据这些需求来制定更优化的服务。
例如，根据用户手机网络和通话记录，中国电信可以推荐适合用户的套餐、增值服务和设备。
此外，中国电信还使用大数据分析来优化网络和设备维护，以满足用户需求。
5. 美团点评美团点评是中国最大的本地生活服务平台之一，拥有超过3亿的用户。
大数据分析在市场中的应用案例
大数据分析在市场中的应用案例大数据分析是指利用大数据技术和算法，对大规模、多样化的数据进行挖掘、分析和利用的过程。
在当今市场竞争日益激烈的环境下，大数据分析成为企业获取市场洞察力、优化市场策略、提升市场竞争力的重要工具。
下面将介绍几个大数据分析在市场中的应用案例。
案例一：汽车行业市场推广某汽车制造商通过大数据分析发现，消费者在购车前通常会在网络上搜索相关信息，寻找价格、性能、口碑等方面的比较。
该制造商收集大量用户的搜索数据，并结合购车订单数据、销售数据等，利用机器学习算法对用户进行个性化营销。
他们根据用户的搜索和购车行为，为用户推荐最符合其需求的车型和配置，提供个性化的购车方案，从而提高转化率和销售额。
案例二：零售业市场定位一家大型零售企业通过大数据分析发现，在某个城市的某个地区，消费者对于某一特定品类的商品需求非常旺盛。
该企业收集该地区的用户购物数据、社交媒体信息以及其他相关数据，运用数据挖掘算法分析消费者的购买习惯和兴趣偏好。
通过对消费者的行为模式和心理需求的深度理解，该企业针对该地区开展全面的市场定位活动，选择最适合该地区消费者需求的商品种类、价格策略和促销活动，提高了销售额和用户满意度。
案例三：金融行业风险管理在金融行业，风险管理是至关重要的。
一家银行利用大数据分析技术，对客户的信用评分模型进行优化。
他们通过收集客户的贷款数据、还款数据、消费数据等多种数据，利用机器学习算法对客户进行风险评估并预测还款能力。
通过大数据分析和建模，银行能够更准确、更全面地评估客户的信用状况，进而制定更科学的贷款政策和风险管理策略，降低坏账率，提高贷款的准确性和效率。
案例四：电商行业精准营销某电商平台基于大数据分析技术，对用户的购买历史、浏览记录、搜索关键词等数据进行深度挖掘。
通过机器学习算法，该平台利用用户的购物行为和兴趣偏好，为每个用户量身定制产品推荐，提供个性化购物体验。
这种精准营销不仅提高了用户的购物体验和满意度，还提高了平台的转化率和销售额。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言大数据是指规模庞大、多样化且快速增长的数据集合，对传统数据处理软件进行处理和分析会面临很大的挑战。
然而，随着大数据技术的不断发展和应用，越来越多的企业开始意识到大数据的价值，并利用大数据来提升业务效率、优化决策和创造新的商业价值。
本文将介绍几个大数据及大数据应用的经典案例，以匡助读者更好地理解大数据的应用价值。
二、经典案例分析1. 亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的电商平台之一，其成功的一个关键因素就是其个性化推荐系统。
亚马逊利用大数据技术，对用户的购买历史、浏览记录、评价等数据进行分析，从而能够准确地预测用户的购买意向，并向用户推荐符合其兴趣和需求的产品。
这种个性化推荐系统大大提升了用户购物体验，也匡助亚马逊提高了销售额。
2. 谷歌的搜索引擎优化谷歌是全球最大的搜索引擎，其搜索结果的质量和准确性是其成功的关键。
谷歌利用大数据技术，对海量的网页进行分析和处理，从而能够根据用户的搜索关键词提供最符适合户需求的搜索结果。
谷歌通过分析用户的搜索行为和点击行为，不断优化搜索算法，提升搜索结果的质量和准确性，为用户提供更好的搜索体验。
3. 脸书的社交网络分析脸书是全球最大的社交网络平台之一，其成功的一个关键因素就是其社交网络分析能力。
脸书利用大数据技术，对用户的社交关系、兴趣爱好、行为等数据进行分析，从而能够准确地预测用户的兴趣和需求，并向用户推荐相关的内容和广告。
这种个性化推荐和定向广告大大提升了广告的点击率和转化率，也匡助脸书实现了商业化的成功。
4. 物流行业的智能调度系统物流行业是一个典型的大数据应用领域，物流公司需要处理大量的定单数据、车辆位置数据、交通状况数据等。
利用大数据技术，物流公司可以实时监控车辆的位置和运输情况，根据交通状况和定单情况进行智能调度，提高运输效率和服务质量。
同时，物流公司还可以通过对历史数据的分析，优化路线规划和仓储布局，降低成本和提升效益。
大数据应用分析案例分析
大数据应用分析案例分析在当今数字化和信息化的时代，大数据应用已经成为各行各业的重要组成部分。
通过对大量的数据进行收集、整理和分析，我们可以获得有价值的洞察和信息，从而为决策提供科学依据。
本文将通过分析几个大数据应用案例，探讨大数据在实际应用中的作用和影响。
案例一：电子商务的个性化推荐随着互联网的快速发展，电子商务已经成为人们购物的首选方式之一。
然而，在庞大的商品数量面前，如何能够满足顾客的个性化需求，提供准确的推荐，成为了电商企业面临的重大挑战。
通过大数据应用分析，电商企业可以根据用户的浏览、搜索和购买行为，建立个性化推荐模型，为用户提供符合其兴趣和需求的商品推荐，提高用户购买的满意度和体验。
案例二：金融风控的精准预测金融行业是大数据应用的重要领域之一。
通过对大量的金融数据进行分析，金融机构可以准确预测客户信用风险、市场波动等情况，有效降低风险，提高盈利能力。
例如，一些银行和保险公司利用大数据技术，构建风险评估模型，能够准确预测客户的还款能力、健康状况等信息，从而避免潜在的信用风险。
案例三：交通运输的智能调度交通运输是一个信息密集、数据海量的领域，通过大数据应用分析，可以实现智能化的运输调度和管理。
例如，城市公交系统可以通过分析乘客的上下车数据，合理安排公交线路和发车频率，提高服务效率和乘车体验。
而物流企业可以通过数据分析提前预测货物运输的需求，合理安排运输线路和车辆，降低物流成本，提高配送效率。
案例四：医疗健康的精准诊疗在医疗领域，大数据应用对于疾病诊断和治疗具有重要意义。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以挖掘出有助于疾病诊断的规律和模式。
例如，在临床诊断方面，大数据可以帮助医生根据病人的病历和检测数据，制定个性化的诊疗方案，提高诊断的准确性和时效性。
同时，大数据还可以用于药物研发和临床试验，缩短研发周期，提高药物的研发成功率。
综上所述，大数据应用分析在各行各业中发挥着重要的作用。
通过对大量数据的收集、整理和分析，可以为企业决策提供有力的支持，提高工作效率和精确性。
13个经典大数据应用案例
13个经典大数据应用案例
例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条的分析，挖掘出了有效及时的指示标，比通过层层收集的官方数据惊人很多。
例子2：Farecast通过对于机票数据的趋势变化情况，提供票价预测的服务，目前公布准确度高达75%，现在被微软收购，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是从事跨境汇款业务的公司，处理过的一个案例是，单独看一笔交易是合法的，但是重新检查了所有的数据之后，发现犯罪集团正在进行咋骗。
例子4：hadoop分析VISA的数据，将原来需要一个月的时间缩短为13分钟。
例子5：亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统。
例子6：美国折扣零售商能够通过用户购买商品的历史，判断出是否怀孕。
例子7：UPS有6W辆车，通过对车俩损害的数据挖掘，能够及时的预测那些车辆需要维修，达到预警的目的。
例子8：日本通过研究驾驶员的坐姿数据，用来作为汽车防盗系统中。
例子9：UPS通过对于位置数据的分析，获取最佳行车路径。
例子10：IBM开发了一套复杂的预测模型，完成了电动汽车动力与电力供应系统的预测。
例子11：微软和谷歌以及百度等搜索引擎的拼写检查以及纠错提示，有效的利用的数据废气。
例子12：巴诺通过分析人们在阅读的时候的行为，得出人们往往会放弃长篇幅的非小说类书籍。
例子13：The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房。
摘自：中国大数据。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着互联网的快速发展和技术的不断进步，大数据已经成为当今信息时代的核心驱动力之一。
大数据的应用在各个领域都取得了巨大的成功，为企业和组织提供了更准确、更全面的数据支持，从而帮助他们做出更明智的决策。
本文将分析几个经典的大数据应用案例，以展示大数据在不同领域的重要作用。
二、电商领域的大数据应用案例分析1. 京东的个性化推荐系统京东是中国最大的综合性电商平台之一，其个性化推荐系统是一个典型的大数据应用案例。
通过收集用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等数据，京东能够分析用户的偏好和需求，并根据这些数据为用户推荐个性化的商品。
这不仅提升了用户的购物体验，还帮助京东提高了销售额。
2. 淘宝的反欺诈系统淘宝是中国最大的在线购物平台，每天都有数以百万计的交易发生。
为了保护用户的利益，淘宝开发了一套反欺诈系统，利用大数据分析技术来识别潜在的欺诈行为。
系统会根据用户的购买行为、交易记录、评价等数据进行分析，并通过机器学习算法来判断是否存在欺诈风险。
这种系统的应用大大减少了欺诈交易的发生，提升了用户的信任度。
三、金融领域的大数据应用案例分析1. 花旗银行的风险管理系统花旗银行是全球领先的金融机构之一，为了更好地管理风险，他们开发了一套基于大数据的风险管理系统。
该系统通过收集和分析大量的金融数据，包括市场数据、客户数据、交易数据等，来评估风险并制定相应的措施。
这种系统的应用使得花旗银行能够更准确地预测市场波动，降低风险，提高盈利能力。
2. 中国银行的信用评分系统中国银行作为中国最大的商业银行之一，拥有庞大的客户群体。
为了更好地评估客户的信用风险，中国银行开发了一套基于大数据的信用评分系统。
该系统通过分析客户的个人信息、财务状况、还款记录等数据，来评估客户的信用水平。
这种系统的应用使得中国银行能够更准确地判断客户的还款能力，提高贷款审批的效率。
四、医疗领域的大数据应用案例分析1. IBM Watson的医疗诊断系统IBM Watson是一款基于人工智能和大数据分析的医疗诊断系统，它能够通过分析大量的医疗文献、病例数据等来辅助医生进行诊断和治疗决策。
互联网大数据分析应用案例解析
互联网大数据分析应用案例解析随着数据的几何级增长，数据分析逐渐成为互联网企业必不可少的一环。
越来越多的企业开始依赖数据分析做出关键决策，而互联网大数据分析应用的兴起，更是让数据分析变得更加方便和深入。
下面我将通过几个案例，简单解析互联网大数据分析的实际应用。
案例1：美团外卖如何利用数据分析做出配送决策美团外卖需要保证骑手在最短时间内送达餐品，同时要保证餐品的温度和质量，这就需要利用数据分析做出智能配送决策。
美团外卖通过收集大量的数据，分析骑手的实时位置、餐厅的位置和菜品制作时间等信息，采用大数据算法，确定最优的配送路线，最终在整个配送流程中节省时间和成本，同时提升配送体验。
案例2：京东如何通过数据分析来提升销售业绩京东作为中国最大的综合电商平台之一，利用海量用户行为数据，为其千万级客户量定制专属的个性化推荐体验。
京东通过数据分析和算法优化，对用户的购物偏好进行精确分析，在用户浏览过的商品中推荐与其兴趣相关的商品，将推荐有针对性和精准化，提升用户转化率和购买率，从而提升销售业绩。
案例3：网易云音乐如何利用数据分析进行音乐推荐网易云音乐采用基于大数据分析的推荐算法，以用户的历史听歌记录、收藏歌曲、分享歌曲等行为数据为基础，以及歌曲的音乐属性、歌曲的排行榜等数据，建立复杂的关系模型，为用户推荐个性化歌单。
这个算法更依赖于用户的个性化特征，使用大数据的方法可以更准确地从表面抓住特征，挖掘出更深层次的潜在需求，从而满足用户更高层次的需求。
案例4：滴滴出行如何利用数据分析提高司机的获取与留存滴滴出行采用数据分析来优化司机的获取与留存。
首先，通过大数据分析，确定最佳的司机接单范围，让司机能够在最短时间内接到订单，提高司机的服务质量和用户体验。
其次，滴滴出行结合司机的行车轨迹和工作时间，实时查看司机的工作状况，并提供个性化的驾驶和服务培训，最终提高司机的满意度和留存率。
总结以上是一些典型的互联网大数据分析应用案例，这些案例向我们展示了数据分析的威力，让决策更具有科学性和有效性。
大数据应用案例分析
大数据应用案例分析在当今时代，大数据已经成为推动各行各业发展的重要力量。
通过对海量数据的收集、分析和应用，企业和组织能够获得深刻的洞察力，从而做出更加明智的决策。
以下是几个大数据应用的案例分析，展示了大数据如何帮助不同领域实现创新和增长。
1. 零售业：个性化购物体验零售商通过分析消费者的购物历史、浏览行为和偏好，能够提供个性化的购物体验。
例如，亚马逊利用大数据技术向用户推荐商品，提高用户满意度和购买率。
通过机器学习算法，亚马逊能够预测用户可能感兴趣的商品，并在用户浏览网站时展示这些商品。
2. 医疗保健：精准医疗在医疗保健领域，大数据帮助医生和研究人员分析患者数据，从而提供更精准的治疗方案。
例如，通过分析患者的基因组数据，医生能够为患者提供个性化的药物治疗方案。
此外，大数据还能够帮助医疗机构预测疾病的爆发，从而提前采取措施预防。
3. 金融服务：风险管理和欺诈检测金融机构利用大数据技术来分析交易模式，从而识别和预防欺诈行为。
例如，信用卡公司通过分析用户的交易历史和行为模式，能够及时发现异常交易，防止信用卡欺诈。
此外，大数据还能够帮助金融机构评估贷款申请者的信用风险，优化贷款审批流程。
4. 交通管理：智能交通系统大数据在交通管理中的应用，使得城市交通更加智能和高效。
通过分析交通流量数据，交通管理部门能够实时监控交通状况，优化交通信号灯的设置，减少交通拥堵。
此外，通过分析公共交通的使用数据，交通规划者能够优化公交线路和班次，提高公共交通的效率。
5. 教育：个性化学习教育机构利用大数据技术来分析学生的学习行为和成绩，从而提供个性化的学习资源和教学方法。
例如，在线教育平台通过分析学生的学习进度和测试成绩，能够推荐适合学生水平的学习材料和练习题。
这种个性化的学习方式有助于提高学生的学习效率和成绩。
6. 政府管理：智慧城市政府机构通过收集和分析城市的各种数据，如交通流量、能源消耗、公共安全等，来优化城市管理和服务。
大数据应用案例与分析
大数据应用案例与分析第一章：介绍随着数据技术和工具的快速发展，大数据应用逐渐成为了各个领域的热门话题。
大数据应用为企业提供了更多的发展机会和盈利空间。
本文将介绍大数据应用的一些案例，并分析其成功原因。
第二章：大数据应用案例2.1 阿里巴巴阿里巴巴是中国领先的电子商务企业，在大数据应用方面颇具成就。
阿里巴巴的零售平台淘宝、天猫等，积累了数以亿计的用户数据，这些数据不仅包括用户的购买行为，还包括了用户的搜索、浏览行为等。
阿里巴巴利用这些数据进行用户画像，从而更好地了解用户需求，提供个性化购物服务。
同时，阿里巴巴还通过大数据技术和工具，在商品推荐、营销活动等方面进行了创新。
2.2 滴滴出行滴滴出行是中国领先的打车平台，也是大数据应用的典型代表。
滴滴出行强调“数据驱动”，依托大数据技术和工具，不断优化出租车配对算法、路线规划算法等，从而提供更好的乘车服务。
滴滴出行还利用大数据技术分析用户出行偏好，提高用户满意度。
此外，滴滴出行还与多家地方政府合作，运用大数据技术提升城市出行效率。
2.3 深圳水务深圳水务是中国城市供水行业的龙头企业。
深圳水务利用大数据技术，对供水全过程进行监测和控制。
利用传感器和监控系统，深圳水务实现了对供水水质、供水温度、水压等参数的实时监测。
同时，深圳水务还利用大数据分析技术，对供水情况进行预测和优化，从而提高供水效率，减少供水损失。
第三章：分析3.1 数据采集是关键大数据应用的第一步是数据采集，只有采集到真实、准确、全面的数据，才能够进行有效的数据分析和应用。
所以，数据采集是大数据应用的关键。
企业需要投资建立专业的数据采集系统，同时也需要密切关注数据采集过程中的数据质量控制。
3.2 数据分析应用于业务大数据应用需要紧密结合业务进行，只有将数据分析应用于业务，才能够产生实际的效益。
因此，企业需要制定清晰的数据分析应用方案，将数据应用于产品设计、营销推广、供应链管理等方面，从而实现更好的业务盈利。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的快速发展，大数据成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模巨大、类型多样的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行处理和分析。
大数据的应用已经渗透到各个领域，对经济、社会和科学研究等方面产生了深远的影响。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据对于企业和社会的重要性和影响。
二、经典案例分析1. 电商行业的大数据应用案例电商行业是大数据应用的典型代表。
以阿里巴巴集团为例，他们通过采集和分析海量的用户数据，为商家提供精准的广告投放和个性化推荐服务。
阿里巴巴利用大数据技术，能够根据用户的购买历史、浏览行为和兴趣偏好等信息，为用户推荐最符合其需求的商品和服务。
这种个性化推荐不仅提高了用户的购物体验，也为商家带来了更高的转化率和销售额。
2. 医疗行业的大数据应用案例医疗行业也是大数据应用的重要领域之一。
例如，IBM的Watson医疗系统利用大数据技术，能够分析海量的医学文献、病例数据和基因组数据，为医生提供精准的诊断和治疗建议。
通过比对患者的病情和历史数据，该系统能够匡助医生更快速地制定治疗方案，提高诊断的准确性和治疗的效果。
此外，大数据还可以用于疾病的预测和监测，匡助政府和医疗机构及时采取措施，防止疾病的扩散和爆发。
3. 交通运输行业的大数据应用案例交通运输行业也是大数据应用的重要领域。
例如，谷歌地图利用大数据技术，通过分析用户的位置数据和交通状况，提供实时的路况信息和最佳的导航路线。
这不仅匡助司机避开拥堵路段，减少交通时间，也为城市交通管理部门提供了珍贵的数据参考，匡助他们优化交通规划和资源配置。
此外，大数据还可以用于交通事故的预测和预防，提高交通安全性。
4. 金融行业的大数据应用案例金融行业是大数据应用的重要领域之一。
例如，信用评分是金融机构决定是否赋予贷款的重要指标。
利用大数据技术，金融机构可以分析借款人的信用历史、财务状况和社交媒体数据等信息，更加准确地评估借款人的信用风险。
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5
2 大数据有多大？
根据国际数据公司(IDC)的测算，人 类产生的数据量正在呈指数级增长， 大约每2年翻一翻。
6
3 什么是大数据？
大数据（Big data或Megadata），或称巨量数据、海量数据、大资料， 指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截 取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的形式的信息。 “Big Data” 这个词最早由 IBM 提出
数据量不断 的增大
大数据的来 源种类多样 化
8
大数据的 真实性
大
快
杂
疑
9
大数据不仅仅是大
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大数据的国内外发展
1 国外万马奔腾，抢占大数据
11
IBM对大数据的角逐
“大数据和分析领域将是IBM未来的利润引擎。”----IBM 的高官
IBM早已在大数据和分析领域投入巨资。据不完全统计，自从2005 年起，IBM花费超过160亿美元收购了35家与大数据和分析相关的公司。
Hive/Hadoop(Hive数据仓库) Facebook开发的Hadoop的一个 子项目“Hive”为HDFS收集的所有数 据创建一个数据仓库。HDFS中的文 件包括来自Scribe的日志数据和来自 MySQL的维度数据，它们都作为可以 访问的具有逻辑分区的表
Facebook的数据仓库架构
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大数据未来四大发展方向
可视化分析
直观呈现 简单说明 挖掘价值 快速处理 挖掘特点 预测未来 判断需求 用户体验 保证真实 有价值
分 析 的 五 个 方 面
数据挖掘分析
预测性能分析
语义引擎分析
数据质量和管理分析
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2 大数据的技术
数据采集：ETL（Extraction，Transformation，Loading）即数据的 抽取、转换与装载。ETL作为BI/DW的核心和灵魂，能够按照统一 的规则集成并提高数据的价值，是负责完成数据从数据源向目标 数据仓库转化的过程，是实施数据仓库的重要步骤。
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36
YARN（资源管理系统）
一、YARN是什么？
1、YARN是Yet Another Resource Negotiator的简称，是Hadoop2.0的 资源管理器。 2、负责集群的资源管理和调度 3、使得多种计算机框架可以运行在一个集群中
二、YARN的特点 1、良好的扩展性和可用性。 2、对多种类型的应用程序进行统一的管理和调度。 3、自带了多种多用户调度器，适合共享集群环境。
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亚马逊的推荐算法
亚马逊的推荐算法非常有名，它能够根据消费记录来告诉用户你可 能会喜欢什么，这些消费记录有可能是别人的，也有可能是该用户历史 上的。
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大数据的处理
• 采集
利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并且用户可以通过这些数据 库来进行简单的查询和处理工作。（主要特点和挑战是并发数高）
2005年收购了Ascential
为IBM带来了提取取、转换和加载(ETL)的数据 集成工具DataStage及其他资产
2007年收购了Cognos、Applix
让IBM拥有了一款端到端商业智能套件，包括 传统的和内存
2009 年吞并了SPSS
IBM增强了在商业智能分析、数据呈现、 社交媒体分析等能力
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决策树对人脸识别示意图
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谷歌流感趋势
它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况（比如患者会 搜索流感两个字）。
设置关键 词
用户输入
系统展开 跟踪分析
创建流感 图表
它对于健康服务产业和流行病专家来说是非常有用的，因为它的时 效性极强，能够很好地帮助到疾病暴发的跟踪和处理。 事实也证明，通过海量搜索词的跟踪获得的趋势报告是很有说服力 的，仅波士顿地区，就有700例流感得到确认。
互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的 Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB 的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。
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数据存取：数据库市场成形于上个世纪80年代。近年来随着大数 据应用的兴起，面对爆发式增长的海量数据，传统数据库已难以 应对。
OldSQL
数 据 库
NoSQL
NewSQL
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基础架构：云存储、分布式文件存储等。
云存储是一种新兴的网络存储技术，是指通过集群应用、网络技术或分布式 文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合 起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的一个系统。
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统计分析：统计，顾名思义即将信息统括起来进行计算的意思， 它是对数据进行定量处理的理论与技术。统计分析，常指对收集 到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程
1. 每天增加12TB的压缩数据 2. 每天扫描800TB的压缩数据 3. 每天处理25000个映射/化简作业 4. HDFS里面有6500万个文件 5. 30000个客户机同时访问HDFS NameNde
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Scribe(记录器) Facebook开发的一个开源日志收集 服务，它把几百个日志数据集(每天 有几十个TB的数据量)存放在几个NFS (网络文件服务器)上。
大数据的分析与应用案例
主讲人: 王 妍 2015/10/21
1
主要内容
大数据的产生及概念 大数据的国内外发展情况 大数据的相关技术 大数据的处理平台Hadoop
2
大数据的产生及概念
1 大数据的诞生
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已 经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更 多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基 因学，创造出“大数据”这个概念。
IBM 大数据解决方案已经帮助许多客户获得了可观的投资回报。
电信业：通过分析数据将处理时间减少了 92%
医疗卫生业：通过分析流动的患者数据将死亡率降低了 20%
公用事业：通过分析 2.8 PB 未利用的数据将准确性提高了 99%
13
国外已经大规模投资应用
14
2 国内发展
15
阿里大数据战略
马云则将阿里巴巴的未来定位为“平台、金融和数据”三大核 心业务。
回归
统 计 方 法
LS，Kalman filter， lasso…. PCA，PLS， FDA….
降维
聚类
K-means, Clara，….
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谷歌票房预测
谷歌的票房预测模型是大数据分析技术在电影行业的一个重要应用。随着互联 网的发展，人们越来越习惯于在网上搜索电影信息。据谷歌统计，从2011到2012 年，电影相关的搜索量增长了56%。谷歌发现，电影相关的搜索量与票房收入之 间存在很强的关联。
22
① 线性模型预测
通过对2012年上映的99部电影的研究，谷歌发现仅依靠搜索量来预测是不够 的。谷歌尝试构建了一个线性的模型，但只达到了70%的准确度。
23
② 线性回归模型预测
为了构建更加精确的预测模型，谷歌最终采用了四类指标：（1）（电影放 映前一周的）电影的搜索量（2）（电影放映前一周的）电影广告的点击量（3） 上映影院数量（4）同系列电影前几部的票房表现
• 导入、预处理
在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作（主要特点和挑战是导入 的数据量大）
• 统计、分析
利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进 行普通的分析和分类汇总等（主要特点和挑战是导入的数据种类多样、 量大）
• 挖掘
在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而 实现一些高级别数据分析的需求（主要特点和挑战是算法很复杂，并且 计算涉及的数据量和计算量都很大）
数据资源化 与云计算的深度结合
科学理论的突破
数据科学和数据联盟的成立
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Thank you !
43
2011年收购了Algorithmics
只为更多地引入 大数据。
2012年IBM完成了11笔收购
其中5笔涉及数据分析业务，2笔涉及云计算 业务
12
其财报显示：在过去十年中，IBM的软件业务收入翻了一番，利 润翻了三倍，IBM仅在2012年就超过110亿美元的利润。其中，业 务分析收入在2012年增长了13%，2015年底预计将达到16亿美元。
在大数据领域，阿里具备独特的优势，用户从搜索到浏览、支付， 形成深度的交易链条，其中每一个节点都将产生大量数据。
数据魔方
大 数 据 战 略
数据产品
聚石塔 淘宝时光机 阿里金融 收购CNZZ网络技术服务 公司
数据台
重启“阿里妈妈”品牌名
购入新浪微博18%股份
16
大数据的相关技术及应用
1 大数据的分析
信息爆 炸
大数据
3
“只要你的电脑连接着网络，你每敲击一下键盘都会成 为互联网数据的一部分。”----广告词
互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联 网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、 金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂的产 生着数据。
4
网络1分钟，人间1万年
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39
Hadoop案例-Facebook
Facebook,全球最大的社交网络服务网站。由于每月活跃用户超过4 亿个，页面浏览量超过5000亿人次，每个月共享的内容多达250亿则。 目前，Facebook的数据仓库Hadoop集群已成为世界上已知规模 最大的Hadoop存储集群。 Facebook的数据仓库Hadoop集群的几个特点：
分类
贝叶斯，决策 树，后向树