身邊大數據經典案例

A. 舉例說說我們生活中的大數據技術案例,並解析其技術原理

最明顯的啤酒和尿布問題,雖說是數據挖掘.還有比如天氣數據,數據量之大,也只有大數據處理才能滿足了

B. 生活中的大數據有哪些例子

一、在金融行業的應用

金融行業應該是運用大數據技術最頻繁的一個行業，證券和銀行經常會運用大數據技術進行數據分析，通過對數據的監控和分析，有效規避風險。

金融行業面臨的行業挑戰有很多，證券欺詐預警，超高金融分析，信用卡欺詐和企業信用風險等一系列數據數據風險挑戰，行業內面臨的種種問題，都需要大數據發揮其預測的核心功能，有效規避風險。

二、在娛樂媒體的運用

大數據行業在各個行業都有涉足，舉一個簡單的例子，通過社交媒體明星粉絲數量分析和行業內新聞動態，可以預測影視視頻的播放量和受喜愛程度;通過智能產品的點擊數量和瀏覽量，可以推測用戶的個性偏好，並且推薦其喜愛的產品。

前段時間大火的美劇《紙牌屋》，通過大數據分析，選取適合網友的視頻偏好和明星選擇，造成轟動的播放量。大數據在社交媒體和娛樂行業的大數據分析，一部分也在引導觀眾和粉絲，讓其為娛樂產業消費。

三、在醫療行業的運用

iPhone用戶手機上都有這個功能，通過健康APP里的健康步數統計和鍛煉情況，為你記錄你的健康狀況，並且預測可能發生的疾病，這就是在運用大數據技術，通過一系列的記錄分析，預測可能要發生的事情並且及時解決。

醫療行業可以通過用戶的身體情況和大量病例數據，分析提高醫療行業的監控力度，並且進行有效檢測，降低用戶的患病率。

四、提高體育成績

現在很多運動員在訓練的時候應用大數據技術來分析。很多精英運動隊還追蹤比賽環境外運動員的活動-通過使用智能技術來追蹤其營養狀況以及睡眠，以及社交對話來監控其情感狀況。

五、醫療保健

大數據可以更好的去理解和預測疾病。人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。

C. 下面哪些是大數據的經典案例

網路知道本身就是！

D. 大數據分析的典型案例有什麼

我說幾個我知道的，智慧圖做了西單大悅城，k11 ，幫他們實現了業態規劃，圖聚也有，但是定位太差，數據准確度沒法說。

E. 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。

(5)身邊大數據經典案例擴展閱讀

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。

F. 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。

G. 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。

H. 談談身邊大數據、人工智慧應用的例子以及用到了哪些技術、演算法等可舉多個例子

I. 簡述身邊大數據成功案例並且用了哪些大數據的數據達到什麼效果

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。

J. 大數據那些神奇或哭笑不得的案例

大數據那些神奇或哭笑不得的案例

互聯網時代每天都有巨量的數據產生，信息技術也隨之飛速發展。大數據已經滲透進我們生活的方方面面，其實我們也時時刻刻在接觸這些大數據帶給我們的服務。接下來我們看看那些大數據挖掘出來的一些神奇或哭笑不得的案例。
1啤酒+尿布（神方案）
全球零售業巨頭沃爾瑪在對消費者購物行為分析時發現，男性顧客在購買嬰兒尿片時，常常會順便搭配幾瓶啤酒來犒勞自己，於是嘗試推出了將啤酒和尿布擺在一起的促銷手段。沒想到這個舉措居然使尿布和啤酒的銷量都大幅增加了。如今，「啤酒＋尿布」的數據分析成果早已成了大數據技術應用的經典案例，被人津津樂道。
2數據新聞讓英國撤出伊拉克
2010年10月23日《衛報》利用維基解密的數據做了一篇「數據新聞」。將伊拉克戰爭中所有的人員傷亡情況均標注於地圖之上。地圖上一個紅點便代表一次死傷事件，滑鼠點擊紅點後彈出的窗口則有詳細的說明：傷亡人數、時間，造成傷亡的具體原因。密布的紅點多達39萬，顯得格外觸目驚心。一經刊出立即引起朝野震動，推動英國最終做出撤出駐伊拉克軍隊的決定。
3C罩杯都在新疆
淘寶數據平台顯示，購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯佔比達41.45%，其中又以75B的銷量最好。其次是A罩杯，購買佔比達25.26%，C罩杯只有8.96%。在文胸顏色中，黑色最為暢銷。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子。
4QQ圈把前女友介紹給未婚妻
2012年3月騰訊推出QQ圈子，按共同好友的連鎖反應攤開用戶的人際關系網，把用戶的前女友推薦給未婚妻，把同學同事朋友圈子分門別類，利用大數據處理能力給人帶來「震撼」。
5首款「魔鏡」預知市場走向
在現在，「魔鏡」可以通過數據的整合分析可視化不僅可以得出誰是世界上最美的女人，還能通過價量關系得出市場的走向。在不久前，「魔鏡」幫助中石等企業分析數據，將數據可視化，使企業科學的判斷、決策，節約成本，合理配置資源，提高了收益。
6Google數字模型預測流感
2009年，Google通過分析5000萬條美國人最頻繁檢索的詞彙，將之和美國疾病中心在2003年到2008年間季節性流感傳播時期的數據進行比較，並建立一個特定的數學模型。最終google成功預測了2009冬季流感的傳播甚至可以具體到特定的地區和州。
7數據文檔幫喬布斯延長生命
喬布斯是世界上第一個對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序的人。為此，他支付了高達幾十萬美元的費用。他得到的不是樣本，而是包括整個基因的數據文檔。醫生按照所有基因按需下葯，最終這種方式幫助喬布斯延長了好幾年的生命。
8大數據讓奧巴馬連任成功
2012年11月奧巴馬大選連任成功的勝利果實也被歸功於大數據，因為他的競選團隊進行了大規模與深入的數據挖掘。時代雜志更是斷言，依靠直覺與經驗進行決策的優勢急劇下降，在政治領域，大數據的時代已經到來；各色媒體、論壇、專家鋪天蓋地的宣傳讓人們對大數據時代的來臨興奮不已，無數公司和創業者都紛紛跳進了這個狂歡隊伍。
9大數據成功預測21項大獎
2013年，微軟紐約研究院的經濟學家大衛?羅斯柴爾德（David Rothschild）利用大數據成功預測24個奧斯卡獎項中的19個，成為人們津津樂道的話題。今年羅斯柴爾德再接再厲，成功預測第86屆奧斯卡金像獎頒獎典禮24個獎項中的21個，繼續向人們展示現代科技的神奇魔力。
10購物數據預測高中生懷孕
明尼蘇達州一家塔吉特門店被客戶投訴，一位中年男子指控塔吉特將嬰兒產品優惠券寄給他的女兒——一個高中生。但沒多久他卻來電道歉，因為女兒經他逼問後坦承自己真的懷孕了。塔吉特百貨就是靠著分析用戶所有的購物數據，然後通過相關關系分析得出事情的真實狀況。
人類已進入大數據時代，國際數據公司的研究結果表明，近幾年全球產生的數據量高達數個ZB。基於這樣一個大數據的概念，我們會在各行各業，比如醫療行業，將迎來深度的行業變革，甚至顛覆性的變革。

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