大数据时代:七大应用场景

2019-01-31 09:05:09 文/今日头条 作者/趣味数据李景阳

随着政府大数据、民生大数据、工业大数据、互联网大数据、企业大数据、客户大数据、农业大数据等的不断积累、沉淀,大数据技术在各个领域的应用必将不断普及、深化和成熟。简单的将大数据技术看做“可视化展示”等观念极为危险,未来的大数据必将引领这个时代。

“大数据”已经成为了一个耳熟能详的词。大数据是如何帮助人们开展价值信息挖掘,帮助企业实现智能场景落地呢?我们避虚就实,详细讲解大数据的七大应用。

(一)理解客户/洞察客户

在互联网时代,大量的线上社交数据、用户浏览日志、线上行为轨迹、用户文本信息生成。企业可通过这些信息挖掘用户的生活习惯和兴趣爱好。

案例1:《大数据时代》这本书中提到,美国一家零售商塔吉特公司,他能够通过旗下所有门店女性的消费记录,进行“怀孕预测”,然后通过邮件等渠道向客户推荐孕妇用品。某天,一位父亲冲到塔吉特的零售店,向商店经理投诉:“我女儿还是高中生,你们却给她邮寄婴儿服和婴儿床的优惠券,你们这样的行为是在鼓励她怀孕吗?”但最后经确认,他女儿确实已经怀孕。

案例2:某家电厂商通过互联网爬虫大数据,洞察用户对产品的需求、评价和抱怨等。该厂商旗下有一款油汀产品,通过互联网爬虫回的电商大数据,监测到网上有很多顾客抱怨这款油汀存在零部件缺失的问题。厂商内部调查的结果却是该产品几乎不存在零部件缺失的问题。但在做客户深入回访时发现,由于该油汀产品包装时,将零配件分开,分别放在了包装盒的底部和顶部。很多顾客在拆开包装时只看到了顶部的零部件,底部的零部件直接随着包装盒被扔掉了。基于该调查结果,该厂商调整了其产品的包装设计。

(二)流程优化

政府、企业可基于交通大数据、物流大数据、工业大数据等对配送流程、工业流程等进行优化调整。

案例3:国内的物流公司根据实时交通大数据,优化物流配送的路线,提高物流配送效率。

案例4:亚马逊基于大数据技术提前发货。客户在亚马逊网站浏览商品时,亚马逊能够精准的预测到客户可能购买哪些商品。其在客户下单之前,已经开始走发货流程。等客户下单完成后,物流中心接受到指令后直接发货。通过精准预测对发货流程进行优化,大大缩短了送货时间。

(三)体育赛事与训练

案例5:体育赛事分析:IBM推出了基于体育大数据的产品IBM Slam Tracker。2013年美国网球公开赛四分之一赛中,李娜被小威廉姆斯淘汰。关于李娜败北的原因,网民们给出了不同的理由。而官方利用IBM Slam Tracker技术分析了李娜败北的真正原因:决定两人胜负的关键指标有三个:1)首发得分率;2)4-9拍得分率;3)发球局30-30或40-40的得分率。而比赛中,李娜只完成了其中一个指标,小威廉姆斯完成了两项指标。IBM slam tracker还能为球员制定详细的赢球策略。

案例6:体育训练:英国的Leicester Tiger(LT)橄榄球队通过球员配备的传感器,球队将收集的45名球员的数据进行汇总和分析,判断哪些球员更加容易受伤,并据此进行球员受伤的风险预测并修改培训方案。Leicester Tiger橄榄球队通过预测分析来借助球员身体条件等相关数据提升球队表现,并逐年增强球队的竞争力。

(四)金融交易

案例7:高频交易应用:即在交易频次极高的金融领域,通过应用大数据技术,支持交易前决策。“高频”意味着决策人思考和研究的时间极为短暂,决策人越是缺乏研究时间,大数据就越容易发挥价值。比如在股票市场,通过大数据挖掘技术预测每个时间点应该购买哪只股票。笔者以前接触的一个股票大数据模型。其会选择N只股票作为重点对象。通过网络爬虫技术爬取每支股票的新闻、舆论等文本信息。然后基于历史数据,训练二分类的逻辑回归模型,即哪些关键词高频率出现能够导致该支股票的上涨还是下跌。当然,这是一个比较简单的股市预测模型。现实中的股市预测模型要复杂的多。

案例8:其他常见应用:风险预测、客户信用评级、欺诈行为监测、情绪测量等。

(五)社会民生

政府通过大数据技术,维护社会治安,改善民生,优化社会环境。

案例9:交通大数据:政府利用实时的交通信息、天气数据优化最新的交通情况。

案例10:闯红灯监控:一些大型城市在重要的交通路口,通过摄像头监测车辆和行人的闯红灯行为。这其实是基于图像大数据挖掘的一种应用。摄像头通过拍摄、识别行人的面孔,基于背后的算法模型识别出行人的身份信息。包括姓名、性别、年龄和身份证号等,进而在交通路口的大屏中公布出来。那么,图像是如何跟数据挂钩的?众所周知,图像分为点阵图和矢量图,点阵图其本质上是有一个个点构成。图像处理技术能够将这项点转化为数字。一张图片最终变换成一串很长的数字。算法工程师再对这些数字进行挖掘。行业内做图片数据挖掘使用较多的是Tenserflow,这是谷歌的一项开源、权威的神经网络算法库。

(六)机器智能

案例11:谷歌、百度等公司的无人驾驶技术。目前,权威人士普遍认为2020年将会是无人驾驶汽车的元年,无人驾驶汽车将开始投入商用。

案例12:智能空调:某空调公司提供一键设置功能,帮助客户迅速将空调温度调整到合适的数值。对于一些消费者,在不同的时间其无法确定当前最舒适的室内温度是多少。某空调公司推出了一键智能空调的产品。其通过收集、监测该区域内大部分人的空调温度设置,智能化的向客户提供一个合适的温度值。

(七)精准营销/智能分发

案例13:今日头条基于内部的算法,智能的向用户推送其喜欢的自媒体和新闻。微信向用户精准推送其可能购买的产品。

案例14:用户歧视/价格歧视/大数据杀熟:未来的保险大数据技术,不仅能够帮助保险公司判断客户当前患有的重大疾病,而且能够预测客户未来可能患上何种重大疾病,进而拒绝这部分客户投保。

随着政府大数据、民生大数据、工业大数据、互联网大数据、企业大数据、客户大数据、农业大数据等的不断积累、沉淀,大数据技术在各个领域的应用必将不断普及、深化和成熟。简单的将大数据技术看做“可视化展示”等观念极为危险,未来的大数据必将引领这个时代。

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