大数据智慧旅游案例分析 来源：时间：2016-03-07 11:57:38作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合 大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费 动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定 相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据 小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网 数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游 客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而 不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、 游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而 不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高 效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意 义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。 旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
在如今这个大数据得时代里,人人都希望能够借助大数据得力量:电商希望能够借助大数据进一步获悉用户得消费需求，实现更为精准得营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者得意图，实现主动、超前得安全防护;而骇客们也在利用大数据,更加详尽得挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起得难度。 大数据应用最为典型得案例就是国外某著名零售商,通过对用户购买物品等数据得分析,向该用户——一位少女寄送了婴儿床与衣服得优惠券,而少女得家人在此前对少女怀孕得事情一无所知.大数据得威力正在逐步显现,银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足得开始搜集整理自己用户得各类数据资料.但与之相比极度落后得数据安全防护措施,却让骇客们乐了：如此重要得数据不仅可以轻松偷盗,而且还就是整理好得,凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”得欺诈攻击.好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击得方法了。 扰动安全得大数据 2０14年IDＣ在“未来全球安全行业得展望报告”中指出,预计到202０年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁得不断变化、ＩＴ交付模式得多样性、复杂性以及数据量得剧增,针对信息安全得传统以控制为中心得方法将站不住脚。预计到２0２0年,６０%得企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础得快速检测与响应得产品上。 瀚思(ＨａnSiｇht)联合创始人董昕认为,借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“您不能保护您所不知道得”已经成为安全圈得一句名言，即使部署再多得安全防御设备仍然会产生“不为人知”得信息,在各种不同设备产生得海量日志中发现安全事件得蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生得海量日志进行集中存储,通过数据格式得统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法,自动发现威胁与异常行为,让安全分析更简单。同时通过丰富得可视化技术,将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全瞧得见. 爱加密CEＯ高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生得安全问题、病毒样本、攻击策略等,对于安全问题得分析能够以宏观角度与微观思路双管齐下找到问题根本得存在.所以,在安全领域使用大数据技术,可以使原
第 - 1 - 页 共 4 页 数据挖掘试卷 课程代码： C0204413 课程： 数据挖掘A 卷 一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（ ） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（ ） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（ ） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward 方法与组平均非常相似。（ ） 5. DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（ ） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（ ） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（ ） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（ ） 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。（ ） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（ ） 二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward 方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C 关联规则分析 D 聚类 4.关于K 均值和DBSCAN 的比较，以下说法不正确的是( ) A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN 一般聚类所有对象。 B.K 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN 使用基于密度的概念。 C.K 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇 D.K 均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN 会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward ’s Method 说法错误的是：( )
大数据的大价值：大数据五大成功案例深度解析 ?作者：Cashcow ?星期四, 四月11, 2013 ?大数据, 航空, 零售 ?暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分成熟。即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
大数据的应用案例 DT时代，大数据的应用越来越广泛，大数据在哪些方面会应用到呢？ 一、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。 二、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。 三、零售行业 “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
智慧旅游大数据行业监管平台 一、需求分析 近年来，以信息化为代表的科技进步以及现代商业模式的创新，将直接推动旅游业转型升级。随着信息技术和知识经济的发展，用现代化的新技术、新装备改造和提升旅游业，正在成为新时期旅游业发展的新趋势。今后一段时期，信息技术将会更加广泛地运用到旅游业发展的方方面面。 该系统通过采集汇总客户相关数据，综合分析景区旅游游客来源及行程轨迹 特征，并实时统计游客流量信息，进而分析出游客来源，景区热度排名等相关数据；同时通过景区景点系统，并设置游客上限阈值，实现景区景点客流量实时监控预警机制，对景区管理做出调度决策提供实时数据依据； 二、解决方案描述 智慧旅游监管系统主要包含以下几项功能：景区大数据分析、视频会议调度、景区出入口视频监管。 2.1 大数据分析 2.1.1今日一览 用户成功登陆后显示的即是该功能，它从归属地及时间两个维度展示了今日 与昨日客流量对比图标，详细展示了流量趋势。 若选择只查看某一条折线数据，可点击图标下方的时间标识按钮进行选择。 通过点击今日一览折线图中的某一点可跳转至历史数据查询页面，可选择日期进行对比查询。 2.1.2本周一览 该功能从归属地及时间两个维度展示了本周与上周客流量环比图标，显示展示了流量趋势。 2.1.3本月一览
该功能从归属地及时间两个维度展示本月与上月客流量环比图标，详细展示了流量趋势。点击本月一览中折线图中的某一点可跳转至自定义查询页面。 2.2本日客源 该功能从归属地的维度对客流数据进行分析统计，主要对今天实时客源进行 人数统计，数据以及归属地来进行分配，此功能主要让使用者对客源的人口区域 分布有直观的感受。 点击某一省的块状图可跳转下钻至相应省下属的地市柱状图，其中山东省可以下钻至街道，其他省份可下钻至地市。 2.3游客归属地 该功能从归属地的维度对流量数据进行分析统计；此功能主要将游客总入园 人数以饼图方式进行显示，让园区管理员有很直观的感受。 对于查询的结果还可以做导出处理。 2.4本日客流 本日客流分析主要是今天实时客流量的曲线趋势图分析，让景区管理员对景 区实时人流量的趋势进行有非常直观的了解。可按小时查看图表统计。 2.5本周客流 本周客流分析主要是本周实时客流量的曲线趋势图分析，让景区管理员对景 区本周实时人流量的趋势进行有非常直观的了解。 2.6本月客流 本月客流分析主要是本月实时客流量的曲线趋势图分析，让景区管理对景区 本月实时人流量的趋势有非常直观的了解。 2.7自定义查询 自定义查询分析主要是客流数据的统一对比查询分析，让用户可以自由的选 择任意时期进行对比查询。此功能实现了分时段的比较。灵活性很大。 2.8区域实时监控 景区实时监控分析主要实时显示各景点的人数，以及占景区总人数的统计分析。 2.9热力图 热力图分析主要以颜色来对基站所覆盖范围的游客密度进行标注，由蓝到红，
如有人问你什么是大数据？不妨说说这10个典型的大数据案例(-from 互联网) 在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v 特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的–可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。“也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。 下面是其中的10个典型案例： 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。”Laney分析到。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.doczj.com/doc/3513567869.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析（Laney没有说出这家公司的名字）。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提
智慧景区大数据智能分析系统建设详细设计方案智能视频监控系统，与传统的监控系统相比，具有更优的有效性和持久性。它能够识别不同的运动物体，能够实现7x24全天“不知疲劳”的实时工作，大大减轻视频监控中人工劳动的强度，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，提高报警处理的及时性，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。 智能分析技术的应用，将传统的被动监控转化为主动监控，由系统通过先进的分析算法，按照一定的规则进行实时的分析和判断，对可疑事件和行为进行告警，能够极大的提高视频的利用效率，提升监控系统的整体性能。 海康威视智能视频监控产品融合了视频处理、计算机视觉以及人工智能等多个领域的先进技术，将图像与事件之间建立了一种映射关系，使计算机从纷繁的视频图像中分辨、识别出关键目标物体并分析理解其行为。智能视频分析产品对输入的视频流采用对运动目标的检测、跟踪、分类技术，将视频内的目标经背景建模、目标分割、跟踪及分类等图像识别算法，完成由图像到事件参数的转变，从而实现对各种突发事件的实时检测。 海康威视智能视频分析模块，支持多种异常事件的检测
功能，包括入侵检测、徘徊检测、物品拿取检测、物品放置检测、停车检测和人群密度检测等，并支持快球摄像机的自动跟踪功能。 视频大数据应用是智慧景区建设的一个发展方向，而将海量视频数据结构化又是视频大数据应用的基础条件。“猎鹰”系列产品是海康威视专门推出的高端智能结构化分析设备，具有高并发视频结构化处理能力，适用于景区视频监控的结构化应用。在景区中，因为人员拥挤、游客众多，经常有老人或小孩走失，可通过视频全域结构化分析，提取人物特征，用于寻找走失人员，同时，对于游客属性统计分析、游客及车辆特征识别分析等可提供科学的基础分析数据。该设备集视频结构化分析、数据存储、平台应用等功能于一体，能够为用户提供整体解决方案。系统采用了视频智能分析、分布式集群、大数据检索等多项前沿技术，可广泛应用于传统监控场景的视频结构化。 1.1.1 智能分析系统架构 “猎鹰”可广泛应用于非主干道的监控场景，通过对实时视频资源或录像视频的结构化处理，从监控视频数据中分析提取出活动目标的特征信息或车辆信息等，并将提取到的结构化数据做存储，相关人员可以在系统中实现目标的快速检索，提高视频资源的整体利用效率。
大数据应用分析案例分析大数据应用与案例分析当下，”大数据"几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新.大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体.大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益.大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。...感谢聆听... 大数据应用的关键，也是其必要条件,就在于＂IT”与”经营"的融合,当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。
一、大数据应用案例之：医疗行业 ＳetｏｎＨｅaｌｔhcare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. ...感谢聆听... 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. 二、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
大数据无处不在，应用于包括金融、医疗、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业。下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。 在金融业中，大数据在三大金融创新领域发挥着重要作用：高频交易、社会情绪分析和信贷风险分析。 医疗行业，借助于大数据技术，实现电子病历、实时的健康状况告警、患者需求预测和医疗行业的人工智能。 互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。 制造业，利用工业大数据提高制造业水平，包括产品故障诊断与预测、工艺流程分析、生产工艺改进、生产工艺能耗优化、工业供应链分析与优化、生产计划与调度。 汽车工业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车将在不久的
将来进入我们的日常生活。 餐饮行业，利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。 电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。 能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。 物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。 城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。 生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健
康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。 体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果。 安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。 个人生活，大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。 大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。 以上就是全部内容，希望对大家有所帮助，感谢您的阅读！
在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原
阅读提示 智慧景区大数据智能分析系统方案
目录 系统概述 (1) 背景及现状 (1) 总体目标 (1) 设计原则 (2) 设计标准 (3) 系统总体设计 (5) 需求分析 (5) 总体规划 (6) 系统架构 (7) 系统详细设计 (11) 大数据智能分析系统 (11) 智能分析系统架构 (12) 组成单元 (12) 智能分析功能设计 (13) 应用场景 (17)
系统概述 背景及现状 国家十三五规划纲要中明确地提出大力发展旅游产业，意味着在接下来的五年当中，旅游产业的发展将作为国家重要的发展战略。在社会经济中高速增长中，旅游行业将成为新的引擎，旅游消费也将成为整个社会最重要的“消费侧”。 当前，景区的保护、发展已进入一个新的历史时期，要实现景区新一轮的大发展和新超越，必须依靠科技的手段，着力打造智慧旅游，通过智慧景区的建设，实现智慧旅游服务、智慧旅游管理、智慧旅游营销的目标，并为旅游业的可持续发展奠定扎实基础。 为贯彻落实《国务院关于加快发展旅游业的意见》精神，积极引导和推动全国智慧旅游发展，国家旅游局先后批复了33个国家智慧旅游试点城市、22个智慧旅游试点景区。在此新形势下，开展智慧景区建设也必将成为风景名胜区打造更高端景区的重要契机与保障。 为了响应国家建设智慧旅游的号召，同时，景区内确实有建设完整安防及信息化系统和智慧景区的应用需求，实现视频监控、报警、卡口、停车场、出入口、森林防火等系统并实现多系统统一管理，结合GIS电子地图、公共广播、自动导览等系统，打造智慧型景区，同时加强对景区的管理力度、提升游客的体验服务，以满足景区游客数量暴涨及随之带来的安全及信息化服务的强烈需求。 总体目标 景区综合安防管理系统建设要求以新一代宽带网络、云计算、人工智能等新兴信息技术为支撑，实现视频监控、客流统计、消防系统、停车场管理、卡口系统等各系统的跨平台、跨网络、跨终端，并支持大量用户并发访问、海量数据的综合应用、多系统之间的综合化管理，在现有景区信息化的基础上，实现风景名胜区信息资源的共享，提供综合信息资源利用和应用支撑服务的能力，同时提升风景名胜区的管理与服务水平。
大数据智慧旅游案例分析 来源：数据观?时间：2016-03-07 11:57:38?作者： 随着“互联网+”被写入政府工作报告、国家旅游局局长李金早对于“旅游+” 发展战略的提出，酝酿多年的“互联网+”和“大数据思维”以“旅游+大数据”的智慧旅游形式开始在全国范围内推进，并逐渐在一些地区形成了“政府主导、企业运作、产业化推进”的发展模式。大数据智慧旅游服务具有充分收集、分析、整合 大数据，以调配旅游服务资源的功能。旅游业相关主体依据搜集到的游客消费 动向、旅游资源状况、自然环境变化等数据进行量化分析，并及时调整、制定 相应的策略，可为游客提供更好的服务。 收集、分析、整合大数据 小编觉得大数据智慧旅在需要搜集到的游客消费动向、通讯数据，互联网 数据，自然环境变化等数据进行量化分析的同时，也会用大数据理念重新审视一些东西。例如： 以大数据理念重新审视公共WIFI：可以获取游客的手机号码，可以针对游 客进行线上市场调研问卷，可以推送旅游APP资讯。免费WIFI服务不再只是一个营销卖点;以大数据理念重新审视一卡通：可以将旅游一卡通服务看做是最直接获得旅游消费清单的工具，一种便捷的游客旅游消费轨迹数据采集方式。而 不只是促销手段;以大数据理念重新审视旅游手机应用：它是游客信息关注行为、 游客旅行轨迹数据采集平台和进行游客满意度调研与促进反馈的途径之一。而 不仅仅是传统智慧旅游倡导的为游客导游、导览、导购、导航服务的移动终端; 以大数据理念重新审视旅游资讯网，高效的消费者旅游信息关注数据采集、高 效的旅游网络营销效果评估工具、智慧化的旅游信息服务提供平台。而传统意 义上的旅游资讯网是旅游目的地品牌形象，旅游信息服务平台。 旅游资讯网只能宣传推广旅游目的地;以大数据理念重新审视旅游呼叫中心，高效的游客需求数据采集工具、高效的旅游CRM维护平台、高效的旅游新产品
大数据的大价值：大数据五大成功案例 深度解析 作者：Cashcow 星期四, 四月11, 2013 大数据,航空,零售 暂无评论 大数据的热潮并未有消褪迹象，相反，包括航空、金融、电商、政府、电信、电力甚至F1赛车等各个行业的企业都在纷纷掘金大数据。可以看出，在推动大数据企业应用方面，真正看到大数据潜在商业价值的企业比大数据技术厂商还要着急。例如IT经理网曾经报道过沃尔玛大数据实验室直接参与到大数据工具的开发和开源工作中。但是在国内，虽然管理学界和财经媒体对大数据推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据中国企业的成功案例的报道却出奇地少。 最近《中国企业家》的“大数据专题”特别报道采访了农夫山泉、阿迪达斯中国和数家航班信息移动服务商（前两家为SAP客户），为我们带来了详实的大数据案例报道，非常有参考价值，原文转载如下：就在制作这期“大数据专题”时，编辑部发生热烈讨论：什么是大数据？编辑记者们旁征博引，试图将数据堆砌的商业案例剔除，真正的、实用性强的数据挖掘故事留下。
我们报道的是伪大数据公司？我们是否成为《驾驭大数据》一书的作者Bill Franks所称的“大数据骗局”中的一股力量？同样的质疑发生在阿里巴巴身上。有消息称，3月23日，阿里巴巴以7000万美元收购了一家移动开发者数据统计平台。这引发了专家们热烈讨论，它收购的真是一家大数据公司吗？ 这些质疑并非没有道理。 中国确实没有大数据的土壤。“差不多先生”、“大概齐”的文化标签一直存在。很多时候，各级政府不太需 要“大数据”，形成决策的关键性数据只有一个数字比率（GDP）而已；其二，对于行业主管机构来说，它们拥有大量原始数据，但它们还在试探、摸索数据开放的尺度，比如说，是开放原始数据，还是开放经过 各种加工的数据？是转让给拥有更高级计算和储存能力的大型数据公司，还是将数据开源，与各种各样 的企业共享？其三，数据挖掘的工具价值并没有完全被认同。在这个领域，硬件和软件的发展并不十分 成熟。 即便如此，没有人否认数据革命的到来，尤其在互联网行业。阿里巴巴的马云将大数据作为战略方向，百度的李彦宏用“框计算”来谋划未来。即便是CBA（中国男子篮球职业联赛）也学起了NBA（美国男篮职业联赛）五花八门的数据统计、分析与挖掘。 在过去两年间，大量的资本投资一些新型数据工具公司，根据美国道琼斯风险资源（Dow Jones VentureSource）的数据，在过去的两年时间里，11.7亿美元流向了119家数据库软件公司。去年，SAP 市值已经超过西门子，成为德国市值最高的上市公司，而这样的业绩部分得益于其数据库软件HANA的 商业化，去年一年时间里HANA带给SAP3.92亿欧元的收入，增长了142%。 但是，大数据还没法分析、挖掘出自己的直接变现能力。在截稿日时，我们再重新读维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Sch鰊berger）的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书，作者相信，未来，数据会成为有价值的资产。假以时日，它会大摇大摆地进入资产负债表里。 案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水
汽车行业大数据应用案例 在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。 凯文凯利认为：“在未来，各个产业都将成为数据产业，汽车也将如此。目前，互联网所掌握的消费者喜好、生活习惯等数据信息如果应用到汽车行业，将使汽车产品更加智能，大数据的应用甚至能够影响到汽车产业的生产制造，帮助汽车企业生产出更加符合消费者需求的产品。” 在贵阳大数据论坛上，马凯副总理提出：大数据是国家战略资源，部分公共数据资源也将逐步开放，让企业用互联网+更好的服务社会。
基于汽车行业超长的产业链，从不同的层面看，汽车大数据必然是多维度的，有不同的理解和看法，我们试从各行业角度试加分析： 先看一组数据： 中国有3亿驾驶员，1.5亿车主，100多个品牌6000多款车，24000多家4S店，44万家维修厂，600万家洗车行...... 主机厂：汽车大数据的顶层和基础
主机厂是汽车的制造者，他们领先的设计、技术及制造能力和知识产权，使其在整个汽车生态链中起绝对主导作用——所有的零部件设计及软件系统，都由主机厂主导，所有衍伸产品都以主机厂的产品设计规格为标准（适配软件、模具、型号、规格尺寸乃至汽车改装和汽车电子产品以及汽车用品等等）。 同时，主机厂有完善的零部件配套、物流配送、销售体系，所有该体系内的企业都要按照其标准化模式运行；原始汽车维修技术资料以及CRM和ERP 系统：4S店的后台管理系统由主机厂提供，能够调取车主的姓名、住址、行驶证数据及通联、保险、维修保养记录（车主脱离4S店体系之前）。 主机厂零部件数据包括包括字段：配件名称、配件代码、品牌、型号、年代、替代配件、替代关系、图示、价格等等。
国内外大数据经典案例研究
大数据时代的来临使得产生的数据量呈爆炸式增长，各行各业均面临着海量数据的分析、处理问题。如何运用大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息，将是今后企业发展的一个巨大挑战。点评收集研究了国内外大数据应用的经典案例，希望可以对读者有所启示。 1、塔吉特百货孕妇营销分析 最早关于大数据的故事发生在美国第二大超市塔吉特百货。孕妇对零售商来说是个含金量很高的顾客群体，但是她们一般会去专门的孕妇商店。人们一提起塔吉特，往往想到的都是日常生活用品，却忽视了塔吉特有孕妇需要的一切。在美国，出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候再行动就晚了，因此必须赶在孕妇怀孕前期就行动起来。 塔吉特的顾客数据分析部门发现，怀孕的妇女一般在怀孕第三个月的时候会购买很多无香乳液。几个月后，她们会购买镁、钙、锌等营养补充剂。根据数据分析部门提供的模型，塔吉特制订了全新的广告营销方案，在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。结果，孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。2002年到2010年间，塔吉特的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。大数据的巨大威力轰动了全美。 点评：这个案例说明大数据在企业营销上的成功，利用大数据技术分析客户消费习惯，判断其消费需求，从而进行精确营销。这种营销方式的关键在于其时机的把握上，要正好在客户有相关需求时才进行营销活动，这样才能保证较高的成功率。 2、沃尔玛“啤酒加尿布”经典案例 总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最
大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘，可以很轻松地知道顾客经常一起购买的商品有哪些。一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！” 这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析，经过大量实际调查和分析，揭示了隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。 点评：无论“啤酒加尿布”仅仅是一个传说，还是一个真的发生过，它都已经成为大数据技术应用的一个经典案例。这个故事的意义在于将看似不相关的商品数据放在一起进行分析，找到他们之间的相关性，从而进行交叉营销，促进商品的销量。这种思维方式才是成功的关键。 3、试衣间的大数据应用 传统奢侈品牌PRADA正在向大数据时代迈进。她在纽约及一些旗舰店里开始了大数据时代行动。在纽约旗舰店里，每件衣服上都有RFID码，每当顾客拿起衣服进试衣间时，这件衣服上的RFID会被自动识别，试衣间里的屏幕会自动
1 【单选】下列关于智慧旅游的描述，正确的是( ) A. 智慧旅游是旅游信息化不断发展的高级别阶段 B. 智慧旅游主要指景区的全面信息化 C. 智慧旅游主要指新一代信息网络技术和装备的运用 D. 智慧旅游包括旅游服务、旅游管理、旅游营销、旅游运营的智能化正确答案：A 2 【单选】大数据助力智慧旅游营销、服务、体验都会用到( )技术 A. 物联网感知 B. 人工智能 C. 互联网 D. 大数据画像 正确答案：D 3 【单选】下列选项中，首次提出旅游业成为战略性支柱产业的是( ) A. 《国务院关于促进旅游业改革发展的若干意见》 B. 《国务院关于印发“十三五”旅游业发展规划的通知》 C. 国务院旅游工作部际联席会议第五次全体会议 D. 《关于促进智慧旅游发展的指导意见》 正确答案：B 4 【多选】新时代旅游人才的特点包括( ) A. 素养高 B. 知识多元跨界 C. 能力高 D. 有激情 正确答案：A B C D 5 【多选】大数据助力智慧旅游管理的内容有( ) A. 景区的规划及实时监控 B. 旅行社产品开发 C. 酒店的运营管理 D. 大数据挖掘和分析 正确答案：A B C 6 【多选】大数据时代旅游产业创新应用包括( ) A. 旅游监管 B. 旅游营销 C. 景区管理 D. 酒店管理 正确答案：A B C D 7 【判断】人工智能是以大数据为基础的( )
A. 正确 B. 错误 正确答案：正确 8 【判断】智慧旅游是智慧城市的组成部分( ) A. 正确 B. 错误 正确答案：正确 9 【判断】首次提出国家大数据战略的是：《中国中央十九大报告》( ) A. 正确 B. 错误 正确答案：错误
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、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。 二、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。