大数据应用案例 (2)
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。
大数据教育案例(3篇)
第1篇一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
在教育领域，大数据的应用也逐渐成为提升教学质量、实现个性化教育的重要手段。
本文将以我国某知名中学为例，探讨大数据在教育中的应用，特别是如何通过大数据分析提升学生个性化学习效果。
二、案例概述该中学位于我国东部沿海地区，是一所具有悠久历史和优良传统的学校。
近年来，学校积极响应国家大数据战略，将大数据技术应用于教育教学改革，以提升教学质量，实现个性化教育。
以下是该校大数据教育案例的具体实施过程。
三、大数据教育案例分析1. 数据采集与整合学校首先对现有的教育教学数据进行采集和整合，包括学生成绩、课堂表现、作业完成情况、兴趣爱好等。
同时，学校还引入了第三方数据平台，如学生成长档案、教师评价系统等，以全面了解学生的成长轨迹。
2. 数据分析与应用（1）个性化学习路径推荐通过对学生学习数据的分析，学校为学生量身定制个性化学习路径。
例如，针对学生的学习成绩，系统会自动识别学生的薄弱环节，并推荐相应的学习资源和辅导课程。
此外，系统还会根据学生的兴趣爱好，推荐相关领域的拓展学习内容。
（2）智能教学辅助教师利用大数据分析结果，调整教学策略，提高教学效果。
例如，教师可以通过分析学生的课堂表现，了解学生的学习状态，从而调整教学进度和难度。
同时，教师还可以利用大数据分析结果，发现学生的学习需求，有针对性地进行教学辅导。
（3）精准评价与反馈学校通过大数据分析，对学生的学习情况进行精准评价，并及时给予反馈。
例如，学校可以根据学生的学习成绩和课堂表现，为学生颁发个性化学习证书，激励学生不断进步。
此外，学校还会定期组织家长会，向家长反馈学生的成长情况，共同关注学生的全面发展。
3. 案例效果（1）学生个性化学习效果显著提高通过大数据分析，学生能够更清晰地了解自己的学习状况，有针对性地进行学习。
据统计，实施大数据教育改革后，该校学生的平均成绩提高了15%。
（2）教师教学水平得到提升大数据分析为教师提供了丰富的教学资源，有助于教师调整教学策略，提高教学质量。
大数据技术在环境保护中的应用案例
大数据技术在环境保护中的应用案例引言随着科技的不断发展，大数据技术正逐渐渗透到各个行业中，其中包括环境保护领域。
大数据技术的应用为环境保护带来了前所未有的机遇，提高了环境监测的准确性和效率，也为环境问题的解决提供了新的解决方案。
本文将以几个具体案例来介绍大数据技术在环境保护中的应用，以期展示大数据技术在环境保护领域所带来的巨大潜力。
案例一：空气质量监测和治理空气质量是一个全球性的环境问题，关系到人们的健康和生活质量。
传统的空气质量监测主要依靠固定的监测站点，数据更新速度慢，覆盖范围有限。
而大数据技术的应用为空气质量监测带来了突破。
通过大数据分析，可以实时收集、分析和展示大量的空气质量数据。
利用这些数据，政府和环保机构能够更好地了解污染源的分布和影响范围，以便及时采取有效的治理措施。
同时，大数据技术还可以通过建立预测模型，提前预测空气质量变化趋势，为决策者提供科学依据。
案例二：水资源管理和保护水资源是人类赖以生存的重要基础，但由于污染和浪费等原因，许多地区的水资源遭受严重威胁。
大数据技术在水资源管理和保护方面的应用可以帮助监测水质、预测水文情况、优化供水方案等。
例如，在水质监测方面，通过传感器和大数据分析，可以实时监测水中的各种污染物质浓度，及时发现和解决水污染问题。
在水文预测方面，大数据技术可以利用历史数据和实时监测数据，建立水文模型，预测未来水文情况，从而帮助决策者采取适当的水资源管理措施。
案例三：森林防火和保护森林是地球上最重要的生态系统之一，但森林火灾给森林生态环境造成了严重破坏。
大数据技术在森林防火和保护方面的应用可以帮助实时监测森林火情、预测火势蔓延路径、制定具体的灭火方案等。
通过建立火情监测系统，可以通过多个监测点实时采集森林火灾相关数据，并快速传输到指挥中心，以便及时采取灭火措施。
同时，大数据技术还可以通过数据分析和模型预测，及时发现潜在火灾风险区域，采取相应的防范措施，减少森林火灾的发生。
试列举一些身边的大数据应用案例
试列举一些身边的大数据应用案例大数据应用案例之电视媒体对于体育爱好者，追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情，因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。
而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT，它已经可以在iOS和Android设备，以及在Web浏览器上使用，它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目，在电视的哪个频道上找到，并让他们在比赛中进行投票。
对于谷歌电视和TiVo用户来说，实际上RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。
该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名，用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。
大数据应用案例之社交网络数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图，其中就包括hadoop战略部署。
五年前，LinkedIn只是一家普通的科技公司。
而现在，其俨然成为一个工程强国。
LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。
不像Voldemort，这是继亚马逊Dynamo数据库之后的一个最终一致性关键值存储，用于高速存储某些确定数据，Espresso作为一个事务一致性文件存储，通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。
它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性，该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。
大数据应用案例之医疗行业Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。
该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。
通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。
大数据分析在电力行业中的应用案例
大数据分析在电力行业中的应用案例随着信息技术的迅速发展，大数据分析逐渐成为各个行业的重要工具。
在电力行业中，大数据分析也发挥着重要的作用。
本文将以一些实际案例为例，介绍大数据分析在电力行业中的应用。
一、用于电网运维管理电力系统是一个复杂的系统，需要对大量的数据进行实时监测和分析，以确保电网的正常运行。
使用大数据分析技术，可以对电网中的各个节点的运行状态进行实时监测，并进行故障预警和智能运维管理。
以某电力公司为例，他们利用大数据分析技术对电网中的各个设备进行监测和数据采集，将实时数据与历史数据进行对比分析，发现了一些异常情况并及时采取措施。
通过对电网运维数据进行分析，他们成功降低了电网故障率，提高了供电可靠性。
二、用于负荷预测和优化电力行业需要根据用户的用电需求来合理调配电力资源，以确保供需平衡和电力系统的稳定运行。
利用大数据分析技术，可以对历史用电数据进行分析，并根据相关因素（如天气、季节等）进行预测，准确预测未来一段时间的负荷需求。
某电力公司利用大数据分析技术，对历史负荷数据进行深度挖掘和分析，并结合天气数据和节假日等因素，建立了负荷预测模型。
通过这种方式，他们可以提前预测未来一段时间的负荷需求，并制定相应的调度计划和资源配置方案，避免了供需失衡和电网过载等问题。
三、用于能源管理与优化电力行业需要对能源进行管理和优化，以提高能源利用效率和减少能源浪费。
利用大数据分析技术，可以对电力系统中的各个环节进行监测和数据分析，并找到能源浪费的原因和潜在改进措施。
以某能源公司为例，他们利用大数据分析技术对供电设备的能效进行评估，并找出能源浪费的原因。
通过优化设备运行参数和调整供电策略，他们成功减少了能源浪费，提高了能源利用效率。
四、用于用户行为分析和服务优化电力行业需要根据用户的用电行为和需求，提供个性化的服务和优化方案。
利用大数据分析技术，可以对用户的用电行为进行分析，并提供相应的服务优化建议。
以某电力公司为例，他们利用大数据分析技术对用户的用电行为进行挖掘和分析，并根据用户的需求提供相应的用电方案和服务建议。
大数据应用案例分析：从数据到商业价值
大数据应用案例分析：从数据到商业价值随着科技的不断进步，人们对于数据的需求也越来越多，大数据成为了一个热门话题。
那么，大数据到底是什么？大数据是指数据量超过传统数据库存储、管理和处理能力的数据集合，这些数据集合通常由结构化和非结构化数据组成。
但是，单纯的拥有大量数据是没有太大的用处的。
那么，如何从海量数据中挖掘出商业价值呢？下面我们就拿几个典型的大数据应用案例来进行分析。
1、电商推荐系统大家都喜欢在淘宝、京东等电商平台上购物，平台为了让用户更加便捷地找到自己需要的商品，往往会通过大数据分析来实现推荐系统，确保用户购买到的商品更加符合自己的需求。
具体来说，推荐算法主要分为以下几种：（1）基于内容的推荐：根据用户的行为，分析用户对商品偏好的特征，然后在商品库中搜索与这些特征相似的商品，进行推荐。
（2）协同过滤推荐：根据用户之前的购买记录和浏览行为，找出和该用户历史行为类似的其他用户，然后根据这些用户的购买行为和推荐结果，来为该用户进行推荐。
（3）基于关系的推荐：根据用户之间的社交关系，推荐出与该用户关系最密切的用户购买行为进行推荐。
2、金融信贷风险控制金融行业是一个极度注重数据安全和风险控制的行业，特别是在现代金融周期中，通过利用大数据开发出新的算法和模型来评估风险，是许多银行投资商的关注点。
金融机构能够利用大数据处理技术和数据挖掘技术来处理多种信贷数据，识别出高风险客户和潜在的信贷欺诈行为。
具体包括分析客户历史信用状况及还款能力、前后贷款间隔、资产证明、客户风险评估等。
同时，金融机构对数据的保密性和准确性也有着极高的要求。
3、智能家居随着智能家居设备的出现，人们的生活方式也发生了很大的变化。
智能家居设备主要完成家庭电器的自动化控制、能源管理、安全预警、生活关联等任务，从而让生活变得更加便捷、安全、舒适和节能。
而这些智能家居设备所搜集的数据，也可以通过大数据分析来进一步优化设备性能、优化电力调度等等。
大数据有哪些经典的应用案例(二)2024
大数据有哪些经典的应用案例（二）引言概述：大数据作为一种强大的数据处理和分析工具，已经广泛应用于各个行业中。
本文将介绍大数据的经典应用案例，并分别从商业、医疗、交通、金融和政府等领域进行阐述。
正文：一、商业领域的经典应用案例1. 电子商务平台的个性化推荐系统：通过对大量用户行为数据的分析，为用户提供个性化的商品推荐，提高用户购买转化率。
2. 在线广告投放优化：利用大数据分析用户特征、兴趣和行为，实现精准的广告投放，提高广告效果和ROI。
3. 供应链管理优化：通过对供应链各环节数据的监控和分析，实现供应链运作的效率和质量的提升。
二、医疗领域的经典应用案例1. 临床决策支持系统：基于大数据分析医疗记录、医学文献等数据，为医生提供最新、准确的诊断和治疗建议，提高医疗质量。
2. 疾病预测和监测：通过大数据分析疾病相关数据，如病人病历、疫情数据等，预测疾病的发生和传播趋势，帮助防控工作。
3. 药物研发加速：基于大数据的分析和挖掘，加快药物研发过程，优化研发策略，提高研发效率。
三、交通领域的经典应用案例1. 智能交通管理：通过大数据分析交通流量、交通事故等数据，优化交通信号灯的控制，提高交通流畅度和路面安全。
2. 出行推荐系统：结合大数据分析用户出行习惯、路况等信息，为用户提供最佳的出行路径和交通工具选择。
3. 道路维修优化：通过大数据监测和分析道路状况、车辆磨损等数据，优化道路维修计划，提高维修效果和节约成本。
四、金融领域的经典应用案例1. 信用风险评估：基于大数据分析客户信用历史、资产状况等信息，为金融机构评估客户信用风险，制定合理的风险管理策略。
2. 欺诈检测：通过大数据分析客户交易行为、网络行为等数据，检测和预防金融欺诈行为，保护金融机构和客户的利益。
3. 投资组合优化：利用大数据分析市场数据、企业财务数据等信息，优化投资组合的配置和风险控制，提高投资回报率。
五、政府领域的经典应用案例1. 智慧城市建设：基于大数据分析城市交通、环境、人口等数据，优化城市资源配置，提高城市管理效率和生活质量。
互联网大数据的应用案例
互联网大数据的应用案例近年来，互联网大数据在各个领域的应用越来越广泛，尤其是在商业领域和科学研究中，其作用更为突出。
下面，我将从不同角度，介绍几个互联网大数据的应用案例。
一、商业领域：京东智能推荐系统作为中国最大的综合电商平台之一，京东已经积累了数以亿计的用户、商品及其关联数据。
如何利用这些数据，给用户更好的购物体验，是京东一直在思考的问题。
京东的智能推荐系统，就是基于云计算、大数据技术实现的。
它能够根据用户的历史浏览和购买记录，以及网站上其他用户的浏览、购买行为，精准地为用户推荐商品，提高用户的购买意愿和满意度。
同时，京东还利用大数据技术，对商品的质量、库存、价格等进行实时监控和分析，确保用户能够购买到最优质的商品。
通过智能推荐系统，京东的商品销售额不断增长，用户满意度也有了明显提升。
这一举措不仅推动了京东的业务发展，也深刻地影响了整个电商行业。
二、医疗领域：百度大脑医疗影像诊断人脑处理和分析医学影像需要大量的时间和精力，而且会存在主观误判等风险。
作为大数据和人工智能领域的领军企业之一，百度在医疗领域的应用尤为出色。
百度大脑医疗影像诊断系统，就是基于云计算、大数据和人工智能技术开发的。
该系统能够从医疗影像中快速、准确地检测出肿瘤等问题，并对影像进行智能诊断。
与传统的诊断方法相比，该系统不仅速度更快，还可以减少人为误判的风险，提高诊断的准确性和精度。
百度大脑医疗影像诊断系统的应用，在人工智能领域引起了广泛的关注。
该系统的成功应用，为医疗领域的发展提供了非常宝贵的经验。
三、交通领域：滴滴出行交通预测随着大城市人口的增长和交通工具的丰富，城市交通越来越拥堵，出行的时间越来越难以预测。
对于大型出行平台来说，如果能够针对客户的出行需求，提前做好出行路线、交通工具等的预测和安排，将会给用户带来巨大的便利。
作为中国出行领域的头部企业，滴滴出行深知这一点。
他们研发的交通预测系统，就是基于大数据技术进行开发的。
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大数据应用案例1 物联网大数据应用由于遍布全球的众多传感器与智能设备,物联网触发了数据或大数据的淹没。
只有大数据技术与框架才能处理这样庞大的数据量,这些数据量可以传输各种类型的信息。
物联网的数量增长越多,就需要更多的大数据技术。
在这个领域内,机构需要将重点转移到实时易于访问的丰富数据上。
这些数据会影响客户群,并可通过挖掘产生有意义的结论。
来自传感器的数据应该被处理以实时发现模式与见解,以推进业务目标。
现有的大数据技术可以有效利用传入的传感器数据,将其存储起来,并使用人工智能进行高效分析。
实际上,对于物联网处理,大数据就是燃料而人工智能就是大脑。
物联网不仅就是大数据的重要来源,还就是大数据应用的主要市场。
在物联网中,现实世界中的每个物体都可以就是数据的生产者与消费者,由于物体种类繁多,物联网的应用也层出不穷。
下面简述几种典型物联网大数据的使用案例。
1、1 车队管理许多运输公司都携带传感器来监控驾驶员的行为与车辆的位置。
好的驾驶技能与道路安全行为得到保险公司的奖励。
通过提供所有机械与电气组件的详细机器日志数据,物联网为远程信息处理提供了一个优势。
全球物流公司UPS广泛使用该技术来监控车队车辆的速度,行驶里程,休息停靠,油耗,发动机使用情况等。
因此,该公司减少了有害排放与燃料消耗。
UPS快递为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置与预防引擎故障,它的货车上装有传感器、无线适配器与GPS。
同时,这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。
UPS为货车定制的最佳行车路径就是根据过去的行车经验总结而来的。
2011年,UPS的驾驶员少跑了近4828万公里的路程。
1、2 智慧城市智慧城市,就是一个基于物联网大数据应用的热点研究项目,图1所示为基于物联网大数据的智能城市规划。
迈阿密戴德县,就就是一个智慧城市的样板。
佛罗里达州迈阿密戴德县与IBM的智慧城市项目合作,将35种关键县政工作与迈阿密市紧密联系起来,帮助政府领导在治理水资源、减少交通拥堵与提升公共安全方面制定决策时获得更好的信息支撑。
IBM使用云计算环境中的深度分析向戴德县提供智能仪表盘应用,帮助县政府各个部门实现协作化与可视化管理。
智慧城市应用为戴德县带来多方面的收益,例如戴德县的公园管理部门今年因及时发现与修复跑冒滴漏的水管而节省了100万美元的水费。
图1 基于物联网的智慧城市1、3 农业基于物联网应用技术平台可以升级传统农业流程,对农作物的用药、灌溉、施肥及其相关畜牧业等实现实时监控,提高资源利用率,减少对环境的污染,特别就是加强农作物疾病监控与常见传染性疫情预警,在保证农作物增产率的同时提高生产经济效益,从而实现农业现代化高效经营与可持续发展。
约翰迪尔就是一家销售农场设备的跨国公司。
它监测各种参数,如土壤湿度水平等。
数据发送到一个集中管理平台,根据湿度水平,可以提醒农民何时进行灌溉。
这可以防止不必要的灌溉,避免特定地区的水资源集中。
1、4 卫生保健可穿戴式健身追踪器与医疗应用程序帮助人们监控她们的健康状况。
来自这些设备的数据可用于追踪如血压,糖水平等参数,以及预先诊断感染疾病的可能性。
Preventice公司整合了应用程序,手机,笔记本电脑,平板电脑与云等,用于远程病人监控。
该公司允许客户的医生在线监测其健康状况,以避免常规检查。
Proteus 就是一家初创公司,其药丸中含有传感器,可用于检查患者就是否遵医嘱。
2 基于大数据的智能交通信息通讯技术的发展,使交通运输从数据贫乏转向数据丰富的大数据时代,北京市6万余辆出租车一天就会产生数亿条GPS数据,车牌识别、交通监控视频等数据量更大,交通相关的数据量级已从TB级别跃升到PB级别,对智能交通系统的运营与管理产生了巨大影响。
面对众多的交通大数据,如何对其进行准确、高效的处理与分析及预测,挖掘其中蕴含的深层应用,做出即时与正确的交通诱导与疏通以有效改善实际交通拥堵状况成为智能化交通信息处理分析的核心内容。
交通大数据与传统交通数据的不同主要体现在特征中。
结合交通大数据的基本类型,认为交通大数据具有6V特征,具体如表1所示。
表1 交通大数据的特征数据就是智能交通系统的基础,交通数据采集手段与处理方法的深度革新将引领智能交通系统的变革。
目前,国际智能交通领域的车路协同系统、公众出行便捷服务、车联网等热点技术领域都在广泛研究与应用大数据技术。
交通大数据的应用对交通的发展将带来巨大的变化,这主要体现在大数据技术的实时性、分布性、高效性及预测性方面。
１)实时性。
传统的海量数据模糊查询与统计分析无法达到交通实时性的需求,大数据能够实时地对交通大数据分析、处理,提供秒级响应,帮助人们在海量的交通数据中快速发现交通异常,并定位症结,方便交通管理,使交通运行得更加合理。
２)分布性。
传统的数据应用多为单表挖掘分析,一旦涉及到跨表关联就会因效率问题而无能为力,大数据的分布式并行处理擅长复杂的块表关联分析,推动数据串并关联,提高数据处理能力,支撑高并发多用户访问,协同人们在交通紧急事件中多方协作、快速处置。
３)高效性。
高效的交通大数据挖掘能力,能够快速发现海量交通数据中的内在关联规律,进而提高交通运营效率以及路网的通行能力。
伦敦市利用大数据减少了交通拥堵时间,提高了交通运转效率。
４)预测性。
大数据技术较高的预测能力可降低交通状态误报与漏报的概率,通过建立区域交通状态的监测及预测模型,共享交通运行与路况环境数据,随时对交通的动态性进行实时监控,帮助驾驶者及用户预先了解交通拥堵状况,避开拥堵路段。
大数据对交通的巨大影响除了以上几个方面外,对交通环境的安全性也有巨大影响。
大数据的实时性与可预测性以及综合的决策模型有助于提高交通安全系统的数据处理能力。
大数据快速整合各个传感器数据,结合车辆运行轨迹数据,综合分析车辆行驶安全性,为应急决策提供辅助,提高应急救援能力,有效降低交通事故的发生。
由此可见,大数据技术的出现及应用能够有效地解决智能交通面临的诸多难题。
3 企业内部大数据应用目前,大数据的主要来源与应用都就是来自于企业内部,商业智能(business intelligence, BI)与OLAP可以说就是大数据应用的前辈。
企业内部大数据的应用,可以在多个方面提升企业的生产效率与竞争力。
具体而言:市场方面,利用大数据关联分析,更准确地了解消费者的使用行为,挖掘新的商业模式;销售规划方面,通过大量数据的比较,优化商品价格;运营方面,提高运营效率与运营满意度,优化劳动力投入,准确预测人员配置要求,避免产能过剩,降低人员成本;供应链方面,利用大数据进行库存优化、物流优化、供应商协同等工作,可以缓与供需之间的矛盾、控制预算开支,提升服务。
在金融领域,企业内部大数据的应用得到了快速发展。
例如,招商银行通过数据分析识别出招行信用卡价值客户经常出现在星巴克、DQ、麦当劳等场所后,通过“多倍积分累计”“积分店面兑换”等活动吸引优质客户;通过构建客户流失预警模型,对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留,使得金卡与金葵花卡客户流失率分别降低了15个与7个百分点;通过对客户交易记录进行分析,有效识别出潜在的小微企业客户,并利用远程银行与云转介平台实施交叉销售,取得了良好成效。
当然最典型的应用还就是在电子商务领域,每天有数以万计的交易在淘宝上进行,与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录,更重要的就是,这些信息可以与买方与卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配.淘宝数据魔方就是淘宝平台上的大数据应用方案,通过这一服务,商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等,并可以据此进行生产、库存决策,而与此同时,更多的消费者也能以更优惠的价格买到更心仪的宝贝。
而阿里信用贷款则就是阿里巴巴通过掌握的企业交易数据,借助大数据技术自动分析判定就是否给予企业贷款,全程不会出现人工干预。
据透露,截至目前阿里巴巴已经放贷300多亿元,坏账率约0、3%左右,大大低于商业银行。
4 大数据在金融领域应用金融领域一直较为重视大数据技术的发展。
相比常规商业分析手段,大数据可以使业务决策具有前瞻性,让企业战略的制定过程更加理性化,实现生产资源优化分配,依据市场变化迅速调整业务策略,提高用户体验以及资金周转率,降低库存积压的风险,从而获取更高的利润。
4、1 大数据在金融领域典型应用场景在银行业的应用主要表现在两个方面:一就是信贷风险评估。
以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据与交易数据等静态数据,内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。
二就是供应链金融。
利用大数据技术,银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东与法人之间的关系,形成企业之间的关系图谱,利于企业分析及风险控制。
在证券行业的应用主要表现为:一就是股市行情预测。
大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度,帮助企业更精准地了解市场行情,通过构建更多元的量化因子,投研模型会更加完善。
二就是股价预测。
大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化与非结构化数据,形成市场主观判断因素与投资者情绪打分,从而量化股价中人为因素的变化预期。
三就是智能投资顾问。
智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务,其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据,依靠大数据量化模型,为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。
在互联网金融行业的应用,一就是精准营销。
大数据通过用户多维度画像,对客户偏好进行分类筛选,从而达到精准营销的目的。
二就是消费信贷。
基于大数据的自动评分模型、自动审批系统与催收系统可降低消费信贷业务违约风险。
4、2 金融大数据的典型案例分析为实时接收电子渠道交易数据,整合银行内系统业务数据。
中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能,以达到实时接收官网业务数据,整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。
该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统,帮助拥有海量历史数据,日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心,形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。
利用分布式实时数据采集技术与实时决策引擎,帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据,处理海量高并发线上行为数据,识别恶意用户与欺诈行为,并实时预警与处置;通过引入机器学习框架,对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则与反欺诈模型。
系统上线后,该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险与欺诈行为;系统稳定运行,日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。
数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级,监测时效提升近3000倍,上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。