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  • 13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事

    万次阅读 多人点赞 2018-03-15 10:27:48
    现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把,并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。大数据应用案例之电视媒体 对于体育爱好者,追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不...

          大数据真的太神奇了,真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。大数据目前是当下最火热的词了,你要是不知道大数据这个概念,都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。现在就让我们从下面十三个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把,并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。


    大数据应用案例之电视媒体

      对于体育爱好者,追踪电视播放的最新运动赛事几乎是一件不可能的事情,因为有超过上百个赛事在8000多个电视频道播出。

      而现在市面上开发了一个可追踪所有运动赛事的应用程序RUWT,它已经可以在iOS和Android设备,以及在Web浏览器上使用,它不断地分析运动数据流来让球迷知道他们应该转换成哪个台看到想看的节目,在电视的哪个频道上找到,并让他们在比赛中进行投票。对于谷歌电视和TiVo用户来说,实际上 RUWT就是让他们改变频道调到一个比赛中。

      该程序能基于赛事的紧张激烈程度对比赛进行评分排名,用户可通过该应用程序找到值得收看的频道和赛事。

    大数据应用案例之社交网络

      数据基础设施工程部高级主管Ghosh描绘的LinkedIn数据构建图,其中就包括hadoop战略部署。

      五年前,LinkedIn只是一家普通的科技公司。而现在,其俨然成为一个工程强国。 LinkedIn建成的一个最重要的数据库是Espresso。不像Voldemort,这是继亚马逊Dynamo数据库之后的一个最终一致性关键值存储,用于高速存储某些确定数据,Espresso作为一个事务一致性文件存储,通过对整个公司的网络操作将取代遗留的Oracle数据库。它最初的设计就是为了提供LinkedIn InMail消息服务的可用性,该公司计划今年晚些时候将推出开源Espresso。

    大数据应用案例之医疗行业

         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。

          Express Scripts就是这么一家处方药管理服务公司,目前它正在通过一些复杂模型来检测虚假药品,这些模型还能及时提醒人们何时应该停止用药。 Express Scripts能够解决该问题的原因在于所有有关数据。因为它每年管理着1.4亿处方,覆盖了一亿美国人和65,000家药店,虽然该公司是能够识别潜在问题的信号模式,但它也使用数据来尝试解决某些情况下之前曾经发现的问题。

      同时,Express Scripts还着眼于一些事情,如他们所开处方的药物种类,甚至有人在网上谈论医生。如果一个医生的行为被标记为红色的旗帜,那么他在网络上是个好人的形象,更是你所需要的医生。

    大数据应用案例之保险行业

      保险行业并非技术创新的指示灯,然而MetLife保险公司已经投资3亿美金建立一个新式系统, 其中的第一款产品是一个基于MongoDB的应用程序,它将所有客户信息放在同一个地方。

          MongoDB汇聚了来自70多个遗留系统的数据,并将它合并成一个单一的记录。它运行在两个数据中心的6个服务器上,目前存储了24TB的数据。这包括MetLife的全部美国客户,尽管它的目标是扩大它的国际客户和多种语言,同时也可能创建一个面向客户的版本。它的更新几乎是实时的,当新客户的数据输入时,就好像Facebook墙一样。

      大多数疾病可以通过药物来达到治疗效果,但如何让医生和病人能够专注参加一两个可以真正改善病人健康状况的干预项目却极具挑战。安泰保险目前正尝试通过大数据达到此目的。

      安泰保险为了帮助改善代谢综合症患者的预测,从千名患者中选择102个完成实验。在一个独立的实验室工作内,通过患者的一系列代谢综合症的检测试验结果,在连续三年内,扫描600,000个化验结果和18万索赔事件。将最后的结果组成一个高度个性化的治疗方案,以评估患者的危险因素和重点治疗方案。这样,医生可以通过食用他汀类药物及减重5磅等建议而减少未来10年内50%的发病率。或者通过你目前体内高于20%的含糖量,而建议你降低体内甘油三酯总量。

    大数据应用案例之职业篮球赛

      专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况,然而他们还在为这些数据的整理和实际意义而发愁。通过分析这些数据,可否找到两三个制胜法宝,或者至少能保证球队获得高分? Krossover公司正致力于此。

      在每场比赛过后,教练只需要上传比赛视频。接下来,来自Krossover团队的大学生将会对其分解。等到第二天教练再看昨晚的比赛时,他只需检查任何他想要的——数据统计、比赛中的个人表现、比赛反应等等。通过分析比赛视频,毫不夸张地分析所有的可量化的数据。

    大数据应用案例之能源行业

      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。

      维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。

    大数据应用案例之社会生活

      印度有一档非常受欢迎的电视节目Satyamev jayate,该节目整理并分析社会民众关于争议话题的各种意见,包括女性堕胎、种姓歧视和虐待儿童等社会热点问题,并使用这些数据来推进政治改革。

      虽然目前只播放了13集,但是来自各方的反馈数据不容小觑。

    -来自印度电视和世界各地的YouTube上的400万观众;

    -超过1.2亿人在其网站、Facebook,Twitter,YouTube和移动设备上已连接Satyamev jayate;

    -超过800万的人通过Facebook,网络注释,文本消息及电话热线等方式发送14万个回应,每周有超过10万个新观众进行回应。

    大数据应用案例之公路交通

      在洛杉矶开过车的人一定都经历过那里噩梦般的交通拥堵情况。目前政府在I-10和I-110州际公路上建立了一条了收费的快速通道。政府可通过大数据引导驾驶人员在该通道上的行驶情况,保证交通畅通。

      施乐就是参与此次项目的公司,它的抗拥塞项目,包括用ExpressLanes、动态定价,上升的需求等等以维持某种秩序的想法。施乐公司的首席技术执行官Natesh Manikoth表示,如果司机支付给驾驶热车道(高占用收费系统),他必须保证车速每小时45英里左右。如果交通开始拥堵,私家汽车的支付价格将上升,以减少他们进入,而将车道用于高占用率的车辆,例如公共汽车和大巴车。

      施乐还有另一个项目在洛杉矶称为ExpressPark, 目标是让人们知道他们何时即将离开房子,在哪能找到停车场和花费金额。不仅要确保定价,同时更要确保数据实时到达用户手中。例如,应当提前40分钟告知用户停车位置。

    大数据应用案例之汽车制造

      当问起汽车的制造过程,大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特,在产品的研发设计阶段,大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。

      比如,福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者,门会自动打开、便捷智能,但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题,但后来根据对社交媒体的关注和分析,发现很多人都在谈论这些问题。

    大数据应用案例之零售业

    “我们的某个客户,是一家领先的专业时装零售商,通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。公司希望向客户提供差异化服务,如何定位公司的差异化,他们通过从 Twitter 和 Facebook 上收集社交信息,更深入的理解化妆品的营销模式,随后他们认识到必须保留两类有价值的客户:高消费者和高影响者。希望通过接受免费化妆服务,让用户进行口碑宣传,这是交易数据与交互数据的完美结合,为业务挑战提供了解决方案。”Informatica的技术帮助这家零售商用社交平台上的数据充实了客户主数据,使他的业务服务更具有目标性。

      零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析,从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见,此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货,同时在保持市场份额的前提下,增加了高利润率自有品牌商品的比例。

    大数据应用案例之总统竞选

      许多人通过Facebook更新个人状态、分享图片以及他们"喜欢"的内容。奥巴马的总统竞选运动也通过使用社交网络的各种数据功能完成了竞选,他们不仅通过社交网络寻找支持者,而且还通过社交网络召集了一批志愿军。

      早在2006年,Facebook联合创始人,克里斯·休斯就建议扎克伯格在网站上推出相关服务,帮助总统候选人在Facebook上建立个人主页,以便他们进行形象推广。2006年9月,Facebook全面开放,用户数量爆炸式增长,在年底达到1200万。这一过程恰好有利地推升了奥巴马的知名度。此后,在克里斯的辅佐下,奥巴马掀起了一系列的网络活动,在Facebook、MySpace等社交网站上发表公开演讲、推广施政理念,赢得大量网民支持,募集到5亿多美元的竞选经费。

      最终,"黑人平民"战胜了实力雄厚的对手,成为美国历史上第一位黑人总统,之后,在第二次的选举中更获得连任。此次选举被认为是美国民主的巨大进步,而互联网则提供了前所未有的实施手段,其中尤以Facebook代表的社交网站最为突出,以至于有人戏称之为"Facebook之选"。

    大数据应用案例之电子邮件

    MailChimp的核心业务是提供电子邮件服务,它在一年内为大约300万用户发送了350亿封邮件。不过真正能体现MailChimp未来价值的则是该公司对这些邮件数据的处理和分析。

    MailChimp的一个重要任务就是搞清楚如何帮助客户更好地了解他们所发送的信息。考虑到这一点,该公司建立了一个服务叫Wavelength,向客户展示了与他们相似的其他讯息。这个系统使得Wavelength能够储存公司数据库中每个邮件地址发生的互动。这意味着告诉了你,用户打开了什么样的邮件,何时打开,他们点击了什么链接,还有订阅了什么邮件。MailChimp也有一个功能叫做Ecommerce360,能让客户通过转换来跟踪点击。

    大数据应用案例之音乐

      十多年前,音乐元数据公司Gracenote收到来自苹果公司的神秘忠告,建议其购买更多的服务器。Gracenote照做了,而后苹果推出iTunes和iPod,Gracenote从而成为了元数据的帝国。

      在车内听的歌曲很可能反映你的真实喜好, Gracenote就拥有此种技术。它采用智能手机和平板电脑内置的麦克风识别用户电视或音响中播放的歌曲,并可检测掌声或嘘声等反应,甚至还能检测用户是否调高了音量。这样,Gracenote可以研究用户真正喜欢的歌曲,听歌的时间和地点。

    Gracenote拥有数百万首歌曲的音频和元数据,因而可以快速识别歌曲信息,并按音乐风格、歌手、地理位置等分类。

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  • 深度学习应用案例

    千次阅读 2016-07-15 12:44:27
    深度学习应用案例 深度学习擅长识别非结构化数据中的模式,而大多数人熟知的图像、声音、视频、文本等媒体均属于此类数据。 下表列出了我们已知的应用类型及与之相关的行业。 应用类型 行业 声音 ...

    深度学习应用案例

    深度学习擅长识别非结构化数据中的模式,而大多数人熟知的图像、声音、视频、文本等媒体均属于此类数据。 下表列出了我们已知的应用类型及与之相关的行业。

    应用类型 行业
    声音  
    语音识别 UX/UI、汽车、安保、物联网
    语音搜索 手机制造、电信
    情感分析 客户关系管理(CRM)
    探伤检测(引擎噪音) 汽车、航空
    欺诈检测 金融、信用卡
       
    时间序列  
    日志分析/风险检测 数据中心、安保、金融
    企业资源计划 制造、汽车、供应链
    传感器数据预测分析 物联网、智能家居、硬件制造
    商业与经济分析 金融、会计、政府
    推荐引擎 电子商务、媒体、社交网络
       
    文本  
    情感分析 CRM、社交媒体、声誉管理
    增强搜索、主题检测 金融
    威胁侦测 社交媒体、政府
    欺诈检测 保险、金融
       
    图像  
    面部识别  
    图像搜索 社交媒体
    机器视觉 汽车、航空
    相片聚类 电信、手机制造
       
    视频  
    动作检测 游戏、UX/UI
    实时威胁侦测 安保、机场

    特征内省

    传统机器学习的优势是能够进行特征内省-即系统理解为什么将一项输入这样或那样分类,这对于分析而言很重要。但这种优势却恰恰导致传统机器学习系统无法处理未标记、非结构化的数据,也无法像最新的深度学习模型那样达到前所未有的准确度。特征工程是传统机器学习的主要瓶颈之一,因为很少有人能把特征工程做得又快又好,适应数据变化的速度。

    对于必须进行特征内省的应用情景(例如法律规定,以预测的信用风险为由拒绝贷款申请时必须提供依据),我们建议使用与多种传统机器学习算法相集成的深度神经网络,让每种算法都有投票权,发挥各自的长处。或者也可以对深度神经网络的结果进行各类分析,进而推测网络的决策原理。

    文本

    命名实体识别

    深度学习网络的作用之一是命名实体识别,这是从非结构化的未标记数据中提取人名、地名、企业名、其他事物名称等特定信息的一种方法。此类信息可以储存在结构化的架构中,用于建立一个地址列表或作为身份验证引擎的基准。

    语音转文本

    通过适当的数据转换,深度神经网络可以理解声音信号。这可以用于在较大的声音文件中识别声音片段,以及将语音转录为文本。

    图像

    物体识别

    物体识别指算法识别任意物体的能力,物体可以是球、动物,甚至人脸。这一功能通常用于工程应用程序,在建模时进行形状识别。它也用于实现社交网络中的照片标签功能。Facebook的Deep Face是深度学习应用于这一领域的典型案例。

    以下是由神经网络完成的人脸聚类示例:

    Alt text

    机器视觉 + 自然语言处理

    现实捕捉和现实计算领域的进步令虚拟世界与现实不断交融。就此类全新的数据而言,深度学习网络的应用之一是识别并标识三维环境以及现实中的物体。

    实现这一功能后,就很容易发展出模拟语义,让机器借由各类现实物体的虚拟表示来学习这些物体的本质和限制,随后将这种理解运用到语言的生成和处理当中。我们认为这是神经网络未来众多的发展方向之一。

    其他Deeplearning4j教程

    转载自:http://deeplearning4j.org/zh-use_cases


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    该技术在1998年前后得到了应用。允许客户端脚本发送HTTP请 求(XMLHTTP)的第一个组件由Outlook Web Access小组写成。该组件原属于微软Exchange Server,并且迅速地成为了Internet Explorer 4.0的一部分。部分观察家...
    该技术在1998年前后得到了应用。允许客户端脚本发送HTTP请 求(XMLHTTP)的第一个组件由Outlook Web Access小组写成。该组件原属于微软Exchange Server,并且迅速地成为了Internet Explorer 4.0的一部分。部分观察家认为,Outlook Web Access是第一个应用了Ajax技术的成功的商业应用程序,并成为包括Oddpost的网络邮件产品在内的许多产品的领头羊。但是,2005年初,许 多事件使得Ajax被大众所接受。Google在它著名的交互应用程序中使用了异步通讯,如Google、Google地图、Google搜索
    框架应用及对ajax框架的思考 框架应用及对ajax框架的思考
    建议、Gmail等。Ajax这个词由《Ajax: A New Approach to Web Applications》一文所创,该文的迅速流传提高了人们使用该项技术的意识。另外,对Mozilla/Gecko的支持使得该技术走向成熟,变得更为易用。
    AJAX前景非常乐观,可以提高系统性能,优化用户界面。AJAX现有直 接框架AjaxPro,可以引入AjaxPro.2.dll文件,可以直接在前台页面JS调用后台页面的方法。但此框架与FORM验证有冲突。另外微软也 引入了AJAX组件,需要添加AjaxControlToolkit.dll文件,可以在控件列表中出现相关控件。

    转载于:https://www.cnblogs.com/GGj147258/p/5453109.html

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