大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用案例介紹

從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過(guò)分析才能獲取很多智能的，深入的，有價(jià)值的信息。那么越來(lái)越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；谌绱说恼J(rèn)識(shí)，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

1. 可視化分析。大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家，同時(shí)還有普通用戶(hù)，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話(huà)一樣簡(jiǎn)單明了。

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱(chēng)之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。

3. 預(yù)測(cè)性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。

4. 語(yǔ)義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話(huà)，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用與案例分析

1. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：醫(yī)療行業(yè)

Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技術(shù)醫(yī)療保健內(nèi)容分析預(yù)測(cè)的首個(gè)客戶(hù)。該技術(shù)允許企業(yè)找到大量病人相關(guān)的臨床醫(yī)療信息，通過(guò)大數(shù)據(jù)處理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多倫多的一家醫(yī)院，針對(duì)早產(chǎn)嬰兒，每秒鐘有超過(guò)3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過(guò)這些數(shù)據(jù)分析，醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問(wèn)題并且有針對(duì)性地采取措施，避免早產(chǎn)嬰兒夭折。

它讓更多的創(chuàng)業(yè)者更方便地開(kāi)發(fā)產(chǎn)品，比如通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)來(lái)收集數(shù)據(jù)的健康類(lèi)App。也許未來(lái)數(shù)年后，它們搜集的數(shù)據(jù)能讓醫(yī)生給你的診斷變得更為精確，比方說(shuō)不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測(cè)到你的血液中藥劑已經(jīng)代謝完成會(huì)自動(dòng)提醒你再次服藥。

2. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：能源行業(yè)

智能電網(wǎng)現(xiàn)在歐洲已經(jīng)做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國(guó)，為了鼓勵(lì)利用太陽(yáng)能，會(huì)在家庭安裝太陽(yáng)能，除了賣(mài)電給你，當(dāng)你的太陽(yáng)能有多余電的時(shí)候還可以買(mǎi)回來(lái)。通過(guò)電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù)，收集來(lái)的這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)預(yù)測(cè)客戶(hù)的用電習(xí)慣等，從而推斷出在未來(lái)2~3個(gè)月時(shí)間里，整個(gè)電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個(gè)預(yù)測(cè)后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購(gòu)買(mǎi)一定數(shù)量的電。因?yàn)殡娪悬c(diǎn)像期貨一樣，如果提前買(mǎi)就會(huì)比較便宜，買(mǎi)現(xiàn)貨就比較貴。通過(guò)這個(gè)預(yù)測(cè)后，可以降低采購(gòu)成本。

維斯塔斯風(fēng)力系統(tǒng)，依靠的是BigInsights軟件和IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)，然后對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出安裝風(fēng)力渦輪機(jī)和整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)最佳的地點(diǎn)。利用大數(shù)據(jù)，以往需要數(shù)周的分析工作，現(xiàn)在僅需要不足1小時(shí)便可完成。

3. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：通信行業(yè)

XO Communications通過(guò)使用IBM SPSS預(yù)測(cè)分析軟件，減少了將近一半的客戶(hù)流失率。XO現(xiàn)在可以預(yù)測(cè)客戶(hù)的行為，發(fā)現(xiàn)行為趨勢(shì)，并找出存在缺陷的環(huán)節(jié)，從而幫助公司及時(shí)采取措施，保留客戶(hù)。此外，IBM新的Netezza網(wǎng)絡(luò)分析加速器，將通過(guò)提供單個(gè)端到端網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)、客戶(hù)分析視圖的可擴(kuò)展平臺(tái)，幫助通信企業(yè)制定更科學(xué)、合理決策。

電信業(yè)者透過(guò)數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的客戶(hù)資料，能分析出多種使用者行為和趨勢(shì)，賣(mài)給需要的企業(yè)，這是全新的資料經(jīng)濟(jì)。

中國(guó)移動(dòng)通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對(duì)性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時(shí)間自動(dòng)捕捉市場(chǎng)變化，再以最快捷的方式推送給指定負(fù)責(zé)人，使他在最短時(shí)間內(nèi)獲知市場(chǎng)行情。

NTT docomo把手機(jī)位置信息和互聯(lián)網(wǎng)上的信息結(jié)合起來(lái)，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車(chē)時(shí)間時(shí)，提供末班車(chē)信息服務(wù)。

4、大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：零售業(yè)

“我們的某個(gè)客戶(hù)，是一家領(lǐng)先的專(zhuān)業(yè)時(shí)裝零售商，通過(guò)當(dāng)?shù)氐陌儇浬痰?、網(wǎng)絡(luò)及其郵購(gòu)目錄業(yè)務(wù)為客戶(hù)提供服務(wù)。公司希望向客戶(hù)提供差異化服務(wù)，如何定位公司的差異化，他們通過(guò)從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營(yíng)銷(xiāo)模式，隨后他們認(rèn)識(shí)到必須保留兩類(lèi)有價(jià)值的客戶(hù)：高消費(fèi)者和高影響者。希望通過(guò)接受免費(fèi)化妝服務(wù)，讓用戶(hù)進(jìn)行口碑宣傳，這是交易數(shù)據(jù)與交互數(shù)據(jù)的完美結(jié)合，為業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)提供了解決方案?！盜nformatica的技術(shù)幫助這家零售商用社交平臺(tái)上的數(shù)據(jù)充實(shí)了客戶(hù)主數(shù)據(jù)，使他的業(yè)務(wù)服務(wù)更具有目標(biāo)性。

零售企業(yè)也監(jiān)控客戶(hù)的店內(nèi)走動(dòng)情況以及與商品的互動(dòng)。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合來(lái)展開(kāi)分析，從而在銷(xiāo)售哪些商品、如何擺放貨品以及何時(shí)調(diào)整售價(jià)上給出意見(jiàn)，此類(lèi)方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨，同時(shí)在保持市場(chǎng)份額的前提下，增加了高利潤(rùn)率自有品牌商品的比例。