大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于大數(shù)據(jù)舉例說明的問題，于是小編就整理了2個相關(guān)介紹大數(shù)據(jù)舉例說明的解答，讓我們一起看看吧。

舉出一個大數(shù)據(jù)思維的典型例子？

1. 梅西百貨的實時定價機制。根據(jù)需求和庫存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對多達7300萬種貨品進行實時調(diào)價。

　　2. Tipp24 AG針對歐洲博彩業(yè)構(gòu)建的下注和預測平臺。該公司用KXEN軟件來分析數(shù)十億計的交易以及客戶的特性，然后通過預測模型對特定用戶進行動態(tài)的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構(gòu)建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。

　　3. 沃爾瑪?shù)乃阉鳌＿@家零售業(yè)寡頭為其網(wǎng)站W(wǎng)almart.com自行設(shè)計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數(shù)據(jù)進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據(jù)沃爾瑪?shù)恼f法，語義搜索技術(shù)的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。“對沃爾瑪來說，這就意味著數(shù)十億美元的金額。”Laney說。

　　4. 快餐業(yè)的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然后自動變化電子菜單顯示的內(nèi)容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但準備時間相對長的食品。

　　5. Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位于芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之后抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據(jù)客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然后派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

　　6. PredPol Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和圣克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基于地震預測算法的變體和犯罪數(shù)據(jù)來預測犯罪發(fā)生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內(nèi)。在洛杉磯運用該算法的地區(qū)，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

大數(shù)據(jù)是什么意思舉例說明？

大數(shù)據(jù)(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。

大數(shù)據(jù)指的是規(guī)模更大、結(jié)構(gòu)更復雜、價值更高、處理更困難、速度更快、多樣性更豐富的數(shù)據(jù)集合。這些數(shù)據(jù)一般需要特殊的工具和技術(shù)來分析和處理，因此可以重構(gòu)我們的商業(yè)模式、增加生產(chǎn)力和效率。

以下是一些大數(shù)據(jù)的例子：

1. 谷歌地圖：谷歌地圖收集了海量的地理位置、路線、衛(wèi)星圖像等數(shù)據(jù)，基于這些數(shù)據(jù)提供了規(guī)劃路線、查看衛(wèi)星視圖和商業(yè)地圖定制等功能。

2. 社交媒體：社交媒體中蘊含大量的用戶行為數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析可以了解用戶偏好、喜好，以及其它有用的信息，從而在精準營銷、客戶服務(wù)等方面得到應(yīng)用。

3. 電商：電商網(wǎng)站可以通過大數(shù)據(jù)分析用戶的購買歷史、偏好和評論等，以此為基礎(chǔ)為用戶推薦更合適的商品，優(yōu)化網(wǎng)站布局和設(shè)計，提升購物體驗。

大數(shù)據(jù)（Big Data）是指規(guī)模巨大、類型多樣、處理速度快、價值密度低的數(shù)據(jù)集合。通常情況下，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量非常龐大，難以使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)進行處理和分析。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，如商業(yè)、醫(yī)療、金融、交通等。

舉個例子，互聯(lián)網(wǎng)上的社交媒體平臺就是一個典型的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。每天在社交媒體平臺上產(chǎn)生大量的用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的行為、興趣、地理位置、社交關(guān)系等等。這些數(shù)據(jù)量非常巨大，難以使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)進行處理和分析。但是，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以對這些數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，提取有價值的信息，如用戶興趣、社交關(guān)系、趨勢等等，從而為企業(yè)提供更好的服務(wù)和決策支持。

到此，以上就是小編對于大數(shù)據(jù)舉例說明的問題就介紹到這了，希望介紹關(guān)于大數(shù)據(jù)舉例說明的2點解答對大家有用。