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身邊的大數(shù)據(jù)應(yīng)用的例子（生活中的大數(shù)據(jù)例子20個）

發(fā)布時間：2023-03-18 13:42:50 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 537 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于身邊的大數(shù)據(jù)應(yīng)用的例子的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、簡述身邊大數(shù)據(jù)成功案例并且用了哪些大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)達(dá)到什么效果？
2、生活中的大數(shù)據(jù)例子
3、常見大數(shù)據(jù)應(yīng)用有哪些
4、目前大數(shù)據(jù)在哪些行業(yè)有案例或者說應(yīng)用？

身邊的大數(shù)據(jù)應(yīng)用的例子（生活中的大數(shù)據(jù)例子20個）

一、簡述身邊大數(shù)據(jù)成功案例并且用了哪些大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)達(dá)到什么效果？

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面，那么除了之前眾所周知的大數(shù)據(jù)殺熟事件，對于大數(shù)據(jù)你還了解多少呢？科學(xué)運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測犯罪的發(fā)生。

google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測禽流感的散布。

統(tǒng)計學(xué)家內(nèi)特.西爾弗(Nate Silver)利用大數(shù)據(jù)預(yù)測2012美國選舉結(jié)果。

麻省理工學(xué)院利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。

梅西百貨的實時定價機(jī)制，根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達(dá)7300萬種貨品進(jìn)行實時調(diào)價。

……

種種的案例實在是太多，或許我們永遠(yuǎn)說不完一樣，所以我們就來看一看大數(shù)據(jù)被科學(xué)運用的一個經(jīng)典案例：

“啤酒與尿布”的故事產(chǎn)生于20世紀(jì)90年代的美國沃爾瑪超市中，沃爾瑪?shù)某泄芾砣藛T分析銷售數(shù)據(jù)時發(fā)現(xiàn)了一個令人難于理解的現(xiàn)象：在某些特定的情況下，“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關(guān)系的商品會經(jīng)常出現(xiàn)在同一個購物籃中，這種獨特的銷售現(xiàn)象引起了管理人員的注意，經(jīng)過后續(xù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這種現(xiàn)象出現(xiàn)在年輕的父親身上。

如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一，則他很有可能會放棄購物而到另一家商店，直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發(fā)現(xiàn)了這一獨特的現(xiàn)象，開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區(qū)域，讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品，并很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件，從而獲得了很好的商品銷售收入，這就是“啤酒與尿布” 故事的由來。

當(dāng)然“啤酒與尿布”的故事必須具有技術(shù)方面的支持。1993年美國學(xué)者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合，從而找出商品之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的關(guān)聯(lián)算法，并根據(jù)商品之間的關(guān)系，找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數(shù)學(xué)及計算機(jī)算法角度提出了商品關(guān)聯(lián)關(guān)系的計算方法——Aprior算法。沃爾瑪從上個世紀(jì) 90 年代嘗試將 Aprior 算法引入到 POS機(jī)數(shù)據(jù)分析中，并獲得了成功，于是產(chǎn)生了“啤酒與尿布”的故事。

其實大數(shù)據(jù)，其影響除了以上列舉的方面外，它同時也能在經(jīng)濟(jì)、政治、文化等方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，大數(shù)據(jù)可以幫助人們開啟循“數(shù)”管理的模式，也是我們當(dāng)下“大社會”的集中體現(xiàn)，三分技術(shù)，七分?jǐn)?shù)據(jù)，得數(shù)據(jù)者得天下。

二、生活中的大數(shù)據(jù)例子

1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測犯罪的發(fā)生。

目前位于美國加利福尼亞州的PredPol公司在某種程度上把利用大數(shù)據(jù)預(yù)測犯罪變成了現(xiàn)實。

PredPol 推出的犯罪活動預(yù)測軟件主界面是一張城市地圖，看起來與谷歌地圖相似。它會根據(jù)某一地區(qū)過往的犯罪活動統(tǒng)計數(shù)據(jù)，借助特殊算法，計算出某地發(fā)生犯罪的概率、犯罪類型，以及最有可能犯罪的時間段。

它還可以用紅色方框表示需要提高警惕的犯罪“熱點”地區(qū)，警方可以通過個人電腦、手機(jī)或平板電腦對其進(jìn)行在線查看。

犯罪預(yù)測軟件實際上是從地震預(yù)測軟件進(jìn)化而來的，它能處理大量犯罪數(shù)據(jù)，尤其是犯罪地點和犯罪時間，然后再聯(lián)系已知的犯罪行為，比如竊賊通常傾向于在他們最熟悉的社區(qū)犯罪等，最終給出一個較為完善的結(jié)果。

每次運算結(jié)束后，犯罪預(yù)測軟件會給出一張畫出了紅色方框的地圖，這些紅色方框代表盜竊行為可能發(fā)生的“熱點”地區(qū)，有些時候這些區(qū)域能準(zhǔn)確地縮小至很小的范圍。

警察局的上司會吩咐屬下，當(dāng)他們沒在處理報警電話時，就應(yīng)該花時間在這些高危區(qū)域中巡邏，最好是每兩小時巡邏至少15分鐘。這樣做的重點更在于通過在軟件畫出的高危區(qū)中高調(diào)巡邏而降低犯罪，而非等案子發(fā)生后破案。

2、google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測禽流感的散布。

Google流感趨勢（Google Flu Trends，GFT）是Google于2008年推出的一款預(yù)測流感的產(chǎn)品。Google認(rèn)為，某些搜索字詞有助于了解流感疫情。Google流感趨勢會根據(jù)匯總的Google搜索數(shù)據(jù)，近乎實時地對全球當(dāng)前的流感疫情進(jìn)行估測。

3、麻省理工學(xué)院利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。

目前手機(jī)移動網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了城鄉(xiāng)空間區(qū)域的全覆蓋,城鄉(xiāng)人口中手機(jī)終端的持有率和使用率已經(jīng)達(dá)到相當(dāng)高的比例,手機(jī)定位數(shù)據(jù)契合了城鄉(xiāng)人口空間分布與活動規(guī)律的分析需求。

根據(jù)手機(jī)信號在真實地理空間上的覆蓋情況,將手機(jī)用戶時間序列的移動信號數(shù)據(jù),映射至現(xiàn)實的地理空間位置,即可完整、客觀地還原出手機(jī)用戶的現(xiàn)實活動軌跡,從而挖掘得到人口空間分布與活動聯(lián)系特征信息。

4、梅西百貨的實時定價機(jī)制。根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達(dá)7300萬種貨品進(jìn)行實時調(diào)價。

擴(kuò)展資料

經(jīng)李克強(qiáng)總理簽批，2015年9月，國務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》（以下簡稱《綱要》），系統(tǒng)部署大數(shù)據(jù)發(fā)展工作。

《綱要》明確，推動大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用，在未來5至10年打造精準(zhǔn)治理、多方協(xié)作的社會治理新模式，建立運行平穩(wěn)、安全高效的經(jīng)濟(jì)運行新機(jī)制，構(gòu)建以人為本、惠及全民的民生服務(wù)新體系，開啟大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的創(chuàng)新驅(qū)動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新生態(tài)。

未來，數(shù)據(jù)科學(xué)將成為一門專門的學(xué)科，被越來越多的人所認(rèn)知。各大高校將設(shè)立專門的數(shù)據(jù)科學(xué)類專業(yè)，也會催生一批與之相關(guān)的新的就業(yè)崗位。與此同時，基于數(shù)據(jù)這個基礎(chǔ)平臺，也將建立起跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)共享平臺，之后，數(shù)據(jù)共享將擴(kuò)展到企業(yè)層面，并且成為未來產(chǎn)業(yè)的核心一環(huán)。

參考資料來源：百度百科-大數(shù)據(jù)

參考資料來源：百度百科-谷歌流感趨勢

三、常見大數(shù)據(jù)應(yīng)用有哪些

大數(shù)據(jù)早已成為流行詞，但究竟何為大數(shù)據(jù)，卻不是人人都能說清楚的。簡而言之，大數(shù)據(jù)就是需要利用專業(yè)的處理工具進(jìn)行分析，從而有利于做出更科學(xué)，更合理決策的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已深深嵌入到我們的日常生活中，影響著我們生活的方方面面，本文將列舉幾個方面，一起管中窺豹，讓人們對大數(shù)據(jù)有更直觀的認(rèn)識。

一、購物營銷

當(dāng)我們打開淘寶，京東等購物APP時，總是會發(fā)現(xiàn)，這些APP比我們自己還懂自己，能夠未卜先知地知道我們最近需要什么。

籃球迷在湖人贏了比賽的時候打開淘寶，會發(fā)現(xiàn)詹姆斯的球衣就在首頁;

一個懷孕的媽媽，打開京東，發(fā)現(xiàn)進(jìn)口的奶粉已經(jīng)在召喚她購買;

一個經(jīng)常聽神曲的大媽，廣場舞音響的推薦總在眼前。

這就是商家通過手機(jī)瀏覽的數(shù)據(jù)分析，知道我們近期的需求，之后精準(zhǔn)地向我們進(jìn)行推銷。

如今人們網(wǎng)絡(luò)購物的行為越來越頻繁，網(wǎng)絡(luò)購物的體驗也越來越好。而影響網(wǎng)絡(luò)購物體驗的一個最重要的方面就是物流的速度。

雙11十多年前就火爆中國，但人們記憶猶新的就是雙11買的物品很長時間才能拿到，少則一周，多則半個月，嚴(yán)重影響購物者的體驗。而如今雙十一的成交量增加了上百倍，但送貨的速度卻提升了不少。很多物品能保證晚上下單，第二天就送達(dá)，即使購買的是新疆的葡萄干，也能在24小時到貨。

速度提升的背后，離不開大數(shù)據(jù)的賦能。物流倉儲與購物平臺合作，通過分析用戶的瀏覽數(shù)據(jù)，購物車，下定金情況，預(yù)知某一地區(qū)的購買量，進(jìn)行提前備貨。當(dāng)用戶付款之后，貨物是從離用戶100公里內(nèi)的倉儲中心發(fā)貨，而不是千里之外的新疆發(fā)貨。

通過大數(shù)據(jù)中心的調(diào)控，物流分揀系統(tǒng)能最科學(xué)合理的進(jìn)行裝車。在智慧系統(tǒng)的指引下，快遞員也能按照最優(yōu)的線路進(jìn)行高效的配送。

二、交通出行

如今百度地圖、高德地圖已經(jīng)成了我們出行必不可少的工具。沒了地圖，很多時候我們將寸步難行。有了地圖，即使在九曲回腸的復(fù)雜道路中，也可以順利的抵達(dá)我們想去的一個網(wǎng)紅美食店。

手機(jī)地圖能夠做到精準(zhǔn)的導(dǎo)航和實時的路況預(yù)測得益于大數(shù)據(jù)的分析。

一是地圖公司有自己數(shù)據(jù)采集車，前期采集了海量的數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫中。

二是每一個使用地圖的用戶，都共享了自己的位置，貢獻(xiàn)了自己的數(shù)據(jù)。通過對同一時間段同一路段用戶的使用情況進(jìn)行分享，地圖很容易就能得知哪里堵車，哪里暢通，提前告知使用者。

三、政務(wù)處理

大數(shù)據(jù)在助力政府的政務(wù)處理方面同樣發(fā)揮著重要的作用。近年來精準(zhǔn)扶貧是各級政府的首要工程，扶貧如何做到精準(zhǔn)，考驗著政府的執(zhí)政能力。

精準(zhǔn)扶貧首先要做到的就是精準(zhǔn)，貧困戶是不是真正的貧困戶，這在過往是一件很難解決的難題。上級政府只有依靠下級政府的統(tǒng)計上報進(jìn)行撥款，于是關(guān)系戶成了貧困戶，真正貧困的人卻難以得到實質(zhì)性的幫助。

現(xiàn)如今有了大數(shù)據(jù)的加持，政府通過建檔立卡，通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析，對每一個貧困戶進(jìn)行核實。家里老人的就醫(yī)記錄，子女的工資水平，養(yǎng)殖等副業(yè)的收入等等都將進(jìn)行評估，以確保精準(zhǔn)扶貧落實到位。

電信詐騙無孔不入，但當(dāng)電信詐騙遇上大數(shù)據(jù)，詐騙分子也將插翅難逃。如今利用大數(shù)據(jù)分析，詐騙短信，詐騙網(wǎng)站很容易被識別攔截。通過分析詐騙分子的“偽基站”地址，登錄網(wǎng)址等信息也能很快鎖定詐騙分子的藏身之處。

四、信用體系

俗話說民無信不立，國無信不強(qiáng)。可見信用對于個人，對于國家都有非常重要的意義。但如何識別一個人是否有信用，卻不是一件容易的事。

在熟人社會里，我們可以通過一個人過往的表現(xiàn)，言行來判斷他的信用。但在陌生人社會里，想要判定一個人是否有信用就很難了。這也影響了整個社會的運行，例如信用系統(tǒng)不完善，個人去銀行貸款很難，網(wǎng)絡(luò)購物也難以發(fā)展。

但如今有了大數(shù)據(jù)，這些難題都迎刃而解了。例如支付寶的芝麻積分，就是通過分析用戶的學(xué)歷、存款、購物行為、交友特征、履約歷史等等數(shù)據(jù)來賦予用戶對應(yīng)的分?jǐn)?shù)，表示用戶的信用等級，同時將特定的特權(quán)開放給對應(yīng)等級的用戶。

現(xiàn)在支付寶、微信等信用數(shù)據(jù)都已并入央行主導(dǎo)的國民信用體系里，成為國家隊。中國也正式建立了自己的信用體系，真正實現(xiàn)了有信用走遍天下都不怕，無信用則寸步難行。

20世紀(jì)最重要的資源是石油，誰掌握了石油，誰就統(tǒng)治了世界。21世紀(jì)最重要的資產(chǎn)則是數(shù)據(jù)，誰能在數(shù)據(jù)這座金礦中挖出黃金，誰就能掌握話語權(quán)，造福社會，創(chuàng)造財富。

四、目前大數(shù)據(jù)在哪些行業(yè)有案例或者說應(yīng)用？

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵，也是其必要條件，就在于"IT"與"經(jīng)營"的融合，當(dāng)然，這里的經(jīng)營的內(nèi)涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經(jīng)營，大至一個城市的經(jīng)營。以下是關(guān)于各行各業(yè)，不同的組織機(jī)構(gòu)在大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用的案例，在此申明，以下案例均來源于網(wǎng)絡(luò)，本文僅作引用，并在此基礎(chǔ)上作簡單的梳理和分類。

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。

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個月時間里，整個電網(wǎng)大概需要多少電。有了這個預(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。因為電有點像期貨一樣，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)和整個風(fēng)電場最佳的地點。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小時便可完成。

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，接近末班車時間時，提供末班車信息服務(wù)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之：零售業(yè)

"我們的某個客戶，是一家領(lǐng)先的專業(yè)時裝零售商，通過當(dāng)?shù)氐陌儇浬痰辍⒕W(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值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務(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。"Informatica的技術(shù)幫助這家零售商用社交平臺上的數(shù)據(jù)充實了客戶主數(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調(diào)整售價上給出意見，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。

以上就是關(guān)于身邊的大數(shù)據(jù)應(yīng)用的例子相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。