将系统产生的大数据传输，存储，分类等很多是技术型工作，随着大数据技术的发展，通用的解决方案，越来越成熟，也越来越廉价(几乎每两年存储价格降低一倍)。 谷歌一直走在大数据应用的前列，下面就举两个案例，来进行赏析： 第一个就是ReCAPTCHA案例，这个虽然是被谷歌收购的，但是，具有典型的谷歌思维。 第二个是拼写检查纠错的案例。 从上面的案例，可以充分得到体现，首先大量数据，无论是验证码，还是拼写检查的需求，都是一个大的应用场景，可以产生大量数据;最重要的是，如何找到相关物(如OCR识别)，或者利用已有资源设计出相关物(要找的是不是建议 充分理解了上述案例，掌握了大数据思维，对于解决我们自身的大数据问题是非常有帮助的，这也是我们建立优秀的大数据应用的核心。 谷歌这么多聪明的人，为什么不能解决让全球的人随时随地访问的需求呢?
在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。 这个演讲是对大数据3v特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的 – 可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。 “也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。 下面是其中的10个典型案例： 1. 梅西百货的实时定价机制。 该公司用累积的理赔师报告来分析欺诈案例，通过算法挽回了1200万美元的代位追偿金额。
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大数据正悄悄包围着我们。甚至连着世界经济格局也在酝酿着巨大变革！ 大数据的经典案例 数据正在成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向，商业模式和投资机会。 下面跟大家分享两个非常经典的案例： 中石油 客户挑战 ▼销售情况无法检测 -销售队伍人员庞大,部门经理无法从庞大的销售数据了解到销售代表的销售业绩与KPI -从宏观角度发现问题时,无法精确定位发生问题的原因 大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的未来。 ? 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！ 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
2014年，大数据金融将实现全面的落地开花。玩转大数据金融，一方面需要机构对大量非结构化数据的专业分析、梳理能力，另一方面，则是数据来源本身的获取。什么样的数据更具备价值？ 高流动性、时序间隔更小的数据，也就是更高活跃度的数据。平安集团正在进行这方面的尝试。 毫无疑问，平安拥有大量的金融类数据，截至2013年，平安保险、银行、投资三大板块积累了8000多万实名客户，涉及客户资产信息、汽车信息、健康信息种种，这些数据是其他互联网公司难以抵达的。 如何以互联网的方式催化和激活自己的这些数据，平安一账通向外界展示了其中正发生的变化。 大数据与营销的改变 2013年6月份，10万经过挑选的平安微信服务账户的用户收到了平安主动推送的贷款产品的信息。 银行以往推出的产品可以看做是一种解决方案，理论上，用户到银行可以办理大多数业务，比如缴费、转账汇款、办理理财等。但这与支付宝等互联网企业的思路不同，传统银行的一些电子服务是隐藏在后台中的。
image.png 警察能够用分析移动数据的方式来提升预测犯罪事件的能力吗？最近，来自意大利、西班牙和MIT的研究人员给出了肯定答案。 研究人员表示，使用移动数据并不是推测犯罪事件的唯一途径，但确实是大大提高了准确率。这意味着，如果你有不良的上网习惯，相关部门将会“密切留意”你。 image.png 目前，有关部门采用犯罪统计和当地人口统计数据来预测犯罪事件。但这套系统已经相当陈旧，升级成本高昂，实际意义已经不大。 研究人员现在已经建立了一套算法，数据搜集自英国各大移动通讯公司。通过这套算法，一张伦敦地区的犯罪事件预测地图已经被成功绘制。 在意大利，这种方式也正在试运行。 意大利特兰托大学一项名为“Once Upon a Crime”的研究，用免费的人口统计和移动数据与犯罪数据进行了比对，并成功预测伦敦可能发生犯罪事件的地点，准确度高达 70%。
没想到这一举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实大数据案例。 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章 6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！ 专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
现在就让我们从下面13个鲜明的大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事。 这是大数据在生活中实现应用的情况，也许能改变一个企业的运营，甚至改变一个行业未来的走势与发展。 5、职业篮球赛 大数据应用案例之职业篮球赛——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。 9、汽车制造 大数据应用案例之汽车制造——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。 大数据应用案例之电子邮件—— 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。 大数据应用案例之音乐—— 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。
如今越来越多的案例表明犯罪预防领域的预测型分析能够显著降低犯罪率，例如洛杉矶警察局已经能够利用大数据分析软件成功的把辖区里的盗窃犯罪降低了33%， 暴力犯罪降低了21%，财产类犯罪降低了12%。 如此大量的数据帮助警察们更好地了解犯罪的特点和性质。 从数据显示， 当某地发生犯罪案件后， 不久之后附近发生犯罪案件的概率也很大。 这一点很像地震后余震发生的模式。 然而， 这些信息只能对已经发生的犯罪案件进行记录。 现在有了大数据， 警察们可以预测犯罪了。 洛杉矶警局利用Mohler教授的模型进行了一些试点来预测犯罪多发的地点。 Durham的警察局就利用大量的保险数据， 能够找出了一批虚构车祸进行骗保的案件。 通过数据分析， 他们打掉了一个利用虚构车祸进行骗保的犯罪团伙。 例如， IBM的安全顾问， 前警察Shaun Hipgrave在接受BBC采访时提到：“当你利用大数据， 你能够看到一个正常家庭和一个问题家庭的区别， 你能看到是缺乏学校教育的结果。
5月26日，由工业和信息化部、国家发展和改革委员会、国家互联网信息办公室和贵州省人民政府主办，国家工业信息安全发展研究中心承办的《大数据优秀产品和应用解决方案案例系列丛书》发布会暨数博会“十佳大数据案例 专家评审团透露，为贯彻落实国家大数据战略，全面掌握我国大数据产业发展和应用情况，本次大数据案例评选成立了专家评审团，制定案例应用需求、产品架构、关键技术、应用效果和企业综合实力五个维度的综合考量标准，历时 3个多月，从1706个大数据中共评出100余个案例入选“2019大数据优秀产品和应用解决方案案例集”，并经过现场答辩最终评选出2019“大数据十佳案例”。 十佳大数据案例”以及“全国百家大数据优秀案例”榜单。 此次TBDS入选“十佳大数据案例”，充分体现了政府和行业对腾讯大数据技术、产品、企业综合实力和行业影响力的高度肯定，给予我们极大的鼓舞和信心。
为此，万科、金地、龙湖、碧桂园等各大地产头部企业，纷纷建立自己的数据分析+挖掘工作台，依托大数据实现高效决策。 但在平台建设过程中，存在两大问题。 可视化数据规模较大的情况下，操作体验迅速下降 例如，场景之一是把城市按照正方形格网进行划分，统计不同的指标。 数据支持 “城市地图”产品整合了多种数据源，其中既包括基础地理信息数据、权威部门发布的社会经济统计数据，审批通过的城乡规划成果数据，具有影响力的科研成果数据，也包括大量由网络开放数据、物联网大数据和行业监测大数据构成的新型数据 “城市地图”平台，整合了多源时空信息，数据量巨大，利用地理大数据的一站式SaaS平台，实现了对海量数据存储和针对访问量变化的负载均衡。 例如，我们可以对每个自然街区三十大类、数百小类的POI位置信息数据、刷卡消费数据、房价与人口数据进行特征学习，训练出每个自然街区的人口画像模型，并基于此模型计算出每个自然街区中目标用户的数量或密度，从而为地产的投资决策提供更为有效的数据参考
“满城尽谈大数据”，但很多人其实并不理解大数据真正价值是什么，哈佛大学Gary King教授用3个大数据研究案例告诉你：有数据固然好，但是如果没有分析，数据的价值就没法体现。 2017年初，哈佛大学政治学系教授加里·金（Gary King）在上海交通大学举办了一场名为《大数据，重要的不是数据》（Big Data is Not About the Data）的讲座。 ），有时，它有一个别称，叫大数据。 “大数据”这个词最早是媒体发现的，它试图向大众解释我们是做什么的，目前看来解释的效果还不错。 然而，大数据的价值不是在数据本身，虽然我们需要数据，数据很多时候只是伴随科技进步而产生的免费的副产品。 数据是为了某种目的存在，目的可以变，我们可以通过数据来了解完全不同的东西……有数据固然好，但是如果没有分析，数据的价值就没法体现。 先来看一个大数据在公共政策层面运用的案例。
医保行业可以通过大数据和高级分析来获得巨大收益。请看下面医保行业里的五个大数据产品案例。以下为译文： 医保的成本推动了对大数据驱动的医保应用系统的需求。 医保行业可以通过大数据和高级分析来获得巨大收益。本文将介绍在医保行业里的五个大数据产品案例。 1. 例如，一个客户可能打电话来说”三个月前我发给你们了一个错误的文件，我希望把那个文件拿掉。”他们传统的数据库解决方案可能要3到4周的时间才能找到那个数据并删除。 另外，许多前沿研究需要与外部组织的不同数据进行大量的交互。这需要强大的工作流程工具来处理大量的原始NGS数据，而且足够灵活以跟上快速变化的研究技术。 大数据分析的许多新兴案例都和基于Hadoop的解决方案的能力紧密相关, 它们可以从任意数据源获取并存储巨量异构的数据，不管是结构化的或是非结构化的, 并将其用于深度分析中。 ?
在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。 “也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。 下面是其中的10个典型案例： 1. 梅西百货的实时定价机制。 该公司用累积的理赔师报告来分析欺诈案例，通过算法挽回了1200万美元的代位追偿金额。 来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。 转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
Flume 案例一 1. 数据流程处理分析 ? a1.sources.r1.interceptors = i1 a1.sources.r1.interceptors.i1.type = static ## static拦截器的功能就是往采集到的数据的 header中插入自己定 ## 义的key-value对 a1.sinks.k1.hdfs.rollSize = 10485760 # 批量写入hdfs的个数 <p class="mume-header "
downCountFlow); //将K3和V3写入上下文中 context.write(key, flowBean); } } Step 4: 程序main函数入口 job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(FlowBean.class); //设置Reduce的个数
，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。 例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。 精准营销信息推送。 小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。 打通线上线下营销。 阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。 例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。
涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 笔者邀请您，先思考： 1 金融领域有哪些典型数据问题？ 2 金融领域应用那些数据科学方法？ ? 为了帮助您回答这些问题，我们准备了一份对金融行业影响最大的数据科学应用清单。 它们涵盖了从数据管理到交易策略的各种业务方面，但它们的共同点是增强金融解决方案的巨大前景。 人工智能工具，特别是自然语言处理，数据挖掘和文本分析有助于将数据转化为智能数据治理和更好的业务解决方案，从而提高盈利能力。 只有称职的数据科学家才能创建完美的算法来检测和预防用户行为异常或正在进行的各种欺诈工作流程。例如，针对特定用户的不寻常金融购买警报或大量现金提款将导致阻止这些操作，直到客户确认为止。 我们认为，我们主要关注金融领域的7大数据科学用例，但还有很多其他值得一提的。 如果您有任何进一步的想法，请在评论部分分享您的想法。
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