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数据分析
大数据分析举例
发布时间:2020-01-26    信息来源:未知    浏览次数:

  如果大数据能够如此诡异地了解到我个性的方方面面,我只想问:为什么Facebook一直想让我花80元买双拖鞋?

  如果大数据能够如此诡异地了解到我个性的方方面面,我只想问:为什么Facebook一直想让我花80元买双拖鞋?

  我上Facebook或Instagram时几乎总会看到一则标价过高的帆布便鞋广告。我怀疑自己迄今从没买过超过25元的拖鞋,我也不太可能在马莎百货(Marks and Spencer)以外的地方买这类东西。我从来没在网上搜索过拖鞋二字,也想不出我上网时哪些举动会暗示出我喜欢“新潮”的拖鞋。(实际上,这款拖鞋有种难看的可拆户外鞋底,所以人们多半会说我是个穿拖鞋出门溜达的“中年大叔”,而不会说我“新潮”,如果我买了它的话。)

  对那些数据科学天才们来说,公平地讲,Facebook并不总是给我推销天价拖鞋。有时它也向我推销天价耳塞,或购买一款正念app的机会。照说,我们应该相信,建立在数据抓取和机器学习基础上的复杂算法现在比我们最亲密的朋友还了解我们。然而,在我们公司,不用15分钟你就能了解,我这个人不太可能花80元去买拖鞋,也不会破费购买什么正念app。

  这些广告还会根据浏览历史来投放。我明白为什么我在浏览过某个城市的旅游景点后会看到爱彼迎(Airbnb)的招租广告。在一个数据被认为无所不知的时代,令我困惑的是,为什么我在订完房后还能看到广告。总是如此。有谁没在网购后的六周接连不断地收到同一个商品的广告推送?去年,我们买了台电子琴送给儿子当生日礼物。几个月后,我仍会收到相同型号产品的广告。要么是数据分析师们不知道我们已经下了单,要么是他们认为我们是电音组合“宠物店男孩(Pet Shop Boys)”,一台电子琴不够使。

  在我看来,这些广告不像是来自别有用心的数据天才,它们更像出自一位上了年纪的大爷之手,他记得你小时候爱吃夹心饼干,所以即使你都过完45岁生日了,他还在给你买。

  很明显,还有更多原因。如果不值当的话,像Facebook和谷歌(Google)这种企业才不会做这么麻烦的事。我们必须假设,密集的数据挖掘会带来更有针对性的广告,从而为客户提供更优质的筛选结果,也会给平台带来更高的回报。

  我只想提一个忠告。不管这些公司掌握了我多少数据,在有针对性地推送消息上,他们显然还得再接再厉。我每天大部分时间都耗在网上,访问那些被Facebook搜索的网站,并通过Chrome浏览器将我的一举一动反馈给谷歌。我大致的生活状况不难了解,然而,它们还在给我推送金拖鞋。我想这意味着Facebook将我界定为国际精英阶层,但更有可能的是,我被归入了“钱多人傻”一族。

  定向广告的价值显而易见。给巴黎某个对麸质过敏的人推销一家伦敦的面包店毫无意义,但夸大算法的能力却符合每个人的利益。

  一种合理的解释也许是,这些平台尚未将它们掌握的有关我的海量数据整合为有用的行动。目前,它们仅需胜过其它媒介,如报纸和电视。虽然它们可能还没有很好地将自身掌握的大量数据投入使用,但有理由相信它们会越来越擅长利用这些资源。这也许就是为什么如今监管机构应该认真考虑限制数据采集的规模。

  还有另一种解释。也许它们非常了解我,以至于还没等我自己意识到,它们就知道我需要这些华而不实的高价货。它们知道,私下里我就是那种把脚套进80英镑的居家鞋的人。也许大数据革命就像许多人宣称的那样高深莫测,而且比我本人更了解我自己。或许我只需要屈服,它让我买啥我就买啥。噢,金拖鞋;噢,金拖鞋。

  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。

  智能电网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。

  丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据,分析出应该在哪里设置涡轮发电机,事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中,准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。为了锁定最理想的位置,分析了来自各方面的信息:风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势,帮助其客户实现投资回报的最大化。

  法国电信集团旗下的波兰电信公司是波兰最大的语音和宽带固网供应商,希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。他们决定进行客户细分,方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录,特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类,如:“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题,如:哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法,公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

  北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃,产品总数达到3万多种,产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多,成本变化比较频繁,一年之中,变化可达四次之多。结果,每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队,希望透过分析消费者的购买记录和相关信息,提高定价的准确度和响应速度。

  1)数量:团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录,从客户不同维度分析,了解客户对每种产品种类的最高接受能力,从而为产品定出最佳价位。

  2)多样性:团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外,他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券,团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪,从而判断他们对于公司的促销活动是否满意,并微调促销策略。

  3)速度:为了实现价值最大化,团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录,为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券,为客户带来便利性和惊喜。

  透过这一系列的活动,团队提高了定价的准确度和响应速度,为零售商新增销售额和利润数千万美元。

  很多企业在做SEM的过程中,都有这样的感触:每年都会花费大量的预算在SEM推广中,但是因为关键词投入产出无法可视化,常常花了很多钱却不见具体的回报。在竞争如此激烈的SEM市场中,企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广。通过实况分析数据,可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名,并对其进行可视化的分析,实时监控自己和竞争对手的投放情况,了解对手的投放策略,支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段,及时调整策略。

  胸部最大的是新疆美眉。曾经淘宝平台显示,中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%,其中又以75B的销量最好,其次是A罩杯,购买占比达25.26%,C罩杯只有8.96%。虽然淘宝数据平台不能代表一切,但是结合现实来看,这个也具有普遍的代表性,只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中,黑色最为畅销,黑色绝对是百搭,每个女性必备。从省市排名,胸部最大的是新疆美眉。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考,为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

  大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年,微软纽约研究院的经济学家大卫罗斯柴尔德(David Rothschild)利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个,成为人们津津乐道的线年罗斯柴尔德再接再厉,成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个,向人们展示现代科技的神奇魔力。

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

  Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用数据挖掘软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性,然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。

  沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线%。

  Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时,Morton就开始了自己的社交秀。首先,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。根据客户以往的订单,推测出其所乘的航班,然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

  PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

  Tesco PLC(特易购)和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析,进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

  American Express(美国运通)构建真正能够预测忠诚度的模型,基于历史交易数据,用115个变量来进行分析预测。该公司表示,对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户,已经能够识别出其中的24%。

  总的来说,大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境,而是彻底扭转整个竞争环境,带来新机遇,企业需要应势而变。企业只有认识到这一点,使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据,才能在长期竞争中成为终极赢家。

  最近几年,大数据之类的经济名词鼓噪着每个企业家的耳膜。大部分人对这个概念模棱两可,似乎隐约明白它的含义,但是一旦问到大数据的具体用途,谁都说得含糊其辞。今天,小路就给大家普及一下大数据的意义,及大数据在现实生活中的具体用途。

  百度百科给出的定义:大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。

  以上语言翻译成人话就是,大数据就是你我在日常生活,衣食住行所产生的信息积累。企业通过对这些信息的分析,从而判断出某个人或某个群体的消费习惯,从而指导企业生产及营销。

  举个例子。比如一个美女,平时没啥事,就喜欢绑绑大款,绑上之后呢,当然是逛街购物,花天酒地,胡吃海塞啥的。那么针对于这位美女的大数据是咋产生的呢?

  假设这位美女在购物的时候,突然看上了一件价值3000元的名牌大衣,美女二话不说便掏出银行卡/手机,一般情况下选择的消费方式为刷卡消费,或者第三方支付(现金真的很少了)。那么今天她买的这件衣服的信息,包括款式、价格、品牌、颜色等等信息,以及美女的个人消费时间点、消费金额、付费习惯等等信息,都可以算做一个数据。

  单个数据是没有具体意义的,但是当我们将类似的数据汇总在一起,数据流便产生了意义。继续拿上面的美女举例子。美女买完一件衣服后,依然感觉意犹未尽,那么干点什么好呢?美女决定围绕这件衣服,寻找合适的服饰搭配。于是她一路血拼下来,大包小包买了一大摞。最后逛街逛累了,顺道去吃了个午饭。

  那么凭借着一天的消费情况,我们针对这位美女的大数据便可以产生了,首先,通过她购买物品的价格、品牌、质地等等要素,我们便能判断她的消费能力,可以进行归档为高端消费人群还是中端消费人群。而通过她购买的所有商品的商品属性,来判断她购买习惯偏向于何种喜好,是喜欢真皮制品,还是丝绸制品。购买风格属于复古的,还是潮流的等等。是服装类商品所占当日消费额比例高,还是餐饮类消费比例高等等。

  那么,这个大数据得出来之后怎么用?当然是给有需要的品牌公司里。比如,某服装公司从大数据端了解到了这位美女的购物倾向,同时从其他大数据中了解到,在高端消费人群中,这种购物倾向的消费者占市场总份额的很大一部分,那么这家品牌公司便可以针对这一客户群体,研发偏近于客户购物倾向的商品。

  那么当商品研发出来之后呢?大数据是不是就没用了?当然不是。想想你们微信朋友圈里那些见缝插针般的推广广告,这些推荐可都是根据你的消费水平而有选择性推送的。那么针对案例当中的这位美女,当品牌公司通过购买某种渠道或者媒介,将新商品的广告推广给美女时,美女一看,哎呀妈呀!!这不久似俺日思夜盼牵肠挂肚的可耐桑品吗?可让俺给找到了!于是美女又风风火火的血拼去了。

  品牌公司通过大数据分析,精确搜索到了自己的潜在客户,并且通过精准的渠道和媒介投放,以极低的广告成本,捕获了潜在客户的购买欲望,从而极大提升了产品的成交量。在这个过程中,品牌公司的广告投放浪费率极低。

  同时我们要了解,以上案例仅仅是单个人在一天当中的消费习惯形成的数据。真正的大数据分析,既有对个体的分析,又有对整个群体的分析,既有某时某刻的消费分析,又有长期的消费分析。这种分析庞大而又十分细化。

  以上只是小路我为大家简单描述了一下大数据的现实作用,但这仅仅是大数据很浅显的表述。大数据在现实社会的指导意义,已经有相关新闻进行了证实:

  通过对扶贫对象衣食住行的消费大数据监管,黄冈市确定了多名冒领扶贫款的家庭。

  大数据分析是一个十分庞杂的烧脑过程,目前国内还没有真正权威的精通大数据分析师,所有行业对自己的大数据分析,都还处于摸索阶段,但如果无视大数据在现实生活中的指导作用,这样的企业在未来的市场中将寸步难行,因为大家实在拿不出时间,花费在自己不感兴趣的领域里了。

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  什么是大数据?不要再举例说啤酒和尿布的例子了,Gartner的分析师Doug Laney在讲解大数据案例时提到过8个更有新意更典型的案例,可帮助更清晰的理解大数据时代的到来。

  1. 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。

  2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性,然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

  3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

  4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度,然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长,则显示可以快速供给的食物;如果队列较短,则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

  5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时,Morton就开始了自己的社交秀。首先,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。根据客户以往的订单,推测出其所乘的航班,然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

  6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

  7. Tesco PLC(特易购)和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析,进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

  8. American Express(美国运通,AmEx)和商业智能。以往,AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是,AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型,基于历史交易数据,用115个变量来进行分析预测。该公司表示,对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户,已经能够识别出其中的24%。

  大数据真的太神奇了,真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。大数据目前是当下最火热的词了,你要是不知道大数据这个概念,都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把,并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。

  对于体育爱好者,追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情,因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。

  而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT,它已经可以在iOS和Android设备,以及在Web浏览器上使用,它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目,在电视的哪个频道上找到,并让他们在比赛中进行投票。对于谷歌电视和TiVo用户来说,实际上 RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。

  该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名,用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。

  数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图,其中就包括hadoop战略部署。

  五年前,LinkedIn只是一家普通的科技公司。而现在,其俨然成为一个工程强国。 LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。不像Voldemort,这是继亚马逊Dynamo数据库之后的一个最终一致性关键值存储,用于高速存储某些确定数据,Espresso作为一个事务一致性文件存储,通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性,该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。

  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。

  Express Scripts就是这么一家处方药管理服务公司,目前它正在通过一些复杂模型来检测虚假药品,这些模型还能及时提醒人们何时应该停止用药。 Express Scripts能够解决该问题的原因在于所有有关数据。因为它每年管理着1.4亿处方,覆盖了一亿美国人和65,000家药店,虽然该公司是能够识别潜在问题的信号模式,但它也使用数据来尝试解决某些情况下之前曾经发现的问题。

  同时,Express Scripts还着眼于一些事情,如他们所开处方的药物种类,甚至有人在网上谈论医生。如果一个医生的行为被标记为红色的旗帜,那么他在网络上是个好人的形象,更是你所需要的医生。

  保险行业并非技术创新的指示灯,然而MetLife保险公司已经投资3亿美金建立一个新式系统, 其中的第一款产品是一个基于MongoDB的应用程序,它将所有客户信息放在同一个地方。

  MongoDB汇聚了来自70多个遗留系统的数据,并将它合并成一个单一的记录。它运行在两个数据中心的6个服务器上,目前存储了24TB的数据。这包括MetLife的全部美国客户,尽管它的目标是扩大它的国际客户和多种语言,同时也可能创建一个面向客户的版本。它的更新几乎是实时的,当新客户的数据输入时,就好像Facebook墙一样。

  大多数疾病可以通过药物来达到治疗效果,但如何让医生和病人能够专注参加一两个可以真正改善病人健康状况的干预项目却极具挑战。安泰保险目前正尝试通过大数据达到此目的。

  安泰保险为了帮助改善代谢综合征患者的预测,从千名患者中选择102个完成实验。在一个独立的实验室工作内,通过患者的一系列代谢综合症的检测试验结果,在连续三年内,扫描600,000个化验结果和18万索赔事件。将最后的结果组成一个高度个性化的治疗方案,以评估患者的危险因素和重点治疗方案。这样,医生可以通过食用他汀类药物及减重5磅等建议而减少未来10年内50%的发病率。或者通过你目前体内高于20%的含糖量,而建议你降低体内甘油三酯总量。

  专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况,然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据,可否找到两三个制胜法宝,或者至少能保证球队获得高分? Krossover公司正致力于此。

  在每场比赛过后,教练只需要上传比赛视频。接下来,来自Krossover团队的大学生将会对其分解。等到第二天教练再看昨晚的比赛时,他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频,毫不夸张地分析所有的可量化的数据。

  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。

  印度有一档非常受欢迎的电视节目Satyamev jayate,该节目整理并分析社会民众关于争议话题的各种意见,包括女性堕胎、种姓歧视和虐待儿童等社会热点问题,并使用这些数据来推进政治改革。

  -超过800万的人通过Facebook,网络注释,文本消息及电话热线万个新观众进行回应。

  在洛杉矶开过车的人一定都经历过那里噩梦般的交通拥堵情况。目前政府在I-10和I-110州际公路上建立了一条了收费的快速通道。政府可通过大数据引导驾驶人员在该通道上的行驶情况,保证交通畅通。

  施乐就是参与此次项目的公司,它的抗拥塞项目,包括用ExpressLanes、动态定价,上升的需求等等以维持某种秩序的想法。施乐公司的首席技术执行官Natesh Manikoth表示,如果司机支付给驾驶热车道(高占用收费系统),他必须保证车速每小时45英里左右。如果交通开始拥堵,私家汽车的支付价格将上升,以减少他们进入,而将车道用于高占用率的车辆,例如公共汽车和大巴车。

  施乐还有另一个项目在洛杉矶称为ExpressPark, 目标是让人们知道他们何时即将离开房子,在哪能找到停车场和花费金额。不仅要确保定价,同时更要确保数据实时到达用户手中。例如,应当提前40分钟告知用户停车位置。

  当问起汽车的制造过程,大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特,在产品的研发设计阶段,大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。

  比如,福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者,门会自动打开、便捷智能,但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题,但后来根据对社交媒体的关注和分析,发现很多人都在谈论这些问题。

  “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。

  许多人通过Facebook更新个人状态、分享图片以及他们喜欢的内容。奥巴马的总统竞选运动也通过使用社交网络的各种数据功能完成了竞选,他们不仅通过社交网络寻找支持者,而且还通过社交网络召集了一批志愿军。

  早在2006年,Facebook联合创始人,克里斯·休斯就建议扎克伯格在网站上推出相关服务,帮助总统候选人在Facebook上建立个人主页,以便他们进行形象推广。2006年9月,Facebook全面开放,用户数量爆炸式增长,在年底达到1200万。这一过程恰好有利地推升了奥巴马的知名度。此后,在克里斯的辅佐下,奥巴马掀起了一系列的网络活动,在Facebook、MySpace等社交网站上发表公开演讲、推广施政理念,赢得大量网民支持,募集到5亿多美元的竞选经费。

  最终,黑人平民战胜了实力雄厚的对手,成为美国历史上第一位黑人总统,之后,在第二次的选举中更获得连任。此次选举被认为是美国民主的巨大进步,而互联网则提供了前所未有的实施手段,其中尤以Facebook代表的社交网站最为突出,以至于有人戏称之为Facebook之选。

  MailChimp的核心业务是提供电子邮件服务,它在一年内为大约300万用户发送了350亿封邮件。不过真正能体现MailChimp未来价值的则是该公司对这些邮件数据的处理和分析。

  MailChimp的一个重要任务就是搞清楚如何帮助客户更好地了解他们所发送的信息。考虑到这一点,该公司建立了一个服务叫Wavelength,向客户展示了与他们相似的其他讯息。这个系统使得Wavelength能够储存公司数据库中每个邮件地址发生的互动。这意味着告诉了你,用户打开了什么样的邮件,何时打开,他们点击了什么链接,还有订阅了什么邮件。MailChimp也有一个功能叫做Ecommerce360,能让客户通过转换来跟踪点击。

  十多年前,音乐元数据公司Gracenote收到来自苹果公司的神秘忠告,建议其购买更多的服务器。Gracenote照做了,而后苹果推出iTunes和iPod,Gracenote从而成为了元数据的帝国。

  在车内听的歌曲很可能反映你的真实喜好, Gracenote就拥有此种技术。它采用智能手机和平板电脑内置的麦克风识别用户电视或音响中播放的歌曲,并可检测掌声或嘘声等反应,甚至还能检测用户是否调高了音量。这样,Gracenote可以研究用户真正喜欢的歌曲,听歌的时间和地点。

  Gracenote拥有数百万首歌曲的音频和元数据,因而可以快速识别歌曲信息,并按音乐风格、歌手、地理位置等分类。

  大数据时代的来临,使得企业在业务运作的过程中产生的数据量呈现出了爆发式的增长。各行各业都面临着海量数据的分析和处理问题。如何运用大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息,将是今后企业发展的一个巨大挑战。我们在迎接挑战的同时,也可以了解、学习国内外大数据应用中的经典案例,希望能对我们有所启示。

  最早关于大数据的故事发生在美国第二大超市塔吉特(Target)百货。孕妇对于零售商来说一直是个含金量很高的顾客群体,但是她们一般都会去专门的孕妇商店。人们一提起塔吉特,往往想到的都是日常生活用品,却忽视了塔吉特也有孕妇需要的一切。在美国,出生记录是公开的,等孩子出生了,新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围。如果等到孩子出生再行动就晚了,因此零售商必须赶在孕妇怀孕前期就行动起来。

  塔吉特的顾客数据分析部门发现,怀孕的妇女一般会在怀孕第三个月的时候购买很多无香乳液、无添加的化妆品、护肤品等等。几个月后,她们会购买镁、钙、锌等营养补充剂。根据数据分析部门提供的模型,塔吉特制订了全新的广告营销方案,在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。结果,孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。2002年到2010年间,塔吉特的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。大数据的巨大威力轰动了全美。

  如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话,那一定是谷歌。根据搜索研究公司comScore的数据,仅2012年3月一个月的时间,谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。谷歌的体量和规模,使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。

  谷歌搜索引擎本身的设计,就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。如果出现更多的处理或存储需要,抑或某台服务器崩溃,谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。将所有这些数据集合在一起所带来的结果是:企业不仅从最好的技术中获益,同样还可以从最好的信息中获益。下面选择谷歌公司的其中三个亮点。

  谷歌意图:谷歌不仅存储了搜索结果中出现的网络连接,还会储存用户搜索关键词的行为,它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式,坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。这些数据能够让谷歌优化广告排序,并将搜索流量转化为盈利模式。谷歌不仅能追踪人们的搜索行为,而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。用户所输入的每一个搜索请求,都会让谷歌知道他在寻找什么,所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径,谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。换言之,谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析,然后据此进行预测的能力,就是数据驱动的产品。

  总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统。为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯,沃尔玛对顾客的购物行为进行了“购物篮分析”。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据,在这些原始交易数据的基础上,沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘,可以很轻松地知道顾客经常一起购买的商品有哪些。一个意外的发现是:“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!”

  这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果,反映了数据内在的规律。沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析。经过大量实际的调查和分析,揭示了隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式:在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%-40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。

  既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多,于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒摆放在一起,结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。

  通过大数据分析,中国移动能够对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。大数据系统可以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。

  客户流失预警:一个客户使用最新款的诺基亚手机,每月准时缴费、平均一年致电客服3次,使用WEP和彩信业务。如果按照传统的数据分析,可能这是一位客户满意度非常高、流失概率非常低的客户。事实上,当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户数据之后,这位客户的真实情况可能是这样的:客户在国外购买的这款手机,手机中的部分功能在国内无法使用,在某个固定地点手机经常断线,彩信无法使用——他的使用体验极差,正在面临流失风险。这就是中国移动一个大数据分析的应用场景。通过全面获取业务信息,可能颠覆常规分析思路下做出的结论,打破传统数据源的边界,注重社交媒体等新型数据来源,通过各种渠道获取尽可能多的客户反馈信息,并从这些数据中挖掘更多的价值。

  数据增值应用:对运营商来说,数据分析在政府服务市场上前景巨大。运营商也可以在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。运营商处在一个数据交换中心的地位,在掌握用户行为方面具有先天的优势。作为信息技术的又一次变革,大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的方向,而谁掌握了这一方向,谁就可能成功。对于运营商来说,在数据处理分析上,需要转型的不仅是技巧和法律问题,更需要转变思维方式,以商业化角度思考大数据营销。

  中国最大的电子商务公司阿里巴巴已经在利用大数据技术提供服务:阿里信用贷款与淘宝数据魔方。

  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、购买数量都会被记录。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。各大中小城市的百货大楼做不到这一点,大大小小的超市做不到这一点,而互联网时代的电商可以做到。

  淘宝数据魔方就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心仪的宝贝。

  而阿里信用贷款则是阿里巴巴通过其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。截至目前,阿里巴巴已经放贷300多亿元,坏账率约0.3%左右,大大低于商业银行。

  首席信息官正在利用数据分析来提高效率和促进增长,但并不是每一次努力都会产生结果。以下讲述了优秀的首席信息官是如何成功地利用数据分析和机器学习技术来增加收益或降低成本的。

  如果把数据比作新的石油,那么掌握如何将其提炼为可使用的情报就是发挥其潜力的关键。为此,首席信息官正在使用预测分析工具,设计机器学习算法和对其他解决方案进行测试,以追求企业的效率和以新的方式为客户服务。

  多年来,胡椒博士集团的销售路线员工一直是抓着一本厚厚的活页夹,里面装满了客户数据、销售和促销说明,然后去吸引一些零售客户,如沃尔玛和塔吉特百货公司(Target)等。今天,销售人员不再使用这种活页夹,而是配备了能告诉他们需要拜访哪家商店的iPad,而且还会告诉销售人员该为这些零售商提供何种优惠,以及其他关键指标。胡椒博士集团的首席信息官汤姆·法拉(TomFarrah)表示:“他们都是接订单的销售人员,为此他们感到很骄傲。现在他们配备了信息资料来帮助其实现目标,使他们成为智能的销售人员。”

  该MyDPS平台配有机器学习和其他分析工具,可在工作人员加载应用程序时向其提供建议和日常操作记分卡。这些算法向员工显示他们是如何按照预期计划进行工作的,包括他们是否按照自己的计划工作,或是落后于计划,以及给他们提供见解,让他们清楚如何纠正他们的工作。法拉说:“如果我要让某人获得成功,我必须确保他们拥有哪些信息是与工作内容相关的。”

  经验教训:为了测试验证MyDPS平台的概念,法拉将该软件分给了一个分公司的四个人,并让业务总裁去拜访他们。他们透露,自从上个月使用MyDPS之后,执行销售额已经提高了50%,这一表现让他批准了该项目。法拉说:“他获得了结果,这就是销售所需要的,这不仅仅是为了项目的商业赞助,而且这也是他们希望得到的结果,这一点非常重要。”

  营销传播公司R.H.Donnelley公司为RRD公司的前身,几年前,RRD公司设立了物流部门,向消费者和企业配送它的印刷材料。为了支持这项业务,公司自己管理运营,并代表其合作伙伴配送各种物品,包括洗衣机、狗粮等等,最终成长为价值10亿美元的一个企业。这是一个挑战吗?在联邦快递和UPS成为无可争议的霸主的天下,找到一个最优的运费。

  诸如天气、地域、司机和政治局面等因素都是业务上的成本。RRD公司的首席信息官肯奥布莱恩(KenOBrien)表示,随着迫切需要对费率变量进行预测,RRD公司转向了机器学习和数据分析。公司聘请员工和与大学合作来帮助编写算法,在700条路线上测试数千个场景,直到能够以99%的准确率提前7天实时预计运费。奥布莱恩说:“该项目在不到一年的时间就完成了,我们现在仍然看到业务的增长与运费有关。”该公司预计,在2017年,其卡车货运代理业务将从400万美元增长到1600万美元,营收将增长1200万美元,业务规模达6亿美元。

  经验教训:新企业需要高水平的全心投入,尽管奥布莱恩承认,他的一些业务同行已准备好在业务的不同环节上认输。该业务并不相信那些通常以感觉和猜测来完成一个流程的技术。RRD公司建立了一个协作环境,业务和IT共同合作来推进结果。“你会遇到困难,你会遇到挑战,但要耐心,”奥布莱恩说。

  农民永远为要种植何种作物,种植面积,在哪里种植及何时种植而苦恼。种子行业巨人孟山都公司正在研究这项工作,利用数据科学为农业种植提供规范性建议。数学和统计学模型会绘制出雄性作物和雌性作物的最佳种植时间,以及在何处种植,在理想状态下,这就最大限度地提高产量并减少土地使用。孟山都公司全球IT分析主管艾德里安·卡地亚(AdrianCartier)表示,其机器学习算法在数天内完成了超过900亿的数据点,而不是几周或几个月。这是商业利益吗?在2016年,孟山都公司节省了600万美元,其供应链足迹减少了4%。卡地亚说:“北美地区的土地利用率下降了4%,相当于不去使用大面积的土地,这节省了大量资金。”

  经验教训:孟山都公司成功的关键是在信息技术与供应链业务之间建立了一个“自始至终”的合作。卡地亚说:“他们具有农业和供应链角度的专业知识,而我们具有数学和统计领域的专业知识,两者结合起来,就创造了我们能够提供的价值。”卡地亚说道,他还寻求在供应链业务中“改变领导者和倡导者”,以形成对反对者一种健康的平衡。

  一个鲜为人知的事实:柏克德公司首席信息官CarolZierhoffer说,与建筑有关的支出占GDP的13%,但整个行业在过去二十年中只有1%的生产率增长。专家表示,通过重新制定合同、提高工人技能以及改进现场执行工作等方式,该行业可以提高50%至60%的生产率。柏克德公司建造了胡佛水坝、英吉利海峡隧道和其他大型设施,已经开始在业务各个环节的数据中挖掘洞察力。

  Zierhoffer在沃尔玛、波音和洛克希德马丁公司会见了业内同行,以获得有关如何向前发展的见解。柏克德公司建立了一个先进的大型数据中心,其中包含5千万亿字节数据的数据湖,并开始了概念验证。该数据中心使用照片识别技术,并代表客户来检查和标记各个地点的照片,这节省了200万美元。自然语言处理(NLP)工具可解析索赔、提案请求(RFP)和合同。过去需要几天和几周的评估和计划工作现在只需要数小时。柏克德公司还扩大了分析工作范围,以了解员工的流失率情况,包括试图预测员工将何时离职。Zierhoffer说:“我们相信我们正在敲开解决生产率难题的大门。”

  经验教训:数据仓库和质量是支柱。尽管柏克德公司可以分析大量的数据,但在整个业务各环节的数据质量必须提高。“我们不得不颠覆自己,了解我们是如何工作的,并且将数据仓库进行连接。”

  辛辛那提动植物园成立于1873年,是世界上著名的动植物园之一,以其物种保护和保存以及高成活率繁殖饲养计划享有极高声誉。它占地面积71英亩,园内有500种动物和3000多种植物,是国内游客人数最多的动植物园之一,曾荣获Zagat十佳动物园,并被《父母》(Parent)杂志评为最受儿童喜欢的动物园,每年接待游客130多万人。

  辛辛那提动植物园是一个非营利性组织,是俄亥州同时也是美国国内享受公共补贴最低的动植物园,除去政府补贴,2600万美元年度预算中,自筹资金部分达到三分之二以上。为此,需要不断地寻求增加收入。而要做到这一点,最好办法是为工作人员和游客提供更好的服务,提高游览率。从而实现动植物园与客户和纳税人的双赢。

  借助于该方案强大的收集和处理能力、互联能力、分析能力以及随之带来的洞察力,在部署后,企业实现了以下各方面的受益:

  -帮助动植物园了解每个客户浏览、使用和消费模式,根据时间和地理分布情况采取相应的措施改善游客体验,同时实现营业收入最大化。

  CIO正在采用数据分析来提高效率,但并不是每一次努力都有成果,一下是知名公司领先CIO如何成功地利用数据分析和机器学习来提高收入或降低成本的成功案例。

  降低成本或提高收入的Hyperaware可以帮助他们在C套房和董事会的眼中闪耀,CIO比以往任何时候都更加支持支持数据科学的技术。据IDC统计,2017年全球大数据和业务分析的收入将达到1580亿美元,比2016年上涨了12.4%。旨在支持大数据和分析的硬件,软件和服务的商业购买预计将超过2100亿美元。IDC分析师Dan Vesset指出,大数据分析解决方案已经成为在全球各行业和业务流程中实现数字转型工作的关键支柱。

  但是,这种令人沮丧的支出有一个黑暗的一面:大多数数据分析项目无法产生可衡量的价值。遗留系统和商业机构官僚机构已经产生了数据仓库,并使数据质量不佳。而CIO们仍然在努力填补操纵数据所需的人才差距。人才战争激烈,大学分析课程的兴起并不能够足够快地培养合格人选。

  然而,数据分析的成功案例在本月初的CIO100研讨会上比较丰富,几个IT领导者透露了他们的努力。首席信息官还分享了对同行进行类似努力的经验教训和建议。

  已经发展成为全球140多个市场的400亿美元全球医疗保健公司的默克公司力图利用ERP和核心系统收集的数据进行制造执行和库存控制,以获得更多的业务见解。但默克公司的工程师花费了60%到80%的努力来寻找,访问和摄取每个项目的数据,业务目标已经过去了。默克制造IT部门的首席信息官Michelle Alessandro表示:我们并没有将数据视为可行的,永久的和有价值的资产。我们希望建立一种文化,我们花费更少的时间移动和报告数据,并将更多的时间用于有意义的业务成果的数据。

  默克创建了MANTIS(制造和分析智能),这是一个ber数据仓库系统,包括内存数据库和开放源码工具,可以压缩包含文本,视频和社交媒体在内的结构化和非结构化系统中的数据。重要的是,该系统旨在让非技术业务分析人员轻松查看可视化软件中的数据。相反,数据科学家可以通过复杂的模拟和建模工具访问信息。MANTIS已经将公司整体IT分析项目组合的时间和成本降低了45%。有形的业务成果包括平均交货时间减少30%,平均库存支出成本减少50%。

  经验教训: Alessandro表示,她成功的关键是在亚太工厂确定了一个灯塔”分析项目,默克公司将获得最大的回报。在MANTIS展示成功之后,它成为了对其他网站的呼吁。她也学会了不要咬伤多于她可以咀嚼。Aandandro表示,她在早期的实验中,过度”地使用人工智能和机器学习来分析默克制造过程的成本。Aandandro说:不是因为缺乏赞助或缺乏愿景,我们不能让它上班。

  多年来,Pepper Snapple集团的销售路线人员抓住了一个含有客户数据,销售和促销记录的肥皂,并打入沃尔玛和Target等零售客户的道路。今天,销售人员不是使用绑定器,而是配备iPad,告诉他们他们需要访问什么商店,为零售商提供什么,以及其他关键指标。Pepper Snapple集团的首席信息官Tom Farrah表示:他们是荣耀的接班人,现在他们正在成为聪明的销售人员,配备信息来帮助实现他们的目标。

  该平台MyDPS配有机器学习和其他分析工具,可在推送应用程序时向工作人员推荐建议和日常操作记分卡。显示员工如何按照预期的预测执行的算法,包括他们是否符合自己的计划,这些算法都会落在下面,以及他们如何正确地解决问题的见解。Farrah说:如果我要让某人取得成功,我必须确保他们有什么信息具有内容相关性。”

  经验教训:为了测试MyDPS的概念证明,Farrah将该软件分给了四个分支机构,并让业务总裁去拜访他们。他们透露,使用MyDPS后,上个月的执行销售额已经提高了50%,说服他对项目进行了绿化。Farrah说:他得到了结果,这就是销售所需要的,”这不仅仅是为了项目的业务赞助,而且希望得到结果,这一点非常重要。

  皮特俄亥俄州首席信息官Scott Sullivan表示,货运业正在遭受所谓的;亚马逊影响”的打击。皮特俄亥俄州,一家7亿美元的货运公司,已经习惯于收取运费,并在第二天交付给客户。但是,要感谢亚马逊,客户越来越期待当天的交货。他们期待有关他们的包的更多信息。

  沙利文说:客户现在不仅要知道什么时候会被拿起来,而且要知道如何交付,以便他们能够计划工作量。” 利用历史数据,预测分析和算法实时计算各种货物重量,行驶距离和其他因素,Pitt Ohio可以估计驾驶员以99%的准确率到达运送目的地的时间。该公司估计,通过重复订单增加了收入(估计每年为5万美元),并降低了客户损失的风险(估计为每年6万美元)。

  经验教训:沙利文说,这是涉及市场研究,销售业务和信息技术的跨部门事务,他们都检查并重新检查结果,以确保其实现目标。Sullivan表示:四面墙内有很多数据,是创新的,寻找有挑战性的方法来使用它。

  如果数据是新的石油,那么知道如何将其改进为可操作的智能是利用其潜力的关键。为此,CIO正在使用预测分析工具,制定机器学习算法和战斗测试其他解决方案,以追求企业的效率和新的服务方式。想获得更多大数据分析成功案例,加学习交流8群640193172,和大数据大数据资深交流经验.

  随着大数据相关技术的发展,大数据在行业内的应用越来越广泛,大数据又分为数据采集、数据清洗、数据存储、数据建模、数据呈现等多个环节。

  由于缺乏对应的大数据人才,以及国家对大数据的支持,目前很多人都开始关注大数据领域。考虑到很多人想了解大数据,我们特地准备了一个关于大数据可视化分析的项目实战课,里面包含多个大数据分析项目的讲解和演示,每周两到三次。具体的信息说明在最后。

  项目知识点:大数据分析,大数据可视化呈现。在哪里学习?大数据项目实战467095527

  我们所处的这个时代,是一个知识大爆发的时代。仅就编程这项技能来说,现在几乎人人都能写上一两行,程序员这个群体也比十年前有了更多维度上的扩展。所以面对热门的大数据技术,有必要多做了解,多学习,才有利于长远的发展。

  所谓流量,是指单位时间内流经封闭管道或明渠有效截面的流体量,又称瞬时流量——这是百度百科对流量的定义。

  浅显地讲,比如你开了家化妆品店,周一晚上,有100个顾客去你店里了,不管他们买没买,

  这50个人是男是女、买了什么东西、花了多少钱、几号来买的东西、手机号码、邮箱是多少等等信息,

  “本店夏日巨惠:护手霜、洗面奶、沐浴露等洗护用品,全场满30-10,活动只限7月7日--7月10日哟。”

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