大数据有哪些具体的应用案例

1. 大数据有哪些具体的应用案例

　　大数据有具体的应用案例还是很多的，比如 ：

　　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。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。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

2. 通过大数据与影视行业案例,可以发现大数据具有哪些特点

你好，在大数据的指导下，影视作品的生产方式是先锁定观众，选择他们喜欢看的小说做剧本，然后请一些他们喜欢的明星、导演进行拍摄，再到他们社交网站上经常提到的景点取景，用人气歌手配乐，最后再到观众喜欢看的综艺节目上宣传。这样生产出来的产品，在热点活跃的时候，很吸人眼球。但是，当热点一消失，就会因艺术性缺乏而不被接受。
 大数据是线性存在的，随着时间轴的发展，随时随地都在发生着微妙的变化。因此，作为制作者，在依赖大数据的同时，也需要挖掘用户的深度需求。当大众对颜值、流量的追求被海量生产的作品满足时，就应该转向颜值、流量的对立面——质量。制作方，可以在精准的定位与艺术性之间找到一个平衡点，让影视作品不仅仅是一个商品。

3. 什么是大数据，大数据的典型案例有哪些

"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构：云存储、分布式文件存储等。
数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量

4. 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。

5. 大数据应用案例有哪些

案例如下：
1、交通大数据畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。
2、教育大数据因材施教
在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。
3、环保大数据对抗PM2.5
在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。


大数据特点
1、大容量
例如，IDC最近的报告预测到2020年，世界数据量将扩大50倍.目前，大数据的规模仍然是不断变化的指标，单一数据集的规模范围从数十TB到数PB不同.简单来说，存储1PB数据需要2万台配备50GB硬盘的PC.此外，各种意想不到的来源可以产生数据。
2、多样性
数据多样性的增加主要是由于网络日志、社交媒体、网络检索、手机通话记录、传感器网络等数据类型。
3、高速
高速描述的是数据创建和移动的速度.在高速网络时代，通过实现软件性能优化的高速计算机处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势.企业不仅要知道如何快速创建数据，还要知道如何快速处理、分析和返回用户，以满足他们的实时需求。

6. 结合自己的生活经验，请阐述大数据的定义、特点，并列举出一个案例，该案例可以体现出大数据的应用价值。

亲，您好！很高兴为您解答。
结合自己的生活经验，请阐述大数据的定义、特点，并列举出一个案例，该案例可以体现出大数据的应用价值。
答：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

案例；比如你早上有重要会议，结果却被堵在路上不知道什么时候才能到公司，这时你可能除了干着急也没什么能做的。你不能，大数据分析可以。借助大数据分析，、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过实时疏导来解决整个城市的拥堵问题。【摘要】
结合自己的生活经验，请阐述大数据的定义、特点，并列举出一个案例，该案例可以体现出大数据的应用价值。【提问】
亲，您好！很高兴为您解答。
结合自己的生活经验，请阐述大数据的定义、特点，并列举出一个案例，该案例可以体现出大数据的应用价值。
答：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

案例；比如你早上有重要会议，结果却被堵在路上不知道什么时候才能到公司，这时你可能除了干着急也没什么能做的。你不能，大数据分析可以。借助大数据分析，、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过实时疏导来解决整个城市的拥堵问题。【回答】
Power BI Desktop中常用两种基数【提问】
Power BI Desktop 是一款可在本地计算机上安装的免费应用程序，可用于连接到数据、转换数据并实现数据的可视化效果。 使用Power BI Desktop，你可以连接到许多不同的数据源，并将其合并（通常称为建模）到数据模型中。 通过此数据模型，可生成视觉对象，以及可作为报表与组织内其他人共享的视觉对象集合。【回答】
【问一问自定义消息】【回答】

7. 结合自己的生活经验，请阐述大数据的定义、特点，并列举出一个案例，该案例可以体现出大数据的应用价值。

你好很高兴为您解答[开心]一、 大数据在金融行业的应用金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业，证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析，通过对数据的监控和分析，有效规避风险。金融行业面临的行业挑战有很多，证券欺诈预警，超高金融分析，信用卡欺诈和企业信用风险等一系列数据数据风险挑战，行业内面临的种种问题，都需要大数据发挥其预测的核心功能，有效规避风险。【摘要】
结合自己的生活经验，请阐述大数据的定义、特点，并列举出一个案例，该案例可以体现出大数据的应用价值。【提问】
你好很高兴为您解答[开心]一、 大数据在金融行业的应用金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业，证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析，通过对数据的监控和分析，有效规避风险。金融行业面临的行业挑战有很多，证券欺诈预警，超高金融分析，信用卡欺诈和企业信用风险等一系列数据数据风险挑战，行业内面临的种种问题，都需要大数据发挥其预测的核心功能，有效规避风险。【回答】
二、 大数据在娱乐媒体的运用大数据行业在各个行业都有涉足，举一个简单的例子，通过社交媒体明星粉丝数量分析和行业内新闻动态，可以预测影视视频的播放量和受喜爱程度;通过智能产品的点击数量和浏览量，可以推测用户的个性偏好，并且推荐其喜爱的产品。前段时间大火的美剧《纸牌屋》，通过大数据分析，选取适合网友的视频偏好和明星选择，造成轰动的播放量。大数据在社交媒体和娱乐行业的大数据分析，一部分也在引导观众和粉丝，让其为娱乐产业消费。【回答】
Power BI Desktop中常用两种基数【提问】
power bi将某个月作为基数如下基数：两个连接字段的对应关系，分为多对一、一对一和一对多，一对多和多对一其实是一样的，实际上就是两种关系：1.多对一（*：1）：这是最常见的类型，代表一个表中的关系列有重复值，而在另一个表中是单一值2.一对一（1：1）：两个表是一对一的关系，列中的每个值在两个表中都是唯一的交叉筛选方向：表示数据筛选的流向，有两种类型：【回答】
1.双向：两个表可以互相筛选2.单向：一个表只能对另一个表筛选，而不能反向。【回答】

8. 大数据应用案例不可不看的7大领域

大数据应用案例不可不看的7大领域

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
健康医疗 温情暖意
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
未来的医疗片段：由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据，自动传入云端，进行数据分析与处理，再将其结果发给医生，后者给出诊断或康复建议。例如日常的健康监督、运动及饮食指导，或对高血压、糖尿病等慢性病进行日常管理，甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。
智能交通 路路畅通
杭州诚道科技采用英特尔Apache Hadoop发行版，使得海量图像和视频数据不但实现了可靠和高性能的存储，而且还能被大量的使用者快速地访问和使用。浙江省某市可保存的历史违法数据从3个月延长到24个月，从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询，仅需不到1秒的时间。
未来的交通片段：无人驾驶将释放驾驶者的双手，提前预知路况信息，并准确的控制车辆状态。呆在驾驶仓中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验，车载应用尽在云端。例如挡风玻璃，类似于手机屏幕，可实现多点触摸、支持视频通话，在玻璃上比划几下就能导航、显示路况、查询天气和附近美食、阅读电子书、回复邮件、互动游戏等等。
魅力体育 完美呈现
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
未来的体育片段：今后，比赛日将会带给球迷们终身难忘的回忆。他们不仅能收到来自队员为其量身定制的信息，还能够通过手机支持的忠实度账户获得购买特许权，甚至在去洗手间排队的间隙都可以收到实时战况;如果遇上有人情绪失控，球迷们还能通过手机立即报告，专人将会迅速呼叫保安人员，以保证比赛顺利运行并提高赛场整体管理水平;你能想象从手机上投标赛后新闻发布会的座位吗?或者在衣帽间外和球员照相?这些都将不再是梦想。
智慧教育 创新源泉
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
未来教育片段：未来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
全面迎接金融大数据时代
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
未来金融保险片段：通过大数据处理对个人信用信息的完善管理，公共机构能够将风险降到最低，从而实现社会管理效率的最大化。
零售营销 极致体验
作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一，北京华联集团通过部署Oracle 零售应用解决方案，以优化运营管理，进而提高商业敏捷性，并提升关键货物、定价、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长，包括大卖场、综合超市、百货公司以及商业地产等。
未来零售片段：当一位顾客踏进百货店大门的一刻起，门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据，他们可以轻松的检索消费者个人档案，并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况，你就知道他/她的名字、身高、在店内及网上的支付记录，甚至是他对生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着。
电信大数据异军突起
北京信合运通科技有限公司选择IBM PowerLinux平台作为信合大数据解决方案的基础架构平台已在国内帮助十多家电信运营商完成了大数据和分析项目的实施，是电信行业最领先的独立软件开发商。
未来电信片段：电信运营商们可以利用大数据为自身的产品服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确地进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的黏度;还可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率;还可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司的经营管理和市场竞争策略;
上述7个领域是大数据应用最多的领域，当然，随着大数据技术的日益成熟，还会涌现出很多其他大数据应用领域，以及很多新的应用案例。