大数据的价值到底什么？有哪些应用案例
本帖最后由 nextuser 于 2018-3-29 21:55 编辑大数据的价值：
1.预测
2.推荐
3.发现规律
4.提高效率
总之：一般来讲，先有数据，而且数据量比较大，然后分析，接着数据挖掘，然后要么推荐，要么营销等产生价值。
上面有点抽象，下面接着具体化：
比如发现规律后，我们可以做什么？
做个性化产生
做精准营销
做定位。
这些全都是通过对用户需求的大数据分析，然后供方提供相对定制化的服务。
还可以帮助我们预测
知道过去的数据，发现规律，并预测现在情况
在比如，这里贴下相关案例：
例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条的分析，挖掘出了有效及时的指示标，比通过层层收集的官方数据惊人很多。
例子2：Farecast通过对于机票数据的趋势变化情况，提供票价预测的服务，目前公布准确度高达75%，现在被微软收购，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是从事跨境汇款业务的公司，处理过的一个案例是，单独看一笔交易是合法的，但是重新检查了所有的数据之后，发现犯罪集团正在进行诈骗。
例子4：hadoop分析VISA的数据，将原来需要一个月的时间缩短为13分钟。
例子5：亚马逊三分之一的销售额来自个性化推荐系统。
例子6：美国折扣零售商能够通过用户购买商品的历史，判断出是否怀孕。
例子7：UPS有6W辆车，通过对车俩损害的数据挖掘，能够及时的预测那些车辆需要维修，达到预警的目的。
例子8：日本通过研究驾驶员的坐姿数据，用来作为汽车防盗系统中。
例子9：UPS通过对于位置数据的分析，获取最佳行车路径。
例子10：IBM开发了一套复杂的预测模型，完成了电动汽车动力与电力供应系统的预测。
例子11：微软和谷歌以及百度等搜索引擎的拼写检查以及纠错提示，有效的利用的数据废气。
例子12：巴诺通过分析人们在阅读的时候的行为，得出人们往往会放弃长篇幅的非小说类书籍。
例子13：The-numbers通过对于历史电影相关的数据的相关关系，来预测电影票房。
更多案例：
电子商务大数据：通过对客户的订单信息进行分类整理，根据客户的购买习惯、年龄、喜好、地域等区分进行推荐产品，进行个性化的页面展示。还可以根据以往数据，来决定库存数量和物流资源的动态调整。
大数据应用-电子商务
交通出游大数据：通过WIFI+ibeacon或基站定位技术，收集到个体的出行数据。政府可以对每个车站、机场、道路交通各时段的流量规律信息，进行针对性的安防及其他部署。景区可以根据不同景点的客流密度、游客的停留时长以及游览路径，来决定景区的运营方向。
大数据应用-交通出游
金融行业大数据：通过对客户的健康状况，事故记录等信息进行分析，保险公司可以决定是否允许投保人投保，以及具体投保金额。银行可以根据个体的收入情况、消费记录以及信用记录，来决定是否给申请人发放信用卡以及发放额度。
大数据应用-金融管理
商场零售大数据：商场同样是通过定位技术收集客户信息。根据商场内部，各类货架、店铺、楼层的客流信息和消费趋势分析出市场需求动态，做出相应调整。还可以结合客流趋势以及销售额，进行投资回报周期预测。
大数据应用-商场零售
医疗行业大数据：根据众多病人的体质特征，病症信息，病史信息，分布情况进行分析处理，可以实现流行疾病预测，为各类疾病的治疗方案优化提供数据支撑。
大数据应用-疾病医疗
体育博彩大数据：通过对以往的对战记录数据进行分析，可以对体育赛事的胜负概率进行预测，甚至比分预测。
大数据应用-体育博彩
资讯娱乐大数据：通过收集用户的以往阅读信息，分析用户的阅读喜好，从而进行个性化信息推送。通过收集用户的观影喜好，进行票房预测等。
大数据应用-资讯娱乐
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