互联网大数据分析案例分享
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。
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。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，这些数据集合可以通过计算机进行分析和挖掘，从而揭示隐藏在其中的信息和价值。
大数据应用则是将大数据技术与各行各业的实际需求相结合，为企业和组织提供决策支持、业务优化等方面的解决方案。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在不同领域的应用和价值。
二、案例一：零售业的用户购买行为分析零售业是大数据应用的一个重要领域。
通过分析用户的购买行为，零售商可以更好地了解用户的需求，优化商品布局和促销策略。
以某电商平台为例，该平台通过采集用户的购买记录、浏览记录、搜索记录等大量数据，利用大数据分析技术，对用户进行细分和画像。
通过分析用户的购买偏好、购买频次、购买时间等指标，可以精确预测用户的购买意愿和需求。
基于这些预测结果，电商平台可以向用户推荐个性化的商品，提高用户的购买满意度和忠诚度。
此外，大数据分析还可以匡助零售商优化商品的布局和促销策略。
通过分析用户的购买行为和偏好，可以发现用户的潜在需求和热门商品。
基于这些数据，零售商可以调整商品的陈列位置、增加热门商品的库存，并针对不同用户群体制定个性化的促销活动，提高销售额和利润。
三、案例二：金融行业的风险管理与反欺诈金融行业是大数据应用的另一个重要领域。
通过分析大量的金融数据，可以匡助金融机构提高风险管理能力，减少欺诈行为。
以银行业为例，银行通过分析客户的交易记录、信用评分、个人信息等大数据，可以建立客户的信用模型和风险评估模型。
通过这些模型，银行可以评估客户的信用风险和违约概率，从而决定是否赋予客户贷款或者信用额度。
此外，银行还可以通过大数据分析技术，监测客户的交易行为，及时发现异常交易和欺诈行为，保护客户的资金安全。
此外，大数据分析还可以匡助金融机构进行市场风险管理。
通过分析市场的波动情况、交易量、交易价格等数据，金融机构可以预测市场的走势和风险，及时调整投资组合，降低投资风险。
互联网思维成功案例6个
互联网思维成功案例6个互联网思维的兴起，改变了传统行业的发展方式，推动了许多企业的成功。
本文将介绍六个互联网思维成功案例，以展示互联网思维在不同领域的应用和价值。
案例一：阿里巴巴电商帝国的崛起阿里巴巴是一个典型的互联网思维成功案例。
通过创新的商业模式和互联网技术，阿里巴巴打破了传统零售业的壁垒，提供了一个在线交易平台，帮助中小企业实现了全球贸易。
阿里巴巴的成功在于挖掘了互联网的巨大潜力，提供了更高效、便捷的交易方式，让更多人受益。
案例二：滴滴出行改变出行方式滴滴出行是中国最大的网约车平台，通过互联网技术和大数据分析，滴滴出行提供了一种新的出行方式。
用户可以通过手机应用软件实时叫车，提高了出行的便利性。
同时，滴滴出行还通过大数据分析乘客需求，在城市出行管理上发挥了积极作用。
滴滴出行的成功催生了共享经济的新业态，推动了出行行业的创新发展。
案例三：小米科技的价值创造小米科技是一家以互联网思维为核心的科技公司，通过创新的商业模式和互联网技术，小米在手机和智能硬件领域取得了巨大成功。
小米将用户需求放在首位，通过互联网销售和社群营销，实现了高质量产品的低价销售，赢得了大量粉丝和用户的忠诚。
小米的成功证明，互联网思维可以为传统制造业注入新的活力，创造更大的价值。
案例四：知乎的知识共享知乎是一个以分享知识和经验为核心的问答社区，通过互联网技术打破了知识获取的壁垒，让每个人都能分享和获取有价值的信息。
知乎通过用户投票和关注的方式，筛选出高质量的答案，建立了一个可信赖的知识平台。
知乎的成功表明，互联网可以提供一个开放、共享的知识资源，促进个人和社会的进步。
案例五：腾讯打造综合互联网平台腾讯是中国最大的互联网公司之一，其成功在于通过整合各种社交、娱乐和电商服务，打造了一个综合的互联网平台。
腾讯凭借QQ、微信等产品连接了大量用户，通过数据和用户洞察，提供了个性化的服务。
腾讯的成功表明，整合资源和服务可以提供更完整、便利的互联网体验。
大数据分析的实际案例与经验分享
大数据分析的实际案例与经验分享随着科技的进步和互联网的普及，大数据分析逐渐被广泛运用于各个领域。
通过对海量数据的深入挖掘与分析，可以帮助企业、机构和个人更好地理解现象，做出准确的决策。
在本文中，我将分享一些实际应用中的案例和经验，以展示大数据分析的力量和潜力。
案例一：电商平台销售分析假设某电商平台想要提高销售量，它可以通过大数据分析来寻找销售状况的主要影响因素。
首先，平台可以根据历史销售数据分析用户的购物习惯和偏好，了解不同产品在不同人群中的受欢迎程度。
其次，通过对用户行为数据的分析，可以确定购买转化率较低的环节，比如购物车流失、支付流程复杂等，从而优化用户体验。
最后，平台还可以通过分析用户评价和推荐算法，提供个性化的推荐服务，提高用户对产品的满意度和忠诚度。
经验一：数据精准性和质量在进行大数据分析时，数据的精准性和质量至关重要。
无论是数据采集过程还是数据清洗和处理过程，都需要保证数据的准确性和完整性。
此外，还需要遵守相关的隐私政策和法规，保护用户的个人信息和隐私。
只有在数据质量得到保障的前提下，才能得出可靠的分析结果和结论。
案例二：医疗领域病例分析大数据分析在医疗领域也有着广泛的应用。
以病例分析为例，医生可以通过对大量病例数据的分析，发现不同病症之间的联系和规律，辅助医生进行准确的诊断和治疗。
同时，医生还可以通过比较不同治疗方案的效果，指导医疗决策，提高治疗的成功率和患者的满意度。
经验二：算法和模型的选择在进行大数据分析时，选择适合的算法和模型是关键。
不同的问题和数据类型需要不同的分析方法。
因此，研究人员需要具备一定的专业知识和技能，以选择和应用合适的工具和技术。
此外，算法和模型的建立需要经过反复的验证和调优，确保其能够准确地解决实际问题。
案例三：城市交通管理城市交通管理是一个复杂的系统工程，大数据分析可以为城市交通管理部门提供有效的决策支持。
通过对城市交通数据的分析，可以实时监测道路拥堵情况、车辆流量、交通事故频发的地点等重要指标，为交通规划和交通信号优化提供科学依据。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、复杂多样、难以处理的数据集合，它包含了结构化数据和非结构化数据，具有高速、多样、海量等特点。
大数据的应用已经渗透到各个行业，其应用案例也层出不穷。
本文将通过对几个经典的大数据应用案例进行分析，探讨大数据对企业和社会的影响。
二、案例分析1. 零售行业：亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的在线零售商之一，其成功的一个关键因素就是其个性化推荐系统。
亚马逊利用大数据技术对用户的购买历史、浏览记录、评价等数据进行分析，通过算法来预测用户的购买偏好，并向用户推荐相关的产品。
这种个性化推荐系统大大提高了用户的购物体验，增加了用户的忠诚度，也促进了销售额的增长。
2. 金融行业：花旗银行的风险管理在金融行业，风险管理是至关重要的一环。
花旗银行利用大数据技术对客户的交易记录、信用评分、社交媒体数据等进行分析，构建了一个全面的风险管理系统。
该系统能够实时监测交易风险，发现异常交易，并及时采取措施进行风险控制。
通过大数据的应用，花旗银行能够更好地保护客户资金安全，提高金融交易的效率和准确性。
3. 医疗行业：谷歌的疾病预测大数据在医疗行业的应用也非常广泛。
谷歌利用大数据技术对互联网上的搜索数据进行分析，发现了搜索关键词与疾病之间的关联性。
通过分析搜索数据，谷歌能够预测某个地区的疾病爆发趋势，提前采取措施进行疫情防控。
这种疾病预测系统对于公共卫生管理具有重要意义，能够帮助政府和医疗机构更好地应对疾病的传播。
4. 物流行业：UPS的智能调度系统UPS是全球最大的快递和物流服务供应商之一，其物流网络覆盖全球。
为了提高物流运输的效率和准确性，UPS利用大数据技术开发了智能调度系统。
该系统通过对实时的交通信息、天气数据、订单信息等进行分析，能够预测最佳的路线和交通状况，并自动调度物流车辆，提高物流运输的效率和准时率。
互联网大数据思维案例
互联网大数据思维案例随着互联网的快速发展与普及，大数据思维在各个领域都开始起到重要的作用。
本文将通过几个互联网大数据思维的案例，具体阐述大数据思维的应用，并探讨其对现代社会的深远影响。
案例一：电商平台的商品推荐以淘宝为例，它通过对海量数据的分析，建立了一个庞大的推荐系统，使得用户可以根据自身的兴趣和需求，快速找到符合自己口味的商品。
通过对用户的历史购买记录、浏览数据以及行为特征的分析，淘宝可以实现个性化的商品推荐，提高用户满意度和转化率。
案例二：社交媒体的舆情分析微博、微信等社交媒体平台每天都会产生海量的信息，这就需要利用大数据思维来从中提取有用的信息。
例如，利用大数据分析工具可以实现对用户情感倾向的判断，通过识别用户的情感状态，可以实现对社会热点的即时监控，并快速发现有可能引起公众关注的事件。
案例三：医疗健康的远程监护借助大数据分析技术，医疗行业可以通过互联网远程监护患者的健康状况。
医生可以通过数据分析来了解患者的生命体征、日常活动情况等，实时掌握患者的健康状态。
这样可以提高医生的诊断准确度，并在必要时提前预防患者的疾病。
案例四：城市交通拥堵的优化城市交通拥堵一直是困扰城市管理者和居民的问题，而大数据思维提供了一种解决方案。
通过对城市交通流量数据和出行行为的分析，可以实现对城市交通状况的实时监测，并根据数据预测交通拥堵的可能发生地点和时间。
这样可以帮助城市管理者制定针对性的交通优化策略，提高城市交通的效率和便捷性。
案例五：金融行业的风险管理在金融行业，大数据思维可以帮助识别风险，提高风控水平。
银行和保险公司可以通过分析客户的交易记录、信用评级、消费行为等大数据，建立风险评估模型。
这可以帮助金融机构识别潜在的风险客户，并采取相应措施，降低风险。
综上所述，互联网大数据思维在电商、社交媒体、医疗健康、城市交通和金融等领域的应用案例不胜枚举。
大数据思维为我们提供了更多深入了解用户需求、快速决策问题、改善生活质量的机会。
大数据分析及应用案例分析
大数据分析及应用案例分析随着互联网技术的发展，越来越多的数据被累积，这使得大数据分析变得越来越重要。
通过大数据分析，我们可以从数据中提取有价值的信息，了解客户需求，并为企业制定更有效的决策。
在这篇文章中，我们将通过一些案例，介绍大数据分析及应用。
1. 谷歌搜索引擎作为全球最大的搜索引擎，谷歌每天会处理数以亿计的搜索查询。
为了提高搜索结果的质量，谷歌使用大数据分析技术，分析用户的搜索行为，并将这些信息应用于搜索算法的优化中。
例如，如果许多用户搜索特定的单词或短语，那么谷歌会增加与该单词或短语相关的结果的显示频率。
此外，谷歌还使用大数据分析来监测恶意软件和网络欺诈行为，保障用户的安全。
2. 全球航空公司全球航空公司面临的一个重要挑战是如何最有效地管理机票销售渠道。
许多组织使用大数据分析来确定最优销售渠道，以便优化价格和提高销售量。
航空公司可以根据大数据分析的结果来确定细分市场并定价，还可以计算每个渠道的成本和收益，以制定更明智的营销和销售策略。
3. 瑞银集团瑞银集团使用大数据分析技术来评估风险和提高投资决策的价值。
它可以收集并整合含文本、图像和影像等格式和结文件的大数据，进行信息挖掘、大数据分析、事件预测和推荐，从而确定潜在风险并制定对应的策略。
瑞银集团还使用大数据分析来了解客户偏好和行为，以制定更具针对性的产品和服务。
大数据分析是一门非常重要的技术，可以为企业提供大量的有价值的信息，并支持更好的决策。
上述案例只是其中的几个例子。
对于将来寻找和分析大数据来实现商业目标的企业，大数据分析和应用的重要性将会越来越凸显。
4. 中国电信中国电信是一家国有企业，拥有大量的用户数据。
通过分析这些数据，中国电信能够了解客户需求，并根据这些需求来制定更优化的服务。
例如，根据用户手机网络和通话记录，中国电信可以推荐适合用户的套餐、增值服务和设备。
此外，中国电信还使用大数据分析来优化网络和设备维护，以满足用户需求。
5. 美团点评美团点评是中国最大的本地生活服务平台之一，拥有超过3亿的用户。
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2014-1-8
5
互联网大数据案例
数据源及数据特征分析
每天5000万行， 原始数据每天 100G， 100天 是10T的数据
90天的数据， Web数据7亿， App数据37亿， 总估计在50 亿
每个表有20多 个字段，一半 字符串类型， 一半数值类型， 一行数据估计 2000Byte
抽取样本数 据100万行， 导入数据集 50亿数据的 市，数据量 若全部导入 在180M 需要900G的 量， 压缩比 在11:1
配置 2G 内存 2CPU WIN 7系统 Map Reduce Client Naming
配置 2G 内存 2CPU WIN 7系统
Map
配置 2G 内存 2CPU WIN 7系统
Map
配置 2G 内存 2CPU WIN 7系统
Map
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
假设同时装载 到内存中分析 的量在1/3, 那 总共需要 300G的内存
2014-1-8
6
互联网大数据案例
设计方案
总共配制需要300G的内存 硬件： 5台PC Server， 每台内存：64G， 4 CPU 4 Core 机器角色：一台Naming 、Map， 一台Client、Reduce、Map，其余三台都是Map
2014-1-8
10
互联网大数据案例
海量数据，实时分析
1.90天数据，近10T的原始数据，大部分的查询都是秒级响应 2.实现了Hbase数据与SQL Server中维度表关联分析的需求 3.预算有限，投入并不大，又能解决Hive不够实时的问题 4.性能卓越的交互式BI呈现，非常适合分析师使用
2014-1-8
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架构分析
永洪BI / 其他可视化BI工具
JDBC 接口 ETL管理 备份管理 监控工具
连接池 多路、复用、异步
数据加载/卸 载
SQL优化
列
数据包 数据包 数据包
内存计算
库内计算
列
数据包 数据包 数据包
分布式计算
列
数据包 数据包 数据包
列 存 储
Windows系列
Linux系列
Unix系列
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架构分析
Hadoop SQL Server 5 台 PC Server 64G 内存 4 CPU (4 Core)
Data Mart
Naming Map
2014-1-8
Client Map Reduce
Map
Map
Map
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互联网大数据案例
ETL过程
历史数据集中导：每天的细节数据和SQL Server关联后，打上标签，再导入集市 增量数据自动导：先删除近3天的数，再导入近3天的数 维度数据被缓存； 细节数据按照日期打上标签，跟缓存的维度数据关联后入集市； 根据日期标签来删除数据；清洗出有意义的字段。
2014-1-8
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目录
• 互联网大数据案例
– 海量数据，实时计算
2014-1-8
3
互联网大数据案例
某著名咨询公司用户行为分析系统
?
面临问题：实时分析的数据量大，基于Hive的分析系统不够实时，但预算有限 解决办法：90天细节数据约50亿条导入Yonghong DM，再定制Dashboard分析
WEB数据
维度数据
细节数据
集市数据
DataCache
JoinJob Data Mart
Cached Data Detail Data From Date To Date Join Type
RemoveJob
RefreshJob
Cycling , Chained Jobs
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2014-1-8
互联网大数据案例
系统配置调优
©2011-2013 Yonghong Technology Co.,Ltd.
Yonghong大数据BI案例的底层技术分享
2014.1.5
新浪微博@永洪科技BI
大数据的4V
1. 数据量大(Volume) 2. 速度快(Velocity) 3. 类型多(Variety) 4. 价值密度低(Veracity)
APP数据
5 台 PC Server 64G 内存 4 CPU (4 Core)
Hadoop
Data Mart Dashboard/Reporting
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互联网大数据案例
POC（Proof of Concept）
1.Demo： 5台PC Server 导入10天的数据，如何ETL，如何做简单应用。 2.POC： 导入近3个月的数据 解决步长问题，有效访问次数， 在几个分组内，停留时间大于30分钟 解决HBase数据和SQL Server数据的关联问题 解决分组太多，Span过多的问题 分析师做了些简单的应用报表
内部管理内存参数： mem.proc.count=8 mem.serial.mem=5120 mem.result.mem=10240 JVM内存管理参数配置： JAVA_OPTS="-XX:NewRatio=3 -XX:SurvivorRatio=1 -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:MaxGCPauseMillis=6000 -XX:GCTimeRatio=19 -XX:ParallelGCThreads=16 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=1 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:-CMSParallelRemarkEnabled -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintGCDetails -Xms61440m -Xmx61440m -Djava.awt.headless=true"
• 机器角色
– – – – Naming Node Client Node Map Node Reduce Node
• • • • •
通讯协议：ZIO 存储结构：ZFS 及其管理 计算框架：ZMR 及其管理 支持BI的存储格式 支持BI的计算框架
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部署的考虑
• • • • 数据总量 数据特征 内存总量 CPU总量
2014-1-8
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互联网大数据案例
前端展现：互联网用户行为分析
浏览器分析：运行时间，有效时间，启动次数， 覆盖人数，等等 主流网络电视：浏览总时长，有效流量时长， PV覆盖占有率， UV占有率，等等 主流电商网站：在线总时长，有效在线总时长， 独立访问量，网站覆盖量， 等等 主流财经网站：在线总时长， 有效总浏览时长，独立访问量，总覆盖量， 等等