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weixin_39822095 2021-09-29 16:16:49

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中国市场汽车互联服务案例分析.pdf

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⼤数据案例分析⼤数据案例分析⼀、⼤数据分析在商业上的应⽤⼀、⼤数据分析在商业上的应⽤ 1、体育赛事预测世界杯期间，⾕歌、百度、微软和⾼盛等公司都推出了⽐赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程64场⽐赛，准确率为67%，进⼊淘汰赛后准确率为94%。现在互联⽹公司取代章鱼保罗试⽔赛事预测也意味着未来的体育赛事会被⼤数据预测所掌控。 "在百度对世界杯的预测中，我们⼀共考虑了团队实⼒、主场优势、最近表现、世界杯整体表现和博彩公司的赔率等五个因素，这些数据的来源基本都是互联⽹，随后我们再利⽤⼀个由搜索专家设计的机器学习模型来对这些数据进⾏汇总和分析，进⽽做出预测结果。"---百度北京⼤数据实验室的负责⼈张桐 2、股票市场预测去年英国华威商学院和美国波⼠顿⼤学物理系的研究发现，⽤户通过⾕歌搜索的⾦融关键词或许可以⾦融市场的⾛向，相应的投资战略收益⾼达326%。此前则有专家尝试通过 Twitter博⽂情绪来预测股市波动。理论上来讲股市预测更加适合美国。中国股票市场⽆法做到双向盈利，只有股票涨才能盈利，这会吸引⼀些游资利⽤信息不对称等情况⼈为改变股票市场规律，因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测，且⼀些对结果产⽣决定性影响的变量数据根本⽆法被监控。⽬前，美国已经有许多对冲基⾦采⽤⼤数据技术进⾏投资，并且收获甚丰。中国的中证⼴发百度百发100指数基⾦（下称百发100），上线四个多⽉以来已上涨68%。和传统量化投资类似，⼤数据投资也是依靠模型，但模型⾥的数据变量⼏何倍地增加了，在原有的⾦融结构化数据基础上，增加了社交⾔论、地理信息、卫星监测等⾮结构化数据，并且将这些⾮结构化数据进⾏量化，从⽽让模型可以吸收。由于⼤数据模型对成本要求极⾼，业内⼈⼠认为，⼤数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于⾷材和锅，基⾦经理和分析师可以通过平台制作⾃⼰的策略。 3、市场物价预测 CPI表征已经发⽣的物价浮动情况，但统计局数据并不权威。但⼤数据则可能帮助⼈们了解未来物价⾛向，提前预知通货膨胀或经济危机。最典型的案例莫过于马云通过阿⾥ B2B⼤数据提前知晓亚洲⾦融危机，当然这是阿⾥数据团队的功劳。 4、⽤户⾏为预测基于⽤户搜索⾏为、浏览⾏为、评论历史和个⼈资料等数据，互联⽹业务可以洞察消费者的整体需求，进⽽进⾏针对性的产品⽣产、改进和营销。《纸牌屋》选择演员和剧情、百度基于⽤户喜好进⾏精准⼴告营销、阿⾥根据天猫⽤户特征包下⽣产线定制产品、亚马逊预测⽤户点击⾏为提前发货均是受益于互联⽹⽤户⾏为预测。购买前的⾏为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买⼼理和购买意向：例如，客户 A 连续浏览了 5 款电视机，其中 4 款来⾃国内品牌 S，1 款来⾃国外品牌 T；4 款为 LED 技术，1 款为 LCD 技术；5 款的价格分别为 4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元；这些⾏为某种程度上反映了客户 A 对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的 LED 电视。⽽客户 B 连续浏览了 6 款电视机，其中 2 款是国外品牌 T，2 款是另⼀国外品牌 V，2 款是国产品牌 S；4 款为 LED 技术，2 款为 LCD 技术；6 款的价格分别为 5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元；类似地，这些⾏为某种程度上反映了客户 B 对品牌认可度及倾向性，如偏向进⼝品牌、⾼价位的 LED 电视等。 5、⼈体健康预测中医可以通过望闻问切⼿段发现⼀些⼈体内隐藏的慢性病，甚⾄看体质便可知晓⼀个⼈将来可能会出现什么症状。⼈体体征变化有⼀定规律，⽽慢性病发⽣前⼈体已经会有⼀些持续性异常。理论上来说，如果⼤数据掌握了这样的异常情况，便可以进⾏慢性病预测。 6、疾病疫情预测基于⼈们的搜索情况、购物⾏为预测⼤⾯积疫情爆发的可能性，最经典的"流感预测"便属于此类。如果来⾃某个区域的"流感"、"板蓝根"搜索需求越来越多，⾃然可以推测该处有流感趋势。 Google成功预测冬季流感: 2009年，Google通过分析5000万条美国⼈最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中⼼在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进⾏⽐较，并建⽴⼀个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚⾄可以具体到特定的地区和州。 7、灾害灾难预测⽓象预测是最典型的灾难灾害预测。地震、洪涝、⾼温、暴⾬这些⾃然灾害如果可以利⽤⼤数据能⼒进⾏更加提前的预测和告知便有助于减灾防灾救灾赈灾。与过往不同的是，过去的数据收集⽅式存在着死⾓、成本⾼等问题，物联⽹时代可以借助廉价的传感器摄像头和⽆线通信⽹络，进⾏实时的数据监控收集，再利⽤⼤数据预测分析，做到更精准的⾃然

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