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    身边的大数据应用的例子(生活中的大数据例子20个)

    发布时间:2023-03-18 13:42:50     稿源: 创意岭    阅读: 537        问大家

    大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于身边的大数据应用的例子的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。

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    本文目录:

    身边的大数据应用的例子(生活中的大数据例子20个)

    一、简述身边大数据成功案例并且用了哪些大数据的数据达到什么效果?

    随着大数据时代的到来,大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面,那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件,对于大数据你还了解多少呢?科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。

    洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

    google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

    统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

    麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

    梅西百货的实时定价机制,根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

    ……

    种种的案例实在是太多,或许我们永远说不完一样,所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例:

    “啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中,这种独特的销售现象引起了管理人员的注意,经过后续调查发现,这种现象出现在年轻的父亲身上。

    如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一,则他很有可能会放弃购物而到另一家商店,直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象,开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品,并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件,从而获得了很好的商品销售收入,这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。

    当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合,从而找出商品之间关联关系的关联算法,并根据商品之间的关系,找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中,并获得了成功,于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

    其实大数据,其影响除了以上列举的方面外,它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响,大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式,也是我们当下“大社会”的集中体现,三分技术,七分数据,得数据者得天下。

    二、生活中的大数据例子

    1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

    目前位于美国加利福尼亚州的PredPol公司在某种程度上把利用大数据预测犯罪变成了现实。

    PredPol 推出的犯罪活动预测软件主界面是一张城市地图,看起来与谷歌地图相似。它会根据某一地区过往的犯罪活动统计数据,借助特殊算法,计算出某地发生犯罪的概率、犯罪类型,以及最有可能犯罪的时间段。

    它还可以用红色方框表示需要提高警惕的犯罪“热点”地区,警方可以通过个人电脑、手机或平板电脑对其进行在线查看。

    犯罪预测软件实际上是从地震预测软件进化而来的,它能处理大量犯罪数据,尤其是犯罪地点和犯罪时间,然后再联系已知的犯罪行为,比如窃贼通常倾向于在他们最熟悉的社区犯罪等,最终给出一个较为完善的结果。

    每次运算结束后,犯罪预测软件会给出一张画出了红色方框的地图,这些红色方框代表盗窃行为可能发生的“热点”地区,有些时候这些区域能准确地缩小至很小的范围。

    警察局的上司会吩咐属下,当他们没在处理报警电话时,就应该花时间在这些高危区域中巡逻,最好是每两小时巡逻至少15分钟。这样做的重点更在于通过在软件画出的高危区中高调巡逻而降低犯罪,而非等案子发生后破案。

    2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

    Google流感趋势(Google Flu Trends,GFT)是Google于2008年推出的一款预测流感的产品。Google认为,某些搜索字词有助于了解流感疫情。Google流感趋势会根据汇总的Google搜索数据,近乎实时地对全球当前的流感疫情进行估测。

    3、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

    目前手机移动网络实现了城乡空间区域的全覆盖,城乡人口中手机终端的持有率和使用率已经达到相当高的比例,手机定位数据契合了城乡人口空间分布与活动规律的分析需求。

    根据手机信号在真实地理空间上的覆盖情况,将手机用户时间序列的移动信号数据,映射至现实的地理空间位置,即可完整、客观地还原出手机用户的现实活动轨迹,从而挖掘得到人口空间分布与活动联系特征信息。

    4、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

    扩展资料

    经李克强总理签批,2015年9月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(以下简称《纲要》),系统部署大数据发展工作。

    《纲要》明确,推动大数据发展和应用,在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式,建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制,构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系,开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局,培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

    未来,数据科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时,基于数据这个基础平台,也将建立起跨领域的数据共享平台,之后,数据共享将扩展到企业层面,并且成为未来产业的核心一环。

    参考资料来源:百度百科-大数据

    参考资料来源:百度百科-谷歌流感趋势

    三、常见大数据应用有哪些

    大数据早已成为流行词,但究竟何为大数据,却不是人人都能说清楚的。简而言之,大数据就是需要利用专业的处理工具进行分析,从而有利于做出更科学,更合理决策的信息资产。大数据的应用已深深嵌入到我们的日常生活中,影响着我们生活的方方面面,本文将列举几个方面,一起管中窥豹,让人们对大数据有更直观的认识。

    一、购物营销

    当我们打开淘宝,京东等购物APP时,总是会发现,这些APP比我们自己还懂自己,能够未卜先知地知道我们最近需要什么。

    篮球迷在湖人赢了比赛的时候打开淘宝,会发现詹姆斯的球衣就在首页;

    一个怀孕的妈妈,打开京东,发现进口的奶粉已经在召唤她购买;

    一个经常听神曲的大妈,广场舞音响的推荐总在眼前。

    这就是商家通过手机浏览的数据分析,知道我们近期的需求,之后精准地向我们进行推销。

    如今人们网络购物的行为越来越频繁,网络购物的体验也越来越好。而影响网络购物体验的一个最重要的方面就是物流的速度。

    双11十多年前就火爆中国,但人们记忆犹新的就是双11买的物品很长时间才能拿到,少则一周,多则半个月,严重影响购物者的体验。而如今双十一的成交量增加了上百倍,但送货的速度却提升了不少。很多物品能保证晚上下单,第二天就送达,即使购买的是新疆的葡萄干,也能在24小时到货。

    速度提升的背后,离不开大数据的赋能。物流仓储与购物平台合作,通过分析用户的浏览数据,购物车,下定金情况,预知某一地区的购买量,进行提前备货。当用户付款之后,货物是从离用户100公里内的仓储中心发货,而不是千里之外的新疆发货。

    通过大数据中心的调控,物流分拣系统能最科学合理的进行装车。在智慧系统的指引下,快递员也能按照最优的线路进行高效的配送。

    二、交通出行

    如今百度地图、高德地图已经成了我们出行必不可少的工具。没了地图,很多时候我们将寸步难行。有了地图,即使在九曲回肠的复杂道路中,也可以顺利的抵达我们想去的一个网红美食店。

    手机地图能够做到精准的导航和实时的路况预测得益于大数据的分析。

    一是地图公司有自己数据采集车,前期采集了海量的数据存储在数据库中。

    二是每一个使用地图的用户,都共享了自己的位置,贡献了自己的数据。通过对同一时间段同一路段用户的使用情况进行分享,地图很容易就能得知哪里堵车,哪里畅通,提前告知使用者。

    三、政务处理

    大数据在助力政府的政务处理方面同样发挥着重要的作用。近年来精准扶贫是各级政府的首要工程,扶贫如何做到精准,考验着政府的执政能力。

    精准扶贫首先要做到的就是精准,贫困户是不是真正的贫困户,这在过往是一件很难解决的难题。上级政府只有依靠下级政府的统计上报进行拨款,于是关系户成了贫困户,真正贫困的人却难以得到实质性的帮助。

    现如今有了大数据的加持,政府通过建档立卡,通过网络数据分析,对每一个贫困户进行核实。家里老人的就医记录,子女的工资水平,养殖等副业的收入等等都将进行评估,以确保精准扶贫落实到位。

    电信诈骗无孔不入,但当电信诈骗遇上大数据,诈骗分子也将插翅难逃。如今利用大数据分析,诈骗短信,诈骗网站很容易被识别拦截。通过分析诈骗分子的“伪基站”地址,登录网址等信息也能很快锁定诈骗分子的藏身之处。

    四、信用体系

    俗话说民无信不立,国无信不强。可见信用对于个人,对于国家都有非常重要的意义。但如何识别一个人是否有信用,却不是一件容易的事。

    在熟人社会里,我们可以通过一个人过往的表现,言行来判断他的信用。但在陌生人社会里,想要判定一个人是否有信用就很难了。这也影响了整个社会的运行,例如信用系统不完善,个人去银行贷款很难,网络购物也难以发展。

    但如今有了大数据,这些难题都迎刃而解了。例如支付宝的芝麻积分,就是通过分析用户的学历、存款、购物行为、交友特征、履约历史等等数据来赋予用户对应的分数,表示用户的信用等级,同时将特定的特权开放给对应等级的用户。

    现在支付宝、微信等信用数据都已并入央行主导的国民信用体系里,成为国家队。中国也正式建立了自己的信用体系,真正实现了有信用走遍天下都不怕,无信用则寸步难行。

    20世纪最重要的资源是石油,谁掌握了石油,谁就统治了世界。21世纪最重要的资产则是数据,谁能在数据这座金矿中挖出黄金,谁就能掌握话语权,造福社会,创造财富。

    四、目前大数据在哪些行业有案例或者说应用?

    大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,在此申明,以下案例均来源于网络,本文仅作引用,并在此基础上作简单的梳理和分类。

    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。

    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。

    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。

    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。

    以上就是关于身边的大数据应用的例子相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。


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