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大数据应用案例之公路交通

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表示,如果司机支付给驾驶热车道(高占用

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2020-10-31

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大数据应用案例之社会生活

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

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2020-10-31

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大数据应用案例之能源行业

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

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2020-10-31

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大数据应用案例之职业篮球赛

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

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2020-10-31

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大数据应用案例之保险行业

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

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2020-10-31

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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。

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2020-10-30

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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

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2020-10-30

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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

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2020-10-30

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大数据分析之红楼梦是两个人写的吗?

大数据分析案例根据行业的不同也有不同,由于楼主没有明确哪个行业所以无法针对性回答。在此分享一个文学方面的大数据分析案例,仅做参考!《红楼梦》的作者前八十回和后四十回到底是不是同一个作者?我们都在读书的时候学过《红楼梦》的作者有两个!曹雪芹写了前八十回,高鹗续写了后四十回。然而,红学上关于《红楼梦》的作者争议一直很大,存在着很多种版本。清代著名《红楼梦》评论家张新之指出,《红楼梦》80回前后在思想、

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2020-10-30

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大数据案例 之 潘多拉的数据魔方

  美国一家名为潘多拉(Pandora)的在线音乐网站,就特别聘请一些音乐专家,让他们每个人平均花上20分钟去分析一首歌曲,并赋予每首歌400种不同的属性。如果你表示喜欢一首歌,程序会自动寻找跟这首歌“基因属性”相同的歌曲,猜测你也会喜欢并推荐给你。借助这种人海战术,潘多拉网站已经分析了74万首歌曲。2011年6月15日,这家采用推荐引擎技术的网站登陆美国纽约交易所上市。

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2020-10-30

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大数据分析案例之塔吉特:比父亲更早知道女儿怀孕

曾经有一位男性顾客到一家塔吉特店中投诉,商店竟然给他还在读书的女儿寄婴儿用品的优惠券。这家全美第二大零售商,会搞出如此大的乌龙?但经过这位父亲与女儿进一步沟通,才发现自己女儿真的已经怀孕了。  一家零售商是如何比一位女孩的亲生父亲更早得知其怀孕消息的呢?每位顾客初次到塔吉特刷卡消费时,都会获得一组顾客识别编号,内含顾客姓名、信用卡卡号及电子邮件等个人资料。日后凡是顾客在塔吉特

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2020-10-30

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商品关联分析的指标 03 提升度

3、提升度提升度是先购买A对购买B的提升作用,用来判断商品组合方式是否具有实际价值,换句话说,就是看组合商品被购买的次数是否高于单独商品的购买次数,大于1说明该组合方式有效,小于1则说明无效。其算法公式是:L=S(A&B)/[S(A)*S(B)]其中L代表提升度,S(A&B)代表A商品和B商品同时被购买的支持度,S(A)*S(B)代表商品A被购买的概率与B被购买概率的乘积比如今天共有10笔订单,购

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2020-10-30

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商品关联分析的指标 02 置信度

2、置信度置信度是指购买A之后又购买B的条件概率,简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率,用图表示就是交集在A中的比例。其算法公式是:C=F(A&B)/F(A)其中C代表置信度,F表示条件概率,A&B代表购买了A且购买了B的次数,A代表购买A的次数。比如今天共有10笔订单,其中购买A的次数是8,同时购买A和B的次数是6,则其置信度是6/8=75%

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2020-10-30

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商品关联分析的指标 01支持度

商品关联分析的指标商品关联分析中有很多的指标体系,一般来说有下面三种比较常见:1、支持度支持度是指A商品和B商品同时被购买的概率,或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例,用图表示就是两者之间的交集。其算法公式是:S=F[(A&B)/N]其中S代表支持度,F代表概率函数,A&B代表购买了A且购买了B的次数,N代表购买总次数。比如今天共有10笔订单,其中同时购买牛奶和面包的次数是6次,那么

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2020-10-30

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商品关联分析的定义和目的

关联大家应该都很好理解,就是反映某个事物与其他事物之间相互依存关系的,在商品关联分析的定义是,通过对顾客的购买记录数据库进行某种规则的挖掘,最终发现顾客群体的购买习惯的内在共性。什么叫做内在共性呢?举个简单例子,一般来说女性去超市买的东西是化妆品、服装、时蔬等等,而男性去超市买的东西大多是日用品,所以超市里会设置女性专柜和男性专柜,通过简单的客户分群实现商品分类。我们都知道,做数据分析的目的就是找

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2020-10-30

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CDA三个月脱产就业班学习目标是什么?

熟练掌握Excel、MySQL、Power BI、Python等数据分析软件;熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等;精通数据可视化,例如箱线图、动态图等;掌握数理统计基本理论知识;精通聚类、回归、因子分析等算法;熟悉各类数据挖掘算法;掌握数据分析在各行业的应用场景;可以独立完成数据建模;可以独立完成数据报告撰写;学会团队协作,分工完成大型项目。

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2020-10-30

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CDA三个月脱产就业班课程简介

CDA数据分析三个月就业班针对时间充裕、零基础的专科本科在校生,以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训,毕业推荐相关工作单位。 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域专家授课,以CDA数据分析师标准大纲要求,从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用(如:Excel、SQL、Power BI、Python等)—数据挖掘算法模型,一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将

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2020-10-30

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“啤酒和尿布”的故事为什么产生于沃尔玛超市的卖场中?

卖场中“啤酒与尿布”的现象比比皆是,为什么“啤酒与尿布”的故事只产生在沃尔玛的卖场中,而不是其他零售门店?这里有两个原因。 第一个是沃尔玛先进的计算机技术是“啤酒与尿布”故事产生的强大支持后盾。零售业目前使用的很多新技术都是沃尔玛率先“尝鲜”的,比如沃尔玛最 早在门店尝试计算机记账,最早在门店收款台尝试使用外形丑陋俗称“牛眼”的条码扫描器进行收款,世界上第一个发射私人通信卫星等等。 目前运用于门店

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2020-10-29

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为了解决信息过载的问题,互联网经历了三个时代

1. 分类目录时代2. 搜索引擎时代3. 推荐系统时代

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2020-10-29

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大数据在跨界过程中会不断增值

实体资源在跨界的过程中会不断减值,而大数据中则会不断增值。例如,心跳检测器和手机进行跨界整合,形成具有心跳检测功能的手机,对心跳检测器就是减值,将价值赋予全新的给了具有心跳检测功能的手机。全新的具有心跳检测功能的手机的出现,会让单独的手机或者心跳检测器的价值受到一定的影响,甚至会颠覆原有的实体资源。 但是对于大数据而言,不是这样子的。大数据在跨界之后,数据原有的价值并不会消失,而只要

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2020-10-28

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