大数据技术与应用案例
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。
大数据应用的典型案例
大数据应用的典型案例大数据应用的典型案例：1. 金融风控：通过大数据分析客户的信用记录、交易行为等数据，可以准确评估客户的信用风险，从而帮助金融机构进行风险管理和控制。
2. 电商个性化推荐：通过分析用户的浏览、购买行为等数据，可以为用户推荐个性化的商品，提高用户购买的满意度和转化率。
3. 医疗健康管理：利用大数据分析医疗健康领域的大量数据，可以实现疾病的早期预警、个体化的治疗方案和健康管理等服务，提高医疗水平和患者的生活质量。
4. 城市交通管理：通过大数据分析城市交通流量、车辆位置等数据，可以实现智能交通信号控制、交通拥堵预测和优化路线规划等，提高城市交通效率和减少交通事故。
5. 智能制造：通过大数据分析制造过程中的数据，可以实现生产过程的优化、故障预警和质量控制等，提高生产效率和产品质量。
6. 农业精准种植：通过大数据分析土壤、气象、作物生长等数据，可以实现农业生产的精准决策，提高农作物产量和品质。
7. 媒体内容推荐：通过大数据分析用户的观看、点击行为等数据，可以为用户推荐个性化的媒体内容，提高用户的观看体验和媒体平台的粘性。
8. 能源管理：通过大数据分析能源使用的数据，可以实现能源消耗的预测、能源供应的优化和能源的节约，提高能源的利用效率。
9. 物流管理：通过大数据分析物流网络、订单数据等，可以实现物流路线优化、配送时间预测和货物跟踪等，提高物流效率和客户满意度。
10. 社交网络分析：通过大数据分析社交网络中的用户关系、行为等数据，可以实现社交网络的用户推荐、信息传播分析和用户行为预测等，提供个性化的社交服务。
这些典型案例展示了大数据应用的广泛领域和多样化应用场景。
大数据分析可以帮助企业和机构从海量数据中提取有价值的信息，优化决策、提高效率和创造更好的用户体验。
随着技术的进一步发展和数据的不断积累，大数据应用的潜力将会更加巨大。
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迅速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用已经渗透到各个领域，对于企业的决策和发展起到了重要的作用。
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及其带来的益处。
二、金融领域案例分析1. 银行风险管理某银行利用大数据技术，对客户的交易数据进行实时监控和分析，通过建立风险模型，能够及时发现异常交易和欺诈行为。
这种实时监控大大提高了银行的风险管理能力，减少了损失。
2. 信用评分模型一家信用卡公司利用大数据分析客户的消费行为、信用记录等数据，建立了准确的信用评分模型。
通过这个模型，公司能够更好地判断客户的信用状况，减少坏账率，提高贷款审批效率。
三、零售领域案例分析1. 个性化推荐系统一家电商公司利用大数据技术，根据用户的购买记录、浏览行为等数据，建立了个性化推荐系统。
通过分析用户的兴趣和偏好，系统能够向用户推荐更符合其需求的商品，提高用户购买率和满意度。
2. 库存管理优化一家连锁超市利用大数据分析销售数据和供应链数据，优化库存管理。
通过准确预测商品需求量，超市能够及时补充库存，避免商品断货和过剩。
这种优化能够降低库存成本，提高销售效率。
四、医疗领域案例分析1. 疾病预测和预防某医院利用大数据分析患者的病历数据、基因数据等，建立了疾病预测模型。
通过分析大量的数据，医院能够预测患者患某种疾病的风险，并采取相应的预防措施，提高治疗效果。
2. 医疗资源优化一家医疗机构利用大数据分析患者的就诊数据和医生的工作量数据，优化医疗资源的分配。
通过合理安排医生的排班和就诊时间，医疗机构能够提高医疗效率，减少患者的等待时间。
五、交通领域案例分析1. 智能交通管理某城市利用大数据分析交通流量数据和道路状况数据，建立了智能交通管理系统。
通过实时监控交通状况，系统能够及时调整交通信号灯的配时，优化交通流量，减少拥堵。
2. 公交车调度优化一家公交公司利用大数据分析乘客的出行数据和公交车的运行数据，优化公交车的调度。
大数据技术在市场中的应用案例分析
大数据技术在市场中的应用案例分析随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据技术已经逐渐成为各行各业的重要工具。
市场领域作为信息量巨大的行业之一，也开始广泛应用大数据技术。
本文将从几个典型的应用案例入手，来分析大数据技术在市场中的应用情况。
一、大数据技术在市场调研中的应用案例市场调研是企业制定战略和决策的重要依据，而大数据技术的应用为市场调研提供了更多的数据来源和更快速的分析方法。
例如，某电商企业通过收集用户与平台互动的数据，可以了解用户的购物偏好、消费习惯等信息，从而制定个性化的推荐策略，提高用户购买转化率；又例如，某汽车制造商通过分析社交媒体上的用户言论和评论，了解用户对竞争对手车型的评价和需求，为自身产品的设计和营销提供参考。
二、大数据技术在精准营销中的应用案例精准营销是市场领域的一个重要挑战，传统的群发广告往往效果甚微。
而借助大数据技术，企业可以更好地理解用户需求和行为，提供更加个性化的服务和推广。
例如，某快递公司利用GPS数据分析用户的收寄时间和地点分布，为用户提供更加精确的寄件提醒和送达时间预测；又例如，某银行通过分析用户的交易记录和财务状况，为用户量身定制个性化的理财方案，提高用户的满意度和忠诚度。
三、大数据技术在市场预测中的应用案例市场预测是企业制定销售计划和库存管理的重要依据，而大数据技术可以提供更为准确和及时的市场数据，辅助企业做出更明智的决策。
例如，某零售企业通过分析销售历史数据、天气数据和社交媒体数据，预测未来商品的需求量和销售趋势，从而制定合理的进货计划；又例如，某互联网金融企业通过分析用户的个人信息、消费行为和信用评分，预测用户的还款意愿和风险概率，提高贷款审批的准确性和效率。
四、大数据技术在市场竞争分析中的应用案例市场竞争分析是企业制定竞争策略和市场定位的重要工具，而大数据技术的应用可以提供更全面和深入的竞争信息。
例如，某电商企业通过分析竞争对手的销售数据、广告投放和用户评价，了解竞争对手的战略和市场表现，从而针对性地调整自身的营销策略；又例如，某餐饮企业通过分析用户的点评和口碑信息，了解竞争对手的优势和短板，为自身的产品和服务提供改进方向。
企业运用大数据成功的案例
企业运用大数据成功的案例随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始运用大数据来提高业务效率和实现商业价值。
本文将介绍几个企业运用大数据成功的案例，以供参考。
下面是本店铺为大家精心编写的4篇《企业运用大数据成功的案例》，供大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
《企业运用大数据成功的案例》篇1一、亚马逊亚马逊是一家全球知名的电子商务公司，它通过运用大数据技术来提高用户体验和销售额。
亚马逊通过收集用户的历史购买记录、搜索记录和点击行为等数据，运用机器学习算法进行分析和预测，向用户推荐他们可能感兴趣的商品。
此外，亚马逊还通过分析用户的评论和反馈来优化产品和服务，提高用户满意度。
二、谷歌谷歌是一家全球领先的互联网公司，它通过运用大数据技术来提高搜索质量和广告效果。
谷歌通过收集用户的搜索记录和行为数据，分析用户的需求和兴趣，向用户提供更精准的搜索结果和广告推荐。
此外，谷歌还通过分析用户的浏览行为和点击行为，来优化网站的布局和内容，提高用户体验。
三、沃尔玛沃尔玛是一家全球最大的零售商之一，它通过运用大数据技术来提高供应链效率和销售量。
沃尔玛通过收集销售数据、库存数据和消费者需求数据等，运用数据分析和预测算法，精准预测市场需求和销售趋势，优化供应链管理和库存管理。
此外，沃尔玛还通过分析消费者的购买行为和偏好，提供个性化的促销和优惠活动，提高销售量和客户忠诚度。
四、阿里巴巴阿里巴巴是一家全球领先的电子商务公司，它通过运用大数据技术来提高业务效率和商业价值。
阿里巴巴通过收集用户的购买记录、支付记录和物流记录等数据，运用数据分析和机器学习算法，提供个性化的推荐和服务，提高用户满意度和购买转化率。
此外，阿里巴巴还通过分析用户的行为和需求，优化网站和移动应用的功能和布局，提高用户体验和销售量。
以上是几个企业运用大数据成功的案例，它们通过运用大数据技术来提高业务效率和实现商业价值，取得了良好的经济效益和社会效益。
《企业运用大数据成功的案例》篇2亚马逊是一家成功的企业，它运用大数据取得了巨大的成功。
13个经典大数据应用案例
13个经典大数据应用案例
例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条的分析，挖掘出了有效及时的指示标，比通过层层收集的官方数据惊人很多。
例子2：Farecast通过对于机票数据的趋势变化情况，提供票价预测的服务，目前公布准确度高达75%，现在被微软收购，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是从事跨境汇款业务的公司，处理过的一个案例是，单独看一笔交易是合法的，但是重新检查了所有的数据之后，发现犯罪集团正在进行咋骗。
例子4：hadoop分析VISA的数据，将原来需要一个月的时间缩短为13分钟。
例子5：亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统。
例子6：美国折扣零售商能够通过用户购买商品的历史，判断出是否怀孕。
例子7：UPS有6W辆车，通过对车俩损害的数据挖掘，能够及时的预测那些车辆需要维修，达到预警的目的。
例子8：日本通过研究驾驶员的坐姿数据，用来作为汽车防盗系统中。
例子9：UPS通过对于位置数据的分析，获取最佳行车路径。
例子10：IBM开发了一套复杂的预测模型，完成了电动汽车动力与电力供应系统的预测。
例子11：微软和谷歌以及百度等搜索引擎的拼写检查以及纠错提示，有效的利用的数据废气。
例子12：巴诺通过分析人们在阅读的时候的行为，得出人们往往会放弃长篇幅的非小说类书籍。
例子13：The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房。
摘自：中国大数据。
人工智能行业中的大数据应用案例
人工智能行业中的大数据应用案例）已经成随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI为各行各业的焦点。
在人工智能的核心技术之一——大数据的支持下，更多的应用案例涌现出来，为我们的社会和生活带来了巨大的变革。
本文将介绍人工智能行业中的几个典型的大数据应用案例。
一、智能交通智能交通正逐渐改变着我们城市的交通方式。
基于大数据分析技术，交通监控系统能够实时收集车辆信息、交通流量以及道路状况等数据，通过算法分析预测交通拥堵情况，并提供最佳的交通导航方案。
例如，某城市的智能交通系统通过分析历史数据和实时数据，能够预测拥堵路段，提前调整交通信号灯的时序，实现路口的自动优化，从而大幅度减少交通拥堵，提高交通效率。
二、智能医疗人工智能在医疗领域的应用已经取得了显著的进展。
大数据技术为医生提供了海量的医疗文献和病历数据，使医生能够更准确地诊断和治疗疾病。
例如，通过分析大量患者的病历数据，人工智能可以预测某种疾病的发生概率，帮助医生制定个性化的预防方案。
同时，大数据技术还可以为医疗机构提供精确的资源配置和管理决策，提高医疗效率。
三、智能安防大数据在智能安防领域的应用也非常广泛。
智能安防系统通过分析大量的视频监控数据，自动识别异常行为和可疑人员，实现对重要场所的全面安全监控。
例如，某药店的智能安防系统可以通过分析大量的顾客行为数据，自动识别可疑的盗窃行为，并通过智能告警系统及时通知保安人员。
这种大数据应用不仅提高了安全性，还节省了人力成本。
四、智能营销大数据在智能营销中发挥着重要的作用。
通过分析用户的历史购买行为、偏好和社交媒体数据，公司能够精准地进行推荐和个性化营销，提高销售转化率。
例如，某电商平台通过对用户数据的分析，能够给每个用户推荐最适合他们的商品，并根据用户的购买历史和浏览行为进行个性化的促销活动。
这种智能营销不仅提升了用户体验，还促进了企业的销售额增长。
总结：以上仅是人工智能行业中大数据应用案例中的一小部分，但足以展示大数据在人工智能行业中的重要性和应用前景。
大数据在各行各业具体应用案例
大数据在各行各业具体应用案例
随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业开始将其应用于各行各业中，以提高效率、降低成本、提升竞争力。
下面列举了10个大数据在各行各业中的具体应用案例。
1. 零售业：沃尔玛利用大数据分析顾客购买历史和行为模式，以便更好地了解顾客需求，提高销售额。
2. 金融业：花旗银行利用大数据分析客户的交易历史和行为模式，以便更好地了解客户需求，提供更好的服务。
3. 医疗保健业：IBM Watson Health利用大数据分析医疗记录和研究数据，以便更好地了解疾病和治疗方法，提高医疗保健质量。
4. 制造业：通用电气利用大数据分析生产过程和设备数据，以便更好地了解生产效率和设备维护需求，提高生产效率和降低成本。
5. 物流业：UPS利用大数据分析交通和天气数据，以便更好地规划路线和交付时间，提高交付效率和准确性。
6. 旅游业：Expedia利用大数据分析顾客搜索和预订历史，以便更好地了解顾客需求和旅游趋势，提供更好的服务。
7. 媒体业：Netflix利用大数据分析用户观看历史和评分，以便更好地了解用户喜好和趋势，提供更好的内容推荐。
8. 教育业：Knewton利用大数据分析学生学习历史和行为模式，以便更好地了解学生需求和学习效果，提供更好的教育服务。
9. 能源业：BP利用大数据分析能源生产和消费数据，以便更好地了解能源需求和趋势，提高能源效率和降低成本。
10. 政府机构：美国国家航空航天局利用大数据分析天文数据，以便更好地了解宇宙和星系，推动科学研究和探索。
大数据在各行各业中的应用越来越广泛，为企业和机构提供了更多的机会和挑战。
随着技术的不断发展，大数据的应用前景将会更加广阔。
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大数据组织与管理
大数据分析与发现
大数据应用服务
如交易数据、交互 数据、传感数据。
如开展分布式文件 系统、分布式计算 系统、数据库、数 据 仓 储 、 MOLAP 、 HOLAP、数据转换 工具、数据安全等。
如数据挖掘、数据 统计、基于大数据 的业务分析与预测、 基于大数据的决策、 商业智能、人工智 能、数据可视化等。
在最初的几年里，某猪网可以看作是一个服务业的“某宝”， 将服务需求者与提供者链接起来，并从中收取佣金提成。
现有的交易有赖于双方沟通，但是只要一沟通就会翻墙跑单。 因为服务商想逃避佣金，买家也愿意逃佣金，平台不应该拿钱。
存 ◎交易产品非标准化 在 ◎复杂的个性化定制交易 的 ◎复杂购买 问 ◎交易非常低频
企业大数据——企业产品规划
汇聚企业相关数据，规划设计基于特定功能的数据产品，针对某一特定用户需 求推出的数据解决方案。
用户基 本信息
用户行 为信息
用户社 交数据
其他 数据
用户画像 建模
标签化
·上网特征 ·兴趣偏好 ·购物偏好 ·人口属性 ·其他标签
用户画像
个性化推荐 用户洞察 产品偏好 精准营销 ……
各行各业大数据每天都在产生…
我国网民数量(6.88亿)居世界之首，每天产 生的数据量位居世界前列
某宝网站
-单日数据产生量超5万GB -存储量400060亿次搜索请求
医院
-每个病人的CT影像达几十GB -全国每年保存的数据达上百亿GB
04
第四部份
大数据应用案例
Case
★ 互联网公司布局 ★ 某威客网
17:21
大数据应用案例——互联网公司布局
浏览器
输入法
网络入口 用户粘性 用户数据 ……
消费行为 统计分析
银行卡消费 →→ 个人消费情况分析 ←← 银行 ←← 支付宝、微信消费数据
大数据应用案例——某猪威客网(一)
某猪威客网——服务众包平台
多源异构性：不同形式 （文本、图形、视频数 据）、无模式或者模式不 明显、不连贯语法和句义。
大数据的产生——大数据产业（链）
大数据生产与集聚
当前我国大数据处于起步发展阶段，各地积极性高，市场增速 明显。2014年，我国大数据市场规模为759.4亿元，存在结构发展 不均衡等特点。
大数据产业链主要包括以下4个环节：
大数据
17:21
讲述内容
01 大数据的产生 02 大数据技术及分析 03 企业大数据
04
大数据应用案例
04
个人的看法
目录
PAGE DIRECTORY
17:21
01
第一部份
大数据的产生
Cause of Big Data
★ 大数据的产生缘由 ★ 大数据的特征 ★ 大数据产业（链）
17:21
大数据的产生——大数据的产生缘由
题 ◎购买决策非常理性
（朱明跃）
企业增长缓慢
大数据应用案例——某猪威客网(二)
03
第三部份
企业大数据
Enterprise Data
★ 企业大数据有哪些 ★大数据对企业的作用 ★企业产品规划
17:21
企业大数据——企业大数据有哪些
大数据是企业的感知载体、感知要素。 企业通过各种的“感知器官”收集信息并以数据形式展 示，数据的指标能监测和反映企业运行状态。
-管理数据，反映企业的管理状况。 -运营数据，反映企业的经营状况。 -产品数据，反映产品销售情况，市场占有率。 -生产数据，反映企业生产效率。 -用户数据，反映用户活跃度，用户画像。
大数据技术及分析——大数据的技术（例）
基于Cookie信息的互联网精准广告定向技术
Cookies是一种能够让网站服务器把少量数据储存 到客户端的硬盘或内存，或是从客户端的硬盘读取 数据的一种技术。Cookies是当你浏览某网站时， 由Web服务器置于你硬盘上的一个非常小的文本 文件，它可以记录你的用户ID、密码、浏览过的网 页、停留的时间等信息。
定向技术指的是依托于搜索引擎庞大的网民行为数 据库，对网民几乎所有上网行为进行个Байду номын сангаас化的深度 分析，按广告主需求锁定目标受众，进行一对一传 播，提供多通道投放，按照效果付费。而用户追踪 技术的基础就是Cookie。
这只是大数据获取及应用的一小技术，大数据运用到的技术还有很多，包括有大数据采 集—大数据预处理—大数据存储及管理—大数据分析及挖掘—大数据展现和应用（检索、 可视化、安全等）各环节下的技术。
大数据技术及分析——大数据的分析方法（例）
大数据分析方法：回归分析、聚类分析、网络分析、关联分析….
关联分析 确定型关系。扑克牌表演，表面看似随机实际只需记忆不动点即可。
啤酒与尿布 溺水事件与雪糕销量 非因果关系 隐藏共因
不确定关系。双色球，不确定型推理做不出精准，非必然的、随机的
“王”“宝”“强”，餐饮促销。
城市监控
-每小时能产生3.6GB的数据 -每月产生数据上千万GB
大数据的产生——大数据的特征
Velocity（速度）
实时分析：流信息、即时 需求
Value（价值）
低价值密度：大量的不相 关信息、需深度分析
12 34
Volume（大量）
海量数据：超规模、数字 化生活、数据商务。
Variety（多样）
企业大数据——大数据对企业的作用
大数据推进 企业转型作用
在技术上，大数据推动企业数据分析技术革 新。
在管理上，大数据优化企业管理流程，促进 管理效率提升
在运营上，大数据改变了以往营销策略，提 供个性化的产品和服务。
在思维上，改变以技术或产品为导向的企业 思维，要以用户需求为核心的大数据思维， 通过大数据挖掘消费者用户的需求。
新的数据来源/新的数据采集方法
-互联网（社交网络、电子商务等） -物联网（传感器、二维码、RFID、 无线射频识别、位置信息等）
全时空数据的可采集性
智能算法的使能
-商务智能（BI） -人工智能（AI）
非结构的数据形态
-图片、视频、音乐
而数据获取成本、存储成本和处理成本 的下降，也推动了数据量的膨胀。
如数据运营、大数 据交易、分析与预 测服务、决策支持 服务、数据分享平 台、数据分析平台 等。
大数据IT基础设施：存储设备、运算设备、一体机、操作系统、基础软件、IT支撑等。
02
第二部份
大数据技术及分析
Big Data Technology
★ 大数据的技术（例） ★大数据的分析方法（例）
17:21