大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例(值得收藏)
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例（值得收藏）导读:本文是近年来大数据公司在不同行业和领域的一些经典案例的总结。
虽然其中一些是几年前的案例，但其背后的逻辑对未来仍有启发意义。
本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。
01 上篇：天然大数据公司的各种套餐从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。
而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。
我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。
以下是这些天然大数据公司挖掘价值的典型案例。
1. 亚马逊的“信息公司”如果说世界上有哪家公司从大数据中发现了最大的价值，截至目前，答案可能是亚马逊。
亚马逊还要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。
这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。
长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。
“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。
为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。
大数据挖掘的具体应用案例
大数据挖掘的具体应用案例1. 金融行业的信用评估大数据挖掘技术在金融领域中的应用非常广泛，其中之一就是信用评估。
通过对客户的大量数据进行分析，可以更精确地评估客户的信用水平，从而更好地控制风险。
2. 航空公司的运营管理航空公司需要处理大量的数据，包括机票销售、航班安排、机组人员管理等。
通过大数据挖掘技术，可以更好地管理这些数据，从而提高航班的准确性和效率。
3. 医疗行业的疾病预测医疗行业的数据非常复杂，包括病例记录、药品使用、检查结果等。
通过大数据挖掘技术，可以更好地分析这些数据，从而预测病人的疾病风险和治疗效果。
4. 零售行业的商品推荐零售行业需要面对大量的商品和消费者，如何更好地推荐商品成为了一个重要的问题。
通过大数据挖掘技术，可以更好地分析顾客的购买习惯和偏好，从而推荐更符合他们需求的商品。
5. 能源行业的供应链管理能源行业需要处理大量的数据，包括供应商信息、采购记录、配送情况等。
通过大数据挖掘技术，可以更好地管理这些数据，从而提高能源的采购和配送效率。
6. 交通行业的交通流量管理随着城市化进程的加快，交通流量管理成为了一个非常重要的问题。
通过大数据挖掘技术，可以更好地分析交通数据，从而优化交通路线，减少交通拥堵。
7. 电信行业的客户服务电信行业需要处理大量的客户数据，包括通话记录、短信记录、流量使用情况等。
通过大数据挖掘技术，可以更好地分析客户数据，从而提供更好的客户服务。
8. 教育行业的学生评估教育行业需要对学生进行评估，以更好地了解他们的学术表现和需求。
通过大数据挖掘技术，可以更好地分析学生的学术记录和行为，从而更准确地评估他们的能力和需求。
9. 媒体行业的内容推荐媒体行业需要不断推出新的内容，吸引更多的用户。
通过大数据挖掘技术，可以更好地分析用户的兴趣和需求，从而推荐更符合他们需求的内容。
10. 政府行业的公共安全管理政府需要处理大量的数据，包括犯罪记录、公共安全事件等。
通过大数据挖掘技术，可以更好地分析这些数据，从而提高公共安全水平。
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
大数据应用金点子：十大创意案例
大数据应用金点子：十大创意案例大数据已经成为当今企业竞争中最重要的武器之一。
越来越多的企业开始投入大量资源来实施大数据项目，以求在竞争中获得优势。
但是，如何应用大数据才能真正获得商业价值呢？下面将介绍十个创意案例，这些案例中的企业通过创新应用大数据，实现了商业价值的突破。
1. 美团外卖大数据优化配送路线美团外卖作为国内外知名的外卖平台，拥有海量订单数据。
美团将这些数据与实时路况、天气预报等信息结合起来，通过机器学习等技术对外卖配送路线进行优化，提高送餐效率，减少了成本，降低了配送时间误差率。
2. Ping An通过大数据创新保险模式Ping An通过收集用户的医疗数据和基因数据，结合人工智能技术，为用户提供更为个性化的保险服务。
用户在网上购买保险时，只需上传相关数据，系统即可自动定制保险方案，减少不必要的保险费用。
3. 京东大数据解决虚假评论问题虚假评论一直是电商平台的一个痛点问题，京东通过大数据技术解决了这个问题。
京东将大量的用户评论数据和用户行为数据结合起来，通过建模的方式排除和过滤虚假评论。
4. 滴滴大数据提高乘客和司机匹配成功率滴滴通过大数据技术提高乘客和司机匹配成功率。
滴滴把乘客和司机的位置数据、历史订单数据等结合起来，运用机器学习算法，快速匹配司机和乘客，提高了预约时间内的匹配成功率。
5. 中国石化利用大数据实现智能加油站中国石化通过收集终端设备数据、POS交易数据等，实现加油站油品库存管理、客户服务等功能的智能化。
通过建立大数据模型，可以根据用户车型、出行路线和消费倾向等因素，实现精准定制的服务。
6. 中信银行应用大数据打造智能风控中信银行通过海量客户数据和交易数据、市场数据等结合起来，利用AI 技术和风控模型进行分析，建立智能化风险管理体系。
中信银行预计在未来五年内，每年风险管理费用可下降50%以上。
7. 唯品会大数据提高营收和用户粘性唯品会通过深入挖掘用户行为数据，借助机器学习算法，从而提高用户粘性和订单转化率。
大数据 案例
大数据案例
随着大数据技术的发展和应用，越来越多的企业和机构开始探索如何利用大数据来提升业务效率和创造商业价值。
下面是一些大数据案例：
1. 中国联通：通过大数据分析客户需求，为客户提供个性化服务，提高客户满意度和忠诚度。
2. 中国移动：利用大数据技术分析用户行为和趋势，优化网络布局和资源分配，提高网络性能和覆盖率。
3. 京东：通过大数据分析用户购买行为和偏好，为用户提供个性化推荐和定制化服务，提高用户购物体验和购买转化率。
4. 滴滴出行：通过大数据分析交通拥堵情况和用户需求，优化路线规划和派单算法，提高司机收入和用户出行体验。
5. 中国人寿：通过大数据分析客户需求和风险偏好，为客户提供个性化保险产品和服务，提高客户满意度和保险销售业绩。
6. 招商银行：通过大数据分析客户信用评估和风险管理，提高贷款审批效率和风险控制能力，降低不良贷款率和信用风险。
7. 猎豹移动：通过大数据分析用户行为和偏好，为用户提供个性化广告投放和营销服务，提高广告投放效果和用户转化率。
这些大数据案例证明了大数据技术的应用价值和商业潜力，未来将有更多企业和机构加入大数据应用的行列，推动大数据技术的不断发展和创新。
- 1 -。
大数据银行业挖掘案例
大数据银行业挖掘案例
大数据在银行业的应用是为了更好地理解客户需求、提高服务效率、风险管理和创新产品设计。
以下是一些大数据在银行业挖掘的案例：
* 信用评分模型：银行可以利用大数据技术来分析客户的交易历史、社交媒体活动、在线购物记录等信息，从而构建更精准的信用评分模型。
这有助于银行更好地评估客户的信用风险，制定更合理的贷款利率。
* 反欺诈分析：大数据技术可以分析大量的交易数据，检测异常模式，帮助银行及时发现和阻止欺诈行为。
例如，通过监测异常交易模式、异地交易等来提高反欺诈能力。
* 个性化营销：银行可以通过分析客户的交易记录、在线行为等数据，实现个性化的营销推送。
这有助于提高客户参与度，增加交叉销售机会，同时改善客户体验。
* 客户行为分析：大数据分析可用于深入了解客户行为，包括他们的花费习惯、投资倾向和理财目标。
基于这些分析，银行可以提供更贴近客户需求的产品和服务。
* 风险管理：大数据技术在风险管理方面的应用包括对贷款、投资组合和市场风险的实时监控。
通过大数据分析，银行可以更及时地识别潜在的风险，并采取相应的措施。
* 自动化客服：大数据分析可以用于改善银行的客户服务体验。
通过机器学习和自然语言处理，银行可以实现更智能化的客服系统，提高客户问题解决的效率。
* 预测性分析：银行可以利用大数据进行预测性分析，包括货币市场趋势、客户需求变化等。
这有助于银行更好地调整业务战略，
迅速应对市场变化。
这些案例突显了大数据在银行业中的多方面应用，从客户关系管理到风险管理，都能够通过大数据技术实现更智能、高效的运营。
大数据云计算的案例
大数据云计算的案例
大数据云计算是当前科技发展的热点话题之一，其广泛应用于各行各业。
以下是几个大数据云计算的案例。
1. 京东大数据云计算：京东借助云计算的技术手段，将庞大的用户数据进行收集、分析和挖掘，实现了商品库存的精准预测和销售的精准营销，提高了商家和用户的满意度。
2. 阿里巴巴大数据云计算：阿里巴巴利用云计算技术，对用户的行为进行分析，为商家提供个性化的精准营销服务。
同时，将大量的数据进行分析和挖掘，实现了供应链的优化和智能物流的管理。
3. 春雨医生大数据云计算：春雨医生借助云计算技术，将海量的医疗数据进行分析和挖掘，实现了医疗资源的智能配置和医疗服务的普及化。
同时，利用大数据技术，为患者提供个性化的健康管理服务。
4. 美团点评大数据云计算：美团点评利用云计算技术，将用户的行为进行分析和挖掘，为商家提供定制化的服务和营销策略，提高了商家和用户的满意度。
同时，利用大数据技术，对餐饮、旅游、娱乐等行业进行分析和优化，实现了产业的升级和转型。
总之，大数据云计算的应用已经渗透到各个领域，为企业和用户提供了更加精细化、个性化的服务，也为经济社会的发展注入了新的动力。
- 1 -。
大数据运用案例
大数据运用案例1. 零售行业：某家超市通过大数据分析顾客购买记录、消费习惯等信息，针对不同顾客推出个性化的促销活动，从而提高销售额和顾客满意度。
2. 金融行业：某银行利用大数据分析客户的信用记录、消费行为等信息，预测客户的信用风险，并根据风险等级制定贷款方案，减少坏账风险。
3. 交通行业：某城市公交公司通过分析公交车GPS信号和乘客刷卡记录等数据，优化公交线路和发车时间，提高公交运行效率和乘客满意度。
4. 教育行业：某在线教育平台通过分析学生的学习数据和行为记录，提供个性化的学习推荐和辅导，提高学生学习效果和满意度。
5. 医疗行业：某医院利用大数据分析患者的病历、化验结果等数据，建立疾病风险预测模型，提前诊断和预防患者的疾病，提高治疗效果和患者生活质量。
6. 电信行业：某电信运营商通过大数据分析用户的通话记录、上网行为等数据，提供个性化的套餐和服务推荐，提高用户黏性和满意度。
7. 物流行业：某物流公司利用大数据分析货物的运输路径、运输时间等数据，优化物流配送方案，提高物流效率和准时配送率。
8. 农业行业：某农业公司通过大数据分析气象数据、土壤含水量等信息，预测农作物的生长情况和病虫害风险，提供精准的农业服务，提高农作物产量和质量。
9. 媒体行业：某新闻媒体利用大数据分析用户的浏览历史、点击行为等数据，推送个性化的新闻内容，提高用户阅读体验和留存率。
10. 旅游行业：某在线旅游平台通过大数据分析用户的搜索记录、预订行为等数据，提供个性化的旅游线路和推荐，提高用户满意度和复购率。
总结起来，大数据运用案例涵盖了各个行业，从零售到金融、交通、教育、医疗、电信、物流、农业、媒体和旅游等领域。
这些案例都充分利用了大数据分析技术，通过对海量数据的挖掘和分析，为企业和机构提供了更准确的决策依据和个性化的服务，从而提高了效率、降低了成本、优化了资源配置，并带来了更好的用户体验和客户满意度。
大数据的运用已经深入到各个行业的方方面面，成为企业竞争的重要利器。
大数据时代的价值挖掘
大数据时代的价值挖掘随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为现代社会不可忽视的重要资源。
大数据时代带来了海量的数据，然而这些数据的真正意义和价值往往被埋没在其中。
因此，在大数据时代，如何准确、高效地挖掘数据的价值成为了一个重要的课题。
一、大数据的价值意义大数据，作为一种新兴的信息资源，具有广泛的价值意义。
首先，大数据可以帮助企业或组织更好地了解市场和消费者。
通过对大数据的分析，企业能够获取更多关于消费者行为、偏好和需求的信息，从而进行更准确的市场定位和产品设计。
其次，大数据还可以提供决策支持。
大数据技术可以迅速处理和分析大量的信息，为决策者提供及时而准确的数据支持，帮助其做出更明智的决策。
此外，大数据还可以用于社会问题解决、医疗健康管理、城市规划等领域，为社会发展带来巨大的潜力和机遇。
二、大数据的挖掘方法为了准确、高效地挖掘大数据的价值，我们需要采取一些有效的方法和技术。
以下是几种常用的大数据挖掘方法：1. 数据预处理：大数据往往包含大量的噪音和冗余信息，因此在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理，包括去除噪音、处理缺失值、数据清洗等步骤。
2. 数据分析：数据分析是大数据挖掘的核心环节。
通过统计学方法、机器学习算法等技术手段，对大数据进行分析，发现其中的规律和关联性，从中提取有用的信息。
3. 数据可视化：大数据的可视化是将数据以图表、图形等形式呈现，使复杂的数据变得直观和易于理解。
通过数据可视化，我们可以更好地发现数据中的模式和趋势，帮助决策者做出正确的决策。
4. 预测和模型建立：通过对大数据的分析和挖掘，可以建立相应的预测模型，用于预测未来的发展趋势。
例如，通过对用户的在线购物行为进行分析，可以建立推荐系统，为用户提供个性化的购物建议。
三、大数据挖掘的应用案例大数据挖掘已经在各个领域取得了广泛的应用。
以下是几个典型的应用案例：1. 金融领域：大数据分析在金融风控、个性化投资等方面有着重要的应用。
各地数据集团项目成功案例
各地数据集团项目成功案例一、上海数据集团助力智慧城市建设。
在上海这个超大型城市里，上海数据集团可是出了大力气。
就拿交通拥堵治理来说吧。
以前啊，交通部门虽然有各种数据，但是分散在不同的系统里，就像一个个孤岛。
上海数据集团介入后，把交通局、公交公司、地铁运营方，甚至还有一些网约车平台的数据都整合到了一起。
这就像是把一堆乱麻梳理整齐了。
他们通过分析这些数据，能够精准地知道哪些路段在什么时间段容易拥堵。
比如说，他们发现每天早上8点到9点，某个路口因为附近学校家长送孩子上学，再加上上班族通勤，堵得一塌糊涂。
于是呢，交通部门就根据这个数据调整了信号灯的时长，增加了交警在这个时间段的疏导，还优化了附近公交站点的停靠规则。
结果呢，这个路口的拥堵情况大大改善了。
而且啊，上海数据集团的数据项目还在城市规划方面发挥了作用。
当要新建一个商业中心的时候，他们可以通过分析人口流动数据、消费数据等，来确定最佳的选址。
这就好比是给城市规划者配上了一个超精准的导航仪，让城市发展得更合理、更高效。
二、贵州数据集团与大数据扶贫。
贵州以前在大家的印象里可能就是山多，发展相对滞后。
但是贵州数据集团却在这片土地上做出了令人惊叹的事情。
他们搞了一个大数据扶贫项目。
贵州有很多山区的农民种了各种各样的农产品，像茶叶啊、水果啊。
可是以前呢，由于信息不通畅，这些好东西很难卖出去。
贵州数据集团就建立了一个农产品大数据平台。
这个平台把各个农户的农产品产量、质量、种植时间等信息都收集起来，就像给每一个农产品都做了一个详细的“身份证”。
然后呢，他们把这些数据和市场需求对接起来。
比如说，东部沿海地区的一些大型超市想要采购一批优质的茶叶，数据集团通过平台就能快速找到符合要求的贵州茶叶供应商。
而且，这个平台还能根据市场价格波动，给农户提供种植建议。
如果某种水果在市场上价格下跌，数据集团就会建议农户调整种植结构，多种一些市场需求大、价格高的作物。
通过这个项目，贵州很多贫困山区的农民收入增加了，不少村子都摘掉了贫困的帽子。
企业大数据分析与挖掘的最佳实践案例
企业大数据分析与挖掘的最佳实践案例在当今数字化时代，大数据已经成为了企业发展的关键因素之一，企业如何利用海量数据进行分析和挖掘，将其转化为价值，变成企业决策的有力支撑，成为了许多企业亟需解决的问题。
本文将围绕企业大数据分析与挖掘的最佳实践案例进行探讨，旨在梳理出企业在这方面做出的创新举措，让大家对企业如何利用数据进行转型升级有一个更加清晰的认识。
一、数据采集和处理：思科（Cisco）的数据中心企业下决心进行大数据分析之前，第一步要做的就是采集数据，对企业而言，把不同模块中的数据进行整合、清洗和校验并将其集中存储，是至关重要的。
思科（Cisco）是一家拥有丰富大数据资源的公司，不但能够在自己的产品上自行入门，同时还能为其他企业的数据中心提供完美解决方案。
在采集和整理数据方面，思科采用为数不多的一流也是最佳的工具，如Hadoop、Spark等，并且结合Pentaho、Greenplum和Tableau，整合和处理更大规模的数据。
思科的数据中心运营员工总数已久超过2000人，并拥有多年的经验，能够基于自己的内部数据，为客户提供前瞻性的解决方案，帮助客户根据数据资产进行业务转型。
二、数据分析和解读：众安保险（ZhongAn）的数据深度分析有了足够的数据作为支撑之后，企业需要利用数据进行分析，通过挖掘出来的规律和趋势，为企业决策提供科学数据支撑。
众安保险（ZhongAn）是国内领先的保险科技企业，其创新性的数据分析方案被视为在这个领域中最具技术含量的。
众安利用自己在数字领域的先进技术和以人为本的知识优势，将通常被认为是保险风险的元素（如市场静态、医疗保健等）转化为正确的数据模型，并以此制定出更加准确的产品定价。
众安的创新性数据分析方法，被誉为极大地推动了保险市场的发展，并且帮助企业在整个保险行业中建立对所谓“保险基础设施”的掌握。
三、运营决策：eBay的数据驱动决策当企业采集、整理、分析数据之后，就需要通过数据驱动决策实现真正的转型升级。
大数据相关性分析案例
大数据相关性分析案例50款大数据的经典应用案例1. 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。
2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。
该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。
这项举措减少了90%的预测模型构建时间。
SAP公司正在试图收购KXEN。
3. 沃尔玛的搜索。
这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。
根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。
”Laney说。
4. 快餐业的视频分析。
该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。
如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
5. Morton牛排店的品牌认知。
当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。
首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。
根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
6. PredPol Inc.。
PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。
在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。
这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。
通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。
大数据银行业挖掘案例
大数据银行业挖掘案例大数据在银行业的挖掘案例随着信息技术的快速发展，大数据已经成为银行业的重要工具之一。
通过对海量数据的挖掘和分析，银行可以更好地了解客户需求、优化业务流程、提高风险管理能力等。
下面将以大数据在银行业的挖掘案例为题，介绍一些实际应用。
首先，大数据在银行业可以帮助银行更好地了解客户需求。
通过对客户交易记录、消费习惯等数据进行分析，银行可以准确地判断客户的需求，并根据需求提供个性化的金融产品和服务。
例如，某银行通过分析客户购买记录和消费习惯，发现一部分客户经常购买高端电子产品，并且有较高的信用评级。
基于这些信息，该银行推出了一款专门针对这部分客户的信用卡产品，提供更多的优惠和特权。
这样不仅能够满足客户需求，还能够增加该银行的收入。
其次，大数据在银行业还可以帮助优化业务流程。
传统上，银行需要花费大量时间和人力手动处理各种业务流程，如开户、贷款审批等。
而通过大数据的应用，银行可以自动化处理这些流程，提高效率和准确性。
例如，某银行利用大数据技术开发了一套自动化的贷款审批系统。
该系统通过分析客户的信用记录、收入状况等数据，可以快速判断客户是否有资格获得贷款，并自动生成审批结果。
这样不仅能够节省大量的人力和时间成本，还能够提高贷款审批的准确性和效率。
最后，大数据在银行业还可以帮助提高风险管理能力。
银行业面临着各种风险，如信用风险、市场风险等。
通过对大量的市场数据、客户数据等进行分析，银行可以更好地识别和管理这些风险。
例如，某银行利用大数据技术开发了一套风险预警系统。
该系统通过分析市场数据、客户交易记录等信息，可以实时监测市场波动和客户交易情况，并及时发出预警信号。
这样不仅能够帮助银行及时采取措施应对风险，还能够减少损失。
综上所述，大数据在银行业的应用已经取得了一些成果。
通过对海量数据的挖掘和分析，银行可以更好地了解客户需求、优化业务流程、提高风险管理能力等。
随着大数据技术的不断发展，相信在未来，大数据将在银行业发挥更加重要的作用。
数据挖掘的应用案例
数据挖掘的应用案例在当今信息化时代，数据挖掘成为了一项重要的技术，它可以帮助我们挖掘数据中隐藏的有价值的信息，从而为决策提供支持。
在各个领域，数据挖掘都发挥着重要的应用作用。
本文将通过对几个数据挖掘的应用案例进行分析，帮助读者进一步了解数据挖掘技术的价值和应用场景。
案例一：销售预测对于拥有大量销售数据的企业，如何利用这些数据提升销售业绩是一个重要的问题。
利用数据挖掘技术，可以从历史销售数据中发现销售规律和趋势，进而进行销售预测。
通过对不同因素（如促销活动、季节因素、天气等）与销售额之间的关系进行建模，企业可以根据销售预测结果进行库存管理、生产计划等决策，从而提高销售效益。
案例二：客户细分客户细分是企业市场营销中的重要任务之一。
利用数据挖掘技术，可以对客户进行细分和分类，从而实现个性化营销。
例如，在电商行业中，通过对客户购买历史、浏览行为、关注信息等进行分析，可以将客户划分为不同的细分群体，并对每个群体采取针对性的营销策略，提高市场响应率和转化率。
案例三：航空公司飞机维修优化对于航空公司来说，维修是一个关键的环节。
如何合理安排飞机的维修计划，以降低维修成本和提高维修质量，是航空公司面临的挑战。
利用数据挖掘技术，可以对飞机故障数据、维修记录等进行分析和挖掘，发现不同故障之间的关联性和规律，从而优化维修计划。
例如，通过对飞机故障数据的挖掘，可以对飞机进行预防性维修，及时更换故障率较高的零部件，提高飞机的可靠性和安全性。
案例四：肺癌早期诊断肺癌是一种常见的恶性肿瘤，早期诊断对于提高治愈率至关重要。
利用数据挖掘技术，可以对肺癌相关的病例数据进行分析和挖掘，发现肺癌病例中的共同特征和规律。
例如，通过对肺癌病例的CT影像数据进行挖掘，可以基于影像特征建立肺癌分类模型，实现对肺癌的自动诊断。
这一技术的应用，不仅可以提高肺癌的早期诊断率，还可以减轻医生的工作负担。
从以上几个案例可以看出，数据挖掘在各个领域都拥有广泛的应用。
工业大数据案例
工业大数据案例一、引言工业大数据是指通过采集、存储、处理和分析工业领域中产生的大量数据，从中挖掘出有价值的信息，以支持决策和优化生产过程的技术和方法。
本文将以几个实际案例为例，介绍工业大数据的应用和效果。
二、案例一：智能制造某汽车制造公司引入工业大数据技术，通过在生产线上安装传感器和数据采集设备，实时监测生产过程中的各项指标。
通过对大量数据的分析和建模，公司能够实现智能制造，优化生产计划、提高生产效率和质量。
例如，通过对数据的分析，发现了生产线上的一个瓶颈环节，公司进行了优化，使生产效率提高了10%，产品质量也得到了显著提升。
三、案例二：预测维护一家电力公司利用工业大数据技术，对发电设备进行实时监测和数据分析，实现了预测维护。
通过对设备的运行数据进行实时分析，公司能够提前发现设备故障的迹象，及时采取维修措施，避免了设备故障对生产造成的损失。
同时，通过对大量历史数据的分析，公司还能够预测设备的寿命和维护周期，合理安排维护计划，降低了维护成本。
四、案例三：供应链优化一家制造业公司利用工业大数据技术，对供应链进行优化。
通过对供应链各环节的数据进行实时监测和分析，公司能够及时发现供应链中的瓶颈和问题，并采取相应的措施进行优化。
例如，通过对供应商的交货时间和质量数据的分析，公司能够评估供应商的绩效，并及时调整供应商的选择和合作方式，提高供应链的稳定性和效率。
五、案例四：能源管理一家化工企业利用工业大数据技术，对能源消耗进行监测和分析，实现了能源管理的优化。
通过对生产过程中的能源消耗数据进行实时监测和分析，公司能够发现能源消耗的异常情况，并及时采取措施进行调整。
例如，通过对数据的分析，发现了一台设备的能源消耗异常高，公司对该设备进行了检修和优化，节约了大量能源和成本。
六、结论工业大数据的应用在各个领域都取得了显著的效果。
通过对大量数据的分析和挖掘，企业能够实现智能制造、预测维护、供应链优化和能源管理等目标，提高生产效率、降低成本、提升产品质量。
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例来源：大数据实验室时间：2015-01-06 10:15:51 作者：对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。
本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。
上篇天然大数据公司的各种套餐从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。
而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。
我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。
下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例。
01 亚马逊的“信息公司”如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。
亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。
这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。
长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。
“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。
为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。
大数据运用到企业的成功案例
大数据运用到企业的成功案例
大数据在企业的成功应用案例有很多，以下是一些具体的例子：
1. 农夫山泉：通过大数据分析销售数据，农夫山泉能够更好地预测市场需求，优化产品生产和销售计划，提高运营效率。
2. 神州租车：SAP利用在农夫山泉场景中积累的大数据经验，帮助神州租
车优化车辆调度和租赁服务，提高了车辆使用率和减少了空置率。
3. 阿迪达斯：阿迪达斯与厦门育泰贸易有限公司合作，基于门店销售数据和消费者调研数据，进行库存管理和销售策略制定。
通过大数据分析，阿迪达斯能够更好地理解消费者需求，优化产品生产和销售计划，提高运营效率。
这些案例表明，大数据可以帮助企业更好地了解市场需求、优化生产和销售计划、提高运营效率。
通过大数据分析，企业可以更好地掌握市场趋势、发现潜在商机、改进产品和服务、提高客户满意度和忠诚度。
大数据管理与挖掘案例
大数据管理与挖掘案例一、介绍随着互联网的普及和信息技术的发展，我们正逐渐步入大数据时代。
大数据管理与挖掘在这个时代至关重要。
本文将从不同层面深入探讨大数据管理与挖掘的案例，旨在展示其在现实生活中的应用和价值。
二、案例一：社交媒体数据分析社交媒体平台如Facebook、Twitter和Instagram等每天都产生大量的数据。
大数据管理与挖掘技术可以帮助我们从这些数据中挖掘出有意义的信息，并为企业和组织提供决策依据。
以下是社交媒体数据分析的一些常见应用：1. 用户行为分析通过对社交媒体用户行为的分析，企业可以了解用户的兴趣和偏好，进而进行精准的营销和产品推广。
例如，某电商平台可以根据用户在社交媒体上发布的内容和互动行为，为其推荐相关产品和优惠活动。
2. 情感分析借助大数据管理与挖掘技术，可以对社交媒体上的文本进行情感分析。
这有助于企业了解用户对其产品和服务的态度，从而进行品牌维护和危机管理。
例如，一家餐饮连锁企业可以通过监测社交媒体上对其菜品的评价，及时调整菜单和经营策略。
3. 社交网络分析社交媒体数据包含着用户之间的关系网。
通过对这些数据进行社交网络分析，可以了解不同用户之间的连接和影响力。
企业可以基于这些信息，进行精准的广告投放和合作伙伴选择。
例如，一家手机制造商可以通过分析社交媒体上用户之间的关系，找到具有影响力的个人或群体，邀请他们成为自己的产品代言人。
三、案例二：零售数据分析在零售业，大量的销售数据被记录下来。
通过对这些数据进行管理与挖掘，可以帮助零售商预测需求，优化库存管理，提高销售额。
以下是零售数据分析的一些常见应用：1. 销售趋势预测通过大数据管理与挖掘技术，零售商可以分析历史销售数据，预测未来的销售趋势。
这有助于企业进行合理的库存管理和采购决策。
例如，一家超市可以根据过去几年同一时期的销售数据，预测下个月某种商品的销售量，从而合理安排补货计划。
2. 客户细分根据顾客的购买行为和偏好，可以将顾客分成不同的细分群体。
大数据公司挖掘数据价值的个典型
大数据公司挖掘数据价值的个典型引言随着互联网的快速发展和技术进步，大数据正日益成为企业获得竞争优势的重要手段。
大数据公司通过深入挖掘海量数据，发现其中的潜在价值，并将其转化为商业机会。
本文将介绍大数据公司在挖掘数据价值方面的典型案例。
1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是大数据公司常用的一种数据挖掘技术。
通过分析用户的历史行为数据、兴趣爱好等个人信息，该系统能够给用户提供个性化的推荐内容，提高用户的满意度和粘性。
举例来说，国内的电商巨头淘宝利用大量用户的浏览、点击行为数据，通过推荐系统为用户推荐他们可能感兴趣的商品。
这样的个性化推荐系统不仅可以提高用户购买的便利性，也能够帮助商家更准确地推广商品，提高销售量。
2. 智能客服系统智能客服系统是大数据公司另一个重要的数据挖掘应用。
该系统通过分析用户输入的问题和对话，利用自然语言处理、机器学习等技术，自动回答和处理用户问题，并给出准确的建议。
这样可以大大提高用户的服务体验和企业的工作效率。
以在线旅游公司为例，他们的智能客服系统利用海量的用户数据和历史对话数据，为用户提供高度个性化的服务。
该系统能够根据用户的问题和历史行为，预测用户真正关心的问题，并给出相应的答案和建议，提高用户满意度和转化率。
3. 欺诈检测系统欺诈检测系统是大数据公司在金融行业广泛应用的一个典型案例。
该系统通过分析用户的交易数据、行为模式、地理位置等多维度数据，识别潜在的欺诈行为，并及时采取相应的防范措施。
例如，支付宝的欺诈检测系统能够通过分析用户的交易数据和行为模式，快速识别出异常交易行为，如盗刷、虚假交易等，以保护用户的资金安全。
4. 数据驱动的产品优化大数据公司还可以通过对产品数据的深入挖掘，提出有针对性的产品优化策略。
通过分析用户的使用数据和反馈，找出产品不足之处，并及时调整改进，提高用户体验和产品竞争力。
举例来说，互联网音乐公司Spotify利用大量的用户数据和音乐数据，通过分析用户的听歌习惯、兴趣偏好等，为用户推荐更符合他们口味的音乐。
公司大数据技术应用案例
公司大数据技术应用案例随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始应用大数据技术来优化业务流程、提升效率、改善决策等。
下面列举了10个公司大数据技术应用案例，旨在展示大数据在不同行业中的应用价值。
1. 零售业：一家大型连锁超市通过大数据技术分析顾客购物习惯、消费偏好等信息，精准推送个性化促销活动，提高销售额和顾客满意度。
2. 金融业：一家银行利用大数据技术对客户的信用记录、交易行为等进行分析，建立个性化的信贷评估模型，提高贷款审批效率和准确性。
3. 物流业：一家物流公司通过大数据技术对货物运输路线、交通状况等进行实时监控和分析，优化运输路径和调度，减少运输成本和时间。
4. 健康医疗：一家医疗机构利用大数据技术分析患者病历数据、医学文献等，开发智能诊断系统，提供个性化的医疗建议和治疗方案。
5. 教育行业：一家在线教育平台通过大数据技术对学生学习行为、知识掌握情况等进行分析，为学生提供个性化的学习计划和教学资源。
6. 互联网广告业：一家广告公司利用大数据技术对用户的浏览历史、兴趣爱好等进行分析，精准投放广告，提高广告点击率和转化率。
7. 制造业：一家汽车制造商通过大数据技术对生产线上的传感器数据、设备状态等进行实时监测和分析，预测设备故障，减少生产停机时间。
8. 能源行业：一家能源公司利用大数据技术对能源消耗数据、天气状况等进行分析，优化能源配送和使用，降低能源成本和环境影响。
9. 电信行业：一家电信运营商通过大数据技术对用户的通话记录、网络使用情况等进行分析，提供个性化的套餐和服务，增加用户黏性和满意度。
10. 媒体行业：一家媒体公司利用大数据技术对用户的观看历史、收藏记录等进行分析，推荐个性化的节目和内容，提高用户粘性和广告收入。
以上是10个公司大数据技术应用案例，展示了大数据技术在不同行业的广泛应用。
通过充分利用大数据技术，企业可以更好地理解和满足客户需求，提高运营效率，实现可持续发展。
随着技术的不断进步和数据规模的不断增长，大数据技术在各个行业的应用前景将更加广阔。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。
本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。
上篇天然大数据公司的各种套餐从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。
而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。
我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。
下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例。
01 亚马逊的“信息公司”如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。
亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。
这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。
长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。
“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。
为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。
”从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。
亚马逊推荐：亚马逊的各个业务环节都离不开“数据驱动”的身影。
在亚马逊上买过东西的朋友可能对它的推荐功能都很熟悉，“买过X商品的人，也同时买过Y商品”的推荐功能看上去很简单，却非常有效，同时这些精准推荐结果的得出过程也非常复杂。
亚马逊预测：用户需求预测是通过历史数据来预测用户未来的需求。
对于书、手机、家电这些东西——亚马逊内部叫硬需求的产品，你可以认为是“标品”——预测是比较准的，甚至可以预测到相关产品属性的需求。
但是对于服装这样软需求产品，亚马逊干了十多年都没有办法预测得很好，因为这类东西受到的干扰因素太多了，比如：用户的对颜色款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢……这类东西太易变，买得人多反而会卖不好，所以需要更为复杂的预测模型。
亚马逊测试：你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？其实，亚马逊会在网站上持续不断地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。
整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优结果。
亚马逊记录：亚马逊的移动应用让用户有一个流畅的无处不在的体验的同时，也通过收集手机上的数据深入地了解了每个用户的喜好信息；更值得一提的是Kindle Fire，内嵌的Silk浏览器可以将用户的行为数据一一记录下来。
以数据为导向的方法并不仅限于以上领域，亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向型文化。
对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。
数据显示出什么是有效的、什么是无效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。
对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。
02 谷歌的意图如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话，那一定是谷歌。
根据搜索研究公司comScore的数据，仅2012年3月一个月的时间，谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。
谷歌的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。
谷歌搜索引擎本身的设计，就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。
如果出现更多的处理或存储需要，抑或某台服务器崩溃，谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。
将所有这些数据集合在一起所带来的结果是：企业不仅从最好的技术中获益，同样还可以从最好的信息中获益。
下面选择谷歌公司的其中三个亮点。
谷歌意图：谷歌不仅存储了搜索结果中出现的网络连接，还会储存用户搜索关键词的行为，它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式，坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。
这些数据能够让谷歌优化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。
谷歌不仅能追踪人们的搜索行为，而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。
用户所输入的每一个搜索请求，都会让谷歌知道他在寻找什么，所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径，谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。
换言之，谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。
这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析，然后据此进行预测的能力，就是数据驱动的产品。
谷歌分析：谷歌在搜索之外还有更多获取数据的途径。
企业安装“谷歌分析”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹，而谷歌也可获得这些数据。
网站还使用“谷歌广告联盟”，将来自谷歌广告客户网的广告展示在其站点，因此，谷歌不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果，同样还可以对其他广告发布站点的展示效果一览无余。
谷歌趋势：既然搜索本身是网民的“意图数据库”，当然可以根据某一专题搜索量的涨跌，预测下一步的走势。
谷歌趋势可以预测旅游、地产、汽车的销售。
此类预测最著名的就是谷歌流感趋势，跟踪全球范围的流感等病疫传播，依据网民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况。
03 eBay的分析平台早在2006年，eBay就成立了大数据分析平台。
为了准确分析用户的购物行为，eBay定义了超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析。
eBay分析平台高级总监Oliver Ratzesberger说：“在这个平台上，可以将结构化数据和非结构化数据结合在一起，通过分析促进eBay的业务创新和利润增长。
”eBay行为分析：在早期，eBay网页上的每一个功能的更改，通常由对该功能非常了解的产品经理决定，判断的依据主要是产品经理的个人经验。
而通过对用户行为数据的分析，网页上任何功能的修改都交由用户去决定。
“每当有一个不错的创意或者点子，我们都会在网站上选定一定范围的用户进行测试。
通过对这些用户的行为分析，来看这个创意是否带来了预期的效果。
”eBay广告分析：更显著的变化反映在广告费上。
eBay对互联网广告的投入一直很大，通过购买一些网页搜索的关键字，将潜在客户引入eBay网站。
为了对这些关键字广告的投入产出进行衡量，eBay建立了一个完全封闭式的优04 塔吉特的“数据关联挖掘”利用先进的统计方法，商家可以通过用户的购买历史记录分析来建立模型，预测未来的购买行为，进而设计促销活动和个性服务避免用户流失到其他竞争对手那边。
美国第三大零售商塔吉特，通过分析所有女性客户购买记录，可以“猜出”哪些是孕妇。
其发现女性客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。
由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数。
推算出预产期后，就能抢先一步，将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户。
塔吉特还创建了一套购买女性行为在怀孕期间产生变化的模型，不仅如此，如果用户从它们的店铺中购买了婴儿用品，它们在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。
05 中国移动的数据化运营通过大数据分析，中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。
大数据系统可以在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
客户流失预警：一个客户使用最新款的诺基亚手机，每月准时缴费、平均一年致电客服3次，使用WEP和彩信业务。
如果按照传统的数据分析，可能这是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。
事实上，当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后，这位客户的真实情况可能是这样的：客户在国外购买的这款手机，手机中的部分功能在国内无法使用，在某个固定地点手机经常断线，彩信无法使用——他的使用体验极差，正在面临流失风险。
这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。
通过全面获取业务信息，可能颠覆常规分析思路下做出的结论，打破传统数据源的边界，注重社交媒体等新型数据来源，通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息，并从这些数据中挖掘更多的价值。
数据增值应用：对运营商来说，数据分析在政府服务市场上前景巨大。
运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。
运营商处在一个数据交换中心的地位，在掌握用户行为方面具有先天的优势。
作为信息技术的又一次变革，大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的方向，而谁掌握了这一方向，谁就可能成功。
对于运营商来说，在数据处理分析上，需要转型的不仅是技巧和法律问题，更需要转变思维方式，以商业化角度思考大数据营销。
06 Twitter中的兴趣和情绪Twitter兴趣聚类：通过过滤用户归属地、发推位置和相关关键词，Twitter 建立了一系列定制化的客户数据流。
比如，通过过滤电影片名、位置和情绪标签，你可以知道洛杉矶、纽约和伦敦等城市最受欢迎的电影是哪些。
而根据用户发布的个人行为描述，你甚至能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。
从这个视角看，Twitter的兴趣图谱的效率优于Facebook的社交图谱。
Twitter的用户数据所能产生的潜在价值同样令人惊叹。
在社交媒体网站正在收集越来越多的数据的形势下，它们或许能找到更好的方式来利用这些数据盈利，并使其取代广告成为自身提高收入的主要方式。
这些社交网站真正的价值可能在于数据本身。
相信在不久的将来，如果寻找到既能充分利用用户数据，又可合理规避对用户隐私的威胁，社交数据所蕴藏的巨大能量将会彻底被开启。
Twitter情绪分析：Twitter自己并不经营每一款数据产品，但它把数据授权给了像DataSift这样的数据服务公司，很多公司利用Twitter社交数据，做出了各种让人吃惊的应用，从社交监测到医疗应用，甚至可以去追踪流感疫情爆发，社交媒体监测平台DataSift还创造了一款金融数据产品。
华尔街“德温特资本市场”公司首席执行官保罗·霍廷每天的工作之一，就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言，进而判断民众情绪，再以“1”到“50”进行打分。
根据打分结果，霍廷再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。
霍廷的判断原则很简单：如果所有人似乎都高兴，那就买入；如果大家的焦虑情绪上升，那就抛售。