大数据的介绍及案例分享373895833.pdf

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1、大数据的介绍及案例分享12目录大数据的概念大数据与传统数据的区别？大数据的典型特征（3V）广义的大数据大数据应用案例3大数据的概念大数据(BigData)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简单一点的说，就是用现有一般技术难以管理的数据。4大数据与传统数据的区别？小明去了一百次书店传统数据：要回答的问题是他第一百零一次买不买书，即业绩和经营指标的问题；大数据：要回答的是他第一百零一次买什么书，需要将什么样的内容推荐给他。群体和个体的区别传统定义上，更多关注的是一类人群，

2、用同一类规则制订套餐给他们；互联网时代，要把每个人都精准刻画出来，进行精准匹配。5大数据的典型特征（3V）Volume（容量）现在基本上是指从几十TB到几PB这样的数量级，未来，可能只有几EB数量级的数据量才能称得上是大数据了。Variety（多样性）结构化和非结构化数据Velocity（速度）数据产生和更新的频率6广义的大数据所谓大数据，是一个综合性概念，它包括：（1）因具备3V特征而难以进行管理的数据（2）对这些数据进行存储、处理、分析的技术（3）以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织大数据的应用案例78穿孔

3、卡片与美国人口普查美国在1880年进行的人口普查，耗时8年才完成数据汇总。因此，他们获得的很多数据都是过时的。1890年进行的人口普查，预计要花费13年的时间来汇总数据。后来，美国人口普查局通过用赫尔曼-霍尔瑞斯发明的穿孔卡片制表机来进行1890年的人口普查，耗时一年。9麻省理工与通货紧缩预测软件美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数（CPI），这是用来测试通货膨胀率的。政府通过人工采集价格信息数据每年大概需要花费两亿五千万美元。这些数据是精确的也是有序的，但是数据往往会有几周的滞后。麻省理工学院（MIT）的两位经济学

4、家，通过一个软件在互联网上每天可以收集到50万种商品的价格，他们能比官方数据提前发现通货紧缩趋势。10沃尔玛，请把蛋挞与飓风用品摆在一起通过对历史交易记录这个庞大数据库进行观察，沃尔玛注意到，每当季节性飓风来临之前，不仅手电筒销量增加，而且美式早餐含糖零食蛋挞销量也增加了。因此每当季节性飓风来临时，沃尔玛就会把蛋挞与飓风用品摆放在一起，从而增加销量。11沃尔玛：东海岸——中海岸——西海岸在美国，东海岸、中海岸、西海岸之间有两小时时差。东海岸的沃尔玛营业两小时后之后，中海岸才开始营业，沃尔玛就会把东海岸当天这两小时的营业情况、相关数

5、据传给中海岸。中海岸就会根据这个数据知道了这天人们的购物喜好，决定货品怎么摆放，哪些货物摆放在一起会比较好。这种方式给沃尔玛带来了很大的利润。12美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测塔吉特公司能在不被清楚告知的情况下预测出一个女性的怀孕情况该公司找出了大概20多种与怀孕的关联物，给顾客进行“怀孕趋势”评分这些数据甚至使得零售商能够比较准确地预测预产期，这样就能够在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券13Hitwise，通过流量判断消费者喜好数据创新再利用的一个典型例子是搜索关键词。消费者和搜索引擎之间的瞬时交互形成了一个网站和广告

6、的列表，实现了那一刻的特定功能。这些信息除了实现基本用途之外，它还可以变得非常有价值。如数据代理益百利旗下的网页流量测量公司Hitwise，让客户采集搜索流量来揭示消费者的喜好。14物联网物联网（InternetofThings，缩写IOT）是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可以查找出它们的具体位置。通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制，也可以对家庭设备、汽车进行遥控，以及搜

7、寻位置、防止物品被盗等各种应用。15RFID技术RFID是RadioFrequencyIdentification的缩写，即射频识别，俗称电子标签。RFID是一种简单的无线系统，由一个询问器(或阅读器)和很多应答器(或标签)组成。该系统用于控制、检测和跟踪物体。RFID技术在超市和图书馆中的应用16车联网未来车联网技术将重新定义汽车DNA。借助无线通讯，城市内车与车之间，车与建筑之间，车与人之间都将建立更加智能紧密的互联。通过装载在车辆上的电子标签利用无线射频等识别技术，实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息和静、动态信息进行

8、提取和有效利用，并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务。17无人驾驶无人驾驶被人认为是车联网的终极目标无人驾驶车依赖的技术很多，比如导航、雷达、庞大数据计算等