大數(shù)據(jù)攻略案例分析及結(jié)論大數(shù)據(jù)攻略案例分析及結(jié)論我們將迎來一個(gè)“大數(shù)據(jù)時(shí)代”。數(shù)據(jù)安全有哪些案例?目前大數(shù)據(jù)在哪些行業(yè)有案例或者說應(yīng)用?近日，上海社會(huì)科學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究中心發(fā)布大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)策研究報(bào)告，遴選了近年來國內(nèi)外典型數(shù)據(jù)安全事件，系統(tǒng)分析了大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的類型和誘因，并分別從提升國家大數(shù)據(jù)生態(tài)治理水平（政府）和加強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)安全能力（企業(yè)）兩個(gè)層面提出推動(dòng)我國大數(shù)據(jù)安全發(fā)展的對(duì)策建議。
1、生活中的大數(shù)據(jù)有哪些例子?太平洋面積平方千米。一、在金融行業(yè)的應(yīng)用金融行業(yè)應(yīng)該是運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)最頻繁的一個(gè)行業(yè)，證券和銀行經(jīng)常會(huì)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，通過對(duì)數(shù)據(jù)的監(jiān)控和分析，有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。金融行業(yè)面臨的行業(yè)挑戰(zhàn)有很多，證券欺詐預(yù)警，超高金融分析，信用卡欺詐和企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)等一系列數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，行業(yè)內(nèi)面臨的種種問題，都需要大數(shù)據(jù)發(fā)揮其預(yù)測(cè)的核心功能，有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。
2、目前大數(shù)據(jù)在哪些行業(yè)有案例或者說應(yīng)用?1、體育行業(yè)預(yù)測(cè)世界杯期間,谷歌、百度、微軟和高盛等公司都推出了比賽結(jié)果預(yù)測(cè)平臺(tái)。其中,百度在小組賽階段的表現(xiàn)最為亮眼,而進(jìn)入淘汰賽階段,百度與微軟則以16場比賽15場準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的成績讓人們見識(shí)到大數(shù)據(jù)在預(yù)測(cè)領(lǐng)域的魅力。從互聯(lián)網(wǎng)公司的經(jīng)驗(yàn)來看,只要有體育賽事相關(guān)的歷史數(shù)據(jù),并且與指數(shù)公司進(jìn)行多方合作,就可以在賽事預(yù)測(cè)領(lǐng)域取得不錯(cuò)的成績。
英國華威商學(xué)院和美國波士頓大學(xué)物理系的研究發(fā)現(xiàn),用戶通過谷歌搜索的金融關(guān)鍵詞或許可以把脈金融市場的走向,相應(yīng)的投資戰(zhàn)略收益高達(dá)326%。而此前,也有專家嘗試通過twitter博文情緒來預(yù)測(cè)股市波動(dòng)。從預(yù)測(cè)的原理上來看,穩(wěn)定發(fā)展的美國股市是比較適合大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)發(fā)揮其作用的。對(duì)國內(nèi)而言,百度推出的中小企業(yè)景氣指數(shù)預(yù)測(cè),應(yīng)用百度海量的搜索數(shù)據(jù)來刻畫我國中小企業(yè)運(yùn)行發(fā)展的景氣狀態(tài),
3、大數(shù)據(jù)和智慧交通有哪些應(yīng)用的案例智能交通成為改善城市交通的關(guān)鍵所在。為此，及時(shí)、準(zhǔn)確獲取交通數(shù)據(jù)并構(gòu)建交通數(shù)據(jù)處理模型是建設(shè)智能交通的前提，而這一難題可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)得到解決。智能交通整體框架主要包括物理感知層、軟件應(yīng)用平臺(tái)及分析預(yù)測(cè)及優(yōu)化管理的應(yīng)用。其中物理感知層主要是對(duì)交通狀況和交通數(shù)據(jù)的感知采集;軟件應(yīng)用平臺(tái)是將各感知終端的信息進(jìn)行整合、轉(zhuǎn)換處理，以支撐分析預(yù)警與優(yōu)化管理的應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè);分析預(yù)測(cè)及優(yōu)化管理應(yīng)用主要包括交通規(guī)劃、交通監(jiān)控、智能誘導(dǎo)、智能停車等應(yīng)用系統(tǒng)。
4、數(shù)據(jù)安全有哪些案例?我國《網(wǎng)絡(luò)安全法》將正式生效實(shí)施，對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營者數(shù)據(jù)安全管理提出了系統(tǒng)且嚴(yán)格的法律要求。近日，上海社會(huì)科學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)研究中心發(fā)布大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)策研究報(bào)告，遴選了近年來國內(nèi)外典型數(shù)據(jù)安全事件，系統(tǒng)分析了大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的類型和誘因，并分別從提升國家大數(shù)據(jù)生態(tài)治理水平（政府）和加強(qiáng)企業(yè)大數(shù)據(jù)安全能力（企業(yè)）兩個(gè)層面提出推動(dòng)我國大數(shù)據(jù)安全發(fā)展的對(duì)策建議。
5、大數(shù)據(jù)攻略案例分析及結(jié)論大數(shù)據(jù)攻略案例分析及結(jié)論我們將迎來一個(gè)“大數(shù)據(jù)時(shí)代”。與變化相始終的中國企業(yè)，距離這場革命還有多遠(yuǎn)？而追上領(lǐng)先者又需要多快的步伐？｛研究結(jié)論｝怎樣才能用起來大數(shù)據(jù)？障礙如何解決?中國企業(yè)家研究院對(duì)10多家在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的領(lǐng)先企業(yè)進(jìn)行了采訪調(diào)研，更多家企業(yè)進(jìn)行了書面資料調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)：■當(dāng)前中國企業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以歸類為：大數(shù)據(jù)運(yùn)營、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品、大數(shù)據(jù)平臺(tái)三大領(lǐng)域，前兩者更多是企業(yè)內(nèi)部的應(yīng)用，后者則在于用大數(shù)據(jù)來繁榮整個(gè)平臺(tái)企業(yè)群落的生態(tài)。
6、8個(gè)典型案例看懂零售巨頭的“大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略8個(gè)典型案例看懂零售巨頭的“大數(shù)據(jù)”戰(zhàn)略_數(shù)據(jù)分析師考試未來的零售分析要求零售商借助集成式業(yè)務(wù)流程和信息系統(tǒng)，為客戶洞察提供支持，將客戶洞察發(fā)展成一種企業(yè)級(jí)的戰(zhàn)略能力，并根植于企業(yè)結(jié)構(gòu)和企業(yè)文化中。在這種形勢(shì)下，零售商的所有業(yè)務(wù)職能部門在制定決策時(shí)，將把基于情景的客戶洞察作為一個(gè)重要依據(jù)。分析公司ekn認(rèn)為，為了真正實(shí)現(xiàn)以客戶為中心，零售商需要具備多項(xiàng)關(guān)鍵能力，而這些能力均由業(yè)務(wù)分析驅(qū)動(dòng)。
如果缺乏相關(guān)客戶洞察支持與客戶的互動(dòng)，零售商將無法實(shí)現(xiàn)跨渠道無縫客戶體驗(yàn)。零售商與客戶互動(dòng)的聯(lián)絡(luò)點(diǎn)能為零售商提供豐富的客戶數(shù)據(jù)，因此，所有聯(lián)絡(luò)點(diǎn)也成為了零售商的最佳競爭利器。個(gè)性化互動(dòng)。與網(wǎng)上零售商相比，實(shí)體零售商具有兩大優(yōu)勢(shì)：能與客戶進(jìn)行個(gè)人接觸，以及擁有更豐富的歷史記錄和更多樣的客戶數(shù)據(jù)。如今，“個(gè)性化”購物體驗(yàn)已成為人們津津樂道的話題，而如何巧妙地結(jié)合上述兩大優(yōu)勢(shì)，即在行動(dòng)中及時(shí)交付客戶洞察，將成為零售商打造“個(gè)性化”購物體驗(yàn)的基礎(chǔ)。
7、大數(shù)據(jù)時(shí)代的案例分析個(gè)案一你開心他就買你焦慮他就拋華爾街“德溫特資本市場”公司首席執(zhí)行官保羅·霍廷每天的工作之一，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進(jìn)而判斷民眾情緒，再以“1”到“50”進(jìn)行打分。根據(jù)打分結(jié)果，霍廷再?zèng)Q定如何處理手中數(shù)以百萬美元計(jì)的股票。霍廷的判斷原則很簡單：如果所有人似乎都高興，那就買入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。
個(gè)案二國際商用機(jī)器公司（ibm）估測(cè)，這些“數(shù)據(jù)”值錢的地方主要在于時(shí)效。對(duì)于片刻便能定輸贏的華爾街，這一時(shí)效至關(guān)重要，曾經(jīng)，華爾街2%的企業(yè)搜集微博等平臺(tái)的“非正式”數(shù)據(jù)；如今，接近半數(shù)企業(yè)采用了這種手段?！瘛吧鐣?huì)流動(dòng)”創(chuàng)業(yè)公司在“大數(shù)據(jù)”行業(yè)生機(jī)勃勃，和微博推特是合作伙伴，它分析數(shù)據(jù)，告訴廣告商什么是正確的時(shí)間，誰是正確的用戶，什么是應(yīng)該發(fā)表的正確內(nèi)容，備受廣告商熱愛。