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大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用案例介紹
2016-01-14
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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)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了,而最重要的現(xiàn)實(shí)是對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,只有通過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,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)分析專家,同時(shí)還有普通用戶,但是他們二者對于大數(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,就如同看圖說話一樣簡單明了。

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)值也就無從說起了。

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

4. 語義引擎。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,還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(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)測的首個(gè)客戶。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,針對早產(chǎn)嬰兒,每秒鐘有超過3000次的數(shù)據(jù)讀取。通過這些數(shù)據(jù)分析,醫(yī)院能夠提前知道哪些早產(chǎn)兒出現(xiàn)問題并且有針對性地采取措施,避免早產(chǎn)嬰兒夭折。

它讓更多的創(chuàng)業(yè)者更方便地開發(fā)產(chǎn)品,比如通過社交網(wǎng)絡(luò)來收集數(shù)據(jù)的健康類App。也許未來數(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,比方說不是通用的成人每日三次一次一片,而是檢測到你的血液中藥劑已經(jīng)代謝完成會自動提醒你再次服藥。

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,為了鼓勵(lì)利用太陽能,會在家庭安裝太陽能,除了賣電給你,當(dāng)你的太陽能有多余電的時(shí)候還可以買回來。通過電網(wǎng)收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數(shù)據(jù),收集來的這些數(shù)據(jù)可以用來預(yù)測客戶的用電習(xí)慣等,從而推斷出在未來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)測后,就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購買一定數(shù)量的電。因?yàn)殡娪悬c(diǎn)像期貨一樣,如果提前買就會比較便宜,買現(xiàn)貨就比較貴。通過這個(gè)預(yù)測后,可以降低采購成本。

維斯塔斯風(fēng)力系統(tǒng),依靠的是BigInsights軟件和IBM超級計(jì)算機(jī),然后對氣象數(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通過使用IBM SPSS預(yù)測分析軟件,減少了將近一半的客戶流失率。XO現(xiàn)在可以預(yù)測客戶的行為,發(fā)現(xiàn)行為趨勢,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。此外,IBM新的Netezza網(wǎng)絡(luò)分析加速器,將通過提供單個(gè)端到端網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)、客戶分析視圖的可擴(kuò)展平臺,幫助通信企業(yè)制定更科學(xué)、合理決策。

電信業(yè)者透過數(shù)以千萬計(jì)的客戶資料,能分析出多種使用者行為和趨勢,賣給需要的企業(yè),這是全新的資料經(jīng)濟(jì)。

中國移動通過大數(shù)據(jù)分析,對企業(yè)運(yùn)營的全業(yè)務(wù)進(jìn)行針對性的監(jiān)控、預(yù)警、跟蹤。系統(tǒng)在第一時(shí)間自動捕捉市場變化,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,為顧客提供附近的餐飲店信息,接近末班車時(shí)間時(shí),提供末班車信息服務(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,是一家領(lǐng)先的專業(yè)時(shí)裝零售商,通過當(dāng)?shù)氐陌儇浬痰?、網(wǎng)絡(luò)及其郵購目錄業(yè)務(wù)為客戶提供服務(wù)。公司希望向客戶提供差異化服務(wù),如何定位公司的差異化,他們通過從 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妝品的營銷模式,隨后他們認(rèn)識到必須保留兩類有價(jià)值的客戶:高消費(fèi)者和高影響者。希望通過接受免費(fèi)化妝服務(wù),讓用戶進(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上的數(shù)據(jù)充實(shí)了客戶主數(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)控客戶的店內(nèi)走動情況以及與商品的互動。它們將這些數(shù)據(jù)與交易記錄相結(jié)合來展開分析,從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時(shí)調(diào)整售價(jià)上給出意見,此類方法已經(jīng)幫助某領(lǐng)先零售企業(yè)減少了17%的存貨,同時(shí)在保持市場份額的前提下,增加了高利潤率自有品牌商品的比例。

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