大數據應用的反面例子

㈠ 在生活中，我們碰到過的大數據的例子

去餐廳吃飯 或者是去購物等 都是會利用到大數據的。

㈡ 關於大數據應用有什麼例子

• 大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。

• 大數據應用案例之：醫療行業

• Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

• 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

• 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

• 大數據應用案例之：能源行業

• 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。

• 有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

• 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。

㈢ 大數據應用到底是做什麼的

對於「大數據」，研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才回能具答有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。維基網路的定義，大數據是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

㈣ 什麼是大數據，大數據的典型案例有哪些

隨著大數據時代的到來，大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件，對於大數據你還了解多少呢？科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
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生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制，根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多，或許我們永遠說不完一樣，所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例：

「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象：在某些特定的情況下，「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意，經過後續調查發現，這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法，並根據商品之間的關系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中，並獲得了成功，於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響，大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式，也是我們當下「大社會」的集中體現，三分技術，七分數據，得數據者得天下。

㈤ 舉例說明大數據的應用

大數據應用案例之：醫療行業
[1] Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
[3] 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
[1] 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
[2] 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
[2] 電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
[3] 中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
[4] NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
大數據應用案例之：零售業
[1] "我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。
[2] 零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

㈥ 大數據可以應用在哪些方面

可以應用在雲計算方面。

大數據具體的應用：

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生。

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

3、統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。

4、麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

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

6、醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。

7、及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。

8、為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。

9、分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

10、根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。

(6)大數據應用的反面例子擴展閱讀：

大數據的用處：

1、與雲計算的深度結合。大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。

自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。

2、科學理論的突破。隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。

參考資料：

網路--大數據

㈦ 大數據的應用案例以及未來發展趨勢

趕超發達國家的重要機遇
半個世紀以來，隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度，不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。信息爆炸的學科如天文學和基因學，創造出來大數據這個概念，如今，這個概念幾乎應用到了所有人類智力與發展的領域中。21世紀是數據信息大發展的時代，移動互聯、社交網路、電子商務等極大拓展了互聯網的邊界和應用范圍，各種數據正在迅速膨脹並變大。互聯網（社交、搜索、電商）、移動互聯網（微博）、物聯網（感測器、智慧地球）、車聯網、GPS、醫學影像、安全監控、金融（銀行、股市、保險）、電信（通話、簡訊）都在瘋狂產生著數據，大數據時代已經到來。
當前全球和我國大數據都呈現了井噴式爆發性增長，大數據已經滲透到各個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素，大數據的演進與生產力的提高有著直接的關系。其發展特點，一是數據量呈現指數級增長。二是不同行業的大數據內容和開發應用特點各有不同，如證券、投資服務以及銀行等金融服務領域擁有最高的平均數字化數據存儲量，通信和媒體公司、公共事業公司以及政府等組織也有規模顯著的數字化數據存儲，這些行業更加具有通過大數據來創造價值的潛力。三是可以預見到大數據高速增長的現有趨勢將繼續推動數據增長，例如在各部門和地區之間，企業正在加快收集數據的步伐，推動了傳統的事務資料庫的增長；醫療衛生等面向消費者的行業中，多媒體的廣泛使用刺激了大數據的增長；社交媒體的廣泛普及以及物聯網中應用的不斷創新都進一步推動了大數據不斷增長……這些相互交叉的動力刺激了數據的增長，並將繼續推動數據池的迅速擴張。
發展大數據及其相關服務業將成為新興經濟體特別是我國在戰略性新興產業領域發揮後發優勢趕超發達國家的重要機遇。只要條件具備，發展中經濟體能夠利用大數據發揮巨大的潛力。例如，亞洲地區移動手機用戶最多，終端設備最多，其中中國設備數量最多，個人位置數據在亞洲已經領先。此外，在IT資產方面，盡管一些新興市場組織落後於發達市場，但發展中經濟體可以用最新技術跳躍式前進。大數據的應用不僅僅是商務，通過用戶行為分析實現精準管理、科學決策和人性化服務是大數據的典型應用，大數據在各行各業特別是公共服務領域具有廣闊的應用前景，包括消費行業、金融服務、食品安全、醫療衛生、軍事、交通環保、電子商務、氣象等。發展大數據產業機遇可貴潛力巨大。從經濟和產業發展維度看大數據及相關產業發展的潛力，我國獨特的位勢和經濟社會高速穩定發展，給大數據及其應用帶來了巨大的發展空間。大數據在我國各領域和不同行業的應用潛力巨大、機遇重大。大數據的核心技術進展和大數據應用有可能帶來我國新興戰略性產業發展的新機遇。
信息服務業發展的重要推力
研究表明，大數據是繼傳統IT之後下一個提高生產率的技術前沿和信息服務業發展的重要推動力。大數據的使用將成為未來提高競爭力、生產力、創新能力以及創造消費者盈餘的關鍵要素。
例如醫療衛生行業，能夠利用大數據避免過度治療、減少錯誤治療和重復治療，從而降低系統成本、提高工作效率，改進和提升治療質量；公共管理領域，能夠利用大數據有效推動稅收工作開展，提高教育部門和就業部門的服務效率；零售業領域，通過在供應鏈和業務方面使用大數據，能夠改善和提高整個行業的效率；市場和營銷領域，能夠利用大數據幫助消費者在更合理的價格範圍內找到更合適的產品以滿足自身的需求，提高附加值。數據已經成為可以與物質資產和人力資產相提並論的重要的生產要素，伴隨著信息化發展，企業將收集更多的信息，從而帶來數據呈現指數級的增長。大數據在同時為商業和消費者創造價值方面有巨大的發展潛力。
大數據應用能夠發揮重要的經濟作用，不但有利於私人商業活動，更有利於國民經濟和公民。數據可以為世界經濟創造重要價值，提高企業和公共部門的生產率與競爭力，並為消費者創造大量的經濟剩餘。例如，能夠富有創造性而有效地利用大數據來提高效率和質量。麥卡錫公司研究報告指出，預計美國醫療行業每年通過數據獲得的潛在價值可超過3000億美元，能夠使得美國醫療衛生支出降低超過8%，充分利用大數據的零售商有可能將其經營利潤提高60%以上。通過利用大數據實現政府行政管理方面的運作效率提高。估計歐洲發達經濟體可以節省開支超過1000億歐元，其中尚不包括可以用來減少欺詐、錯誤以及稅差的影響作用。可以預見的是，隨著人們存儲、匯聚和組合數據然後利用其結果進行深入分析的能力超過以往，隨著越來越尖端技術的軟體與不斷提高的計算能力相結合，從數據中提取洞見的能力也在顯著提高。
大數據及其開發利用能夠催生新的產業形態，拓展成為戰略性新興產業的重要組成部分。大數據的生產、整合、開發利用具有廣泛的高附加值，可以形成和應用於各行業的關鍵發現，大數據的有效利用可以創造巨大的潛在價值，許多行業和承擔業務職能的組織可以利用大數據提高人力、物力資源的分配和協調能力，減少浪費，增加透明度，並促進新想法和新見解的產生。其價值一是提高透明度，讓利益相關方能夠更加容易地及時獲取信息，例如在公安部門，讓原本相互分離的部門之間更加容易地獲取相關數據，就可大大降低搜索和處理時間；在製造業，整合來自研發、工程和製造部門的數據以便實現並行工程，可以顯著縮短產品上市時間並提高質量。二是可以通過實驗來發現需求、暴露可變因素並提高業績。隨著組織創造並存儲更多數字形式的交易數據，並以實時或接近實時的方式收集更多准確而詳細的績效數據，組織能夠通過安排對比實驗，運用數據分析獲取更好的決策，例如在線零售商，通過將流量和銷售結合的試驗論證決定價格調整和促銷活動的制定。三是更加精準地組織市場，根據客戶需求細分人群。利用大數據使組織能夠對人群進行非常具體的細分，以便精確地定製產品和服務以滿足用戶需求。例如在公共部門如公共勞動力機構，利用大數據為不同的求職者提供工作培訓服務，確保採用最有效和最高效的干預措施使不同的人重返工作崗位。四是可以協助決策者更加科學地進行決策。大數據的自動處理能夠更好地為決策者提供更加精準恰當的決策支持，通過對大數據的自動處理來替換或支持人為決策。有些組織已經在通過分析來自客戶、雇員甚至嵌入產品中的感測器的整個數據集而做出更有效的決策。五是能夠創新商業模式、產品和服務。例如在醫療保健領域，通過分析病人的臨床和行為數據已經創造了瞄準最適當群體的預防保健項目。例如互聯網公司收集大量的在線行為數據，創新速度非常快。
應組織實施大數據產業專項
發展大數據及其相關服務業具有重要意義，有望使各個行業產生更多收益。隨著我國經濟和社會信息化的高速發展，不僅信息產業自身獲取了巨大的數據池，各個行業都存在利用大數據獲取價值的潛力。大數據促使信息化建設模式大轉變，結構化數據向非結構化數據演進，使得未來IT投資重點不再是建系統為核心，而是圍繞大數據為核心。政府和企業決策者應對大數據發展研究制定發展戰略和策略給予高度重視。
大數據真正的問題是大數據應用，讓大數據更有意義。目前大數據管理多從架構和並行等方面考慮，解決高並發數據存取的性能要求及數據存儲的橫向擴展，但對非結構化數據的內容理解仍缺乏實質性的突破和進展，這是實現大數據資源化、知識化、普適化的核心。非結構化海量信息的智能化處理包括自然語言理解、多媒體內容理解、機器學習等。例如2012年3月29日白宮發布美國政府的大數據計劃：通過提高從大型復雜的數據集中提取知識和觀點的能力，承諾幫助加快在科學與工程中的步伐，加強國家安全，並改變教學研究。
由此，我們提出組織實施大數據產業專項的初步設想。一是圍繞拓展新興信息服務業態，組織實施以大數據示範、加工、處理、整合和深加工的信息資源與內容服務業示範工程，面向重點行業和重點民生領域包括金融證券、醫療衛生、稅務海關、交通運輸、社會保障、電子商務等領域，開展大數據重大應用示範，提升基於大數據的公共服務能力；二是加快推動北斗導航核心技術研發和產業化，推動北斗導航與移動通信、地理信息、衛星遙感、移動互聯網等融合發展，支持位置信息服務市場拓展，完善北斗導航基礎設施，推進服務模式和產品創新，在重點區域和領域開展示範應用；三是大力發展地理信息產業，拓寬地理信息服務市場，推進大數據技術和服務模式融合創新，支持大數據服務創新和商業模式創新；四是組織實施基於大數據的信息內容加工服務業典型示範工程，包括關鍵技術產品產業化和大數據生產、轉換、加工、投送平台及專用工具的產業化項目，為豐富信息消費內容產品供給提供支撐；五是組織實施自主可控的大數據關鍵技術產品產業化項目，主要包括商業智能、數據倉庫、數據集市、元數據、可視化技術等。

㈧ 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生。

目前位於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體主界面是一張城市地圖，看起來與谷歌地圖相似。它會根據某一地區過往的犯罪活動統計數據，藉助特殊演算法，計算出某地發生犯罪的概率、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，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。

犯罪預測軟體實際上是從地震預測軟體進化而來的，它能處理大量犯罪數據，尤其是犯罪地點和犯罪時間，然後再聯系已知的犯罪行為，比如竊賊通常傾向於在他們最熟悉的社區犯罪等，最終給出一個較為完善的結果。

每次運算結束後，犯罪預測軟體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生的「熱點」地區，有些時候這些區域能准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域中巡邏，最好是每兩小時巡邏至少15分鍾。這樣做的重點更在於通過在軟體畫出的高危區中高調巡邏而降低犯罪，而非等案子發生後破案。

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於2008年推出的一款預測流感的產品。Google認為，某些搜索字詞有助於了解流感疫情。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劃。

目前手機移動網路實現了城鄉空間區域的全覆蓋,城鄉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人口空間分布與活動規律的分析需求。

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徵信息。

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

(8)大數據應用的反面例子擴展閱讀

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

《綱要》明確，推動大數據發展和應用，在未來5至10年打造精準治理、多方協作的社會治理新模式，建立運行平穩、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，開啟大眾創業、萬眾創新的創新驅動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產業發展新生態。

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，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。