大数据的经典应用案例

《大数据的经典应用案例》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、大数据的经典应用案例大数据(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。”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®OfficialSite:Flex,OneandZipWirelessActivityandSleepTrackers的健身腕带可以收集有关我们走路或者慢跑

2、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；EarlyDetectionofPatientDeterioration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:AmericanPublicHealthAssociation）开发FluNearYou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

3、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KevinSpacey和导演DavidFincher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TransitTime

4、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INRIX-Traffic的口号是（永不迟到！^^），通过记录每位用户在行驶过程中的实时数据例如行驶车速，所在位置等信息并进行数据汇总分析，而后计算出最佳线路，让用户能够避开拥堵。电子商务：Decide 是一家预测商品价格并为消费者提出购买时间建议的创业公司，通过抓取亚马逊、

5、百思买、新蛋及全球各大网站上数以十亿计的数据进行分析，最终整合在一个页面中方便消费者对比查看，并且能够预测产品的价格趋势，帮助用户确定商品的最好购买时机。已经于2013年被eBay收购。政治：奥巴马在总统竞选中使用大数据分析来收集选民的数据，让他可以专注于对他最感兴趣的选民，谷歌执行董事长EricSchmidt当时向奥巴马的大数据分析团队投资数百万美元并聚拢核心成员成立了CivisAnalytics咨询公司，该公司将会将在奥巴马连任竞选中所获得的经验应用到商业和非营利行业中。（了解更多可以看看MITtechnology的文章TheDefinitiveStoryofHowPr

6、esidentObamaMinedVoterDatatoWinASecondTerm）金融：ZestFinance

7、BigDataUnderwriting 是由是Google的前任CIO，DouglasMerrill创立金融数据分析服务提供商，使用机器学习算法和大数据为放款者提供承保模式，旨在为那些个人信用不良或者不满足传统银行贷款资格的个人提供服务。公司使用分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析，只需几秒时间便可以得出超过十万个行为指标。目前违约率比行业平均水平低60%左右。另外一个不得不提到的是风险管理先驱者FICO

8、PredictiveAnalytics

9、,BigDataAnalyticsandFICOCreditScores，通过大数据分析为银行和信用卡发卡机构、保险、医疗保健、政府和零售行业提供服务。FICO信用分计算的基本思想是：把借款人过去的信用历史资料与数据库中的全体借款人的信用习惯相比较，检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至申请破产等各种陷入财务困境的借款人的发展趋势是否相似。FICO已经为三分之二的世界100强银行提供服务，提高了客户忠诚度和盈利率、减少欺诈损失、管理信贷风险、满足监管与竞争要求并快速获取市场份额。想了解更多的企业可以看看附录