“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)成為了一個(gè)耳熟能詳?shù)脑~。大數(shù)據(jù)是如何幫助人們開展價(jià)值信息挖掘，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能場(chǎng)景落地呢？我們避虛就實(shí)，詳細(xì)講解大數(shù)據(jù)的七大應(yīng)用。
（一）理解客戶/洞察客戶
在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大量的線上社交數(shù)據(jù)、用戶瀏覽日志、線上行為軌跡、用戶文本信息生成。企業(yè)可通過(guò)這些信息挖掘用戶的生活習(xí)慣和興趣愛(ài)好。
案例1：《大數(shù)據(jù)時(shí)代》這本書中提到，美國(guó)一家零售商塔吉特公司，他能夠通過(guò)旗下所有門店女性的消費(fèi)記錄，進(jìn)行“懷孕預(yù)測(cè)”，然后通過(guò)郵件等渠道向客戶推薦孕婦用品。某天，一位父親沖到塔吉特的零售店，向商店經(jīng)理投訴：“我女兒還是高中生，你們卻給她郵寄嬰兒服和嬰兒床的優(yōu)惠券，你們這樣的行為是在鼓勵(lì)她懷孕嗎？”但最后經(jīng)確認(rèn)，他女兒確實(shí)已經(jīng)懷孕。
案例2：某家電廠商通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)爬蟲大數(shù)據(jù)，洞察用戶對(duì)產(chǎn)品的需求、評(píng)價(jià)和抱怨等。該廠商旗下有一款油汀產(chǎn)品，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)爬蟲回的電商大數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)到網(wǎng)上有很多顧客抱怨這款油汀存在零部件缺失的問(wèn)題。廠商內(nèi)部調(diào)查的結(jié)果卻是該產(chǎn)品幾乎不存在零部件缺失的問(wèn)題。但在做客戶深入回訪時(shí)發(fā)現(xiàn)，由于該油汀產(chǎn)品包裝時(shí)，將零配件分開，分別放在了包裝盒的底部和頂部。很多顧客在拆開包裝時(shí)只看到了頂部的零部件，底部的零部件直接隨著包裝盒被扔掉了?；谠撜{(diào)查結(jié)果，該廠商調(diào)整了其產(chǎn)品的包裝設(shè)計(jì)。
（二）流程優(yōu)化
政府、企業(yè)可基于交通大數(shù)據(jù)、物流大數(shù)據(jù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)等對(duì)配送流程、工業(yè)流程等進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。
案例3：國(guó)內(nèi)的物流公司根據(jù)實(shí)時(shí)交通大數(shù)據(jù)，優(yōu)化物流配送的路線，提高物流配送效率。
案例4：亞馬遜基于大數(shù)據(jù)技術(shù)提前發(fā)貨?？蛻粼趤嗰R遜網(wǎng)站瀏覽商品時(shí)，亞馬遜能夠精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)到客戶可能購(gòu)買哪些商品。其在客戶下單之前，已經(jīng)開始走發(fā)貨流程。等客戶下單完成后，物流中心接受到指令后直接發(fā)貨。通過(guò)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)對(duì)發(fā)貨流程進(jìn)行優(yōu)化，大大縮短了送貨時(shí)間。
（三）體育賽事與訓(xùn)練
案例5：體育賽事分析：IBM推出了基于體育大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品IBM Slam Tracker。2013年美國(guó)網(wǎng)球公開賽四分之一賽中，李娜被小威廉姆斯淘汰。關(guān)于李娜敗北的原因，網(wǎng)民們給出了不同的理由。而官方利用IBM Slam Tracker技術(shù)分析了李娜敗北的真正原因：決定兩人勝負(fù)的關(guān)鍵指標(biāo)有三個(gè)：1）首發(fā)得分率；2）4-9拍得分率；3）發(fā)球局30-30或40-40的得分率。而比賽中，李娜只完成了其中一個(gè)指標(biāo)，小威廉姆斯完成了兩項(xiàng)指標(biāo)。IBM slam tracker還能為球員制定詳細(xì)的贏球策略。
案例6：體育訓(xùn)練：英國(guó)的Leicester Tiger（LT）橄欖球隊(duì)通過(guò)球員配備的傳感器，球隊(duì)將收集的45名球員的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總和分析，判斷哪些球員更加容易受傷，并據(jù)此進(jìn)行球員受傷的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)并修改培訓(xùn)方案。Leicester Tiger橄欖球隊(duì)通過(guò)預(yù)測(cè)分析來(lái)借助球員身體條件等相關(guān)數(shù)據(jù)提升球隊(duì)表現(xiàn)，并逐年增強(qiáng)球隊(duì)的競(jìng)爭(zhēng)力。
（四）金融交易
案例7：高頻交易應(yīng)用：即在交易頻次極高的金融領(lǐng)域，通過(guò)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，支持交易前決策。“高頻”意味著決策人思考和研究的時(shí)間極為短暫，決策人越是缺乏研究時(shí)間，大數(shù)據(jù)就越容易發(fā)揮價(jià)值。比如在股票市場(chǎng)，通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)預(yù)測(cè)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)應(yīng)該購(gòu)買哪只股票。筆者以前接觸的一個(gè)股票大數(shù)據(jù)模型。其會(huì)選擇N只股票作為重點(diǎn)對(duì)象。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)爬取每支股票的新聞、輿論等文本信息。然后基于歷史數(shù)據(jù)，訓(xùn)練二分類的邏輯回歸模型，即哪些關(guān)鍵詞高頻率出現(xiàn)能夠?qū)е略撝Ч善钡纳蠞q還是下跌。當(dāng)然，這是一個(gè)比較簡(jiǎn)單的股市預(yù)測(cè)模型。現(xiàn)實(shí)中的股市預(yù)測(cè)模型要復(fù)雜的多。
案例8：其他常見(jiàn)應(yīng)用：風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、客戶信用評(píng)級(jí)、欺詐行為監(jiān)測(cè)、情緒測(cè)量等。
（五）社會(huì)民生
政府通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，維護(hù)社會(huì)治安，改善民生，優(yōu)化社會(huì)環(huán)境。
案例9：交通大數(shù)據(jù)：政府利用實(shí)時(shí)的交通信息、天氣數(shù)據(jù)優(yōu)化最新的交通情況。
案例10：闖紅燈監(jiān)控：一些大型城市在重要的交通路口，通過(guò)攝像頭監(jiān)測(cè)車輛和行人的闖紅燈行為。這其實(shí)是基于圖像大數(shù)據(jù)挖掘的一種應(yīng)用。攝像頭通過(guò)拍攝、識(shí)別行人的面孔，基于背后的算法模型識(shí)別出行人的身份信息。包括姓名、性別、年齡和身份證號(hào)等，進(jìn)而在交通路口的大屏中公布出來(lái)。那么，圖像是如何跟數(shù)據(jù)掛鉤的？眾所周知，圖像分為點(diǎn)陣圖和矢量圖，點(diǎn)陣圖其本質(zhì)上是有一個(gè)個(gè)點(diǎn)構(gòu)成。圖像處理技術(shù)能夠?qū)⑦@項(xiàng)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為數(shù)字。一張圖片最終變換成一串很長(zhǎng)的數(shù)字。算法工程師再對(duì)這些數(shù)字進(jìn)行挖掘。行業(yè)內(nèi)做圖片數(shù)據(jù)挖掘使用較多的是Tenserflow，這是谷歌的一項(xiàng)開源、權(quán)威的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫(kù)。
（六）機(jī)器智能
案例11：谷歌、百度等公司的無(wú)人駕駛技術(shù)。目前，權(quán)威人士普遍認(rèn)為2020年將會(huì)是無(wú)人駕駛汽車的元年，無(wú)人駕駛汽車將開始投入商用。
案例12：智能空調(diào)：某空調(diào)公司提供一鍵設(shè)置功能，幫助客戶迅速將空調(diào)溫度調(diào)整到合適的數(shù)值。對(duì)于一些消費(fèi)者，在不同的時(shí)間其無(wú)法確定當(dāng)前最舒適的室內(nèi)溫度是多少。某空調(diào)公司推出了一鍵智能空調(diào)的產(chǎn)品。其通過(guò)收集、監(jiān)測(cè)該區(qū)域內(nèi)大部分人的空調(diào)溫度設(shè)置，智能化的向客戶提供一個(gè)合適的溫度值。
（七）精準(zhǔn)營(yíng)銷/智能分發(fā)
案例13：今日頭條基于內(nèi)部的算法，智能的向用戶推送其喜歡的自媒體和新聞。微信向用戶精準(zhǔn)推送其可能購(gòu)買的產(chǎn)品。
案例14：用戶歧視/價(jià)格歧視/大數(shù)據(jù)殺熟：未來(lái)的保險(xiǎn)大數(shù)據(jù)技術(shù)，不僅能夠幫助保險(xiǎn)公司判斷客戶當(dāng)前患有的重大疾病，而且能夠預(yù)測(cè)客戶未來(lái)可能患上何種重大疾病，進(jìn)而拒絕這部分客戶投保。
隨著政府大數(shù)據(jù)、民生大數(shù)據(jù)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、企業(yè)大數(shù)據(jù)、客戶大數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)等的不斷積累、沉淀，大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用必將不斷普及、深化和成熟。簡(jiǎn)單的將大數(shù)據(jù)技術(shù)看做“可視化展示”等觀念極為危險(xiǎn)，未來(lái)的大數(shù)據(jù)必將引領(lǐng)這個(gè)時(shí)代。
