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大數據十大經典案例（大數據的應用實例）

發(fā)布時間：2023-04-07 12:51:00 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 142

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本文目錄:

1、大數據應用案例有哪些
2、生活中的大數據例子
3、大數據有哪些具體的應用案例
4、大數據改變我們生活的五個例子

大數據十大經典案例（大數據的應用實例）

一、大數據應用案例有哪些

1:在09年流感爆發(fā)的時候,google通過對人們輸入詞條的分析,挖掘出了有效及時的指示標,比通過層層收集的官方數據驚人很多。

2.Farecast通過對于機票數據的趨勢變化情況,提供票價預測的服務,目前公布準確度高達75%,現在被微軟收購,整合在了bing的搜索中。

3.Xoom是從事跨境匯款業(yè)務的公司,處理過的一個案例是,單獨看一筆交易是合法的,但是重新檢查了所有的數據之后,發(fā)現犯罪集團正在進行咋騙。

二、生活中的大數據例子

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發(fā)生。

目前位于美國加利福尼亞州的PredPol公司在某種程度上把利用大數據預測犯罪變成了現實。

PredPol 推出的犯罪活動預測軟件主界面是一張城市地圖，看起來與谷歌地圖相似。它會根據某一地區(qū)過往的犯罪活動統(tǒng)計數據，借助特殊算法，計算出某地發(fā)生犯罪的概率、犯罪類型，以及最有可能犯罪的時間段。

它還可以用紅色方框表示需要提高警惕的犯罪“熱點”地區(qū)，警方可以通過個人電腦、手機或平板電腦對其進行在線查看。

犯罪預測軟件實際上是從地震預測軟件進化而來的，它能處理大量犯罪數據，尤其是犯罪地點和犯罪時間，然后再聯系已知的犯罪行為，比如竊賊通常傾向于在他們最熟悉的社區(qū)犯罪等，最終給出一個較為完善的結果。

每次運算結束后，犯罪預測軟件會給出一張畫出了紅色方框的地圖，這些紅色方框代表盜竊行為可能發(fā)生的“熱點”地區(qū)，有些時候這些區(qū)域能準確地縮小至很小的范圍。

警察局的上司會吩咐屬下，當他們沒在處理報警電話時，就應該花時間在這些高危區(qū)域中巡邏，最好是每兩小時巡邏至少15分鐘。這樣做的重點更在于通過在軟件畫出的高危區(qū)中高調巡邏而降低犯罪，而非等案子發(fā)生后破案。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

Google流感趨勢（Google Flu Trends，GFT）是Google于2008年推出的一款預測流感的產品。Google認為，某些搜索字詞有助于了解流感疫情。Google流感趨勢會根據匯總的Google搜索數據，近乎實時地對全球當前的流感疫情進行估測。

3、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規(guī)劃。

目前手機移動網絡實現了城鄉(xiāng)空間區(qū)域的全覆蓋,城鄉(xiāng)人口中手機終端的持有率和使用率已經達到相當高的比例,手機定位數據契合了城鄉(xiāng)人口空間分布與活動規(guī)律的分析需求。

根據手機信號在真實地理空間上的覆蓋情況,將手機用戶時間序列的移動信號數據,映射至現實的地理空間位置,即可完整、客觀地還原出手機用戶的現實活動軌跡,從而挖掘得到人口空間分布與活動聯系特征信息。

4、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達7300萬種貨品進行實時調價。

大數據十大經典案例（大數據的應用實例）

擴展資料

經李克強總理簽批，2015年9月，國務院印發(fā)《促進大數據發(fā)展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），系統(tǒng)部署大數據發(fā)展工作。

《綱要》明確，推動大數據發(fā)展和應用，在未來5至10年打造精準治理、多方協(xié)作的社會治理新模式，建立運行平穩(wěn)、安全高效的經濟運行新機制，構建以人為本、惠及全民的民生服務新體系，開啟大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的創(chuàng)新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業(yè)發(fā)展新生態(tài)。

未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業(yè)，也會催生一批與之相關的新的就業(yè)崗位。與此同時，基于數據這個基礎平臺，也將建立起跨領域的數據共享平臺，之后，數據共享將擴展到企業(yè)層面，并且成為未來產業(yè)的核心一環(huán)。

參考資料來源：百度百科-大數據

參考資料來源：百度百科-谷歌流感趨勢

三、大數據有哪些具體的應用案例

大數據有具體的應用案例還是很多的，比如：

1、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達7300萬種貨品進行實時調價。

2. Tipp24 AG針對歐洲博彩業(yè)構建的下注和預測平臺。該公司用KXEN軟件來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然后通過預測模型對特定用戶進行動態(tài)的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。

3. 沃爾瑪的搜索。自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%?！皩ξ譅柆攣碚f，這就意味著數十億美元的金額?！盠aney說。

4. 快餐業(yè)的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然后自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但準備時間相對長的食品。

5. Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位于芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之后抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發(fā)現該顧客是本店的?？?，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然后派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

6. PredPol Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和圣克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基于地震預測算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發(fā)生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該算法的地區(qū)，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7. Tesco PLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監(jiān)控并進行主動的維修以降低整體能耗。

8. American Express（美國運通，AmEx）和商業(yè)智能。以往，AmEx只能實現事后諸葛式的報告和滯后的預測?！皞鹘y(tǒng)的BI已經無法滿足業(yè)務發(fā)展的需要?！盠aney認為。于是，AmEx開始構建真正能夠預測忠誠度的模型，基于歷史交易數據，用115個變量來進行分析預測。該公司表示，對于澳大利亞將于之后四個月中流失的客戶，已經能夠識別出其中的24%。

四、大數據改變我們生活的五個例子

大數據改變我們生活的五個例子

在科技世界里，我們經常談論如何利用大數據來做大生意。但在國家地理雜志和時代雜志的前攝影師Rick Smolan撰寫的《The Human Face of Big Data》一書（該書將于11月20日出版）中，他講述了大數據如何改變我們生活的一些例子。

Smolan稱，大數據的意義不亞于1993年的互聯網，但在社會影響上更大。以下則是與我們的生活息息相關的五個例子：

心臟病患者的風險監(jiān)控

麻省理工學院、密歇根大學和一家婦女醫(yī)院創(chuàng)建了一個計算機模型，可利用心臟病患者的心電圖數據進行分析，預測在未來一年內患者心臟病發(fā)作的幾率。在過去，醫(yī)生只會花30秒鐘來觀看用戶的心電圖數據，而且缺乏對之前數據的比較分析，這使得醫(yī)生對70%的心臟病患者再度發(fā)病缺乏預判，而現在通過機器學習和數據挖掘，該模型可以通過累積的數據進行分析，發(fā)現高風險指標。

“魔毯”病人的監(jiān)控

“魔毯”是GE和Intel聯合開發(fā)的一個項目，其原型使用家中地毯內裝的傳感器感應缺乏人照料的老人下床和行走的速度和壓力，一旦這些數據發(fā)生異常則對老人的親人發(fā)送一個警報。雖然內置傳感器裝置對大多數人來講依然昂貴，但Smolan稱由于這些對自身數據量化的小工具越來越受到歡迎，用戶可以清楚了了解和改變他們的行為，改善他們的健康狀況。

應用級家庭能源監(jiān)測

在節(jié)約用電的公益廣告中我們往往可以看到我們浪費的電能有多大的例子?；蛟S很多人還不知道，僅僅是DVR一款產品就消耗了美國家庭用電量的11%，因此華盛頓大學教授、MacArthur研究員Shwetak Patel開發(fā)了一款叫做ElectriSense的裝置，該款裝置可以像插頭一樣插入家中的充電插座，即可通過家電產品在使用Shitter造成的電磁頻率干擾提醒用戶如何節(jié)約電能。貝爾金（Belkin）國際已經購買了這一技術并將于近期開發(fā)出商用產品。

利用GPS數據了解交通狀況

如同有首歌唱得好，下雨時總是難以打到出租車。而在新加坡與麻省理工聯合進行的一項研究中，研究員Oliver Senn則提出，出租車司機可以在惡劣天氣提前將車靠邊，從而拉到更多乘客。在進一步研究他還發(fā)現，新加坡出租車司機必須預交一筆1000美元的事故保證金，最初一旦發(fā)生事故，司機第二天即可獲得賠付，而現在賠付時間被延長到了數月之久，這導致司機在下雨等惡劣天氣時選擇磨洋工。該研究對這一政策提出了質疑，這也是大數據如何幫助城市規(guī)劃者們如何了解厄更好改善城市交通的一個例子。

早期天氣警報

現在我們可以從電視甚至智能手機上接收到天氣警報，但WeatherBug應用開發(fā)商Earth Networks稱，現在全球人口已經高達70億，尚有60億人未能在惡劣天氣狀況前接收到預警（在非洲、南美洲和亞洲等欠發(fā)達國家和地區(qū)尤其嚴重）。該公司利用遍布全球的數萬個傳感器，監(jiān)測溫度、風力和雷電的變化情況，給用戶提供領先的惡劣天氣分析及預警。

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