社交網路大數據應用

㈠ 常見大數據應用有哪些

Gartner的分析師Doug Laney在講解大數據案例時提到過8個更有新意更典型的案例，可幫助更清晰的理解大數據時代的到來。
1. 梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
2. Tipp24 AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。
3. 沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。
4. 快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。
5. Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。
6. PredPol Inc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。
7. Tesco PLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。
8. American Express（美國運通，AmEx）和商業智能。以往，AmEx只能實現事後諸葛式的報告和滯後的預測。「傳統的BI已經無法滿足業務發展的需要。」Laney認為。於是，AmEx開始構建真正能夠預測忠誠度的模型，基於歷史交易數據，用115個變數來進行分析預測。該公司表示，對於澳大利亞將於之後四個月中流失的客戶，已經能夠識別出其中的24%。

㈡ 社交網路+大數據真的用來可以模擬一個活人嗎

這個我不是很懂
但是最近比較好玩的社交軟體是易直播
iOS和安卓系統都可以用
我和小夥伴都內非常喜歡感覺很容有意思
直播分享的時候一邊講解一邊和朋友互動
感覺自己就想電視主播一樣
同時你也不用但是視頻分享多了會佔用內存
因為易直播的視頻直播後會自動保存到雲端
如果不喜歡自己的分享的視頻還能一鍵即焚

㈢ 大數據具體是做什麼有哪些應用

大數據即海量的數據，一般至少要達到TB級別才能算得上大數據，相比於傳統的企業內數據，大數據的內容和結構要更加多樣化，數值、文本、視頻、語音、圖像、文檔、XML、HTML等都可以作為大數據的內容。

2. 政府行業在大數據分析部分包括質檢部門、公安部門、氣象部門、醫療部門等，質檢部門包括對商品生產、加工、物流、貿易、消費全過程的信息進行採集、驗證、檢查，保證食品物品安全；氣象部門通過構建大氣運動規律評估模型、氣象變化關聯性分析等路徑，精準地預測氣象變化，尋找最佳的解決方案，規劃應急、救災工作。

3. 金融行業的大數據分析多應用於銀行、證券、保險等細分領域，在大數據分析方面結合多種渠道數據進行分析，客戶在社交媒體上的行為數據、在網站上消費的交易數據、客戶辦理業務的預留數據，結合客戶年齡、資產規模、消費偏好等對客戶群進行精準定位，分析其在金融業的需求等。

㈣ 大數據產業的實際應用有哪些

1、大數據產業的實際應用——數據記錄

有些數據記錄以模擬或數據的形式存在，但都是本地存儲的，不是公共數據資源，也不向互聯網用戶開放，如音樂、照片、視頻、監控視頻等音視頻資料。互聯網上不僅有海量的數據，而且正在以前所未有的數量被所有互聯網用戶共享。

2、大數據產業的實際應用——移動互聯網發展現狀

移動互聯網出現後，許多移動設備的感測器收集了大量用戶點擊行為的數據。IPHONE有三個感測器，三星有六個。它們每天生成大量的點擊數據，這些數據由某些公司擁有，還有大量的用戶行為數據。

3、大數據產業的實際應用——電子地圖

電子地圖,如黃金、網路、谷歌地圖,它產生大量數據流的數據,數據是不同於傳統數據,傳統的數據代表一個屬性或一個度量值,但數據流圖表示一個行為,一種習慣,流數據頻率分析後將會產生巨大的商業價值。基於地圖的數據流是一種過去不存在的新型數據。

4、大數據產業的實際應用——社交網路的發展現狀

進入社交網路時代後，網路行為主要是由用戶參與創造的，大量的互聯網用戶創造了大量的社交行為數據，這是前所未有的。它揭示了人們的行為和生活習慣的特點。

5、大數據產業的實際應用——電子商務

電子商務的興起產生了大量的在線交易數據，包括支付數據、查詢行為、物流運輸、購買偏好、點擊訂單、評價行為等，這是信息流和資金流數據。

6、大數據產業的實際應用——搜索引擎

傳統門戶網站轉向搜索引擎後，用戶的搜索行為和質疑行為收集了大量的數據。單位存儲器價格的下降也使存儲數據成為可能。

我們所說的大數據不同於過去的傳統數據。它的產生方式、存儲載體、存取方式、表現形式和來源特徵都不同於傳統數據。大數據更接近於某種群體行為數據，它是綜合數據、准確數據和有價值數據。

有哪些大數據產業的實際應用?這才是大數據工程師要抓住的機會，就自己的理解而言，大數據的業務應用，通過將數據擴展到解決方案，應該關注數據的“結構”和“維度”。你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，也可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈤ 大數據有什麼用途

大數據的價值體現在以三方面：

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行版精準營銷；

2、做小而權美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

大數據技術主要包括以下作用：

第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。

移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。

第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。

面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。

第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。

㈥ 大數據應用與數據處理有什麼區別

數字圖像處理的學科基礎是統計學,高等數學,隨機數學以及計算機圖像學偏重顏色回及視感方面的內答容。許多數字圖像的處理演算法已經相當成熟,而且實現它們的難度並不算大,關鍵是找到對應的編程語言合適的像素操作函數即可。
在知識結構的設計上，大數據應用技術涉及到數學、統計學、編程語言、大數據平台、操作系統、數據分析工具等內容，另外也會涉及到物聯網、雲計算等相關方面的內容。數學和統計學是大數據技術的重要基礎，即使從事落地應用也要重點掌握一些常見的演算法。
編程語言的學習通常會集中在Java、Python、Scala、R等編程語言上，從目前就業的角度出發，Java是不錯的選擇。如果未來想從事大數據應用開發崗位，那麼需要重點學習一下編程語言部分。

㈦ 關於大數據應用有什麼例子

• 大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。

• 大數據應用案例之：醫療行業

• Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。

• 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。

• 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。

• 大數據應用案例之：能源行業

• 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。

• 有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

• 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。

㈧ 求助怎麼做社交網路大數據挖掘和分析

網路上用戶的評論中的贊揚、喜好、抱怨等信息其實蘊含著巨大的商機，它是我們窺探競爭對手產品弱點以及發現新的用戶需求與喜好的豐富來源。這些信息對於公關部門、品牌部門、研發部門深入了解用戶狀態與心理非常有幫助。好的口碑傳播可以推動企業的產品銷售，而負面口碑的傳播可以迅速導致企業的危機。

企業形象的構成：產品形象、媒介形象、組織形象、標識形象、人員形象、文化形象、 環境形象、社區形象。

對於一家知名企業，關於網路口碑需要了解以下問題： 用戶意見表達平台中關於自己品牌的言論有哪些？分屬哪些類別？哪些具有重要反饋意義？哪些具有正面價值？哪些具有負面價值？究竟是誰在何時發表的這個意見？有多少人看了這個意見？有多少人回復了這個意見？哪些需要引導？哪些需要應對？哪些需要危機預警？用戶意見表達平台中關於競爭品牌的言論有哪些？分屬哪些類別？哪些具有重要反饋意義？哪些具有正面價值？哪些具有負面價值？哪些需要利用？

實時收集分類整理用戶的各種評價信息是公司口碑監測的重點。

[多瑞科輿情數據分析站系統重點信息預警流程圖]

網民作為消費者的一部分，充分利用了網路內容的公開性、個人私密性以及信息互動性，通過論壇、貼吧、博客、微博、微信等網路媒體自由地抒發、評論對某種消費品品牌的觀點和看法。及時了解企業品牌口碑現狀及輿論導向，把握和引領消費者的評價，已經成為各大企業維護和擴大品牌知名度，改進自己的產品，加速佔領市場的有效戰略和措施。對於一個企業來說，企業的價值就是企業的形象，與企業相關口碑的好壞，直接會影響企業的發展。如何對於自家企業的產品、競爭行業有一個比較清晰和客觀的認識，多瑞科輿情數據分析站提供的企業形象引導在其中就起到了相當大的作用。目前在做新企業形象調研的公司和企業機構很多，但是真正起到實際效果、真正讓客戶滿意的卻並不多見，而在這些少數受到好評的機構當中，多瑞科輿情數據分析站系統將不斷完善這項服務。

解決關鍵

集團企業有別於一般企業的輿情監測，他其實有若乾的監測主體，每一個企業就是一個監測主體；同時各企業的經營業務可能不同，要充分考慮到系統是否支持對多業務的採集、分析和處理。及時全網獲取互聯網企業品牌、產品評價、所屬行業信息，為企業發展決策提供參考。

解決方案

多瑞科輿情數據分析站系統通過對海量網路輿論信息進行實時的自動輿情採集，輿情分析，輿情匯總，輿情監視，並識別其中的關鍵輿情信息，及時通知到相關人員，對於企業關注的重點信息，可以自行添加目標監測網站，用戶可以很容易地對目標網站進行可視化分析，配置出採集任務文件，加入調度過程，從而可以任意修改，增加，移除監測目標，真正實現第一時間應急響應，為企業形象輿論導向及收集網友意見提供直接支持的一套信息化平台。時刻關注一個公司的企業形象，可以洞察文化的系統概貌和整體水平，也可以評估它在市場競爭中的真正實力。一個企業良好的形象主要表現在：企業環境形象、產品形象、領導和員工的形象，對於多瑞科輿情數據分析站內關鍵詞的設置可以從這些方面著手，例如：「某公司某某董事長」等等。

實施收益

獲取互聯網企業品牌、產品評價、所屬行業信息，為企業發展決策提供參考。

㈨ 如何利用大數據在社交網路里營銷

對大數據進行分析，分析用戶的需求與喜好，然後結合產品進行有針對性的推廣。