大数据应用案例
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。
典型的大数据应用案例
典型的大数据应用案例1. 零售行业：大数据在零售行业的应用非常广泛。
通过收集和分析顾客的购买历史、喜好和行为数据，零售商可以更好地了解顾客的需求并提供个性化的推荐和服务。
此外，大数据还可以帮助零售商优化供应链管理，预测销售趋势，减少库存和运输成本。
2. 医疗行业：大数据在医疗领域的应用非常有潜力。
利用大数据分析技术，医疗机构可以更好地管理患者数据，提高诊断和治疗效果，预测疾病的传播和爆发，优化医疗资源分配。
此外，大数据还可以帮助研究人员发现新的治疗方法和药物。
3. 金融行业：大数据在金融领域的应用也非常广泛。
通过分析顾客的交易数据、信用记录和行为模式，金融机构可以进行风险评估和欺诈检测，提供更精准的信贷和投资服务。
此外，大数据还可以帮助金融机构进行市场预测和投资决策。
4. 物流行业：大数据在物流领域的应用可以提高运输效率和降低成本。
通过分析交通、天气、货物和车辆等数据，物流公司可以优化路线规划、货物配送和运输资源调度，提高运输效率和减少能源消耗。
5. 教育行业：大数据在教育领域的应用可以帮助学校和教育机构更好地了解学生的学习情况和需求，提供个性化的教学和辅导服务。
通过分析学生的学习数据和行为模式，教育机构可以提供针对性的教学计划和资源，帮助学生更好地学习和成长。
6. 市场营销：大数据在市场营销领域的应用可以帮助企业更好地了解市场和顾客需求，制定精准的市场营销策略。
通过分析市场和顾客数据，企业可以识别潜在客户和目标市场，优化广告投放和促销活动，提高市场营销效果和销售业绩。
7. 交通管理：大数据在交通管理领域的应用可以帮助城市和交通部门更好地管理交通流量，优化交通规划和信号控制。
通过分析交通流量、车辆和行驶数据，交通部门可以预测交通拥堵和事故发生的风险，提供实时的交通信息和导航服务，减少交通拥堵和事故发生的可能性。
8. 能源管理：大数据在能源管理领域的应用可以帮助能源公司和机构更好地管理能源供应和消耗。
大数据的例子
大数据的例子大数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色，它的应用领域涵盖了几乎所有行业和领域。
以下将列举10个不同领域下的大数据应用案例，以展示大数据的重要性和价值。
1. 金融领域：银行和金融机构利用大数据分析客户的交易数据、信用记录和行为模式，以识别欺诈行为和风险，从而加强安全控制和风险管理。
通过大数据分析，银行还可以更好地了解客户需求，制定个性化的金融产品和服务。
2. 零售行业：零售商利用大数据分析客户购买历史、偏好和行为，以预测市场趋势、制定促销策略和优化库存管理。
通过大数据分析，零售商可以提高销售额和客户满意度。
3. 健康医疗领域：医疗机构利用大数据分析患者的病历数据、基因组数据和医疗影像，以提高诊断精度、制定个性化治疗方案和预测疾病发展趋势。
通过大数据分析，医疗机构可以提高治疗效果和患者生存率。
4. 交通运输领域：交通运输公司利用大数据分析车辆运行数据、交通流量数据和路况数据，以优化路线规划、提高运输效率和减少交通拥堵。
通过大数据分析，交通运输公司可以降低成本和提高服务质量。
5. 农业领域：农业企业利用大数据分析土壤数据、气象数据和作物生长数据，以优化农业生产计划、提高产量和降低成本。
通过大数据分析，农业企业可以提高农产品质量和市场竞争力。
6. 教育领域：教育机构利用大数据分析学生的学习数据、行为数据和成绩数据，以个性化教育方案、提高教学效果和评估教育成果。
通过大数据分析，教育机构可以提高教学质量和学生学习成果。
7. 媒体娱乐领域：媒体和娱乐公司利用大数据分析用户的阅读数据、观影数据和收听数据，以制定个性化内容推荐、提高用户体验和吸引用户留存。
通过大数据分析，媒体和娱乐公司可以提高内容质量和用户参与度。
8. 制造业领域：制造企业利用大数据分析生产数据、设备数据和质量数据，以优化生产过程、提高生产效率和减少生产成本。
通过大数据分析，制造企业可以提高产品质量和市场竞争力。
9. 保险行业：保险公司利用大数据分析客户的保单数据、索赔数据和风险数据，以识别欺诈行为、制定个性化保险方案和优化理赔流程。
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。
保险行业大数据分析的应用案例
保险行业大数据分析的应用案例随着信息技术的迅速发展和互联网的普及，大数据逐渐成为各行各业的关键词之一。
在保险行业，大数据分析不仅可以优化保险公司的运作，提升管理效率，还可以帮助保险公司更好地了解客户需求，精准定制保险产品，降低风险，提升收益。
本文将介绍一些保险行业大数据分析的应用案例，以展示大数据在保险行业的巨大价值和潜力。
案例一：客户风险评估在保险行业中，客户风险评估是非常重要的一环。
传统的客户风险评估通常基于有限的信息和统计数据，往往不够全面和准确。
然而，随着大数据的出现，保险公司可以从各种渠道收集大量客户数据，包括购买习惯、社交媒体活动、车辆行驶数据等，从而更全面地评估客户风险。
例如，一家汽车保险公司可以通过分析客户的车辆数据，了解客户的驾驶习惯、车辆使用情况以及事故记录等。
基于这些数据，保险公司可以更准确地评估客户的风险，并据此制定个性化的保险方案，如设定优惠政策、调整保险费率等。
案例二：欺诈检测在保险行业中，欺诈行为是一个严重的问题。
传统的欺诈检测方法往往耗时且效果有限，因为欺诈分子不断改变手法，难以识别。
然而，利用大数据分析技术，保险公司可以更好地应对欺诈行为。
例如，一家保险公司可以通过分析大量的理赔数据，建立欺诈检测模型。
该模型可以识别出异常的理赔行为，如频繁的理赔申请、不合理的索赔金额、虚假的事故记录等。
通过这种方式，保险公司可以及时发现潜在的欺诈行为，并采取相应的措施，保护自身利益。
案例三：产品定制和精准营销大数据分析还可以帮助保险公司更好地了解客户需求，并据此开发和定制个性化的产品。
通过对客户数据的分析，保险公司可以识别出客户的需求和偏好，从而设计出更加符合客户需求的保险产品。
例如，一家健康保险公司可以通过分析客户的健康数据，如体检报告、智能手环数据等，了解客户的健康状况和潜在风险。
基于这些数据，保险公司可以推出针对不同客户群体的健康保险方案，如健康管理服务、定期体检优惠等，从而提升客户满意度和保险公司的市场竞争力。
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。
大数据有哪些经典的应用案例(一)2024
大数据有哪些经典的应用案例（一）引言概述：大数据是指规模巨大、复杂程度高且以高速增长为特点的数据集合。
随着技术的发展，大数据已经在多个领域展示出巨大的应用潜力。
本文将介绍大数据在不同领域的经典应用案例，以便读者更好地了解大数据的应用和价值。
正文内容：一、金融领域的应用案例1. 风险管理：通过大数据分析，金融机构可以实时监测市场风险，预测投资组合的风险，并采取相应的措施。
2. 个人信用评估：利用大数据分析，金融机构可以根据用户的消费行为和还款记录来评估其信用值，从而更好地决策贷款申请。
3. 欺诈检测：大数据分析可以识别异常交易模式，帮助金融机构及时阻止欺诈行为，保护用户的资金安全。
4. 股票交易预测：通过对大量的历史数据进行分析，大数据技术可以帮助投资者预测股票市场走势，提供有效的决策依据。
5. 个性化投资建议：根据用户过去的投资行为和资金状况，大数据技术可以定制个性化的投资建议，提高用户投资的成功率。
二、零售领域的应用案例1. 消费者行为分析：通过收集和分析消费者的购买记录和行为习惯，零售商可以了解消费者需求，优化商品组合和定价策略。
2. 库存管理：利用大数据分析，零售商可以根据历史销售数据和预测需求，优化库存管理，避免过剩或缺货的情况。
3. 客户关系管理：通过大数据技术，零售商可以更好地了解客户的偏好和需求，提供个性化的推荐和服务，提高客户满意度和忠诚度。
4. 营销活动优化：通过分析营销活动的效果和用户反馈，零售商可以调整和优化活动策略，提高活动的转化率和回报率。
5. 市场预测：通过对大量市场数据的分析，零售商可以预测市场趋势和竞争对手的策略，为企业决策提供参考。
三、医疗领域的应用案例1. 疾病预测：通过分析患者的病历和生理数据，医疗机构可以提前预测某些疾病的发生风险，并采取相应的干预措施。
2. 个体化治疗：利用大数据分析，医疗机构可以根据患者的遗传信息和病历数据，制定个体化的治疗方案，提高治疗效果。
大数据十大经典案例
2 数据新闻 让英国撤军
2010年10月23日《卫报》 利用维基解密的数据做了一篇 “数据新闻”。将伊拉克战争 中所有的人员伤亡情况均标注 于地图之上。地图上一个红点 便代表一次死伤事件，鼠标点 击红点后弹出的窗口则有详细 的说明：伤亡人数、时间，造 成伤亡的具体原因。密布的红 点多达39万，显得格外触目惊 心。一经刊出立即引起朝野震 动，推动英国最终做出撤出驻 伊拉克军队的决定。
在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可 视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通 过价量关系得出市场的走向。在不久前，“魔镜” 帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业 科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提 高了收益。
6 Google成功预测冬季流感
2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁 检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年 间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个 特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流 感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
7 大数据与乔布斯癌症治疗
乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA 进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费 用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文 档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助 乔布斯延长了好几年的生命。
8 奥巴马大选连任成功
2012年11月奥巴马大选连任成功的胜利果实也 被归功于大数据，因为他的竞选团队进行了大规模 与深入的数据挖掘。时代杂志更是断言，依靠直觉 与经验进行决策的优势急剧下降，在政治领域，大 数据的时代已经到来；各色媒体、论坛、专家铺天 盖地的宣传让人们对大数据时代的来临兴奋不已， 无数公司和创业者都纷纷跳进了这个狂欢队伍。
公司大数据技术应用案例
公司大数据技术应用案例随着大数据技术的快速发展，越来越多的企业开始应用大数据技术来优化业务流程、提升效率、改善决策等。
下面列举了10个公司大数据技术应用案例，旨在展示大数据在不同行业中的应用价值。
1. 零售业：一家大型连锁超市通过大数据技术分析顾客购物习惯、消费偏好等信息，精准推送个性化促销活动，提高销售额和顾客满意度。
2. 金融业：一家银行利用大数据技术对客户的信用记录、交易行为等进行分析，建立个性化的信贷评估模型，提高贷款审批效率和准确性。
3. 物流业：一家物流公司通过大数据技术对货物运输路线、交通状况等进行实时监控和分析，优化运输路径和调度，减少运输成本和时间。
4. 健康医疗：一家医疗机构利用大数据技术分析患者病历数据、医学文献等，开发智能诊断系统，提供个性化的医疗建议和治疗方案。
5. 教育行业：一家在线教育平台通过大数据技术对学生学习行为、知识掌握情况等进行分析，为学生提供个性化的学习计划和教学资源。
6. 互联网广告业：一家广告公司利用大数据技术对用户的浏览历史、兴趣爱好等进行分析，精准投放广告，提高广告点击率和转化率。
7. 制造业：一家汽车制造商通过大数据技术对生产线上的传感器数据、设备状态等进行实时监测和分析，预测设备故障，减少生产停机时间。
8. 能源行业：一家能源公司利用大数据技术对能源消耗数据、天气状况等进行分析，优化能源配送和使用，降低能源成本和环境影响。
9. 电信行业：一家电信运营商通过大数据技术对用户的通话记录、网络使用情况等进行分析，提供个性化的套餐和服务，增加用户黏性和满意度。
10. 媒体行业：一家媒体公司利用大数据技术对用户的观看历史、收藏记录等进行分析，推荐个性化的节目和内容，提高用户粘性和广告收入。
以上是10个公司大数据技术应用案例，展示了大数据技术在不同行业的广泛应用。
通过充分利用大数据技术，企业可以更好地理解和满足客户需求，提高运营效率，实现可持续发展。
随着技术的不断进步和数据规模的不断增长，大数据技术在各个行业的应用前景将更加广阔。
大数据应用于生活的实用案例
大数据应用于生活的实用案例大数据作为当今社会最为热门的技术之一，已经渗透到了我们生活的方方面面。
通过对海量数据的分析、运算和处理，可以为我们提供更直观、更快捷、更高效的服务和解决方案。
本文将介绍一些大数据应用于生活中的实用案例，展现大数据在提升我们生活品质上的作用。
1. 消费行为分析在购物过程中，我们往往无意识地产生许多数据，如浏览记录、搜索关键词、购买金额等。
这些数据可以用于分析我们的消费行为、购买偏好、价值观念等，为商家提供针对性的服务和推销策略。
例如，淘宝等电商平台通过对用户行为的数据挖掘，为用户量身定制个性化的商品推荐、优惠活动和营销手段，提高用户的满意度和忠诚度。
同时，采用大数据分析技术，更加有效地防范欺诈交易、评估商品质量和供应链风险等问题。
2. 健康管理与医疗服务在健康管理和医疗服务领域，大数据也起到了关键的作用。
我们可以通过智能手环、健康APP等设备收集体征数据、睡眠质量、饮食习惯等信息，通过大数据分析技术进行预测、诊断和治疗。
例如，虚拟医生“小i”可以通过分析患者的病历、病史以及体检结果，进行判断并给出相应的治疗建议。
另外，影像诊断领域也是大数据应用的重要方向。
人工智能模型可以对大量影像数据进行训练和分析，帮助医生更快地、更准确地给出诊断结果。
3. 城市管理与交通出行城市管理和交通出行也是大数据应用的领域之一。
城市管理部门可以通过对城市公共服务、消费场所、人口活动等数据的分析，改善城市基础设施和资源配置，提高城市智能化和可持续发展水平。
交通出行领域则可以通过大数据分析技术，识别交通拥堵瓶颈和原因，进行交通规划和调整。
同时，大数据还可以为公共交通、私家车等提供智能导航、路径推荐等服务，为群众提供更加便捷、高效的出行体验。
4. 环境保护与天气预报在环境保护和天气预报方面，大数据的应用同样具有重要的价值。
通过对气象数据、风沙扬尘、PM2.5等污染物和垃圾分布、处理等数据的分析和处理，可以实现环境的监测、预警和治理，推动环境保护工作的水平和效果。
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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和智能设备,物联网触发了数据或大数据的淹没;只有大数据技术和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和见解,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,大数据是燃料而人工智能是大脑; 物联网不仅是大数据的重要来源,还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是数据的生产者和消费者,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; 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和车辆的位置;好的驾驶技能和道路安全行为得到保险公司的奖励;通过提供所有机械和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和燃料消耗;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和预防引擎故障,它的货车上装有传感器、无线适配器和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; 智慧城市 智慧城市,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种关键县政工作和迈阿密市紧密联系起来,帮助政府领导在治理水资源、减少交通拥堵和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和可视化管理;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和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 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和可持续发展; 约翰迪尔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; 卫生保健 可穿戴式健身追踪器和医疗应用程序帮助人们监控他们的健康状况;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,平板电脑和云等,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是一家初创公司,其药丸中含有传感器,可用于检查患者是否遵医嘱; 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和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、高效的处理和分析及预测,挖掘其中蕴含的深层应用,做出即时和正确的交通诱导和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 特 征 描 述 Volume：体量巨大 结构化数据和非结构化数据的广泛来源与长期存储 Velocity：处理快速 交通流具有时变性,交通管理与服务具有时效性,需要较快的数据处理速度 Variety：模态多样 数据来源广泛、类型丰富,交通系统具有多状态特征 Veracity：真假共存 数据存在缺失、错误、冗余等异常现象 Value：价值丰富 具有时间、空间、历史等多维特征,是多元服务的基础 Visualization：可视化 交通运行状态、城市路网特性等需要可视化的展现
数据是智能交通系统的基础,交通数据采集手段和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和应用大数据技术; 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和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和漏报的概率,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;大数据的实时性和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,大数据的主要来源和应用都是来自于企业内部,商业智能business intelligence, BI和OLAP可以说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和竞争力; 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,提高运营效率和运营满意度,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,可以缓和供需之间的矛盾、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,使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和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,并利用远程银行和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,更重要的是,这些信息可以与买方和卖方的年龄、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%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; 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和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、担保及股东和法人之间的关系,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和非结构化数据,形成市场主观判断因素和投资者情绪打分,从而量化股价中人为因素的变化预期;三是智能投资顾问;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;二是消费信贷;基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险; 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和实时决策引擎,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