大数据业务案例
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。
大数据十大经典案例.ppt

3.发展
(1)原因:
①甲午战争以后列强激烈争夺在华铁路的 ②修路成为中国人 (2)成果:1909年 权收归国有。 4.制约因素 政潮迭起,军阀混战,社会经济凋敝,铁路建设始终未入 修筑权 。
救亡图存 的强烈愿望。
京张铁路 建成通车;民国以后,各条商路修筑
正轨。
二、水运与航空
1.水运
(1)1872年,
A
[题组冲关] 3.假如某爱国实业家在20世纪初需要了解全国各地商业信
息,可采用的最快捷的方式是
(
)
A.乘坐飞机赴各地了解 B.通过无线电报输送讯息 C.通过互联网 D.乘坐火车赴各地了解
解析:本题考查中国近代物质生活的变迁。注意题干信 息“20世纪初”“最快捷的方式”,因此应选B,火车速度
远不及电报快。20世纪30年代民航飞机才在中国出现,
1 啤酒与尿布
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析 时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭 配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿 布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布 和啤酒的销量都大幅增加了。如今,“啤酒+尿布” 的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例, 被人津津乐道。
9 微软大数据成功预测奥斯卡21项大 奖
2013年,微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯 柴尔德( David Rothschild )利用大数据成功预测 24个奥斯卡奖项中的19个,成为人们津津乐道的话 题。今年罗斯柴尔德再接再厉,成功预测第86届奥 斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个,继续向人 们展示现代科技的神奇魔力。
2. 右图是1909年《民呼日报》上登载的
一幅漫画,其要表达的主题是( A.帝国主义掠夺中国铁路权益 B.西方国家学习中国文化 C.西方列强掀起瓜分中国狂潮 )
大数据经典应用案例

大数据经典应用案例大数据是当今社会中非常重要的一个概念,它指的是海量、高增长和多样化的信息资产,这些信息无法使用传统的处理方法进行捕捉、管理和处理。
大数据的出现给各个行业带来了巨大的机遇和挑战,下面将为大家列举10个经典的大数据应用案例。
1. 金融行业:大数据在金融行业的应用非常广泛。
银行可以通过分析大数据来识别潜在的欺诈行为,从而减少经济损失。
同时,大数据还可以帮助银行进行风险评估和资产管理,提高运营效率和决策能力。
2. 零售行业:大数据在零售行业中的应用也非常多样化。
通过分析顾客的购买记录和偏好,零售商可以更好地了解顾客需求,优化产品布局和供应链管理。
同时,大数据还可以帮助零售商进行市场预测和定价策略,提高销售收入和利润率。
3. 物流行业:大数据可以帮助物流公司优化运输路线和配送计划,提高配送效率和降低运输成本。
通过监控车辆和货物的实时位置,物流公司可以及时调整运输计划,提供更好的服务质量。
同时,大数据还可以帮助物流公司进行风险评估和异常检测,减少运输事故和货物损失。
4. 健康医疗行业:大数据在健康医疗行业中的应用非常广泛。
通过分析医疗记录和生物传感器数据,医疗机构可以更好地监测患者的健康状况,提前预防和治疗疾病。
同时,大数据还可以帮助医疗机构进行药物研发和临床试验,加速新药上市和治疗方法的改进。
5. 城市管理:大数据可以帮助城市管理部门更好地理解和解决城市中的问题。
通过分析城市交通数据和环境监测数据,城市管理部门可以优化交通规划和环境保护措施,提高居民的生活质量。
同时,大数据还可以帮助城市管理部门进行灾害预警和危机响应,提高城市的安全性和应急能力。
6. 航空航天行业:大数据在航空航天行业中的应用非常重要。
航空公司可以通过分析飞机和乘客的数据,优化航班计划和航空安全措施。
同时,大数据还可以帮助航空公司进行客户关系管理和市场营销,提高客户满意度和品牌忠诚度。
7. 农业行业:大数据在农业行业中的应用也非常广泛。
大数据分析在企业管理中的应用案例

大数据分析在企业管理中的应用案例随着科技的不断发展,大数据逐渐成为企业管理的重要工具。
通过大数据的分析,企业可以更好地了解自身的运营状况、市场趋势和竞争对手的情况,从而优化决策,提高效率和竞争力。
本文将从几个应用案例出发,深入探讨大数据在企业管理中的应用价值。
1. 电商-京东京东作为中国最大的电商平台,每天会产生大量的用户数据。
针对这些数据,京东建立了一个名为“大数据智能交易系统”的平台,通过对用户数据和商品信息的分析,可以实现“个性化定价”和“智能补货”,提高商家的利润和用户的购物体验。
同时,京东还利用大数据进行“用户画像”和“购买预测”,以更好地进行精准推荐和营销活动,提高用户忠诚度。
2. 酒店-万豪万豪是全球最大的酒店集团之一,利用大数据对酒店运营和客户体验进行了深入分析。
例如,万豪在2017年推出了一款基于大数据分析的“房型预测”系统,通过对客房利用率、客户偏好和价格数据的分析,能够自动调整房价和房型配置,提高酒店的营收和客户满意度。
此外,万豪还利用大数据分析客户行为和偏好,以更好地进行供应链管理和投资决策。
3. 银行-中信银行中信银行是中国领先的商业银行之一,利用大数据对风险管理和客户服务进行了精细化管理。
具体来说,中信银行建立了一套大数据分析系统,能够实时监测和预警银行的风险状况,通过对历史贷款数据和客户行为的分析,提高风险评估的准确性和精度。
同时,中信银行还利用大数据分析客户行为和需求,以更好地进行定制化金融服务和产品推荐,提高客户满意度和利润水平。
4. 制造业-云智绅云智绅是一家中国制造业企业,利用大数据优化了生产和供应链管理过程。
具体来说,云智绅建立了一套基于大数据的“智能制造”系统,能够实时监测和调整生产线、原材料仓库和物流运输等环节。
通过对生产数据的分析,云智绅优化了生产计划和供应链决策,实现了生产成本的降低和工作效率的提高。
以上几个案例充分说明了大数据在企业管理中的重要性和应用价值。
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。
大数据技术的应用案例

大数据技术的应用案例大数据技术是当今热门的一种技术,它通过获取、存储、处理和分析海量数据,为企业和社会带来了很多价值。
在这篇文章中,我将介绍几个大数据技术的应用案例。
一.智能医疗智能医疗是大数据技术的一个典型应用。
医疗应用中的数据包括患者的个人信息、病历、化验数据、检查数据等等。
这些数据可以用于对疾病进行早期的诊断和治疗。
例如,在中国的一家大型医院,医生使用大数据技术对肝癌进行诊断。
在数据分析的过程中,利用医院收集的海量肝癌影像数据,将它们与临床病例数据匹配,通过大数据计算分析方法建立了肝癌影像辅助诊断模型。
这个模型可以分析病人的肝部影像,识别出肝脏组织异常的位置和大小。
这样,医生可以通过这个模型来辅助他们进行病情分析、病灶大小和位置的定位等等。
二.智能制造在工业生产中,大数据技术可以被用于智能制造系统中。
智能制造系统可以收集和分析数据,从而提高生产效率和质量,降低生产成本。
例如,在中国一家大型制造公司,该公司使用大数据技术来控制和监控其生产过程。
通过收集和处理机器传感器的数据,公司可以对机器的运行状态进行及时的监测和预测,优化生产过程的安排,提高生产效率和质量。
此外,公司还可以利用大数据技术来优化物流管理、协调生产计划和库存管理等其他生产流程。
三.智慧城市大数据技术可以应用在城市管理领域,从而产生智慧城市。
智慧城市可以收集和分析来自各种来源的数据,包括人员流量、交通数据、智能设备数据等等。
例如,在中国的一个大城市,该城市使用大数据技术来管理交通流量。
通过实时采集和处理交通数据,城市可以实时地监控道路上的交通情况和拥堵情况,并调整交通信号灯的时间,以解决拥堵问题。
此外,城市还可以利用大数据技术来解决其他城市管理问题,如环境保护、公共设施管理等。
四.金融在金融领域,大数据技术可以应用于风险管理、交易预测、个人信用评估等方面。
这些应用可以帮助金融机构更好地管理风险、提高交易效率和提高盈利能力。
例如,在美国一家银行,在一次借贷交易中,银行使用大数据技术来进行风险评估。
大数据十大经典案例

07
大数据经典案例六:沃尔玛的库存预
测
案例介绍
沃尔玛是美国最大的零售商,拥有数千家分店 和庞大的库存。为了确保商品充足和减少缺货 情况,沃尔玛利用大数据技术进行库存预测。
通过收集和分析历史销售数据、季节性变化、 天气预报和其他相关因素,沃尔玛能够预测各 分店的商品需求,从而精确地调整库存。
这种预测方法不仅提高了库存周转率,减少了 滞销和缺货现象,还为沃尔玛节省了大量成本。
大数据十大经典案例
• 大数据概述 • 大数据经典案例一:Netflix的推荐系统 • 大数据经典案例二:亚马逊的供应链
优化 • 大数据经典案例三:谷歌的搜索引擎
• 大数据经典案例四:阿里巴巴的客户 画像
• 大数据经典案例五:腾讯的社交网络 分析
• 大数据经典案例六:沃尔玛的库存预 测
• 大数据经典案例七:Uber的智能调度 系统
商业价值
库存降低
通过精准预测和实时调整,有 效降低了库存积压和滞销风险
。
配送速度提升
优化配送路线和配送策略,缩 短了配送时间,提高了客户满 意度。
成本控制
降低库存成本和物流成本,提 高了企业的整体盈利能力。
客户满意度提高
快速、准确的配送服务提高了 客户满意度,增强了客户忠诚
度。
04
大数据经典案例三:谷歌的搜索引擎
案例介绍
01 谷歌搜索引擎是全球使用最广泛的搜索引擎,每 天处理数以亿计的搜索请求。
02 通过大数据技术,谷歌能够实时分析用户搜索行 为,提供更加精准的搜索结果。
03 谷歌利用大数据技术不断优化搜索算法,提高搜 索质量和用户体验。
技术实现
分布式存储系统
谷歌使用分布式存储系统, 将海量数据分散存储在多 个节点上,确保数据可靠 性和可扩展性。
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贷后行为监控跟踪
整体趋势
正常趋势波动有规律
数据异常 原因解析:双十一
各项指标 追踪预警
红色为预警 线
14
贷后资金流向分析
贷后资金流向
人人贷
投资
拍拍贷
贷后主要进行股票、基金的金融 投资。
房产
贷后主要用于房产买卖及租赁。
宜人贷
陆金所
消费
生活
贷后主要用于旅游、商务贸易、 母婴育儿。
用于女性消费、购车、电脑、数码、手机及人 文艺术方面。
2
目录
1 市场概况 2 目标人群基本属性 3 目标人群贷后行为分析
3
1
市场概况
陆金所借助其平安集团的金字招牌,稳居市场第一!
TOP 10 网站页面浏览量(PV)占比
TOP 10 网站独立访客(UV)占比
备注:PV/UV占比是指该网站的PV/UV数量占所有P2P网站PV/UV总量的比值。
5
P2P网站目前用户重合度较低,以经营各自用户为主
灯塔系列小故事节选 互联网金融P2P行业研究
1
研究说明
数据来源 大数据服务平台 研究对象 4个自定义目标人群 样本时间 2015年1月1日至1月13日
研究项目
样本量
目标人群
2014年12月31至2015年1月13日, 搜索过目标关键词的上海地区固网 独立用户
目标人群独立用户数
陆金所:8034人 拍拍贷:2921人 人人贷:5265人 宜人贷:1571人
P2P 网站两两重合度分析
P2P 网站三三重合度分析
陆金所 自有用户:50%
重合 用户:%
拍拍贷 自有用户:18%
人人贷 自有用户:32%
备注:两两重合度的计算基数是A网站与B网站的去重用户数 ; 三三重合度的计算基数是A、B、C网站的去重用户数。
2
目标人群基本属性
P2P网站访问人群以男性为主,年龄主要分布在20-50岁之间
30.4%
备务 地图应用
法律咨询
生活类词
上海天气预报 爱楼网 打架 处罚 360浏览器
打架斗殴处罚条例 打架 律师 qq空间 上海地图 TLQ 派出所
性别
年龄
均以男性为主
年龄主要集中在20-50岁之间
各P2P网站人群上网时段均以20-23点为主
陆金所
上网时段差异
拍拍贷
人人贷
宜人贷
9
各P2P网站人群金融领域偏好比较接近
P2P支持度
金融领域偏好
P2P支持度陆金所最高
陆金所、人人贷偏好金融信息获取; 拍拍贷更偏好风险投资
备注:P2P支持度是以用户访问支付宝等网上交易或理财平台的频度为依据,支持度越高则办理P2P业务可能性越大。
15
贷后电商行为对比分析
目标人群贷后电商商品大类浏览
备注:统计商品类别不含天猫!
宜人贷用户贷款后对家具、家装建材关注度激增; 人人贷用户贷款后对生鲜粮油和健康医疗关注度提升。
16
贷后电商商品价格关注度
目标人群贷后电商商品价格区间波动
贷款后陆金所用户所浏览的商品价格区间无异常波动; 拍拍贷用户贷后浏览的商价格区间显著高于贷前,特别是5000元以上的商品。
明星八 卦
金融保险旅游词
去哪儿 太平洋保险
中国银行 工商银行 招行信用卡中心
股票 股指 携程 上海到镇江 支付宝登陆
短途旅游
19
谢 谢!
联 系 人:岳超 联系方式:18701536925 公 司:北京华通经纬数据科技有限公司 地 址:北京市西城区阜成门外大街甲28号京润大厦8层
P2P网站人群主要关注500元以内电商商品
银行账户个数
消费能力
名次 1 2 3 4
P2P 陆金所 拍拍贷 人人贷 宜人贷
消费能力评估 0.80 0.73 0.69 0.68
电商价格区间关注度,主要集中在500元内
陆金所、人人贷的用户覆盖较广,以城区发达地域为主
陆金所
拍拍贷
人人贷
宜人贷
12
3
目标人群贷后行为分析
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目标用户贷后位置监控样例
备注:位置跟踪周期为2015年1月5日至1月13日数据。绿色符号为正常位置,红色符号为可疑位置,单位为次数。 18
目标用户贷后敏感搜索监控样例
目标贷后对象搜索引擎关键词类型
生活 文化娱乐
游戏 购物 工作 医疗 快递 购车 体育 金融 新闻 旅游 保险
15.9% 13.0% 12.1% 10.5% 6.3% 3.8% 2.7% 2.3% 1.2% 0.8% 0.7% 0.3%
律师在线咨询 中国移动网上营业厅
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