大数据论文分析

大数据论文分析

随着数据化时代的到来，对于人类如何处理分析数据提出了就巨大的疑问。在医疗，经济，通信等一些行业上已经开始了比较广泛的应用。

2014巴西世界杯于7月14日凌晨落下帷幕，德国战车1:0战胜阿根廷，第四次捧起大力神杯。

与往届世界杯不同的是：数据分析成为巴西世界杯赛事外的精彩看点。伴随赛场上球员的奋力角逐，大数据也在全力演绎世界杯背后的分析故事。一向以严谨著称的德国队引入专门处理大数据的足球解决方案，进行比赛数据分析，优化球队配置，并通过分析对手数据找到比赛的“制敌”方式；谷歌、微软、Opta等通过大数据分析预测赛果...... 大数据，不仅成为赛场上的“第12人”，也在某种程度上充当了世界杯的"预言帝"。

大数据分析邂逅世界杯，是大数据时代的必然发生，而大数据分析也将在未来改变我们生活的方方面面。

由此可以看出大数据分离我们的生活并不遥远，目前，大企业是最早采用大数据分析的，往往从个别部门开始使用大数据分析工具。我们每一个人都是数据的生产者。在美国，一些农场主——他们有GPS定位设备，他们的的农业机械设备也提供了大量数据，通过对这些数据的分析可以知道土壤肥力和湿度提高农业的生产率。美国作为当今世界上唯一的超级大国，他们的大数据分析业务发展比中国早了两年，许多集群规模已经达到了上千个节点，而中国只有十几个。

中国大数据分析的案例我最早接触的是网络视频公司爱奇艺的应用，它们利用互联网收集信息的便利，研究客户在观看视频时播放，暂停，跳过等功能键的使用次数频率，从而得知客户爱观看的视频片段继而推出了既不影响剧情又没有过多大家不爱看的章节，一时间广受欢迎。

但是大数据分析在为人们带来便利的同时也存在许多风险，相信大家对于不久前美国情报部门人员斯诺登披露的美国情报监控项目记忆深刻。美国利用其掌握的大量数据信息对喜多美国公民进行监控。而大数据分析其信息量巨大，如何保证期被合理利用与保护依然是分析公司面临的大问题。

大数据分析的应用和发展前景

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧

的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

大数据应用与案例分析

1. 大数据应用案例之：医疗行业

Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2. 大数据应用案例之：能源行业

智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

3. 大数据应用案例之：通信行业

XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza 网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。

电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。

中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。

NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。

4、大数据应用案例之：零售业

“我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何

定位公司的差异化，他们通过从Twitter 和Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。”Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。

零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

大数据的未来之路

到了2020年，人类一年所产生的数据将是1000个谷歌或10000个百度，在数据化生存时代，企业要做哪些准备？

在大数据启蒙阶段，《大数据时代》作者、牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格曾应邀去多家中国著名企业宣讲过大数据带来的变革；最近一年，各类大数据方案企业也开始越来越多地谈论大数据技术的实现。

今年夏季，在腾讯举办的大数据论坛上，腾讯高管与来自全球最顶尖的学者热烈地讨论着大数据的各种迷思——隐私、互联互通和数据交易。在最近一个大数据的活动中，大数据开源技术Hadoop之父Doug Cutting以及大数据链条上掌握着命脉的“原油型”公司——英特尔和Cloudera的牛人们再次聚首。