大数据应用案例之——如何做生意?

  数据本身不产生价值,如何分析和利用大数据对实际业务产生帮助才是关键;从事大数据的生意要重视投入与产出;许多人已经默默地通过大数据获利。

1、大数据应用案例之分析微博数据炒股

  “过去往往是把数据静止到程序当中分析,但现在不可能等它停下来。”中国工程院院士邬贺铨表示,数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖 掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。华尔街德温特资本市场公司分析全球3.4亿微博帐户留言,判断民众情绪,高兴买股票,焦虑抛售股票,判断全 世界高兴的多还是焦虑多,从而判断股票抛售情况。该公司当年第一季度获得7%的收益率。

2、大数据应用案例之筛选健康企业放贷

  众所周知,国内中小企业贷款很难,因为他们没有担保,而阿里公司根据淘宝网中小企业的经营状况,筛选出财务健康和诚信比较健康的企业,提供不需 要担保的放贷。据相关数据,阿里公司目前放贷300多亿元,坏账率只有0.3%,工行坏账率1.5%以下,阿里公司的坏账率只有四大国有银行的1/3。

3、大数据应用案例之卖衣服

  Zara收集海量的顾客意见,以此做出生产销售决策,这样的作法大大降低了存货率。同时,根据这些电话和电脑数据,Zara分析出相似的“区域流行”,在颜色、版型的生产中,做出最靠近客户需求的市场区隔。

4、大数据应用案例之卖书

  今年初,乔治·派克(George Packer)在《纽约客》发表的一篇名为“亚马逊害了书?”的万余字文章,受到了书业及爱书人的极大关注。他在文章一开始,便尖锐地提问:“亚马逊对消 费者有好处,但是对书有好处吗?”相信这个问题,也长久地缠绕在中国书业人士以及爱书人心头。乔治·派克与读者分享了自己调查的结果:亚马逊的创始人贝佐 斯,并不是因爱书而开书店,在亚马逊上卖书的一个重要的意图是,收集高收入、高学历用户的资料,在掌握了数百万消费者数据之后,亚马逊就可以想办法把所有 东西以低价卖给他们。

5、大数据应用案例之医疗

  如果说哪个行业从分析大量不同来源的数据中受益,那一定是医疗。在电子病历系统、图片系统、电子处方软件、医疗索赔、公共卫生报告、新兴的健康应用、移动医疗设备及医疗产业中,充满了等待被使用的数据。

  对于一个急于寻找方法来降低成本、提高效率并提供更好治疗的行业来说,分析这些数据是意义深远的。成效一定会有,但从不同的、专有的系统中获得数据,却是一个繁琐的过程,对于一个公司来说,相当于不可能。

6、大数据应用案例之卖车

  当大多数消费者买车的这些天,他们开始在网上自己搜索。这对经销商和汽车制造商来说是好消息,谁可以通过分析现有的汽车数据营销山上走的趋势中 获益。“汽车购物一般包括品牌,型号,内饰水平,当然,价格之间的比较需要大量的研究,”阿维Steinlauf,在汽车研究网站埃德蒙兹的CEO说。 “该汽车制造商和经销商知道,如果他们表现良好,在这些比较中,他们会得到到购物清单并赢得市场份额。”这意味着分析数据-无论是来自互联网还是自己的展 厅,都是消费者所期待的。

  “购车者在垂直汽车网站上浏览过什么车型,现在驾驶什么车型,二手车置换评估能值多少钱,再到售后环节的所购车辆什么时候需要保养,什么时候出 了事故需要维修,我们都能知道,而且是从移动端设备中第一时间知道。”9月4日,广汇广西机电的常务运营副总经理罗云宁,给记者描绘了这样一幅汽车经销商 在大数据营销时代的蓝图。

7、大数据应用案例之体育用品商业机遇

  畅想未来,有健身习惯的人拿着这些数据上保险有可能会获得更低的费率。但前提是建立在一套完善的健康管理“硬件+软件”生态系统生成之时,否则,它只能是愿景,不可能是点石成金的一门生意。

8、大数据应用案例之小米的经典生意经

  小米品牌凭着大数据时代的精准分析对不同用户的理解和把握,不断修正产品,推陈出新,不断营销着自己的品牌及价值,从图8最开始的一小撮,逐渐漫步到神州大地,形成了自己独有的高集中度区域。

9、互联网公司如何利用大数据做生意

  说到底,大数据的利用难点在于技术。从数据的收集到存储,再到整理,直到最后的挖掘利用,均是技术活儿。百度含着数据出生,具备天生的大数据挖 掘能力。随着支付闭环的打造,数据也可以在各种各样的场景找到落脚点。而阿里和腾讯作为业务驱动和产品驱动的公司,要下大力气将底层的大数据打通,进一步 挖掘数据,让数据更好地为公司服务。

原文链接:http://www.thebigdata.cn/YingYongAnLi/11853.html

时间: 2024-08-06 17:46:55

大数据应用案例之——如何做生意?的相关文章

大数据高冷?10个有趣的大数据经典案例

马云说:互联网还没搞清楚的时候,移动互联就来了,移动互联还没搞清楚的时候,大数据就来了.近两年,“大数据”这个词越来越为大众所熟悉,“大数据”一直 是以高冷的形象出现在大众面前,面对大数据,相信许多人都一头雾水.下面我们通过十个经典案例,让大家实打实触摸一把“大数据”.你会发现它其实就在身边 而且也是很有趣的. 啤酒与尿布 全 球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的 促销手段.没想到这个举措

大数据应用案例

2012年大数据公司Splunk公司成功上市,对风投机构价格向大数据领域投资力度起到推波助澜的作用,数据分析和商业智能等与大数据有关的其他版块也将获得发展机会. Splunk的技术方案在于帮组IT部门监控并分析来自不同来源.设备或机器的数据,其中包括日志.性能指标.事件等等. Splunk只是是运营比较成功的大数据公司之一,还有其它更多的大数据应用在各行各业发挥其巨大的作用. 例如: 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.

大数据售前到底该做些什么????

有的时候,技术转售前的人会比较迷茫.不知道该如何下手,一如自己,做售前有大半年了.总是在摸索中前进.对于传统产品,刚有点思路,突然发现,要转型到大数据方向,顿时又有些茫然失措. 如何与客户交流?如何加深对行业的理解?如何促成项目落地?如何制定策略?可以说这四个问题完全回出来了,还只能算是半个售前吧!因为,突然发现,售前要考虑的东西太多太多,不能像市场那样只用想着完成项目,签订合同.而售前工程师相当于是半个销售,你更多的是要跟市场结合,共同去完成公司所下达的任务目标.售前的工作不像售后那样的纯技术

大数据要少说多做

与云计算当初遇到的问题一样,大数据也面临如何"做实"的问题.在已经认识到大数据的重要性和必要性的基础上,企业要做的是更"智慧"地处理大数据,在大数据的应用和商业模式上进行创新. 8月22-24日,2014中国大数据国际高峰论坛在上海举行.记者随机采访了几位与会嘉宾,他们几乎异口同声地表示:大数据当前最紧迫的任务是加速落地,不能光讲概念,关键还是利用大数据为业务服务,促进应用创新. 不要太浮躁 "浮躁",这是天云大数据首席执行官雷涛对当前中国大数据

大数据应用案例之医疗行业

案例一:基因推出肿瘤基因检测服务 数据源: 检测数据:患者血清.口腔黏膜数据.基因测序等. 其它数据:体检数据.电子病历.遗传记录.患者调查.地理区域以及生活条件等. 实现路径: 首先采取患者样本,通过测序得到基因序列,接着采用大数据技术与原始基因比对,锁定突变基因,通过分析做出正确的诊断,进而全面.系统.准确地解读肿瘤药物与突变基因的关系,同时根据患者的个体差异性,辅助医生选择合适的治疗药物,制定个体化的治疗方案,实现" 同病异治" 或" 异病同治" ,从而延长患

大数据开发初学者该怎么做?

经常有初学者在问,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高.如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统.硬件.网络.服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发.编程.写代码感兴趣?还是数学.统计学专业,对数据和数字特别感兴趣.. 其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控.大数据开发/设计/架构.数据分析/挖掘.请不要问

大数据风控案例(总结他人)

转自于:http://blog.csdn.net/liberty_xm/article/details/53185252 一.行业背景 1.1风控行业背景 当前,经济下行导致中小企业经营成本不断增加吗,产品销售价格因结构原因和市场原因相对走低,企业利润空间被进一步压缩,许多中小企业陷入经营困境,导致企业经营风险加大.连锁性风险陡增.潜在信用风险上升.企业主的道德风险聚升.一些重点领域的银行等金融机构信贷风险进入了一个暴露期,一些地区的金融机构已经出现不良贷款回升苗头,不良贷款高危行业中,钢铁与建

第二篇:智能电网(Smart Grid)中的数据工程与大数据案例分析

前言 上篇文章中讲到,在智能电网的控制与管理侧中,数据的分析和挖掘.可视化等工作属于核心环节.除此之外,二次侧中需要对数据进行采集,数据共享平台的搭建显然也涉及到数据的管理.那么在智能电网领域中,数据工程到底是如何实施的呢? 本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程,它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案(看过上篇文章的童鞋想必会清楚这样的说法是片面狭隘的,它只能算是智能电网中的数据工程). 另一方面,如今是一个数据爆炸的时代,

阿里,腾讯内部十二个大数据项目,你都有做过吗?

随着社会的进步,大数据的高需求,高薪资,高待遇,促使很多人都来学习和转行到大数据这个行业.学习大数据是为了什么?成为一名大数据高级工程师.而大数据工程师能得到高薪.高待遇的能力在哪?自然是项目经验.下面给大家大概介绍一下在阿里的"双11"."双12"."双旦"即将到来的"618"与腾讯大数据都用上的十二个大数据项目:阿里,腾讯内部十二个大数据项目,你都有做过吗?一个大数据分析项目关键构成如下: 信息采集组.数据清洗组.数据融合