大数据应用案例
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。
大数据应用案例分析
大数据应用案例分析随着信息技术的飞速发展，大数据已然成为当今社会的热门话题。
大数据的广泛应用给我们的生活带来了巨大的改变，涵盖了各个领域。
本文将以案例的形式，对大数据在不同领域的应用进行分析和探讨，以期为读者提供更深入的了解和思考。
案例一：智能犯罪预测在公共安全领域，大数据的应用已经取得了不少突破。
例如，在犯罪预测方面，警方可以通过分析大数据和人工智能技术，准确地预测犯罪发生的时间、地点和类型，从而优化警力分布和资源调配，提高犯罪打击效率。
美国芝加哥警局在实施智能犯罪预测系统后，成功降低了暴力犯罪的发生率，并且实现了对重复性犯罪的有效打击。
案例二：医疗健康管理在医疗健康领域，大数据的应用正逐渐改变人们的就医方式和医疗服务质量。
通过搜集和分析患者的个人健康记录、医疗数据和疾病流行情况，大数据可以帮助医生更精确地诊断疾病，选择最佳的治疗方法，并优化药物的研发与分发。
例如，IBM的“沃森医生”可以通过分析数百万份医疗文献和实时的患者数据，为医生提供最新的治疗建议和决策支持。
案例三：智能交通管理在交通领域，大数据的应用为城市交通管理带来了前所未有的便利和效益。
通过对交通摄像头、车辆传感器和移动设备等数据进行实时监测和分析，大数据可以指导道路规划、优化交通信号灯、实现智能导航和拥堵预测等功能，从而提高交通流畅度和行驶安全。
中国的深圳交警部门通过利用大数据技术，成功解决了城市中交通拥堵和事故高发问题。
案例四：智能金融风险管理在金融领域，大数据的应用已经成为金融机构风险管理的重要手段。
通过对客户的消费习惯、信用记录和交易行为等进行全面的数据分析，大数据可以实现智能推荐、个人信用评估和欺诈检测等功能，从而提供更安全、高效和个性化的金融服务。
例如，中国的支付宝通过分析庞大的交易数据，实现了对用户的个性化信用评分，为用户提供更多的金融服务和信用贷款。
综上所述，大数据在公共安全、医疗健康、交通管理和金融风险管理等领域的应用已经取得了不少成果。
八个典型的大数据应用案例
八个典型的大数据应用案例一、面部识别技术在安防领域的应用面部识别技术是一种基于图像分析的大数据应用方案，通过对摄像头捕获的人脸图像进行特征提取和比对，可以快速准确地识别出目标人物。
在安防领域，面部识别技术已广泛应用于视频监控系统中，有助于实时识别可疑人员、追踪嫌疑犯等，提高了安全防范能力。
二、智能物流系统智能物流系统是一种利用大数据技术对物流环节进行优化的方案。
通过采集货物信息、交通信息等大量数据，系统可以实时监测货物的运输情况、交通拥堵情况等，快速调整物流路径和运输计划，提高物流效率和准确性。
三、个性化推荐系统个性化推荐系统是一种基于用户行为数据的大数据应用方案。
通过对用户的浏览记录、购买行为、评价等进行分析，系统可以实时推荐用户可能感兴趣的商品、新闻、音乐等，提升用户体验和购买转化率。
四、智能医疗诊断与辅助决策系统智能医疗诊断与辅助决策系统是一种依托大数据技术提供快速、准确的医疗服务的方案。
通过收集和分析大量的医疗数据，系统可以为医生提供疾病诊断的参考意见，辅助医生进行决策，提高医疗服务的质量和效率。
五、金融风险控制与欺诈检测系统金融风险控制与欺诈检测系统是一种利用大数据技术对金融交易数据进行监测和分析的方案。
通过对大量的交易数据进行实时监测和分析，系统可以发现异常交易和欺诈行为，实现风险控制和欺诈检测，保障金融安全和用户权益。
六、智慧城市规划与管理智慧城市规划与管理是一种通过大数据技术优化城市运行和资源配置的方案。
通过收集和分析城市居民的出行、能源消耗、环境污染等数据，系统可以进行城市交通规划、能源调控、环境保护等，提高城市的可持续发展和居民的生活质量。
七、社交媒体舆情分析与管理社交媒体舆情分析与管理是一种通过大数据技术对社交媒体上的舆情信息进行监测和分析的方案。
通过对用户在社交媒体上的言论、评论等进行分析，系统可以发现公众对其中一事件、产品或者服务的看法和态度，提供相关的数据支持和管理建议，维护公众关系和品牌形象。
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。
大数据分析应用案例
大数据分析应用案例大数据分析在当今信息时代扮演着至关重要的角色。
通过对大量数据进行采集、处理和分析，我们可以揭示隐藏在其中的规律和洞见，为各行各业提供更好的决策依据和业务优化方案。
本文将以一系列实际案例，介绍大数据分析在不同领域的应用。
案例一：市场营销领域在市场营销领域，大数据分析可以帮助企业了解消费者需求和行为，制定更精确的营销策略。
比如，一家电子商务公司利用大数据分析，对用户的购物历史、浏览行为以及社交媒体数据进行挖掘，然后根据消费者个性化的需求，给出更有针对性的推荐产品，从而提高销售转化率和客户忠诚度。
案例二：金融风控领域在金融行业，大数据分析可以帮助银行和金融机构进行风险评估和预测。
例如，一家银行可以通过分析大量的借贷信息、信用卡交易记录以及公共数据库的数据，构建起一个庞大且复杂的风险模型。
这样，银行就能够更好地识别欺诈交易和不良借贷行为，及时采取相应措施，保护自身和客户的利益。
案例三：医疗领域大数据分析在医疗领域的应用日益广泛。
通过分析来自医院、社交媒体和健康监测设备等渠道的医疗数据，医生和研究人员可以提取出有价值的信息，实现个体化诊疗。
例如，利用大数据分析可以预测疾病的转归和患者的治疗效果，并推荐最佳的治疗方案。
此外，大数据分析还能帮助疾病的早期发现和疫情的监测，提高医疗水平和公共健康管理。
案例四：城市规划领域城市规划是一个复杂而庞大的系统工程，大数据分析为城市规划者提供了宝贵的决策支持。
通过分析城市交通流量、人口分布、能源消耗等数据，可以帮助规划者优化交通布局、改善公共设施分布和推动城市可持续发展。
例如，利用大数据分析，可以发现立交桥建设的最佳位置，减少交通拥堵，提高通行效率；同时，也可以计算出城市能源消耗的模型，为城市能源规划和环境保护提供依据。
案例五：电影行业大数据分析在电影行业中的应用也非常重要。
通过分析大量的用户评论、观看记录和票房数据，电影制片方可以更好地了解观众的口味和喜好，制定更准确的宣传策略和电影推荐，提高影片的票房和口碑。
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事
13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事1500字大数据应用案例:1. 亚马逊的个性化推荐系统：亚马逊利用大数据分析用户行为和购买历史数据，为每个用户推荐个性化的商品，提高用户满意度和购买率。
2. 人脸识别技术：通过大数据分析和深度学习算法，人脸识别技术可以被用于安全监控、身份验证和客流分析等领域。
3. 谷歌的搜索算法：谷歌利用大数据分析用户搜索行为和网页内容，不断优化搜索算法，提供更准确和个性化的搜索结果。
4. 滴滴打车的动态价格调整：滴滴打车利用大数据分析车辆位置、乘客需求和交通状况等信息，实时调整车费，提高了乘客的出行效率和司机的收益。
5. Facebook的社交图谱：Facebook通过大数据分析用户的社交关系和兴趣，构建了庞大的社交图谱，为广告商提供个性化的广告定向。
6. 云服务提供商的资源调度：云服务提供商通过大数据分析用户的资源需求和使用情况，实现资源动态调度，提高资源利用率和用户满意度。
7. 物流公司的智能配送系统：物流公司通过大数据分析交通状况、预测需求和优化路线，实现智能化的配送管理，提高送货效率和减少成本。
8. 银行的信用评估系统：银行通过大数据分析用户的财务数据、信用记录和行为模式，实现自动化的信用评估，提高贷款申请处理效率。
9. 医疗诊断系统：医疗机构利用大数据分析患者的临床数据、基因信息和医学文献，帮助医生做出更准确的诊断和治疗计划。
10. 酒店的客户关系管理系统：酒店通过大数据分析客户的预订历史、偏好和评价，实现个性化的客户关系管理，提高客户忠诚度和满意度。
11. 零售商的销售预测系统：零售商通过大数据分析产品销售数据、市场趋势和顾客反馈，预测需求，优化库存管理和进货计划。
12. 媒体公司的内容推荐系统：媒体公司通过大数据分析用户的阅读和观看行为，为用户推荐适合的内容，提高用户黏性和广告收入。
13. 城市交通管理：城市交通管理部门利用大数据分析交通状况、道路负载和乘客需求，优化交通规划和公共交通调度，提高交通效率和减少拥堵。
各行业应用大数据的成功案例
各行业应用大数据的成功案例一、零售行业在零售行业，大数据的应用可以帮助企业更好地了解消费者的需求，并进行个性化的推荐和营销。
亚马逊就是一个典型的例子。
通过分析消费者的购买记录和浏览行为，亚马逊能够精准地推荐产品给用户，并且根据用户的兴趣和需求进行定制化的营销活动。
这种个性化推荐和定制化营销不仅能提高用户的购买满意度，还增加了企业的销售额。
二、医疗健康行业在医疗健康行业，大数据的应用可以帮助医生更好地诊断和治疗疾病。
例如，谷歌DeepMind与伦敦的一家医院合作，利用大数据分析和机器学习算法，构建了一个可以预测病人肾衰竭风险的模型。
这个模型通过分析病历数据和实时监测数据，能够及时发现潜在的风险，提醒医生采取相应的措施，从而减少肾衰竭的发生率。
三、教育行业在教育行业，大数据的应用可以帮助学校和教师更好地了解学生的学习情况，从而提供个性化的教学服务。
例如，在芬兰的一所中学，学生每天使用电子学习平台进行学习，并产生大量的学习数据。
学校通过分析这些数据，可以得出每个学生的学习偏好和学习进度，并根据这些信息调整教学内容和方法，使每个学生都能在适合自己的节奏下学习。
四、交通运输行业在交通运输行业，大数据的应用可以帮助提高运输效率和安全性。
例如，Uber利用大数据分析实时交通状况和用户需求，优化车辆调度和路线规划，提高了车辆利用率和乘客等待时间。
此外，Uber还使用大数据分析乘客的乘车历史和评价，建立了一个信用评级系统，提高了乘客和司机的安全感。
五、金融行业在金融行业，大数据的应用可以帮助银行和投资机构更好地识别风险和机会。
例如，花旗银行利用大数据分析客户的交易记录和个人背景，建立了一个风险评估模型，能够及时识别潜在的信用违约风险，降低贷款损失。
此外，对交易数据的分析还能够帮助投资机构预测市场走势，做出更准确的投资决策。
六、制造业在制造业，大数据的应用可以帮助提高生产效率和产品质量。
例如，通用电气利用大数据分析关键设备的运行状况和生产数据，发现了一些与产品质量相关的隐藏因素，进而进行了改进措施，提高了产品的合格率。
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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。