篇一 :大数据的经典应用案例

大数据的经典应用案例

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。

大数据时代下的核心,预测分析已在商业和社会中得到广泛应用。随着越来越多的数据被记录和整理,未来预测分析必定会成为所有领域的关键技术。本文为大家介绍一些典型的应用例子。 健康与医疗:Fitbit? Official Site: Flex, One and Zip Wireless Activity and Sleep Trackers的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑的数据,例如行走步数、卡路里消耗、睡眠时长等数据与健康记录来改善我们的健康状况;Early Detection of Patient Deterioration等公司正在开发床垫监测传感器,自动监测和记录心脏速率、呼吸速率、运动和睡眠活动。该传感器收集的数据以无线方式被发送到智能手机和平板电脑进行进一步分析;美国公共卫生协会(APHA: American Public Health Association)开发Flu Near You用来的症状,通过大数据分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。

视频:互联网电视能够追踪你正在看的内容,看了多长时间,甚至能够识别多少人坐在电视机前,来确定这个频道的流行度。Netflix 美国国内规模最大的商业视频流供应商,收集的数据包括用户在看什么、喜欢在什么时段观看、在哪里观看以及使用哪些设备观看等。甚至记录用户在哪视频的哪个时间点后退、快进或者暂停,乃至看到哪里直接将视频关掉等信息。典型的应用是Netflix公司利用数据说服BBC重新翻拍了电视连结剧《纸牌屋》,而且成功的挖掘出演员Kevin Spacey和导演David Fincher的支持者与原剧集粉丝的关联性,确定新剧拍摄的最佳人选。 交通:《车来了》通过分析公交车上GPS定位系统每天的位置和时间数据,结合时刻表预测出每一辆公交车的到站时间;WNYC开发的Transit Time NYC通过开源行程平台(Github:OpenTripPlanner和MTA )获取的数据将纽约市划分成2930个六边形,模拟出从每一个六边形中点到边缘的时间(地铁和步行,时间是上午九点),最终建模出4290985条虚拟线路。用户只需点击地图或者输入地址就能知道地铁到达每个位置的时间;实时交通数据采集商

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篇二 :大数据究竟对企业有何作用

大数据究竟对企业有何作用

大数据又称巨量资料、海量资料,是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通常被认为具有“4V”主要特征,即海量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)和价值化(Value)。大数据是工具,那么究竟对企业有什么作用呢?从传统企业的运行流程来看,主要能够在了解用户、锁定资源、规划生产、做好运营、开展服务等方面。

一是帮企业了解用户。大数据通过相关性分析,将客户、用户和产品有机串联,对用户的产品偏好,客户的关系偏好进行个性化定位,生产出用户驱动型的产品,提供客户导向性的服务。

从大数据技术方面来看,用数据来指引企业的成长,将不再单单是一句口号。百度副总裁曾良表示,从挖掘的角度来看,他们通过对每天60亿的检索请求数据分析,可以发现检索某一品牌的受众行为特征,进而反馈给企业的品牌、产品研发部门,能更准确地了解目标用户,并推出与用户要求相匹配的产品。

通过运用大数据,不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态,用数据对用户和客户对待产品的态度进行挖掘和洞察,准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征,这必将颠覆传统企业在用户调研过程中,过分依赖主观臆断的市场分析模式。

二是帮企业锁定资源。通过大数据技术,可以实现企业对所需资源的精准锁定,在企业在运营过程中,所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等,企业都可以进行搜集分析,形成基于企业的资源分布可视图,就如同“电子地图”一般,将原先只是虚拟存在的各种优势点,进行“点对点”的数据化、图像化展现,让企业的管理者可以更直观地面对自己的企业,更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据,将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性,就如同外媒曾经提到的“啤酒”与“尿片”之间的关联营销一样。因为美国妇女通常在家照顾孩子,她们经常嘱咐丈夫下班回家时为孩子买尿布,而丈夫则顺手购买了啤酒。于是,尿片与啤酒形成了关联。于是美国沃尔玛超市将尿布与啤酒摆在一起,使尿布和啤酒的销量都大幅增加。

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篇三 :激励口号大全

激励口号大全

DE01 因为有我,所以更好 DE02 不要小看自己,人有无限可能 DE03 DE05 DE07 DE09

只为成功找方法,不为失败找理由 DE04 成功者绝不放弃,放弃者绝不成功 失败后懂得检讨,才乃是成功之母 DE06 只有充分地放松,才能有力地出击 只要有正确的方法,成功是件简单的事 DE08 没有艰辛的汗水,便没有成功的泪水 世上没有绝望的处境,只有对处境绝望的人 DE10 人之所以能,是因为相信能

DE11 不要等待机会,而要创造机会 DE12 欲望以提升热忱,毅力以磨平高山 DE13 有志者事竟成,我行动我定能 DE14 要改变命运,首先改变自己

DE15 软弱就是最大的敌人,勇敢就是最好的朋友 DE16 “不可能”只存在于蠢人的字典里 DE17 财富总是落入对它有精心准备的人手中 DE18 财富总是眷顾有财智准备的人

DE19 积极思考造成积极人生,消极思考造成消极人生 DE20 出门走好路,出口说好话,出手做好事 DE21 两粒种子,一片森林 DE22 每一发奋努力的背后,必有加倍的赏赐 DE23 成功者需不断地累积知识和人脉的质和量 DE24 每天告诉自己一次:我真的很不错 DE25 成功者就是要比对手多做一下,坚持到底的人 DE26 信心永远是成功的第一把钥匙

DE27 我成功,因为我志在成功 DE28 我不能左右天气,但我能转变我的心情 DE29 自古成功在尝试 DE30 人是靠梦想活下来的,也是靠梦想活下去的 DE31 人生伟业的建立,不在能知,乃在能行 DE32 行动是成功的阶梯,行动越多,登得越高

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篇四 :互联网+与大数据

先看一则新闻:武汉的士集体抵制专车 开空车打双闪堵路。8月10号,在武汉长江大桥、二桥、解放大道、中南路武珞路沿线交通发生了大面积的拥堵,原因是武汉的士司机集体在道路上打双闪缓行,意在抵制武汉7万多辆“私家专车”。为什么的士司机要发动这场“战争”,我相信在座的各位都清楚:专车抢了的士的饭碗。说到专车,就不得不提导致私家专车产生的几家公司:滴滴打车、快的打车、uber以及一号专车,以及他们近乎疯狂打车补贴!有人可能会有疑问:你讲的这个和今天的话题有什么联系吗?有,想了解互联网时代的商业秘密就不得不剖析这些疯狂的背后的故事。

20xx年,由腾讯入股的滴滴打车以及由阿里巴巴如果的快的打车掀起了互联网时代最疯狂的天价补贴:花钱让用户去免费坐专车,花钱去补贴专车司机,两家公司简单粗暴的烧钱推广活动在短短6个月的时间里烧掉了近20-40亿人民币。20亿,是个什么概念,有人可能会说,他们是疯了吗,有了这20亿做点什么不好,非要这么折腾?

那么我们来看看经过他们这么折腾后两家公司目前的市值估价:20xx年2月滴滴快滴两家公司宣布合并,市值估计60亿——100亿美元,20亿人民币的投入,换来了360亿——600亿人民币的市值(如果不是Uber的搅局,估计会值更多)。相信在座的各位都会觉得这是一笔很划算的买卖。

滴滴快滴的成功可以称得上是互联网+时代的一个经典案例,后面的讲解中,我将会一一对其进行剖析。

20xx年3月,李克强总理在政府工作报告上提到了一个词:互联网+,相信在座的各位都听过这个,那么到底什么是互联网+?其实互联网+早就存在,并且早就融入到了我们的生活中,比如网上订票,网上购物,网上预约,网上理财等等,说简单一点,“互联网+”就是“互联网+各个传统行业”,但这并不是简单的两者相加,而是利用信息通信技术以及互联网平台,让互联网与传统行业进行深度融合,创造新的发展生态。前面提到的滴滴快滴,如果用互联网+的概念来理解的话,就是互联网+汽车客运,它主要存在以下特征:

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篇五 :大数据

大数据(论文)

题目:大数据

学生姓名:刘逸飞

指导教师:宁春辉

20xx年10月11号

目录

大数据定义………………………………………………(3~5) (3~5)

大数据意义………………………………………………(5)

(5)

大数据特征………………………………………………(6)

(6)

大数据主要作用……………………………………………(7)

(7)

观点…………………………………………………(8)

(8)

大数据定义 对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。[1]

随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数

十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

最小的基本单位是bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。

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篇六 :大数据

大数据

大数据

一、Windows Azure云平台、手机端、电脑APP平台介绍

1.1 Windows Azure云平台

Windows Azure以云技术为核心,提供了软件+服务的计算方法。 它是Azure服务平台的基础。Azure用于帮助开发者开发可以跨越云端和专业数据中心的下一代应用程序,在PC、Web和手机等各种终端间创造完美的用户体验。

Azure能够将处于云端的开发者个人能力,同微软全球数据中心网络托管的服务,比如存储、计算和网络基础设施服务,紧密结合起来。这样,开发者就可以在“云端”和“客户端”同时部署应用,使得企业与用户都能共享资源。Ray Ozzie说道。“今天,无论对于开发社区还是对于微软来说,都是一个转折点。我们所提出的技术将改变原来的游戏规则,同时为Web开发者和企业开发者带来新的机遇。

1.2手机端、电脑APP平台

本APP产品定位成为一个贵州省内专业性的旅游攻略APP,增加原有APP没有的功能,将APP三大服务功能进行整合创新,用新颖独特的理念,将纯商业性的APP打造成为集商业性,娱乐性于一体的新型本地化服务性APP。

二、研究价值

2.1 Windows Azure云平台

Windows Azure 支持大量开源应用程序、框架和语言,Azure服务平台可以让你创建Web、手机、使用云计算的复杂应用。可以利用这些对未来公司和松桃的地方政府以及企业合作进行松桃的各类资源的大数据处理,与地方政府进行旅游资源,特色资源的宣传,将贵州松桃特色旅游资源进行数据采集,类似于装在这个平台里,社会人群就可以通过相应的软件进行浏览,这样就可以对我们贵州松桃的旅游景点多一份认识。

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2.2手机端、电脑APP平台

(1)经济发展是振兴旅游业发展的最根本因素,同时也是刺激人民增加外出旅游频率的主要原因。旅游产业的改革振兴也是促使人民出外旅游的原因之一。然而快节奏的生活方式以及互联网技术的高度发展使人们在出行之前有了更便利查询出行资讯的绝佳方式。然而论到便利性,目前手机APP形式的旅游资讯查询更容易被接受和推广。一款能够使人们全方位查询和了解旅游信息并正确做出决策的手机APP的开发就显得十分必要。

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篇七 :宣传标语

全国计算机等级考试 二级公共基础复习题(命中率95%) 来源: 谢琳Novia的日志

一、选择题

(1) 下面叙述正确的是(C)

A. 算法的执行效率与数据的存储结构无关 B. 算法的空间复杂度是指算法程序中指令(或语句)的条数

C. 算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止 D. 以上三种描述都不对

(2) 以下数据结构中不属于线性数据结构的是(C)

A. 队列 B. 线性表 C. 二叉树 D. 栈

(3) 在一棵二叉树上第5层的结点数最多是(B) 注:由公式2k-1得

A. 8 B. 16 C. 32 D. 15

(4) 下面描述中,符合结构化程序设计风格的是(A)

A. 使用顺序、选择和重复(循环)三种基本控制结构表示程序的控制逻辑

B. 模块只有一个入口,可以有多个出口

C. 注重提高程序的执行效率

D. 不使用goto语句

(5) 下面概念中,不属于面向对象方法的是 (D) 注:P55-58

A. 对象 B. 继承 C. 类 D. 过程调用

(6) 在结构化方法中,用数据流程图(DFD)作为描述工具的软件开发阶段是(B)

A. 可行性分析 B. 需求分析 C. 详细设计 D. 程序编码

(7) 在软件开发中,下面任务不属于设计阶段的是(D)

A. 数据结构设计 B. 给出系统模块结构

C. 定义模块算法 D. 定义需求并建立系统模型

(8) 数据库系统的核心是(B)

A. 数据模型 B. 数据库管理系统 C. 软件工具 D. 数据库

(9) 下列叙述中正确的是(C)

A.数据库是一个独立的系统,不需要操作系统的支持 B.数据库设计是指设计数据库管理系统

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篇八 :大数据十大切入点

大数据营销的十大切入点

20xx年似乎人人都在谈论大数据,然而说得云里雾里者多。许多企业家更关心的事是:如何才能真正找到大数据营销的切入点?

大数据营销的十大切入点

许多人感觉到大数据时代正在到来,但往往只是一种朦胧的感觉,对于其真正对营销带来的威力可以用一个时髦的词来形容——不明觉厉。实际上,还是应尽量弄明白,才会明白其厉害之处。对于多数企业而言,大数据营销的主要价值源于以下几个方面。

第一,用户行为与特征分析。显然,只要积累足够的用户数据,就能分析出用户的喜好与购买习惯,甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点,才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何,那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想,过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第二,精准营销信息推送支撑。过去多少年了,精准营销总在被许多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛滥。究其原因,主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准,因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言,现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性,而其背后靠的即是大数据支撑。

第三,引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征,以及他们对产品的期待,那么你的产品生产即可投其所好。例如,Netflix在近投拍《纸牌屋》之前,即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员,结果果然捕获了观众的心。又比如,《小时代》在预告片投放后,即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性,因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

第四,竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的,即使对方不会告诉你,但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如,可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等,可以通过监测掌握竞争对手传播态势,并可以参考行业标杆用户策划,根据用户声音策划内容,甚至可以评估微博矩阵运营效果。

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