你身邊的大數據案例有哪些

A. 有哪些大數據分析案例

如下：

1. 大數據應用案例之：醫療行業

1）Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

2）大數據配合喬布斯癌症治療

喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下葯，最終這種方式幫助喬布斯延長了好幾年的生命。

2. 大數據應用案例之：能源行業

1）智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。

通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。

因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

2）丹麥的維斯塔斯風能系統(Vestas Wind Systems)運用大數據，系統依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，分析出應該在哪裡設置渦輪發電機，事實上這是風能領域的重大挑戰。在一個風電場20多年的運營過程中，准確的定位能幫助工廠實現能源產出的最大化。

為了鎖定最理想的位置，Vestas分析了來自各方面的信息：風力和天氣數據、湍流度、地形圖、公司遍及全球的2.5萬多個受控渦輪機組發回的感測器數據。這樣一套信息處理體系賦予了公司獨特的競爭優勢，幫助其客戶實現投資回報的最大化。

3. 大數據應用案例之：通信行業—通過大數據分析挽回核心客戶

法國電信-Orange集團旗下的波蘭電信公司Telekomunikacja Polska是波蘭最大的語音和寬頻固網供應商，希望有效的途徑來准確預測並解決客戶流失問題。

他們決定進行客戶細分，方法是構建一張「社交圖譜」- 分析客戶數百萬個電話的數據記錄，特別關注 「誰給誰打了電話」以及「打電話的頻率」兩個方面。「社交圖譜」把公司用戶分成幾大類，如：「聯網型」、「橋梁型」、「領導型」以及「跟隨型」。

這樣的關系數據有助電信服務供應商深入洞悉一系列問題，如：哪些人會對可能「棄用」公司服務的客戶產生較大的影響?挽留最有價值客戶的難度有多大?運用這一方法，公司客戶流失預測模型的准確率提升了47%。

4、大數據應用案例之：零售業—大數據幫零售企業制定促銷策略

北美零售商百思買在北美的銷售活動非常活躍，產品總數達到3萬多種，產品的價格也隨地區和市場條件而異。由於產品種類繁多，成本變化比較頻繁，一年之中，變化可達四次之多。

結果，每年的調價次數高達12萬次。最讓高管頭疼的是定價促銷策略。公司組成了一個11人的團隊，希望透過分析消費者的購買記錄和相關信息，提高定價的准確度和響應速度。

定價團隊的分析圍繞著三個關鍵維度：

1）數量：團隊需要分析海量信息。他們收集了上千萬的消費者的購買記錄，從客戶不同維度分析，了解客戶對每種產品種類的最高接受能力，從而為產品定出最佳價位。

2）多樣性：團隊除了分析了購買記錄這種結構化的數據外，他們也利用社交媒體發帖這種新型的非結構化數據。由於消費者需要在零售商專頁上點贊或留言以獲得優惠券，團隊利用情感分析公式來分析專頁上消費者的情緒，從而判斷他們對於公司的促銷活動是否滿意，並微調促銷策略。

3）速度：為了實現價值最大化，團隊對數據進行實時或近似實時的處理。他們成功地根據一個消費者既往的麥片購買記錄，為身處超市麥片專櫃的他/她即時發送優惠券，為客戶帶來便利性和驚喜。

透過這一系列的活動，團隊提高了定價的准確度和響應速度，為零售商新增銷售額和利潤數千萬美元。

5、大數據應用案例之：網路營銷行業（SEM）

很多企業在做SEM的過程中，都有這樣的感觸：每年都會花費大量的預算在SEM推廣中，但是因為關鍵詞投入產出無法可視化，常常花了很多錢卻不見具體的回報。

在競爭如此激烈的SEM市場中，企業需要一個高效的數據分析工具來盡可能地幫企業優化SEM推廣，例如BDP，來幫企業節省不必要的支出，提升整體的經營績效。

企業可藉助數據平台提供的網路營銷整合解決方案，打通各個搜索引擎營銷（SEM）、在線客服系統和CRM系統，營銷競價人員無需掌握復雜的編程技術，簡單拖拽即可生成報表，觀察每一個關鍵詞的投入和產出，分析每一個頁面的轉化，有效降低投放成本。

通過BDP實況分析數據，可以快速洞悉對手關鍵詞的投放時段、地域及排名，並對其進行可視化的分析，實時監控自己和競爭對手的投放情況，了解對手的投放策略，支持自定義設置數據更新的時間點、監控頻次和時段，及時調整策略。知已知彼，才能百戰不殆。

6、大數據應用案例之：電商行業

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾經淘寶平台顯示，中國女性購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯佔比達41.45%，其中又以75B的銷量最好，其次是A罩杯，購買佔比達25.26%，C罩杯只有8.96%。

雖然淘寶數據平台不能代表一切，但是結合現實來看，這個也具有普遍的代表性，只能感慨中國女性普遍size。在文胸顏色中，黑色最為暢銷，黑色絕對是百搭，每個女性必備。

從省市排名，胸部最大的是新疆妹子。這些數據都對於文胸店鋪而言是很好的參考，為店鋪的庫存、定價、款式選擇等策略都有奠定數據基礎。

7、大數據應用案例之：娛樂行業

微軟大數據成功預測奧斯卡21項大獎。2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛•羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。

今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個，繼續向人們展示現代科技的神奇魔力。

總的來說，大數據的終極目標並不僅僅是改變競爭環境，而是徹底扭轉整個競爭環境，帶來新機遇，企業需要應勢而變。企業只有認識到這一點，使用合適的數據分析產品、聰明地使用和管理數據，才能在長期競爭中成為終極贏家。

B. 生活中哪些地方運用到了大數據

1、大數據改善校園生活實現「刷臉」結算、實時監控、智能快遞。

2、大數據在醫療行業，改善人民健康狀況。當大數據應用於醫療行業解決民生問題時，可對區域性疾病發生情況提供技術支持。

3、大數據在就業方面，解決失業再就業問題。就業問題是關乎人民群眾生計的大問題，大數據能夠為政府解決民眾就業問題提供決策支撐，預測出某一地區的經濟狀況、收入動態、失業率等情況。

(2)你身邊的大數據案例有哪些擴展閱讀：

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。

2、 做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。

3、 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

C. 生活中的大數10個例子(三年級)有哪些

生活中的大數例子：

1、中國約有14億人口。

2、長江面積約180平方米。

3、中國土地約960萬平方公里。

4、世界上最深的湖，深度1741米。

5、世界上最長的河流，長6671米。

6、全世界60億人口。

7、珠穆朗瑪峰8848米。

8、構成一個人體需要500萬億個細胞。

9、一天有86400秒。

大數量的意義

一、意義

大數據的意義在於通過對大量數據進行分析從而對核心價值進行預測。

二、特點

1、容量（Volume），數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息。

2、種類（Variety），數據類型的多樣性。

3、速度（Velocity），指獲得數據的速度。

4、可變性（Variability），妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5、真實性（Veracity），數據的質量。

6、復雜性（Complexity），數據量巨大，來源多渠道。

D. 生活中有哪些大數據

網路日誌、感測器網路、社會網路、社會數據、互聯網文體和文件、呼叫詳細記錄、天文學、醫療記錄，籃球比賽中利用大數據對球員的個人在比賽場上的數據分析。

通過收集普通家庭的能耗數據，大數據技術給出人們切實可用的節能提醒；通過對城市交通數據的收集處理，大數據技術能實現城市交通的優化。這些都是大數據在生活中的應用。

(4)你身邊的大數據案例有哪些擴展閱讀：

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷

2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值

E. 大數據改變我們生活的五個例子

大數據改變我們生活的五個例子

在科技世界裡，我們經常談論如何利用大數據來做大生意。但在國家地理雜志和時代雜志的前攝影師Rick Smolan撰寫的《The Human Face of Big Data》一書（該書將於11月20日出版）中，他講述了大數據如何改變我們生活的一些例子。

Smolan稱，大數據的意義不亞於1993年的互聯網，但在社會影響上更大。以下則是與我們的生活息息相關的五個例子：

心臟病患者的風險監控

麻省理工學院、密歇根大學和一家婦女醫院創建了一個計算機模型，可利用心臟病患者的心電圖數據進行分析，預測在未來一年內患者心臟病發作的幾率。在過去，醫生只會花30秒鍾來觀看用戶的心電圖數據，而且缺乏對之前數據的比較分析，這使得醫生對70%的心臟病患者再度發病缺乏預判，而現在通過機器學習和數據挖掘，該模型可以通過累積的數據進行分析，發現高風險指標。

「魔毯」病人的監控

「魔毯」是GE和Intel聯合開發的一個項目，其原型使用家中地毯內裝的感測器感應缺乏人照料的老人下床和行走的速度和壓力，一旦這些數據發生異常則對老人的親人發送一個警報。雖然內置感測器裝置對大多數人來講依然昂貴，但Smolan稱由於這些對自身數據量化的小工具越來越受到歡迎，用戶可以清楚了了解和改變他們的行為，改善他們的健康狀況。

應用級家庭能源監測

在節約用電的公益廣告中我們往往可以看到我們浪費的電能有多大的例子。或許很多人還不知道，僅僅是DVR一款產品就消耗了美國家庭用電量的11%，因此華盛頓大學教授、MacArthur研究員Shwetak Patel開發了一款叫做ElectriSense的裝置，該款裝置可以像插頭一樣插入家中的充電插座，即可通過家電產品在使用Shitter造成的電磁頻率干擾提醒用戶如何節約電能。貝爾金（Belkin）國際已經購買了這一技術並將於近期開發出商用產品。

利用GPS數據了解交通狀況

如同有首歌唱得好，下雨時總是難以打到計程車。而在新加坡與麻省理工聯合進行的一項研究中，研究員Oliver Senn則提出，計程車司機可以在惡劣天氣提前將車靠邊，從而拉到更多乘客。在進一步研究他還發現，新加坡計程車司機必須預交一筆1000美元的事故保證金，最初一旦發生事故，司機第二天即可獲得賠付，而現在賠付時間被延長到了數月之久，這導致司機在下雨等惡劣天氣時選擇磨洋工。該研究對這一政策提出了質疑，這也是大數據如何幫助城市規劃者們如何了解厄更好改善城市交通的一個例子。

早期天氣警報

現在我們可以從電視甚至智能手機上接收到天氣警報，但WeatherBug應用開發商Earth Networks稱，現在全球人口已經高達70億，尚有60億人未能在惡劣天氣狀況前接收到預警（在非洲、南美洲和亞洲等欠發達國家和地區尤其嚴重）。該公司利用遍布全球的數萬個感測器，監測溫度、風力和雷電的變化情況，給用戶提供領先的惡劣天氣分析及預警。

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