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大數(shù)據(jù)在各行業(yè)中13個(gè)經(jīng)典應(yīng)用案例

來源:網(wǎng)絡(luò)    更新時(shí)間:2014-5-2


例子1:在09年流感爆發(fā)的時(shí)候,google通過對(duì)人們輸入詞條的分析,挖掘出了有效及時(shí)的指示標(biāo),比通過層層收集的官方數(shù)據(jù)驚人很多。

例子2:Farecast通過對(duì)于機(jī)票數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化情況,提供票價(jià)預(yù)測(cè)的服務(wù),目前公布準(zhǔn)確度高達(dá)75%,現(xiàn)在被微軟收購,整合在了bing的搜索中。

例子3:Xoom是從事跨境匯款業(yè)務(wù)的公司,處理過的一個(gè)案例是,單獨(dú)看一筆交易是合法的,但是重新檢查了所有的數(shù)據(jù)之后,發(fā)現(xiàn)犯罪集團(tuán)正在進(jìn)行咋騙。

例子4:hadoop分析VISA的數(shù)據(jù),將原來需要一個(gè)月的時(shí)間縮短為13分鐘。

例子5:亞馬遜三分之一的銷售額來自個(gè)性化推薦系統(tǒng)。

例子6:美國(guó)折扣零售商能夠通過用戶購買商品的歷史,判斷出是否懷孕。

例子7:UPS有6W輛車,通過對(duì)車倆損害的數(shù)據(jù)挖掘,能夠及時(shí)的預(yù)測(cè)那些車輛需要維修,達(dá)到預(yù)警的目的。

例子8:日本通過研究駕駛員的坐姿數(shù)據(jù),用來作為汽車防盜系統(tǒng)中。

例子9:UPS通過對(duì)于位置數(shù)據(jù)的分析,獲取最佳行車路徑。

例子10:IBM開發(fā)了一套復(fù)雜的預(yù)測(cè)模型,完成了電動(dòng)汽車動(dòng)力與電力供應(yīng)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)。

例子11:微軟和谷歌以及百度等搜索引擎的拼寫檢查以及糾錯(cuò)提示,有效的利用的數(shù)據(jù)廢氣。

例子12:巴諾通過分析人們?cè)陂喿x的時(shí)候的行為,得出人們往往會(huì)放棄長(zhǎng)篇幅的非小說類書籍。

​例子13:The-numbers通過對(duì)于歷史電影相關(guān)的數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系,來預(yù)測(cè)電影票房。

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