互联网时代的大数据应用案例分析

大数据分析在新闻媒体行业中的应用案例在当今信息爆炸的时代，新闻媒体行业扮演着极其重要的角色。

庞大的数据量和多样化的信息形式使得如何准确、高效地传递新闻成为了一个巨大的挑战。

然而，随着大数据分析技术的日益发展，新闻媒体行业开始广泛应用这些技术，以帮助提高新闻报道的质量、效率和用户体验。

本文通过介绍几个具体案例来展示大数据分析在新闻媒体行业中的应用。

一、个性化新闻推送现如今，人们获得新闻的方式多种多样，既有传统的报纸、电视和广播，也有互联网上的新闻网站和社交媒体平台。

在这些平台上，用户获取信息的渠道越来越多，但同时也面临着信息过载的问题。

通过大数据分析技术，新闻媒体可以深入了解用户的浏览偏好、兴趣爱好和行为习惯，从而实现个性化的新闻推送。

通过精确的推送推荐算法，用户可以更加方便地获取到自己感兴趣的新闻内容，提高用户的阅读体验和粘性。

二、舆情分析与预测新闻媒体行业对于舆情的敏感度十分高，因为消费者对于新闻报道的真实性和权威性极为重视。

大数据分析技术可以帮助新闻媒体快速获取并分析社交媒体和网络上的舆论信息，了解公众对于某一事件或话题的态度和反应。

通过舆情分析，新闻媒体可以及时准确地掌握公众情绪，预测未来可能发生的事件，从而优化报道策略，提供更有针对性的新闻内容。

三、新闻事件挖掘大数据分析技术可以帮助新闻媒体挖掘和发现隐藏在数据背后的有价值的信息。

例如，新闻媒体可以通过分析海量的数据，发现某一类新闻事件的模式和规律，进而预测类似事件的发生概率和可能的影响。

同时，新闻媒体还可以基于大数据分析结果，探索新闻报道的创新方式和角度，提供更加深入、详实的报道。

四、广告投放优化广告是新闻媒体行业最主要的收入来源之一。

通过大数据分析，新闻媒体可以深入了解广告受众的兴趣、需求和行为特征，从而优化广告投放策略，提高广告的点击率和转化率。

例如，新闻媒体可以根据用户的浏览历史和兴趣标签，精确匹配合适的广告内容，增加广告的曝光度和效果。

第3期2021年2月No.3February，20210 引言大数据最重要的是其庞大有用的信息，把有用的数据经过专业化的处理，就体现出数据极大的价值。

大数据对于企业准确把握每一个客户的需求，结合客户的需求制定营销战略，提高企业销售额具有重要的作用。

未来大数据技术战略将在各领域、各行业中得到广泛的应用，其中是网络平台和软件的开发，最明显地在网络平台购物能感觉想要的东西，购物平台或软件会就会自动推荐，使得人们的生活更加方便、快捷，同时对推动国民经济的发展有积极作用。

1 现阶段“互联网+”大数据发展状况分析随着网络信息技术的高速发展，用户规模在不断地扩大，相关的行业增加呈直线上升的趋势。

移动手机成了人们日常生活中必不可少的电子产品，互联网的数据进行连接，只需一部手机就可以随时随地观看新闻，还可以用手机购物，互联网时代极大地改变了人们的生活。

例如：以前出行还要到很远的车站买票，并且售票处人多需要排队，浪费时间。

如今一部手机就可以网上购票，节省时间的同时避免了不必要的麻烦。

大数据的发展促进了计算机软件的开发，使得办公和学习更加方便。

随着互联网时代的到来，大数据使得企业能够准确地掌握客户的需求，帮助企业结合客户的需求，推荐最佳的产品，提高企业效率，同时用户在很短的时间内能够快速地找到自己需要的产品。

互联网和大数据的终极目标是用户，体验最能体现出互联网和大数据的价值，围绕用户而服务[1]。

因此，未来“互联网+”大数据发展中，重视用户体验和反馈，而不是过于重视数据结果。

2 “互联网+”大数据时代科学发展分析对大数据进行应用，数据信息的收集、存储和提取数据中有价值的信息才是极其重要的。

在人们日常信息的浏览中就可以提取每个用户的需求和爱好，收集数据只是其中最基础的环节，可以给出一个大概的信息；大数据重要的功能是信息储存，网络计算机有很强的计算能力，存储也是大数据中的一个环节，有利于互联网相关企业对用户进行全面管理，有助于企业对不同类型的用户进行分类，给用户提供作者简介：顾文钧（2000— ），男，江苏南通人，本科生；研究方向：数据科学与大数据统计。

大数据分析在人力资源管理中的应用案例在当今数字化时代，大数据分析已经成为企业提升竞争力和创新能力的重要手段。

人力资源管理作为企业管理的核心领域之一，也正在经历着大数据分析带来的深刻变革。

本文将通过一些实际的应用案例，探讨大数据分析在人力资源管理中的具体应用和显著成效。

一、招聘与选拔在招聘过程中，大数据分析可以帮助企业更精准地找到合适的人才。

例如，某知名互联网公司利用大数据分析技术对求职者的简历和在线行为数据进行挖掘和分析。

他们不仅关注求职者的学历、工作经验等传统信息，还分析了求职者在社交媒体上的活动、参与的项目、发表的观点等。

通过这些多维度的数据，构建了求职者的全面画像，从而更准确地预测求职者与岗位的匹配度。

此外，大数据分析还能够优化招聘流程。

通过对以往招聘流程中各个环节的数据进行分析，企业可以发现哪些环节容易导致优秀候选人的流失，从而针对性地进行改进。

比如，一家制造企业发现，招聘面试的等待时间过长是导致部分候选人放弃的主要原因。

于是，他们优化了面试安排流程，减少了候选人的等待时间，大大提高了招聘的成功率。

二、培训与发展大数据分析在员工培训与发展方面也发挥着重要作用。

某金融企业通过收集员工的绩效数据、培训历史记录以及在线学习行为等数据，为每个员工制定个性化的培训计划。

系统会根据员工的技能短板和职业发展目标，推荐相关的培训课程和学习资源。

另外，大数据分析还可以评估培训效果。

一家连锁零售企业在每次培训结束后，收集员工的考试成绩、工作表现等数据，分析培训对员工绩效的实际影响。

如果发现某些培训课程效果不佳，企业能够及时调整培训内容和方式，提高培训的投资回报率。

三、绩效管理大数据分析能够使绩效管理更加科学和客观。

一家大型企业集团通过整合员工的工作数据、客户反馈、项目成果等多源数据，建立了全面的绩效评估模型。

不再仅仅依赖上级的主观评价，而是基于客观数据对员工的绩效进行综合评估。

同时，大数据分析还可以帮助企业及时发现绩效问题。

关于互联网跨界思维的案例解析互联网跨界思维的案例解析随着互联网的迅速发展，跨界思维成为了创新和发展的关键要素之一。

在互联网时代，传统行业需要转型，不断拓展业务领域，以适应新的市场需求。

本文将通过一些具体的案例分析，探讨互联网跨界思维的实际应用和影响。

案例一：滴滴出行滴滴出行是一家移动出行平台，通过互联网技术将乘客与司机进行匹配，实现便捷出行。

滴滴出行的跨界思维在于将传统出租车业务与互联网技术相结合，改变了出行方式的传统模式。

通过大数据分析和智能算法，滴滴能够实时调度车辆，提高使用率和效率，为用户提供更好的出行体验。

除了传统出租车行业，滴滴还拓展了共享单车、租车等业务，进一步扩大了自身的市场份额。

通过跨界思维的运用，滴滴实现了多元化发展，满足了不同用户的需求，成为了一个综合性的移动出行平台。

案例二：京东京东作为中国最大的综合性电商平台，通过互联网技术和物流系统，实现了线上线下的融合。

京东的跨界思维在于将传统零售业与互联网进行结合，打造了一个全新的购物体验。

消费者可以在京东平台上购买各类商品，然后通过配送网络将商品送到消费者手中。

京东的跨界思维不仅仅局限于电子产品和日用品等消费品领域，还涉足了农业、金融等行业。

京东通过自身的电商平台和物流体系，实现了农产品的线上销售，帮助农民实现了销售渠道的拓宽。

而金融方面，京东通过与金融机构合作，推出了金融产品和服务，满足了用户对金融服务的需求。

案例三：腾讯腾讯作为中国领先的互联网科技公司，其跨界思维的体现主要在于不断拓展新的业务领域。

腾讯的核心业务是社交平台，如微信和QQ等。

通过社交平台，腾讯拥有了庞大的用户基础，进而延伸到了游戏、娱乐、金融等行业。

腾讯的跨界思维在游戏领域尤为突出。

腾讯运用其社交平台的优势，将社交和游戏相结合，打造了多款畅销游戏。

同时，腾讯还进行了文化娱乐领域的拓展，通过音乐、影视等内容，满足用户对娱乐的需求。

结语互联网跨界思维的案例解析表明，传统行业要想在互联网时代生存和发展，需要不断进行转型和创新。

第1篇一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。

大数据在教育领域的应用越来越广泛，为教育改革创新提供了新的机遇和挑战。

为了适应时代发展，某高校积极开展大数据教育改革创新，取得了显著成效。

二、案例概述某高校是一所综合性大学，拥有丰富的教学资源和良好的师资力量。

近年来，该校以大数据技术为核心，推动教育改革创新，取得了以下成果：1. 构建大数据教育平台该校投入大量资金，建设了大数据教育平台，为学生、教师和研究人员提供数据挖掘、数据分析、数据可视化等功能。

平台涵盖了多个学科领域，包括理工科、文科、艺术等，为学生提供了丰富的学习资源。

2. 开发大数据课程该校组织教师团队，结合大数据技术，开发了一系列大数据课程。

课程内容涵盖了数据挖掘、数据分析、数据可视化、机器学习等方面，旨在培养学生的大数据思维和技能。

3. 创新教学模式该校采用线上线下相结合的教学模式，将大数据课程融入传统课堂。

教师通过平台为学生提供实时数据，引导学生进行数据分析和挖掘，提高学生的实践能力。

4. 搭建产学研合作平台该校与多家企业、研究机构建立了产学研合作平台，共同开展大数据技术研究与应用。

学生可以通过实习、实训等方式，了解行业动态，提高就业竞争力。

5. 举办大数据竞赛该校定期举办大数据竞赛，激发学生的创新意识和实践能力。

竞赛内容涉及数据挖掘、数据分析、数据可视化等多个方面，为学生提供了展示才华的舞台。

三、案例成效1. 提高学生综合素质通过大数据教育改革创新，学生的综合素质得到了显著提高。

他们具备了较强的数据分析和挖掘能力，能够运用大数据技术解决实际问题。

2. 增强教师教学水平大数据教育改革创新促使教师不断更新知识体系，提高教学水平。

教师能够将大数据技术融入教学实践，激发学生的学习兴趣。

3. 促进产学研结合通过搭建产学研合作平台，该校与企业、研究机构建立了紧密的合作关系。

双方共同开展大数据技术研究与应用，为产业发展提供技术支持。

4. 提升学校知名度该校在大数据教育领域取得的成绩，提升了学校在国内外的知名度。

大数据技术在汽车行业中的应用案例第一章：引言随着数字化时代的到来，数据已成为企业竞争的重要资源。

在汽车行业，大数据技术的应用将会对整个行业的未来发展产生重要的影响。

本文将通过探讨大数据在汽车行业中的应用案例，以帮助更多人了解大数据技术和其应用的优势和可能性。

第二章：汽车工业中的大数据汽车行业由制造商、供应商、销售商和售后服务提供商等多个领域组成。

在整个汽车工业链上，大量数据会在各种环节中产生，包括生产、供应、销售和服务等方面。

因此，大数据已经成为汽车行业中的宝贵资产。

在这个章节中，我们将探讨汽车领域中大数据的来源和应用。

第三章：大数据应用案例在这一章节中，我们将具体探讨大数据在汽车行业的应用案例。

以下是一些典型的例子。

1. 全球前十大汽车制造商的营销策略优化在互联网时代，消费者买车之前已经在线上寻求了越来越多的信息。

为了适应这种趋势，全球顶尖汽车制造商都在使用大数据技术来分析线上和线下消费者数据、预测市场趋势、改善营销策略。

比如，通用汽车公司利用云计算和大数据分析技术，来整合不同市场、不同渠道的客户数据，并针对不同用户群体分析其不同的偏好与需求，以在市场中获得竞争优势。

2. 产线生产优化大数据在汽车生产中的应用很快也得到了广泛的应用，可以通过大数据分析及时获取生产线上的信息，从而帮助管理人员了解生产情况、工人的表现等等。

这样，企业可以对生产过程中的一切都有更多的了解，以便对其进行调整和优化。

欧洲和美国的汽车巨头都采用了这种方式来优化生产，例如，奥迪公司采用了大数据技术来优化其生产，通过实时计算生产线上的各类数据，并将实时数据传输到生产管理系统中，在生产过程中及时反馈数据给管理人员。

3. 互联汽车许多汽车制造商正在研发互联汽车，通过将汽车与互联网相连接，为消费者提供更丰富的功能和服务，同时也可以获得更多的数据。

举个例子，宝马利用大数据技术来为其互联汽车获取数据，并将这些数据编程算法以提高智能驾驶的安全性。

大数据在人力资源管理中的应用案例在当今信息化时代，大数据已经成为了各个行业的一项重要资源。

人力资源管理作为企业的重要组成部分，也开始充分利用大数据分析来帮助企业更好地管理和发展人力资源。

下面将通过多个案例来介绍大数据在人力资源管理中的应用。

案例一：招聘管理某知名互联网公司通过大数据技术改进了招聘流程。

他们通过分析大量的招聘数据，从候选人的简历、面试过程等多个维度进行评估，建立了一套招聘评估模型。

该模型通过大数据分析可以预测候选人的综合素质和适应度，从而帮助公司筛选出更具潜力的人才。

这种应用大大提升了招聘效率和准确性。

案例二：绩效评估一家跨国企业应用大数据来进行员工绩效评估。

他们通过收集员工的工作数据、KPI完成情况、客户满意度等数据，结合员工的背景信息和团队评估，构建了一套科学的绩效评估模型。

通过对这些数据的分析，能够客观评估员工的工作表现，为企业提供科学依据来制定奖惩措施和培训计划，提高员工的工作积极性和整体绩效。

案例三：培训管理一家酒店集团利用大数据技术优化了培训管理。

他们将员工在日常工作中产生的各种数据进行整理和分析，从而了解员工的技能短板和提升需求。

通过大数据分析，能够量化员工在不同技能要求上的表现，为企业设计个性化的培训计划，提高员工能力和整体竞争力。

案例四：离职率预测一家制造业企业使用大数据来进行员工流失预测。

通过统计离职员工的各项信息和离职原因，结合员工绩效、薪酬等因素，建立了一个离职率预测模型。

通过大数据分析，能够提前预测可能会离职的员工群体，为企业提供预警和风险管理，及时采取措施留住关键人才，降低离职成本。

案例五：员工满意度调查一家零售企业利用大数据来进行员工满意度调查。

他们通过收集员工的工作反馈、考勤记录、福利使用情况等数据，建立了一个员工满意度指数模型。

通过大数据分析，能够了解员工的满意度变化趋势，发现问题和改进空间，并制定针对性的员工激励和改善措施，提升员工满意度和团队凝聚力。

DOI:10.19392/ki.1671-7341.201827071大数据及大数据应用经典案例分析刘倩倩吉林省图书馆(吉林省少年儿童图书馆)㊀吉林长春㊀130000摘㊀要:本文从介绍大数据及分析大数据应用经典案例,分别是淘宝数据魔方的应用㊁Netfilx用大数据捧火美剧‘纸牌屋“㊁辛辛那提动物园与IBM合作应用Cognos Business Intelligence s商业智能等不用领域的应用,来介绍大数据应用方面的相关案例,并得出相关启示㊂关键词:大数据;案例分析;联系㊀㊀在计算机发展越来越快的今天,网络信息技术已经成为人们生活中重要的一部分㊂衣食住行等各方面常常都用到网络,比如人们的网络购物㊁去某个旅游景点的出行安排㊁观看哪部电影电视剧等,我们不仅是生活在如今的信息时代,也是一个由无穷无尽的数据组成的时代,随着成千上万的人的各种行为活动产生的数据,政府㊁企业㊁商家等通过一定的数据应用技术,来促进着社会的不断发展㊂本文将通过五个案例来详细地了解一下这些大数据应用的具体情况㊂1大数据对于大数据的定义国际社会尚无统一定论,常用对大数据的定义是指利用常用的软件及工具捕获㊁管理和处理数据中所耗时间超过可承受时间的数据集,是互联网发展到一定阶段的产物,对于它的定义,国际社会提出过 3V ㊁ 4V 等定义,在 4V 基础上,增加了 Veracity 变为 5V 定义,即:Volume,Va-riety,Velocity,Value,Veracity㊂这5个方面代表大数据的5种不同方面特点,分别为:数据量庞大(Volume)㊁数据种类丰富(Variety),数据速率快(Velocity),数据价值高(Value),要求真实性(Veracity)㊂由此5种特点而组成的大数据,与云计算和物联网等新兴技术共同作用下,人类数据量与数据种类爆发式增长,打破了以往数据库的限制,通过互联网即可对世界任何一个角落的数据进行挖掘㊁分析和利用,对人类社会具有颠覆性的影响,一方面,大数据推动了数据的管理与检索,如果将之前的数据集比作池塘,那大数据就是一片大海,数据量巨大,并且通过不同方法可以达到不同的效果㊂另一方面,数据猛增,对数据的真实性和个人数据安全进行了更加严格的要求㊂2大数据应用经典案例分析2.1Netflix用大数据捧红美剧纸牌屋通常而言,影视影视投资是具有较大的风险,就过去经验而言,电影的票房与投资回报率㊁电视剧的收视率㊁都是很难预测的,但美国影视公司的一部电视剧 新版纸牌屋(House of Cards ,被称作是基于大数据分析,进行创作㊁拍摄,从剧本主题的选择,到导演演员的选择,拍摄和后期制作,都是经过大数据分析得出来的结论㊂Netflix公司提前一年时间运用大数据对用户的观看习惯,进行分析指导影视节目制作㊂2.2淘宝数据魔方众所周知,在淘宝网迅猛发展的今天,淘宝网不仅获得了经济价值,还拥有着不可估量的潜在价值㊂海量的数据里潜藏的经济价值,为淘宝的决策㊁发展提供了重要的依据㊂每天有数十亿的各种商品浏览记录㊁上千万的收藏㊁成交㊁评价记录,帮助淘宝㊁商家借助大数据背后重要线索㊁规律开展运营,帮助消费者进行理性的购物决策,是至关重要的㊂在淘宝运用的三种数据分析工具:量子统计㊁淘宝指数㊁数据魔方中,本文将介绍数据魔方这一典型的应用案例㊂淘宝海量数据产品技术框架图淘宝数据产品的技术框架,通过对数据的流向来划分,可以把分为数据源㊁计算层㊁存储层㊁查询层和产品层等五层结构(如图1所示),数据源层包括主战备库㊁RAC㊁主站日志等,处于数据产品技术的顶层,计算层对实时流数据进行计算,然后在存储层进行存储,用户通过搜索㊁查询㊁浏览等也可生成一系列原始数据㊂根据对这些数据的收集㊁整理,数据魔方可以了解到用户的偏好㊁购物习惯等,这些数据中蕴含着巨大的商业价值㊂2.3辛辛那提动植物园与IBM辛辛那提动物园是最早提出全球动物保护的机构,在动物繁殖学领域中的突破性调研取得了优异的成绩,为全球物种保护起到了非常重要的作用㊂作为美国最受欢迎的动物园以及一所非营利性组织,动植物园除了一部分资金来自于地方政府,但每年三分之二的预算需通过自筹来运营㊂如果保证动植物园的良好运行,辛辛那提动植物园与IBM合作,运用多年来入园客户数据的累积分析,茹日常销售的数据,商品的购买时间㊁购买类型㊁购买数量等了解到了动植物园的发展趋势,管理层依据这些数据优化决策开展运用,动植物园的销售额得到大幅提升㊂3结语通过一系列的应用案例我们可以得到一些启发:政府与企业可以通过聘请专家,培养大数据专业人才;全面科学地收集整理数据,进行集中式存储;购买使用科学创新数据驱动的产品,保证收集到的数据真实有效㊁便于利用;建立数据中心,对收集整理的数据进行科学的分析,从而得到数据中蕴含的巨大的经济价值与社会价值㊂参考文献:[1]埃丝特㊃戴森.大数据利弊之辩[J].中国经济报告, 2013(06):23-24.[2]赵春雷,乔治㊃纳汉. 大数据 时代的计算机信息处理技术[J].世界科学,2012(02):30-31.作者简介:刘倩倩(1988-),女,汉族,吉林四平人,硕士,助理馆员,毕业于长春理工大学㊂38㊀科技风2018年9月电子信息. All Rights Reserved.。

大数据在教育领域的应用案例分析随着时代的不断发展，大数据技术已经被应用在各行各业中，教育领域也不例外。

在教育领域中，大数据技术被广泛应用于学生信息管理、教学评价、学习路径规划、学习效果检测等诸多方面。

本文将从不同的角度分析一些大数据在教育领域的应用案例。

一、学生信息管理一所学校的教学工作涉及到的人员较多，包括学生、教师、家长等。

这些人员的信息管理工作非常繁琐。

大数据技术可以帮助学校有效地管理这些信息，提高教育信息化水平。

例如，浙江温州市一所学校通过引入大数据技术，实现了对学生身体素质、体检数据以及运动状况等信息的在线采集和管理。

通过这种方式，学校可以及时获取学生的身体情况，为学生的健康提供有效支持。

二、教学评价教学评价是学校教学质量的重要衡量标准。

大数据技术可以对学生的学习行为以及学生的反馈信息进行数字化处理，实现对教学过程的全面评测。

例如，北京某一所高校的一次评测中，采用了聚类算法，通过对学生的学习行为数据进行分析，得出该校教学水平的整体评价结果。

这种方式有效提高了学校教学质量的科学性和精准性，为学校的教学改进提供了有力支持。

三、学习路径规划学习路径规划是教学过程中的一项重要工作。

通过对学生学习行为进行数据分析，可以确定不同学生的学习路径，为学生提供个性化学习支持。

例如，南昌某校通过学生日常学习行为数据的分析，确定出不同学生学习的薄弱环节，为学生提供精准的针对性帮助，提高了学生的学习效果。

四、学习效果检测学习效果的检测是教学工作中不可或缺的环节。

大数据技术可以通过对学生学习过程中的行为数据进行记录和分析，实现对学生的学习效果进行科学评估。

例如，在湖南某大学的一次数据分析中，统计分析了学生在网络课程学习环节的行为数据。

通过对数据的分析，发现学生在课程学习中的时间管理能力普遍欠缺。

学校通过这种方式对学生的学习情况进行科学监测，为学校的教学改进提供了有效支持。

总的来说，大数据技术对于教育领域的发展起到了关键的作用。

网络爬虫技术应用案例分析随着互联网和大数据时代的到来，网络数据的获取和处理变得越来越重要。

网络爬虫技术就是其中的一种重要手段。

网络爬虫可以自动获取网络上的信息，并将其进行分类、存储、分析等处理，为我们提供更便捷、准确的数据服务。

以下结合实例，让我们看看网络爬虫在不同领域的应用案例。

一、金融领域1.股票信息收集由于市场变化迅速，股票价格的波动也非常频繁。

因此，了解股票的最新动态和行情变化，是股民和股票投资人员所非常关心的问题。

为了更好地监测和追踪股票信息，金融机构和各类投资机构会利用网络爬虫技术，从各大著名金融网站上抓取各类股票行情数据、经济指标和新闻等信息，进行数据整合，进行研究和监测，帮助用户及时做出投资决策。

2.信用风险管理金融机构有时需要对客户的信用信息进行分析，来确定客户是否可以批准征信或借款。

这是一个重要的决策，需要准确的信息。

利用网络爬虫技术，可以收集各种公共网站上客户不良信用信息或个人债务信息、法院裁判文书等信息，对用户进行风险评估和信用调查，以便更好地管理信用风险。

二、电商领域1.价格监测电商行业是网络爬虫技术最常见的应用领域之一，主要用来抓取各个电商平台的商品信息、价格信息等。

通过对不同电商平台上的商品数据采集和分析，可以比较不同商家之间的价格、销售状况等信息。

这样的数据分析为购物者提供了更多的价值选择，也为商家提供了更好的销售策略。

2.商品销售预测利用网络爬虫技术，抓取各大电商平台的销售数据成为了大数据分析中的重要环节。

从销售数据分析评估商品销售数据，预测市场需求和预测趋势，可以更好地发现和改进在线销售策略。

通过这样的数据分析，以及对各种竞争对手和市场趋势的分析，电商企业可以制定更好的销售策略和营销计划，提高市场竞争力。

三、媒体领域1.新闻信息抓取随着新闻资讯的更新速度越来越快，新闻信息抓取成为媒体行业中重要的应用之一。

新闻爬虫技术可以帮助新闻机构及时采集并整合不同网站上的新闻资讯，便于媒体机构进行编辑和分析，为读者提供多元且快速的最新资讯。

金融行业中的大数据分析应用案例一、引言随着科技的不断进步和大数据时代的到来，大数据分析在金融行业中扮演着越来越重要的角色。

通过对海量数据的深度挖掘和智能分析，金融机构能够更好地了解市场趋势、客户需求和风险潜力，从而做出精准的决策。

本文将介绍金融行业中几个成功应用大数据分析的案例。

二、智能投资管理在投资领域，大数据分析可以帮助投资者进行智能投资管理。

以量化交易为例，通过分析历史交易数据、市场情报和资金流向等信息，系统可以自动调整投资组合、制定交易策略，并预测市场趋势。

一家国内互联网巨头的私募基金采用了大数据分析模型，使得投资组合的回报率明显提高。

三、风险评估与预警金融行业中，风险管理至关重要。

大数据分析可以加强风险评估和预警。

通过对客户的历史数据、行为数据和交易数据进行分析，金融机构可以及时发现潜在的风险，并采取相应措施。

例如，一家银行利用大数据分析技术，建立了客户信用评估模型，能够快速判断客户的信用状况，减少不良贷款风险。

四、反欺诈与安全监测金融欺诈行为对金融机构和顾客都造成了巨大损失。

大数据分析可以提供反欺诈和安全监测的解决方案。

金融机构可以通过分析大量的交易数据、客户数据和行为模式，建立欺诈检测模型，及时发现可疑交易和异常行为，从而降低欺诈风险。

一家国际银行采用了大数据分析技术，显著减少了信用卡盗刷事件的发生率。

五、个性化营销与客户服务金融机构可以利用大数据分析实现个性化的营销和客户服务。

通过对客户的历史交易记录、网上活动和社交媒体数据等信息进行深度挖掘，金融机构可以了解客户的喜好、偏好和需求，从而精准推送个性化产品和服务。

一家保险公司利用大数据分析技术，实现了个性化保险方案的精准定价和推广，提高了客户的满意度和忠诚度。

六、结语大数据分析在金融行业中的应用案例不胜枚举，上述仅仅是其中几个成功的例子。

通过大数据分析，金融机构能够迅速获取市场信息、优化风险管理、提高营销效果和客户服务，实现精准决策和业务增长。

第1篇一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

教育行业作为国家发展的基础，也在积极拥抱大数据技术，以提高教育质量、优化教育资源配置、促进教育公平。

本文将通过对一个教育大数据实践案例的分析，探讨大数据在教育领域的应用价值和发展趋势。

二、案例背景某城市A区教育局为提高教育质量，决定引入大数据技术，构建教育大数据平台。

该平台以学生、教师、学校、教育管理者为服务对象，通过收集、整合、分析各类教育数据，为教育决策提供有力支持。

三、案例实施过程1. 数据采集与整合A区教育局首先梳理了教育数据资源，包括学生信息、教师信息、课程资源、教学质量、教育投入等。

然后，与相关部门合作，搭建数据采集平台，通过互联网、移动终端、学校信息系统等多种途径收集数据。

2. 数据存储与管理为保障数据安全，A区教育局选择了一个具有高可靠性和安全性的云服务平台，将采集到的数据存储在云端。

同时，建立数据管理规范，确保数据的一致性、准确性和完整性。

3. 数据分析与挖掘A区教育局利用大数据分析技术，对采集到的教育数据进行挖掘，分析学生学业成绩、教师教学质量、学校资源配置等方面的问题。

例如，通过分析学生成绩，发现不同学科、不同年级的成绩分布情况，为教师教学提供参考；通过分析教师教学质量，找出教学效果较好的教师，为教师培训提供依据。

4. 应用场景（1）个性化教学：根据学生学情，为教师提供个性化教学方案，提高教学质量。

（2）教育资源配置：根据学校需求，合理调配教育资源，实现教育公平。

（3）教育决策支持：为教育管理者提供决策依据，优化教育资源配置。

（4）教学质量监测：实时监测教学质量，及时发现和解决问题。

四、案例效果1. 教育质量提高：通过大数据分析，教师能够更好地了解学生学情，制定个性化教学方案，提高教学质量。

2. 教育资源配置优化：大数据平台为教育管理者提供决策依据，使教育资源得到合理配置，实现教育公平。

3. 教育决策科学化：教育管理者能够依据大数据分析结果，制定科学的教育政策，提高教育决策水平。

互联网+背景下大数据对管理会计的影响及应对—以海尔集团为例摘要：随着社会的不断发展与进步，互联网对人们的生活、学习、工作等各个方面带来了一定的影响，也提供了许多的便利。

互联网时代的到来给各个行业产生了深刻的冲击，会计作为一个传统行业更应该把握形势，抓住机遇。

对于一个企业来说，大数据技术能够在管理会计中运用，从海量的数据信息中发掘对其有价值的资源，同时进行整合分析，不仅促进企业经营效率的提升，对于提高企业的经济效益也发挥着重要作用。

本文围绕“互联网+”背景和大数据的特点，并结合海尔集团的案例指出目前大数据技术应用于企业管理会计当中存在的问题，针对问题提出合理的解决措施，希望通过本文的研究为大数据时代下的管理会计应用提供参考。

关键词：“互联网+”；大数据；管理会计；应对措施引言在互联网信息技术产业蓬勃发展的大环境下，各行业都有新的技术应运而生。

大数据技术具有强大的功能和优势，被各个行业广泛应用，成为企业不可多得的宝贵资源。

企业通过大数据对庞大复杂的数据进行深入分析可以帮助管理层获得决策所需要的信息，从而制定出更有效率的竞争策略。

管理会计是企业财务框架中一个至关重要的组成部分，重点工作内容是对企业的财务进行预算、对企业运营成本进行管控以及对企业未来面临的风险因素进行治理，进而提高企业的运营效率，增强企业竞争力，降低企业经营中的风险，实现利益最大化。

在“互联网+”和大数据的背景下，如何让企业在飞速发展的时代中获取更多的经济效益，不仅成为管理会计工作开展的关键，也成为企业管理者值得深思的问题。

1 “互联网+”背景下大数据与管理会计的关系1.1 “互联网+”概述“互联网+”的产生最早可以追溯到2012年，由我国国家总理李克强提出，这一概念发源于他的一篇发言稿当中，他当时的原话是“互联网是大众创业、万众创新的新工具。

”2015年3月，在召开两会的过程中，人大代表马化腾在会上提交了关于发展“互联网+”的针对性议案，在该议案中，马化腾呼吁大家要重视“互联网+”的发展，同时大力倡导产业创新，最终助力于推动我国的经济社会的可持续发展，增强全社会的整体创新能力。

互联网案例分析报告第一点：互联网行业发展趋势分析互联网作为21世纪最具革命性的技术之一，已经深刻地改变了人类社会的方方面面。

从电商、社交、娱乐到教育、医疗、出行，互联网的触角已经伸向了每一个角落。

在这个过程中，互联网行业也展现出了明显的趋势。

首先，人工智能、大数据、云计算等技术的逐渐成熟和广泛应用，使得互联网行业的发展进入了新的阶段。

这些技术不仅极大地提高了互联网行业的运营效率，还创造了新的商业模式和市场机会。

以电商为例，通过大数据分析用户行为，个性化推荐商品，极大地提高了用户的购物体验和转化率。

其次，互联网行业的竞争日益激烈，马太效应明显。

头部企业通过不断的并购、扩张，逐渐形成了垄断地位。

以我国的互联网市场为例，腾讯、阿里巴巴、字节跳动等企业已经成为了各个细分市场的领导者。

这种竞争格局使得中小企业生存压力加大，但也促使他们不断创新、寻找新的市场机会。

再次，互联网行业开始由消费互联网向产业互联网转变。

消费互联网主要解决的是个人用户的需求，而产业互联网则更多地服务于企业和政府。

这一转变意味着互联网行业开始寻求更广泛的市场空间，同时也能够为实体经济发展提供更多的支持。

最后，随着5G、物联网等新技术的普及，互联网行业将进入一个全新的时代。

虚拟现实、增强现实、无人驾驶等将成为可能，这将为互联网行业带来更多的创新机会和发展空间。

第二点：互联网行业案例分析以我国互联网行业为例，我们可以通过分析一些典型的案例，来深入了解互联网行业的发展现状和未来趋势。

案例一：阿里巴巴。

阿里巴巴是我国最大的电商平台，其业务涵盖了电商、金融、云计算等多个领域。

通过分析阿里巴巴的发展历程，我们可以看到其通过不断创新和拓展新业务，逐渐形成了自己的生态体系。

在未来，阿里巴巴将继续拓展海外市场，实现全球化布局。

案例二：字节跳动。

字节跳动是一家以算法推荐为核心的互联网公司，其产品包括今日头条、抖音等。

通过分析字节跳动的成功原因，我们可以看到其强大的算法能力和对用户需求的敏锐把握。

营销大数据分析案例分享随着互联网的飞速发展，营销已经成为了人们日常生活的重要组成部分。

在数字化营销时代，了解消费者行为、认知和意识形态，已经成为了营销中必不可少的一环。

而为了更好地洞察消费者需求，营销大数据分析技术的应用也越来越受到企业的重视。

在这篇文章中，我们将会分享三个营销大数据分析案例，以期为大家提供一些思路和启示。

Ⅰ. 知名汽车品牌的全网漏斗分析案例描述：某知名汽车品牌希望通过营销大数据分析来提高线上转化率，提高线上推广效果。

该汽车品牌将全网数据整合起来进行漏斗分析，通过分析网站页面、品牌形象、线上活动、竞品分析等多个维度，来确定线上营销策略的改进方向。

分析过程：1. 分析页面浏览情况。

通过对网站流量的分析，他们发现网站访问量较高，但转化率较低。

使用了 Google Analytics 进行分析，发现在所有受访者中，页面流失率最高的页面为汽车车型的详细页面。

于是他们针对一些流失率较高的页面进行了重新设计和优化。

2. 分析品牌形象。

通过对消费者对汽车品牌的印象进行分析，他们发现消费者很难形成对该汽车品牌有清晰、一致的品牌印象。

为了提高消费者的品牌认知度，他们在品牌形象上进行了调整。

例如，调整了品牌广告和宣传语的定位，将一些品牌关键词进行突出展示等。

3. 分析线上活动效果。

针对汽车品牌在一些网络渠道上的活动策划、执行的进行，该品牌使用了漏斗模型进行分析，并通过实时监控和多维分析了解活动效果。

4. 竞品分析。

该品牌还使用了竞品分析，来了解自己与竞争对手的优劣势。

通过分析竞争品牌的数据，他们发现在一些关键指标上与竞争对手相比还有较大的提升空间。

结果：该知名汽车品牌的营销团队通过营销大数据分析，对品牌的形象、营销策略和产品销售等多个方面进行了改进。

经过多个月的重新调整、实验和评估，其在线上流量和销售额都有了明显的提升。

Ⅱ. 酒店连锁集团的数据挖掘与分析案例描述：某酒店连锁集团希望通过数据挖掘和分析技术来优化营销策略，提高酒店入住率和客户保持率。