云计算大数据案例分享
大数据云计算的案例
大数据云计算的案例
大数据和云计算是当今科技领域的热门话题。
随着互联网的普及和信息技术的快速发展，越来越多的企业开始重视大数据和云计算的应用。
以下是几个成功应用大数据云计算的案例：
1.阿里巴巴的双11大促营销
阿里巴巴每年的双11大促销活动是全球最大的网络购物节。
在此期间，阿里巴巴的销售额通常超过数百亿美元。
为了应对如此庞大的流量，阿里巴巴使用了大数据和云计算技术，包括数据分析、深度学习和自然语言处理等，来预测和优化销售和流量，提高了网站的性能和用户体验。
2.美国国家航空航天局的气象数据分析
美国国家航空航天局(NASA)使用大数据和云计算技术来分析天气数据，预测天气变化，提高飞行安全性和航班准确性。
这些数据包括气象卫星、气象雷达和海洋观测数据等。
通过使用云计算和大数据分析技术，NASA能够更准确地预测天气，提高航班安全性。
3.亚马逊的个性化推荐
亚马逊使用大数据和云计算技术来分析用户行为和偏好，以提供个性化的推荐商品和服务。
亚马逊的推荐引擎利用机器学习和自然语言处理技术，分析用户在网站上的浏览和购买行为，从而了解用户的兴趣和喜好。
这些信息被用于优化亚马逊的产品推荐，提高销售和用户满意度。
综上所述，大数据和云计算技术已经被广泛应用于各个领域，包
括电子商务、气象预测、人工智能等。
这些先进的技术不仅提高了企业的效率和竞争力，也为人们带来了更好的用户体验和服务。
云计算与大数据应用案例
云计算与大数据应用案例近年来，随着科技的迅速发展和互联网的普及，云计算和大数据已经成为了当今社会的热门话题。
云计算作为一种基于互联网的计算方式，可以提供强大的计算和存储能力，为各行各业带来了巨大的便利。
而大数据则是指由海量数据中提取、整理和分析所得到的有价值的信息，可以为企业决策提供重要的参考依据。
在本文中，我们将以几个实际案例来探讨云计算与大数据在各个领域的应用。
一、智能交通智能交通是一个充满挑战和机遇的领域，云计算和大数据的应用为智能交通系统的发展提供了强大的支持。
以某城市的交通管理为例，通过安装在道路上的传感器收集车辆和行人的数据，并将其上传到云服务器进行处理。
云计算平台能够处理这些大量的数据，并进行实时的交通流分析和预测，帮助交通管理部门实现智能调度和优化交通流。
同时，通过分析历史数据，可以为交通规划部门提供有价值的决策依据，从而改善城市交通状况，提高交通效率。
二、医疗健康医疗健康领域是一个数据密集型的行业，随着云计算和大数据的应用，医疗数据的管理和分析变得更加便捷和高效。
通过将医疗数据存储在云服务器上，可以实现数据的共享和流通，医疗机构之间可以更方便地共享病例数据和科研成果，提高医疗服务的质量和效率。
同时，大数据分析也可以为医疗研究提供重要支持，通过分析大量的医疗数据，可以发现潜在的疾病规律和治疗方法，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
三、金融行业云计算和大数据的应用在金融行业中有着广泛的应用，可以帮助金融机构提高风险控制能力和客户服务水平。
通过云计算平台的支持，金融机构可以将海量的数据进行存储和分析，发现其中的规律和趋势，从而进行风险预警和控制。
同时，大数据分析还可以为金融机构提供智能化的客户服务，通过分析客户的行为和偏好，提供个性化的金融产品和服务，提高客户的满意度和忠诚度。
四、智能制造云计算和大数据在智能制造领域的应用，可以帮助制造企业实现生产的智能化和精细化。
通过将生产过程中生成的数据上传到云服务器，制造企业可以实时监控和控制生产过程，及时发现并解决问题，提高生产效率和质量。
解读云计算与大数据的应用案例
解读云计算与大数据的应用案例云计算和大数据是当今信息技术领域的两个重要概念，它们在各个行业中得到广泛应用。
本文将通过解读几个具体的应用案例，探讨云计算和大数据在实际应用中的价值和意义。
一、基于云计算的企业管理系统许多企业为了提高运营效率和管理水平，选择使用云计算技术来构建自身的企业管理系统。
以某大型制造企业为例，他们利用云计算平台实现了供应链管理、生产计划、财务管理等多个模块的集成，并通过移动终端实时监控生产线和库存情况。
云计算提供了强大的计算和存储能力，使得企业能够更加灵活地进行资源调配和决策分析，提高了企业的整体运营效率。
二、医疗大数据的应用医疗行业是一个数据密集型的领域，大量的医疗数据需要被采集、存储、分析和应用。
云计算和大数据技术在医疗领域的应用已经取得了显著的成果。
例如，在临床诊断方面，医院可以将患者的电子病历和实时监测数据上传到云平台，通过大数据分析得出更加准确的诊断结果和治疗方案。
此外，云计算还可以帮助医疗机构对海量的医学文献和疾病数据库进行挖掘和分析，以支持医学研究和临床决策。
三、城市交通管理与智慧出行随着城市化进程的加快，城市交通拥堵问题日益突出。
云计算和大数据技术被应用于城市交通管理和智慧出行领域，有助于改善交通状况和提高出行效率。
例如，某城市通过在交通路口安装感应器和摄像头，采集实时的车流和行人数据，并将这些数据上传到云平台进行处理和分析。
通过大数据分析，城市交通管理部门可以实时监控交通状况，及时调配交通资源，优化信号灯配时方案，提高交通运行效率。
同时，云计算和大数据还为智慧出行提供了便利，公众可以通过手机APP获取实时交通信息和出行建议，选择最佳的出行方案。
四、电子商务平台的推荐系统随着电子商务的快速发展，如何向用户提供个性化的产品推荐成为了各大电商平台争夺用户的重要手段。
利用云计算和大数据技术，电子商务平台可以收集和分析大量用户行为数据，构建个性化推荐系统。
这些推荐系统通过分析用户的浏览记录、购买记录和评价信息等，能够准确地推荐用户感兴趣的商品和服务，提高用户购买满意度和平台销售额。
云计算和大数据技术应用案例研究
云计算和大数据技术应用案例研究随着互联网和各种移动设备的普及，数据量不断增加。
云计算和大数据技术因此而应运而生。
那么，在不同的领域，这些技术又是如何应用的呢？下面，本文将介绍一些有代表性的案例研究。
1. 医疗保健系统美国的一家医院为了提高自己的运营效率和病人护理质量，决定采用云计算和大数据技术。
通过云计算，他们实现了医院内部各个部门之间的互联互通，从而提高了医护人员的工作效率。
而通过大数据技术，他们收集、整理、分析了大量的病患数据，通过人工智能技术为医护人员提供了更加精准的诊疗方案。
这些改进都使得医院的服务质量和工作效率都大大提高。
2. 商业数据分析我国的一家保险公司为了提高业务效率和准确性，采用了云计算和大数据技术。
他们将从客户处获得的信息存储在云端，并利用大数据技术分析这些数据。
通过此举，他们发现并解决了许多与客户信息相关的问题。
而且，利用这些数据以及分析结果，他们进一步开展了一系列精准营销的活动，提高了保险产品的销售率，并提升了客户的满意度。
3. 物流管理我国的一家物流企业采用了云计算和大数据技术，以提高物流管理的效率和可靠性。
他们建立了一个物流智能化平台，将整个物流流程数字化并存储在云端。
通过大数据技术分析，他们得出了许多对物流管理有意义的数据，并制定了一些规则和方案来解决物流中的问题。
通过这些方式，物流企业的后续工作得到了精确的计划安排，有效避免了延误等问题。
4. 金融风控云计算和大数据技术被广泛用于金融领域的风控中。
许多金融机构通过采用这些技术，来管理和预测风险并保障自己的安全性。
例如，美国银行采用大数据和云计算技术，对客户的贷款和信用卡使用情况进行分析，从而发现更多的风险并防止欺诈等不当行为。
综上所述，云计算和大数据技术正在我们的生活和工作中发挥着越来越重要的作用。
它们能够通过各种算法和分析方法，分析和解决大量数据和问题。
利用云计算和大数据技术，我们能够提高生产力、预测和管理风险、改善用户体验等。
云计算技术的应用案例分享
云计算技术的应用案例分享云计算是一个相对较新的技术概念，它基于网络构建大规模的分布式计算系统，可以提供可扩展、弹性、按需计费的计算、存储和应用服务。
云计算的应用可以从软件开发、测试和部署，到数据存储、分析和处理，再到各种企业和个人应用场景，涵盖了广泛的范围。
下面从几个实际案例分享多角度探讨一下云计算技术的应用。
一、云计算在企业IT环境中的应用很多企业都已经开始将IT基础设施从传统的本地数据中心转移到云平台上，以降低成本、提高灵活性、加速创新等目标。
例如，有些企业会选择使用亚马逊AWS或微软Azure等公共云服务提供商来进行存储、计算和应用开发。
这些云服务提供商不仅提供了可定制的计算、存储和网络资源，而且还提供了一些实用的工具和API，例如人工智能、区块链、虚拟现实、物联网等。
另一方面，大型企业可能会选择部署自己的私有云架构，从而更好地掌控数据安全性和合规性，同时也能够更好地适应自己的业务需求。
例如，中国工商银行就采用了华为的FusionSphere私有云平台来支持其自主研发的核心业务系统。
这个平台不仅具有高可靠性、高可扩展性，而且可帮助公司实现自动化运维、快速应用发布等目标。
二、云计算在数据处理和分析中的应用云计算可以在数据处理和分析方面带来极大的好处，因为云平台可以提供大量的计算资源和存储资源来完成这些任务。
例如，推销数据的处理程序可能需要同时处理大量的数据，而在本地环境上执行可能需要消耗大量的CPU和内存资源。
借助于云计算，这些任务可以利用弹性计算实例（EC2）和简单存储服务（S3）等AWS服务轻松实现。
这个过程不仅可以提高任务执行效率，而且可以降低成本。
在数据分析方面，云平台可以通过提供分析工具和API，极大地降低企业在此领域开发和维护的成本。
例如，谷歌云平台上的BigQuery提供了一种用于大规模数据分析的云端SQL查询引擎。
使用BigQuery，企业可以轻松地查询数十亿行的数据，而无需部署或配置数据库。
互联网行业的云计算和大数据应用案例
互联网行业的云计算和大数据应用案例随着互联网技术的快速发展，云计算和大数据成为了互联网行业的热门话题。
云计算和大数据的综合应用为企业创造了巨大的商业机会，下面将为大家分享一些互联网行业中云计算和大数据应用的案例，以期给读者提供一些启发和参考。
1. 电商领域互联网的快速发展催生了电子商务行业的迅猛增长。
为了满足庞大的用户需求，电商企业采用云计算技术来提供强大的云服务支撑。
以阿里巴巴为例，他们利用云计算平台构建了一个庞大的计算和存储资源池，以应对购物节、促销等高峰期的激增流量。
此外，通过大数据技术的应用，电商企业能够实时追踪用户行为数据，并进行个性化推荐、营销策略优化等，提升用户体验和销售效果。
2. 社交媒体社交媒体行业通过云计算和大数据技术的应用，实现了海量用户数据的高效存储和快速处理。
例如，Facebook利用云计算平台为全球超过20亿用户提供稳定的服务。
同时，通过大数据分析，Facebook能够准确了解用户的兴趣、喜好以及社交关系，从而为企业和广告主提供更加精准的广告投放和用户定向营销。
3. 金融行业互联网的发展对金融行业产生了巨大的冲击。
云计算和大数据技术的应用为金融机构提供了更加高效和安全的服务。
以支付宝为例，他们利用云计算平台为全球用户提供了在线支付和理财服务，并通过大数据分析用户交易行为和金融数据，为用户提供个性化的理财规划和风险控制。
4. 旅游行业互联网的普及和发展促进了旅游行业的快速增长。
通过云计算和大数据技术的应用，旅游企业能够实现快速的数据存储和处理，提供在线预订、导航、评价等服务。
例如，携程利用云计算平台和大数据分析技术，为用户提供个性化的旅游线路推荐和优惠信息，为用户提供更好的旅游体验。
总结：云计算和大数据在互联网行业中的应用案例不胜枚举。
通过云计算平台的构建和大数据分析，企业能够获得海量数据的深度洞察和精确预测，提升产品和服务的质量，满足用户需求。
随着云计算和大数据技术的不断发展，我们相信在未来的互联网行业中，云计算和大数据将发挥更加重要的作用，推动行业的创新和升级。
云计算与大数据的结合应用案例
云计算与大数据的结合应用案例引言随着信息技术的不断发展，人们对数据存储、分析以及处理的需求越来越大。
在这个背景下，云计算技术应运而生。
云计算可以为用户提供强大的计算和存储能力，同时也降低了企业和个人的IT成本。
同时，大数据技术是对海量数据进行处理和分析的技术，可以发掘数据背后的规律、趋势以及价值。
本文将结合云计算和大数据技术，为大家介绍几个成功的应用案例。
一、零售巨头亚马逊的云计算和大数据作为全球最大的电商之一，亚马逊不仅需要处理海量的订单，而且还要对用户的行为进行分析。
为了实现它们庞大的IT需求，亚马逊利用云计算技术，建立了自己的公共云AWS。
AWS提供了强大的计算和存储能力，并能够根据客户需求的变化灵活地调整资源。
另外，亚马逊还利用大数据技术进行数据分析。
通过收集和分析海量的用户数据，亚马逊能够更好地了解客户的喜好和需求，并能够预测销售量。
此外，亚马逊还使用数据分析技术优化了其推荐系统，使得客户收到更符合他们兴趣的推荐。
二、智能汽车领域的云计算和大数据随着智能汽车技术的发展，车载传感器快速增加，每秒钟生成的数据量也在不断增加。
这个时候，云计算和大数据技术的应用就变得非常重要了。
有关智能汽车领域的公司，如特斯拉、Uber 等，都在利用云计算技术收集和存储车载传感器数据，利用大数据技术进行数据分析，以改善汽车的安全性和驾驶体验。
例如，特斯拉的汽车会不断地收集其车载传感器所采集的数据，例如车速、车道偏移、交通标识等。
然后，利用大数据技术将这些数据进行存储和分析，以帮助特斯拉改善其自动驾驶系统的性能。
三、医疗领域的云计算和大数据随着医学科技的不断发展，医疗行业面临着越来越多的数据。
医疗领域的大数据分析可用于改善医疗管理、建立患者档案、发现病因以及开发新的治疗方法等。
云计算技术以其可以随时获取计算能力的特点，为医疗行业提供了非常大的帮助。
例如，华为在医疗领域的应用案例是其“医疗云服务”。
医疗云服务建立了一个医疗数据共享平台，让患者、医生和保险公司等都能够在同一个平台上实现数据共享。
大数据和云计算综合应用案例
大数据和云计算综合应用案例
随着互联网技术的发展，大数据和云计算已成为当今最热门的技术领域之一。
在各行各业中，越来越多的企业开始将大数据和云计算应用到业务中，以提高效率、降低成本、增强竞争力。
下面我们来看一些大数据和云计算综合应用案例。
1. 零售业：亚马逊
亚马逊是一家全球最大的在线零售商，其成功之处在于将大数据和云计算结合起来，通过大数据分析用户行为、购买习惯等信息，为用户提供个性化的购物体验和商品推荐，从而不断提升用户忠诚度和销售额。
2. 金融业：花旗银行
花旗银行是一家全球领先的金融机构，其利用大数据和云计算技术对大量的用户数据进行分析，构建个性化的金融产品和服务，提高客户满意度和业务收入。
3. 医疗保健业：Mayo Clinic
Mayo Clinic是一家全球知名的综合性医疗保健机构，其利用大数据和云计算技术分析医疗数据，提高诊断和治疗效率，为患者提供更好的医疗服务和健康管理。
4. 制造业：通用电气
通用电气是一家全球领先的制造商，其利用大数据和云计算技术优化生产流程，提高生产效率和质量，降低成本和能源消耗，从而增强企业竞争力和市场占有率。
5. 物流业：UPS
UPS是一家全球领先的物流公司，其利用大数据和云计算技术管理全球物流网络，提高物流效率和可靠性，提供更好的物流服务和用户体验。
这些案例充分说明大数据和云计算已经成为企业提高效率、增强竞争力的重要工具，未来将会有更多的企业将其应用到业务中。
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9-26
1.5 大数据带来的大挑战
IT领域数据激增
谷歌公司每天要处理超过24PB（250字节）的数据， 这意味着其每天的数据处理量是美国国家图书馆所 有纸质出版物所含数据量的上千倍。 YouTube每月多达8亿的访客，平均每一秒钟就会 有一段长度在一小时以上的视频上传。 Facebook每天更新的照片量超过1000万张，每天 人们在网站上点击Like按钮或者写评论大约有三十 亿次，为Facebook公司挖掘用户喜好提供了大量 的数据线索。 Twitter上的信息量几乎每年翻一番，目前统计是每 天都会发布超过4亿条微博
下雪了，怎么能没有炸鸡和啤酒
《来自星星的你》和《纸牌屋》最近的火爆收视 证明了：大数据，可以为影视界带来--精准的对 应人群，及社交网络话题贡献力！
从《纸牌屋》说起
2月14日，《纸牌屋》第二季的热播 让在线影片租赁公司Netflix再次 成为万众瞩目的焦点 奥巴马总统2月15日在其twitter上 恳请大家不要剧透 纸牌屋是2013年Netflix基于大数据 而投资拍摄的在线剧，无论是剧 情设置还是演员、导演阵容，都 以用户在网站上的行为和使用数 据做支撑，从开发之日起便注定 会受到观众的青睐。
1.4 大数据开启时代转型
数据是一种优质商业资本
数据已经成为了一种商业资本，一项重要的经济投 入，可以创造新的经济利益。 一旦思维转变过来，数据就能被巧妙地用来激发新 产品和新型服务。 数据的奥妙只为谦逊、愿意聆听且掌握了聆听手段 的人所知。
大数据是服务
大数据是人们在大规模数据基础上可以做到的事情 这些事情在小规模数据基础上是无法完成的。 大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉； 大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民 关系的方法 本质是提供了一种服务方法和手段
大数据影片带动大收入
Netflix花费1亿美元制作的《纸牌屋》第一 季受到了广泛的好评，投资者也提高了 对Netflix的热情。 除了《纸牌屋》，Netflix已经投资数亿美 元来制作原创的系列电视剧——如《铁 杉树丛》、《发展受阻》与梦工厂联合 出品的《极速蜗牛》、以及由瑞奇·热维 斯主演的《德里克》等。 大数据影片，带动2013Netflix营收较2012 增长18%。单单是在美国市场上， Netflix的用户人数就增加了200万人。
推荐无所不在
在Amazon的带领下，成千上万的网站可以推荐产 品、内容及相关的信息 例如：在线电影租赁公司Netflix公司，四分之三的 新订单都来自推荐系统。
4 大数据侧重对相关关系分析
4.1 个性化的推荐系统 4.2 关联物，预测的关键 4.3 “是什么”而不是“为什么” 4.4 大数据从操作方式开始改变 4.5 大数据改变人类探索世Amazon的个性化推荐系统
Greg Linden受命承担此任务，很快就找到了一个解 决方案。 他意识到，推荐系统实际上并没有必要把顾客 与其他顾客进行对比，需要做的是找到产品之 间的关联性。 1998年，Linden和他的同事申请了著名的 “item-to-item”协同过滤技术的专利。 方法的转变使技术发生了翻天覆地的变化。目 前Amazon销售额的三分之一都是来自于它的 个性化推荐系统
Hadoop采用的数据处理方式
Hadoop的输出结果没有关系型数据库输出结果那么精 确，它不能用于处理银行账户明细这种精确度要求很 高的任务。 但是对于不要求极端精确的任务，它就比其他系 统运行得快很多，比如说把顾客分群，然后分别 进行不同的营销活动。 信用卡公司VISA使用Hadoop，能够将处理两年内730 亿单交易所需的时间，从一个月缩减至仅仅13分钟。 这样大规模处理时间上的缩减足以变革商业了。 也许Hadoop不适合正规记账，但是当可以允许 少量错误的时候它就非常实用。
1.3 大数据变革商业
微软收购Farecast
2008年全球在线旅游业最令人关注的消息是微软以 1.15亿美元收购了机票价格搜索及预测公司 Farecast并入Bing搜索引擎。凭借其创新的机票 价格预测技术和Fare Guard最低价格保证模式 Farecast的Fare Guard最低价格担保模式，客人只需 支付10美元购买此项服务，如果在未来7天内机票 价格最终上涨，Farecast将支付客人锁定价格与最 终实际票价之间的差额。如果机票价格下跌，客 人将可以享受由此带来的费用节省。
国内数据
搜狐视频买下《纸牌屋》内地播放版权，《纸 牌屋》播放数显示 第一季 13 集播放次数达2000 多万次 2月14日上线当天，第二季第1集播放数 已经超过 145 万。 新浪微博中，带”纸牌屋“标签的微博多达 102 万条
内容
第一部分 大数据时代已经来临 第二部分 大数据时代的思维变革 第三部分 大数据时代的商业变革 第四部分 大数据时代的管理变革
谷歌利用大数据预测流感
在甲型H1N1流感爆发的几周前，谷歌公司的工程师们 在Nature杂志上发表了一篇引人注目的论文。它令 公共卫生官员们和计算机科学家们感到震惊。 文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅 是全美范围的传播，而且可以具体到特定的地区和州。 谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测， 谷歌保存了多年来所有的搜索记录，而且每天都会收 到来自全球超过30亿条的搜索指令，如此庞大的数 据资源足以支撑和帮助它完成这项工作。
大数据用于投资决策
Netflix：没人比你更懂用户 Netflix每天会对全美和世界的2700万和3600万注册 用户的3000万次“动作”（包括播放、暂停、倒 退和快进等动作）、400万次评级、300万次搜索， 以及一天中用户观看视频的时间和所用设备进行观 测。 此外，Netflix上的电影和电视节目还被观众贴上了数 以百计的标签，包括影片的演员、情节、基调、类 型等方面的描述。 过去，这些标签的作用是根据个体用户的喜好向他们 推荐网站上的电影和节目，而现在，Netflix开始根 据用户的偏好制作原创内容。
信息分析的三个重要转变
首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是 依靠分析少量的数据样本。 其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追 求精确性。 最后，我们不再探求难以捉摸的因果关系，转而 关注事物的相关关系。
第二部分 大数据时代的思维变革
民调偏差
以固定电话用户为基础进行投票民调就面临了这样的 问题，采样缺乏随机性，因为没有考虑到只使用移 动电话的用户，自然就得不到正确的预测。 2008年美国总统大选中，盖洛普等咨询公司发现，如 果不把移动用户考虑进来，民意测试结果就会出现 三个点的偏差，一旦考虑进来偏差就只有一个点。 鉴于奥巴马与麦凯恩之间的票数差距极其微弱，这已 经是非常大的偏差了。
云技术给了人们廉价获取 海量计算和存储能力
大数据处理之所以发生是因为：廉价技术使大数据 变成可能 以前一个大型机，或者一个数据处理中心的事情， 目前可以用一个Hadoop集群来完成 – 宽带连接的普及使得人们时刻保持在线状态
例子：套牌车的自动发现与拦截
采集的数据流（源）
... 201306131127京NTC223501132101401230...11771029... ... 201306131127京P82112451131113210140...11770272... ... 201306131129京F21245621112711321014...11771022... ... 201306131132京B92206641129113210141...11771021... ... 201306131127京NTC223501132101401230...11771029... ... 201306131127京P82112451131113210140...11770272... ... 201306131129京F21245621112711321014...11771022... ... 201306131132京B92206641129113210141...11771021… ... 201306131127京NTC223501132101401230...11771029... ... 201306131127京P82112451131113210140...11770272... ... 201306131129京F21245621112711321014...11771022... ... 201306131132京B92206641129113210141...11771021...
其它领域
2003年人类第一次破译人体基因密码的时候，辛苦 工作了十年才完成了三十亿对碱基对的排序。 十年后的今天，世界范围内的基因仪每15分钟 就可以完成同样的工作。 在金融领域，美国股市每天的成交量高达70亿股 其中三分之二的交易都是由建立在数学模型和 算法之上的计算机程序自动完成的。这些程序 运用海量数据来预测利益和降低风险。 天文、农业、航天。。。。
每5分钟后某车牌经过的路口次数
– (京NTC2311, 20) – (京P821074, 5) – (京B922356, 6) – 。。。。 发现问题车牌 (京NTC2311, 20) 因为其在5分钟内经过了 20 个路口 问题原因 该车超速 套牌车（有两辆同号牌车在不同的地点行驶）
快速拦截处理
大数据基础
谷歌公司把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国 疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期 的数据进行了比较。 谷歌公司为了测试这些检索词条，总共处理了4.5亿个 不同的数学模型。在将得出的预测与2007年、2008 年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比。 谷歌公司发现，他们的软件发现了45条检索词条的组 合，将它们用于一个特定的数学模型后，他们的预 测与官方数据的相关性高达97%。
1.2 大数据变革公共卫生
甲型H1N1流感
2009年出现了一种新的流感病毒。这种 甲型H1N1流感结合了导致禽流感和猪 流感的病毒的特点，在短短几周之内迅 速传播开来。 全球的公共卫生机构都担心一场致命的流 行病即将来袭。有的评论家甚至警告说， 可能会爆发大规模流感，类似于1918 年在西班牙爆发的影响了5亿人口并夺 走了数千万人性命的大规模流感。 糟糕的是，当时还没有研发出对抗这种新 型流感病毒的疫苗。公共卫生专家能做 的只是减慢它传播的速度。但要做到这 一点，他们必须先知道这种流感出现在 哪里。