目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？

1. 目前大数据在哪些行业有案例或者说应用？

　　大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。
　　大数据应用案例之：医疗行业
　　Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
　　在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
　　它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
　　大数据应用案例之：能源行业
　　智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。
　　维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
　　大数据应用案例之：通信行业
　　XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
　　电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
　　中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。
　　大数据应用案例之：零售业
　　"我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。"Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据，使他的业务服务更具有目标性。
　　零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

2. 大数据有哪些具体的应用案例

　　大数据有具体的应用案例还是很多的，比如 ：

　　1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
　　2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。
　　3. 沃尔玛的搜索。自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。
　　4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。
　　5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。
　　6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
　　7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。
　　8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

3. 工业大数据的实际应用有哪些

亲，您好，对于您的情况做出以下分析：；工业大数据的实际应用有哪些；工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。【摘要】
工业大数据的实际应用有哪些【提问】
亲，您好，对于您的情况做出以下分析：；工业大数据的实际应用有哪些；工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。【回答】
以下是相关拓展，希望对您有所帮助：1.加速产品创新客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。.产品故障诊断与预测这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。3.生产线的大数据应用现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。【回答】

4. 目前大数据在哪些行业有案例或者说应用

1、体育行业预测
世界杯期间,谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。其中,百度在小组赛阶段的表现最为亮眼,而进入淘汰赛阶段,百度与微软则以16场比赛15场准确预测的成

绩让人们见识到大数据在预测领域的魅力。从互联网公司的经验来看,只要有体育赛事相关的历史数据,并且与指数公司进行多方合作,就可以在赛事预测领域取得不错的成绩。
2、经济、金融行业预测
2013年,英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现,用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以把脉金融市场的走向,相应的投资战略收益高达326%。而此前,也有专家尝试

通过Twitter博文情绪来预测股市波动。从预测的原理上来看,稳定发展的美国股市是比较适合大数据预测发挥其作用的。
对国内而言,百度推出的中小企业景气指数预测,应用百度海量的搜索数据来刻画我国中小企业运行发展的景气状态,以期能够及时、有效地反映中小企业运行状况,提高经济监测的

全面性和及时性。目前该功能已经上线投入应用。
3、市场物价预测
CPI表征已经发生的物价浮动情况,但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,提前预知通货膨胀或经济危机。单个商品的价格预测更加容易,尤其是机票

这样的标准化产品,去哪儿提供的“机票日历”就是价格预测,可以告知你几个月后机票的大概价位。商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的,与价格相

关的变量相对固定,商品的供需关系在电子商务平台可实时监控,因此价格可以预测,基于预测结果可提供购买时间建议,或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化。

后面还有用户行为预测、个人健康预测、交通行为预测等领域都有涉及，你可以自己好好看看，希望对你有帮助。http://www.ruanyun.net/news/ryyc/n152.aspx

5. 大数据应用案例有哪些

案例如下：
1、交通大数据畅通出行
交通作为人类行为的重要组成和重要条件之一，对于大数据的感知也是最急迫的。近年来，我国的智能交通已实现了快速发展，许多技术手段都达到了国际领先水平。交通的大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器数据来了解车辆通行密度，合理进行道路规划包括单行线路规划。另一方面可以利用大活数据来实现即时信号灯调度，提高已有线路运行能力。
2、教育大数据因材施教
在课堂上，数据不仅可以帮助改善教育教学，在重大教育决策制定和教育改革方面，大数据更有用武之地。利用数据来诊断处在辍学危险期的学生、探索教育开支与学生学习成绩提升的关系、探索学生缺课与成绩的关系。
3、环保大数据对抗PM2.5
在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。


大数据特点
1、大容量
例如，IDC最近的报告预测到2020年，世界数据量将扩大50倍.目前，大数据的规模仍然是不断变化的指标，单一数据集的规模范围从数十TB到数PB不同.简单来说，存储1PB数据需要2万台配备50GB硬盘的PC.此外，各种意想不到的来源可以产生数据。
2、多样性
数据多样性的增加主要是由于网络日志、社交媒体、网络检索、手机通话记录、传感器网络等数据类型。
3、高速
高速描述的是数据创建和移动的速度.在高速网络时代，通过实现软件性能优化的高速计算机处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势.企业不仅要知道如何快速创建数据，还要知道如何快速处理、分析和返回用户，以满足他们的实时需求。

6. 工业大数据应用难点有

工业大数据应用难点有下面这些：
一是大数据技术的运用困难，存在数据不足、数据信噪比低以及数据分析难度高等问题；
二是大数据给信息安全带来新挑战，如工业大数据加大了隐私泄露的风险，对现有存储和安全措施提出了更高要求，以及大数据正在被运用到新的攻击手段中；

三是创造智能新产品，包括智能应用软件、智能基础设备、智能自主产品、智能穿戴产品、智能家居产品等；
四是智能应用系统创新，如智能制造、智能物流和智能企业应用系统等。
工业大数据（Industrial big data）是指由工业设备高速产生的大量数据，对应不同时间下的设备状态，是物联网中的讯息。

此一词语在2012年随着工业4.0的概念而出现，也和信息技术行销流行的大数据有关，工业大数据也意味着工业设备产生的大量数据有其潜在的商业价值。工业大数据会配合工业互联网的技术，利用原始资料来支援管理上的决策，例如降低维护成本以及提升对客户的服务。
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。
其以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，同时还包括工业大数据相关技术和应用。其主要来源可分为以下三类：第一类是生产经营相关业务数据。第二类是设备物联数据。第三类是外部数据。

7. 互联网领域，大数据技术在企业生产中的应用至关重要

    “精准”要有数据的支撑   “精准”，要有数据的支撑，利用大数据对客户信息的整合分析是营销精准与否的要害所在，尧都农商银行积极搭建全行的大数据平台，为后期客户作为分析和用户“画像”的建立奠定基础；“云+AI+5G”时代，需要更高性价比的大数据基础服务，以满足海量数据的存储、分析和价值挖掘需求，熟悉主流的数据挖掘建模算法，如数据分析、分类预测、用户画像等；掌握数据分析模型的固化及部署工作，可进行进行数据分析、数据建模、挖掘、清洗，可实现包括数据交互、特征提取、数据挖掘、分析报告等。  
         结构化数据具有特定结构   结构化数据具有特定结构，因此咱们通常都是可以通过关系型数据库（MySQL，Oracle等）的二维表（Table）的方式存储和搜索，也可以建立索引；大数据采集是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。  
        大数据一般分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其中非结构化数据越来越成为大数据的主要部分，每个部分包含一些技术要素，而某些要素又可根据结构化程度共同作用形成特定的功能。

8. 大数据应用案例不可不看的7大领域

大数据应用案例不可不看的7大领域

在当前的互联网领域，大数据的应用已经十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
健康医疗 温情暖意
同仁医院通过与IBM合作，同仁医院建立起了强大的分析能力和体系，包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析，实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期，从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升，也缓解了病人看病难的问题，提高了患者就医满意度。
未来的医疗片段：由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据，自动传入云端，进行数据分析与处理，再将其结果发给医生，后者给出诊断或康复建议。例如日常的健康监督、运动及饮食指导，或对高血压、糖尿病等慢性病进行日常管理，甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。
智能交通 路路畅通
杭州诚道科技采用英特尔Apache Hadoop发行版，使得海量图像和视频数据不但实现了可靠和高性能的存储，而且还能被大量的使用者快速地访问和使用。浙江省某市可保存的历史违法数据从3个月延长到24个月，从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询，仅需不到1秒的时间。
未来的交通片段：无人驾驶将释放驾驶者的双手，提前预知路况信息，并准确的控制车辆状态。呆在驾驶仓中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验，车载应用尽在云端。例如挡风玻璃，类似于手机屏幕，可实现多点触摸、支持视频通话，在玻璃上比划几下就能导航、显示路况、查询天气和附近美食、阅读电子书、回复邮件、互动游戏等等。
魅力体育 完美呈现
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统)，可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术，使球迷能够利用历史和实时性数据，洞悉比分之后的态势和策略。此外，IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
未来的体育片段：今后，比赛日将会带给球迷们终身难忘的回忆。他们不仅能收到来自队员为其量身定制的信息，还能够通过手机支持的忠实度账户获得购买特许权，甚至在去洗手间排队的间隙都可以收到实时战况;如果遇上有人情绪失控，球迷们还能通过手机立即报告，专人将会迅速呼叫保安人员，以保证比赛顺利运行并提高赛场整体管理水平;你能想象从手机上投标赛后新闻发布会的座位吗?或者在衣帽间外和球员照相?这些都将不再是梦想。
智慧教育 创新源泉
为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
未来教育片段：未来个性化学习终端，将会更多的融入学习资源云平台，根据每个学生的不同兴趣爱好和特长，推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向，等等，并贯穿每个人终身学习的全过程。
全面迎接金融大数据时代
华为向农行提供了良好的计算平台，基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试，以及还提供了快速响应客户需求的研发能力，以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明，华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
未来金融保险片段：通过大数据处理对个人信用信息的完善管理，公共机构能够将风险降到最低，从而实现社会管理效率的最大化。
零售营销 极致体验
作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一，北京华联集团通过部署Oracle 零售应用解决方案，以优化运营管理，进而提高商业敏捷性，并提升关键货物、定价、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长，包括大卖场、综合超市、百货公司以及商业地产等。
未来零售片段：当一位顾客踏进百货店大门的一刻起，门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据，他们可以轻松的检索消费者个人档案，并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况，你就知道他/她的名字、身高、在店内及网上的支付记录，甚至是他对生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌，比如他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着。
电信大数据异军突起
北京信合运通科技有限公司选择IBM PowerLinux平台作为信合大数据解决方案的基础架构平台已在国内帮助十多家电信运营商完成了大数据和分析项目的实施，是电信行业最领先的独立软件开发商。
未来电信片段：电信运营商们可以利用大数据为自身的产品服务，通过大数据分析用户行为，改进产品设计，并通过用户偏好分析，及时、准确地进行业务推荐，强化客户关怀，这样就可以不断改善用户体验，增加用户的信息消费以及对运营商的黏度;还可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势，及时调整资源配置，同时还可以分析网络日志，进行全网络优化，不断提升网络质量和网络利用率;还可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析，快速准确地确定公司的经营管理和市场竞争策略;
上述7个领域是大数据应用最多的领域，当然，随着大数据技术的日益成熟，还会涌现出很多其他大数据应用领域，以及很多新的应用案例。