有哪些大数据分析案例?

如下：

1. 大数据应用案例之：医疗行业

1）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。

2）大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之：能源行业

1）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。

2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。

结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度：

1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。

2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。

3）速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之：网络营销行业（SEM）

很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线客服系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。

6、大数据应用案例之：电商行业

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。

从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之：娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。

大数据利用的六大现实商业案例_数据分析师考试

大数据正在改变市场的竞争格局。而那些能够充分利用大数据分析的企业往往能够更快地向市场提供产品和服务，更好地保持与顾客需求和欲望的一致性。2014年，调研公司Gartner的调查发现，73%的受访企业在大数据方面进行了投资，或者计划在接下来的24个月内投资大数据项目而2013年的这一数据比例则为64%。改善客户体验和流程效率被受访者排在最高的优先级。

客户体验的改善不管是在线上或线下都在发生着的，数据从智能手机、移动应用程序、POS系统和电子商务网站等等渠道进行收集。随着企业比以往任何时候都能够收集和分析更多的、且类型丰富的数据信息，企业现如今所进行哪些相关工作，以及为什么要进行都需要进行数据量化。而且，那是最灵活的调整自己的经营策略，以提高或维持市场份额的手段。在执行过程中，客户体验的改善有助于提高客户的忠诚度和企业营收的增长。另一方面，如果公司选择无视相关的数据，他们很可能会失去客户和交易，而将其拱手让给那些对于数据分析反应更敏捷，更精明的竞争对手。

企业流程的改进继续专注于提高效率，节约成本，以及提高产品或服务的质量。大数据可以提供比传统系统更深入的见解，因为其有更多的数据点和数据来源分析作为支撑。

无论企业的目标是为了促进营收增长、或是加快产品服务的上市速度、优化劳动力，或是实现其他 *** 作方面的改进，其核心都在与变得更加积极主动，减少被动反应，这就意味着需要使用预测分析，以缩短学习曲线。

有许多使用大数据来提升和改善企业运营的方法，下面将为大家介绍六个典型的案例。

缩短上市时间

推出新的产品或服务涉及多个生命周期阶段，其中一些比另一些更容易加速。在过去的几十年中，药品制造商已经使用临床试验模拟学习速度，降低成本，并减少了参与试验患者的不必要的负担。借助云计算和大数据，临床试验的模拟可以变得更加有利于制造商和患者。

百时美施贵宝公司(bristol-myers squibb) 通过将其内部托管网格环境扩展到AWS云，减少了98%的临床试验模拟时间。该公司还进一步优化了剂量水平，使得药物产品更安全，并只需要较少的临床试验患者的血液样本。

由于临床试验对于数据是高度敏感的，百时美施贵宝公司建立了一个专门的，加密的VPN隧道链接亚马逊网关，并配置了虚拟私有云，以便使得其运行环境能够与公众客户进行隔离。

在迁入云中之前，科学家们使用一个共享的内部环境，所以运行大约数百个项目需要花费60小时。现在，每个科学家都有一个专门的环境，2000个项目大约在1.2小时内就能够处理完毕，而且不会引起影响到团队的其他成员。

迁移到AWS云之后，百时美施贵宝公司得以能够减少儿科研究临床试验受试者的人数，从60减少到40人，同时还缩短了一年多的学习研究时间。

优化劳动力

一些企业的人力资源部门正在使用人才分析和大数据来降低成本，进而有效管理人力资源相关的问题。大数据帮助他们能够有效的选择能够更好的适应企业的新员工，降低员工离职率，了解技能和现有市场劳动力的输出状况，并确定公司前向发展所需要的人才。

施乐公司使用大数据将其呼叫中心的人员流失率降低了20%。要做到这一点，就必须了解是什么原因导致了员工的离职，并确定如何改善员工的敬业度。

改善财务绩效

企业的财务部门已经不仅仅只是进行定期的报告和BI工作了，他们已经在开始利用大数据来降低风险和成本，寻找机会提高预测的准确性。具体地说，他们使用的数据来识别高风险客户和供应商，以阻止欺诈，找准收入泄漏，并发掘新的或更有效的商业模式。

最近，天气预测公司The Weather Company与IBM之间的合作将使企业用户得以更好地管理天气状况对于企业绩效的影响。据The Weather Company介绍，每年，仅在美国天气因素就会造成价值五千亿美元的经济影响。

这些气象数据是来自超过10万台的气象传感器和飞机，以及数以百万计的智能手机、建筑和路上奔跑的车辆。这些数据与其他22亿个独特的预测点的数据来源相结合，平均每天进行100多亿次的实时天气预报。例如，零售商可以使用这些数据信息来调整人员配置和供应链策略。而能源公司将能够借助这些天气数据信息改善供应和预测需求。保险公司将能够向其投保人警告恶劣天气条件，这样他们就可以减少在冰雹灾害天气发生汽车损坏的可能性。

智能化的销售

稍微修改一下企业的销售和营销策略就可能会对您企业的销售业绩产生深远的影响，特别是当通过大数据分析之后进行的有规划的修改。

想象一下，一个为期六周的直邮营销活动票面收益率的超过了70%。而根据直销协会的介绍，平均直邮回报率仅为3.7%。而杂货连锁店Kroger公司是如何做到的呢?一方面，他们根据客户个人的购物历史记录采用个性化的直接邮寄方式。

Kroger公司的客户会员卡计划，被食品行业评为第一。超过90%的客户使用会员卡购买产品。虽然也有其他因素的共同作用，使得Kroger公司的财务绩效如此骄人，但其连续45个季度的持续增长至少部分要归因于其客户忠诚计划。

最大限度地减少设备和资产故障

企业希望避免不必要的业务中断干扰和客户的焦虑。现在，传感器已经被嵌入到一切设备，企业可以使用这些数据信息，以确定何时需要对飞机，火车，汽车，及其它电器设备进行维修。理想情况下，当问题已经出现的时候，企业要了解这个问题是什么原因造成的，以及其如何能得到解决，最好有一个专业的维修队伍。

Pratt &Whitney公司是美国联合技术公司(United Technologies Corp.)下属的一个单位，该公司试图减少意外的飞机发动机维修。据Airinsight.com介绍，今天的发动机能够在飞机飞行过程中从多个快照收集约100个参数。相比之下，新一代的引擎能够收集关于连续飞行的5000个参数。这一过程中产生约2千兆字节的数据。使用这些数据信息，Pratt &Whitney公司及其合作伙伴IBM得以进行主动的维修。

利用客户的终身价值

如今的授权客户比以往任何时候都更加苛刻和善变。企业为了保持或增加市场份额，需要尽可能多地了解自己的客户，不断改善自己的产品和服务，并愿意调整自己的商业模式，以反映其客户的实际需求。

美国汽车租赁公司AvisBudget就一直致力于这方面。他们通过实施整合战略增加了市场份额，并取得了数亿美元的额外收入。主动参与确定客户价值细分，提供分层激励，提高客户的忠诚度。该公司的IT合作伙伴CSC公司采用模型预测AvisBudget客户数据库的终身价值，并验证了其使用多通道的营销活动和相应的分析。

现在的客户评估数据结合了其他数据，包括客户的租赁历史，服务问题，服务地区的人口统计，企业隶属关系和客户反馈等等。Avis Budget也收集和分析社交媒体数据。该公司有一个社交媒体专家团队专门进行品牌营销。该公司最近还更新了网站，以进一步改善客户体验，并且他们正在使用大数据预测区域性的车队配售和定价服务需求。

以上是小编为大家分享的关于大数据利用的六大现实商业案例的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

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