比如淘寶有幾千人。你搜索電飯煲，然后系統(tǒng)會給你推薦一系列的電飯煲。如果看某個品牌的電飯煲，會先顯示某個品牌，這是根據(jù)搜索數(shù)據(jù)判斷個人需求和個人喜好。大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用。Da 數(shù)據(jù)Application案例One:醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)它應(yīng)用于各個行業(yè)，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂，各行各業(yè)都已融入Da-2。1.制造業(yè):利用工業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)提高制造業(yè)水平，包括產(chǎn)品故障診斷與預(yù)測、工藝流程分析、生產(chǎn)過程改進(jìn)、生產(chǎn)過程能耗優(yōu)化、工業(yè)供應(yīng)鏈分析與優(yōu)化、生產(chǎn)計劃與調(diào)度。2.金融行業(yè):Da 數(shù)據(jù)在高頻交易、社會情緒分析、信用風(fēng)險分析三大金融創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

4.互聯(lián)網(wǎng)行業(yè):借助big 數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶行為，推薦產(chǎn)品，投放針對性廣告。5.餐飲行業(yè):利用Da 數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)餐飲線上到線下，徹底改變傳統(tǒng)餐飲管理模式。6.電信行業(yè):利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析客戶的離網(wǎng)情況，及時掌握客戶的離網(wǎng)傾向，推出客戶留存措施。7.能源行業(yè):隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展，電力公司可以掌握用戶用電的海量信息，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析用戶用電模式，可以改善電網(wǎng)運(yùn)行，合理設(shè)計電力需求響應(yīng)系統(tǒng)，保障電網(wǎng)運(yùn)行安全。

Big 數(shù)據(jù)攻略案例分析與結(jié)論我們將迎來一個“Big 數(shù)據(jù)時代”。中國企業(yè)離這場革命還有多遠(yuǎn)？還有追上領(lǐng)導(dǎo)要多快？{研究結(jié)論} ■營銷的本質(zhì)是影響消費(fèi)者購物前心理路徑的問題，這在數(shù)據(jù)的時代之前很難做到。■對于傳統(tǒng)企業(yè)來說，打通線上線下營銷，實(shí)現(xiàn)新的商業(yè)模式是不可或缺的，比如O2O。■雖然“Da-2”的應(yīng)用往往集中在“Da-2”的營銷上，但對于一些企業(yè)來說，“Da-2”的應(yīng)用早已超出了營銷范疇，進(jìn)入了企業(yè)供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、物流、庫存、網(wǎng)站、店內(nèi)運(yùn)營的各個環(huán)節(jié)。

案例如下:1。交通擁擠數(shù)據(jù)順暢出行交通是人類行為的重要組成和條件之一，也是對交通的感知最迫切的。近年來，我國智能交通取得快速發(fā)展，多項(xiàng)技術(shù)手段達(dá)到國際領(lǐng)先水平。交通數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要在兩個方面。一方面可以利用traffic數(shù)據(jù)sensor數(shù)據(jù)了解交通密度，進(jìn)行合理的道路規(guī)劃，包括單行道線規(guī)劃。另一方面，可以利用霍達(dá)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)信號燈的實(shí)時調(diào)度，提高既有線的運(yùn)行能力。

用數(shù)據(jù)對面臨輟學(xué)危險的學(xué)生進(jìn)行診斷，探究教育支出與學(xué)生學(xué)習(xí)成績提高的關(guān)系，探究學(xué)生缺課與成績的關(guān)系。3.環(huán)保數(shù)據(jù)反制PM2.5在美國，NOAA(美國國家海洋和大氣管理局)長期使用數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)。衛(wèi)星、船舶、飛機(jī)、浮標(biāo)、傳感器每天收集的觀測數(shù)據(jù)超過35億次數(shù)據(jù)。采集完成后，NOAA將采集大氣數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)、海洋數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行直接測量，繪制復(fù)雜的高保真預(yù)測模型，提供給NWS(國家氣象局)做天氣預(yù)報參考-。

可以看看星火專家王駕林的《星火大數(shù)據(jù)實(shí)例開發(fā)教程》。本書包括五章，第一章是對Spark的簡單介紹；第二章是實(shí)踐與分析；第3章是SparkSQL實(shí)踐案例及分析；第四章是火花放電練習(xí)和分析；第五章是超光速粒子實(shí)戰(zhàn)案例及分析。在本書最后的附錄中，介紹了Spark1的新特性。

隨著Da 數(shù)據(jù)時代的到來，Da 數(shù)據(jù)已經(jīng)逐漸應(yīng)用到我們生活的方方面面，那么除了大家熟知的Da 數(shù)據(jù)殺人事件，對于Da 數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用案例你了解多少？今天就讓我們一起來看看千峰邊肖吧。LAPD和加州大學(xué)合作使用big 數(shù)據(jù)來預(yù)測犯罪的發(fā)生。谷歌Flutrends使用搜索關(guān)鍵詞來預(yù)測禽流感的傳播。

企業(yè)大學(xué)數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)案例 1。家電行業(yè)以某家電公司為例，不僅做知名的空調(diào)、冰箱、電飯煲，還做智能家居，產(chǎn)品多達(dá)上百種。在其集團(tuán)架構(gòu)中，IT部門和HR、財務(wù)等部門以事業(yè)部的形式運(yùn)作。目前家電和消費(fèi)電子行業(yè)正在經(jīng)歷“內(nèi)憂外患”，產(chǎn)能過剩，價格戰(zhàn)，同質(zhì)化嚴(yán)重?；ヂ?lián)網(wǎng)公司參與顛覆競爭模式。小米的“粉絲經(jīng)濟(jì)”，樂視的“平臺 內(nèi)容 終端 應(yīng)用”，都是以運(yùn)營“用戶”而非生產(chǎn)為核心。

big數(shù)據(jù)(big data)也稱巨量數(shù)據(jù)，是指海量、高增長、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式，以具備更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力。“Da 數(shù)據(jù)”的概念最早是由維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶在編纂《Da 數(shù)據(jù) Times》時提出的，意思是所有的數(shù)據(jù)都用于分析，而不是隨機(jī)分析，大數(shù)據(jù)具有4V特性，即成交量(質(zhì)量)、速度(高速)、品種(品種)、價值(價值)。