隨著全球數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)達(dá)到一個(gè)峰值，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)單位不斷擴(kuò)大，因此大數(shù)據(jù)的概念受到重視。如何處理海量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，是這個(gè)時(shí)代轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。但大數(shù)據(jù)給大多數(shù)人的感覺是專業(yè)性很強(qiáng)，操作繁瑣，完全是一門“高級(jí)”技術(shù)。普通人應(yīng)該如何理解大數(shù)據(jù)？普通人應(yīng)該如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)？今天這篇文章就給大家分析一下。大數(shù)據(jù)到底是什么？1.大數(shù)據(jù)引領(lǐng)生活。從硅谷到北京，大數(shù)據(jù)的話題正在傳播。

你開心他就買你。如果你很焦慮，他扔掉的是華爾街德溫特資本市場(chǎng)公司首席執(zhí)行官保羅·霍汀的日常工作之一，就是用計(jì)算機(jī)程序分析全球3.4億個(gè)微博賬戶中的消息，然后判斷人們的情緒，然后從“1”到“50”打分。根據(jù)評(píng)分結(jié)果，霍丁再?zèng)Q定如何處置手中的數(shù)百萬美元股票?；敉〉呐袛嘣瓌t很簡(jiǎn)單:如果每個(gè)人看起來都很開心，那就買；如果大家的焦慮上升，那就賣出。

案例二國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司(IBM)估計(jì)，這些“數(shù)據(jù)”的價(jià)值主要在于時(shí)效性。對(duì)于一瞬間就能輸贏的華爾街來說，這個(gè)限制非常重要。曾經(jīng)，2%的華爾街公司從微博等平臺(tái)收集“非正式”數(shù)據(jù)；如今，已有近一半的企業(yè)采用了這種方法。●“社交移動(dòng)”創(chuàng)業(yè)公司在“大數(shù)據(jù)”行業(yè)充滿活力，與微博Twitter是合作伙伴。它分析數(shù)據(jù)，告訴廣告主什么是合適的時(shí)間，誰是合適的用戶，發(fā)布什么是合適的內(nèi)容，深受廣告主的喜愛。

你買了紙尿褲和啤酒，大數(shù)據(jù)經(jīng)典 案例在一家超市里，人們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)特別有趣的現(xiàn)象:紙尿褲和啤酒這兩種完全不相關(guān)的商品被放在了一起。但這個(gè)奇怪的舉動(dòng)卻大大增加了尿布和啤酒的用量。這不是笑話，而是發(fā)生在美國(guó)沃爾瑪連鎖超市的真相案例一直被商家津津樂道。原來，美國(guó)女性通常在家照顧孩子，所以她們經(jīng)常在下班回家的路上讓丈夫給孩子買紙尿褲，丈夫也會(huì)同時(shí)買自己喜歡的啤酒。

亞馬遜的推薦引擎完全基于顧客過去的購(gòu)買行為:顧客購(gòu)物車中收藏的商品，顧客喜歡的商品，以及其他用戶瀏覽或購(gòu)買的商品。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為每位客戶定制了個(gè)人主頁。由于這一戰(zhàn)略，該公司第三財(cái)季的銷售額增長(zhǎng)了27%，達(dá)到131.8億美元，而去年同期為96億美元。

Wal-Mart經(jīng)典Marketing案例:啤酒和尿布“啤酒和尿布”的故事誕生于上世紀(jì)90年代的美國(guó)沃爾瑪超市。沃爾瑪?shù)某薪?jīng)理們?cè)诜治鲣N售數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)不可理解的現(xiàn)象:在某些特定情況下，“啤酒”和“尿布”。

大數(shù)據(jù)人臉分析案例大數(shù)據(jù)人臉分析案例，隨著社會(huì)科技的不斷發(fā)展，人工技能和人臉識(shí)別技術(shù)也在各個(gè)領(lǐng)域得到了普及。人臉識(shí)別技術(shù)可以在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下發(fā)揮強(qiáng)大的作用。下面分享一下關(guān)于大數(shù)據(jù)人臉分析的內(nèi)容。大數(shù)據(jù)人臉分析案例1基于特征的方法和基于圖像的方法1?；谔卣鞯姆椒夹g(shù):基于特征的方法試圖找到人臉的不變特征進(jìn)行檢測(cè)。其基本思想是，人的視覺可以很容易地察覺到不同姿勢(shì)和光照條件下對(duì)人臉的觀察，因此盡管有這些變化，但一定有一致的屬性或特征。

例子:邊緣檢測(cè)器通常提取面部特征，如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、膚色和發(fā)際線?；谔崛〉奶卣鳎⒔y(tǒng)計(jì)模型來描述它們之間的關(guān)系，并驗(yàn)證圖像中人臉的存在，優(yōu)點(diǎn):易于實(shí)現(xiàn)，傳統(tǒng)方法的缺點(diǎn):基于特征的算法的主要問題之一是圖像特征可能會(huì)因光照、噪聲和遮擋而受到嚴(yán)重破壞。另外，人臉的特征邊界會(huì)被弱化，陰影會(huì)導(dǎo)致強(qiáng)邊緣，使得感知分組算法沒有用。