「大数据开发项目实例」 数据挖掘有哪些成功案例？ 爱问知识人

大数据开发项目实例： 数据挖掘有哪些成功案例？ 爱问知识人

从目前网络招聘的信息来看，大小公司对数据挖掘的需求有50多个方面（来源见）：1、数据统计分析2、预测预警模型3、数据信息阐释4、数据采集评估5、数据加工仓库6、品类数据分析7、销售数据分析8、网络数据分析9、流量数据分析10、交易数据分析11、...展开全部

大数据开发项目实例： 人人都在讲大数据,怎么利用大数据赚钱

大数据技术应用上可以通过开发各种APP或者系统、网站等借助大数据分析，精准营销，节约成本，挖去潜在用户人群及消费市场，从而实现变现盈利

其他答案:人工智能本身是不能赚钱的。而人工智能加上传统赚钱的项目就能赚钱，未来人工智能会和今天的互联网一样普及。可以说有人工智能不一定能赚钱，但是没有肯定赚不到钱。举个栗子，一家早餐铺，即买包子也买油条还买汉堡，但是这些东西必须当天做才好吃。就需要准备原料（提前和面和加工食品），但是你不知道今天能卖多少包子多少油条多少汉堡，也就没有办法提前预测生产。有多年销售经验的师傅可能知道，张大妈一三五七吃包子，李公子二四六吃油条，然后估算出大概今天需要的多少包子多少油条。这需要多年销售经验才行，有了人工智能技术，人工智能就能够将人们的经验进行传递，机器可以帮助一个新开张的早餐铺迅根据周围居民的数量和喜好，速算出今天生产多少包子多少油条，能够满足消费。这样既不会造成卖不出去浪费，也可以有效保证效益最大化。在这种前提下，依然依靠经验的早餐铺明显就干不过这些有了人工智能技术的早餐铺。而人工智能能做的不仅于此，有了人工智能，过去难以自动化的一些行业都会自动化了。所以大企业，规模企业更容易形成，企业一旦形成垄断，就可以有效的控制市场，让自己的利润最大化，从而挣到过去任何一家企业都望尘莫及的利润。如果你还不能理解，给你举个栗子，互联网赚钱吗？你仔细想想，看一看，就知道互联网本身不赚钱，赚钱的是那些依靠互联网，玩转互联网把自己的企业做大的企业，淘宝就是个销售平台，但是依靠互联网技术，今天的淘宝拥有了最低的成本和最广的知名度。搜索引擎就是靠广告赚钱，然而依靠互联网，这个卖广告的比任何一家中国传统的广告公司盈利都多。人工智能是工具，在人工智能时代，市场会发生变化，会诞生一批能赚钱的企业，当然也会有相当多的传统企业不与时俱进而倒下。

大数据开发项目实例： 大数据的应用案例以及未来发展趋势-百度知道

赶超发达国家的重要机遇 半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度，不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学和基因学，创造出来大数据这个概念，如...展开全部

其他答案: 编者按：大数据时代，数据能否成功运用将深刻影响着我们的生活质量。大数据商用越来越多，回归应用本质才好。 《大数据时代》的作者维克托·迈尔-舍恩伯格在2016中国云计算大会上谈到，直到最近150年的时间里，人类的生活质量和收入才发生了爆炸式的改变，但在这之前的漫长岁月里，人类的生活质量却改进得非常缓慢。主要是因为测量世界的能力和观察世界的方式改变了，基于观察和数据，人类增强了洞察。 互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。 随着观察范围和计算能力扩大，大数据时代会发生什么呢？ 大数据会说话 维克托说，大数据能够影响人类的能力，将使得人类可以用一个全新的方式来与周围的世界相处，即通过增加数据的数量来获得对世界更深刻的洞察。 比如，大家在拍照时，可以通过选择焦点来确定清晰的拍摄对象，这样其它地方就会被拍得模糊。那么问题来了，如果以后想看清模糊的地方，该怎么办呢？维克托给大家展示了用大数据照相机拍摄的照片，它将把所有被拍摄进来的数据收集进来，让照片局部可以在模糊和清晰之间自由转换。 这样一来，就算当初拍照的时候不知道应该突出哪个部分，事后也不会无法补救。推广到其它日常处理事务时，道理也是一样的。 再比如，大数据还可以用来帮助弱势群体。 在加拿大，有一个研究团队用大数据帮助早产婴儿。由于发现得太晚，早产婴儿经常因为感染而死亡。有一位博士给这些早产婴儿身上放置传感器后，可以通过测量他们的一系列身体指标来实时测量其体征情况。通过获取的大量数据，医生能够在在婴儿出现症状的24小时前就会提前发现，拯救这些早产儿的性命会容易很多。 大数据将在三大领域突破 大数据对已经对营销、电子商务、可预测的飞机维护带来了重大的影响，维克托认为，大数据接下来可能对以下这三个领域产生更大的影响。 1、无人驾驶的汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。 我们将只需要在手机上点一个按键，车就会自己开过来，把我们带去目的地。这种车就像没有驾驶员的出租车，可以被反复使用，效率和可持续性都得到了提升，也避免了资源浪费。 有研究发现，如果自动机动车得到普及，可以减少25%的交通拥堵，减少30%的城市停车场面积。如果北京减少30%的停车场需求，城市生活将大不一样。 2、医疗。我们的寿命现在都比较长了，但仍然希望能够更长。现在，我们的医疗水平并不是很好，由于我们忽视了每一个人的个体差异，医生会用通常的方法治疗每一个人。然而，基于大数据，我们可以做精确医疗，通过大数据分析每个人的差异，进行精确的治疗、剂量、用量，让患者更快恢复健康。 3、学习。我们要让下一代有能力了解这个世界。然而，因为没有数据，我们难以做到因材施教，所有孩子获得同样的教学，学习同样的书本。低效率的教学就是在浪费脑力、知识和我们解决问题的能力。 如果我们用大数据去分析孩子在发展学习能力时遇到的问题，就可以进行个性化的学习，就可以释放知识和理解力的力量，让每一个孩子充分开发潜能。 附： 当日，记者有幸参加了对维克托先生的采访，以下收录部分记者及同行与维克托先生的问答，以飨读者。 记者：如果把数据比喻为石油，石油是有国界的，那么数据也有国界吗？ 维克托：这个其实每一个社会、每一个国家都是有数据的，甚至小的团体，我们都是有数据的。现在问题不是大家没有数据，而是这个国家也好，这个组织也好，是不是真正的愿意把这个数据用来做事情，真正用大数据做决策的。 大数据涉及储存、分享等，但关键在于把这个大数据真正用起来，真正能够促进经济、促进社会发展。举个例子说，现在所有车都有ABS系统，都配有GPS，如果我们把这两种数据放在一起进行分析，在那些路段上，大部分人都在紧急刹车？为什么会有这种情况出现，是车的问题，路的问题，还是控制的问题，总之，数据交叉稽核，会给我们带来新的启示。 记者：我们浏览网页、查询信息，这都属于大数据，怎么看待个人在大数据时代的隐私呢？政府管理部门应该做些什么呢？ 维克托：这是一个好问题，现在数据隐私保护的方法完全是错误的。现在的做法是询问每一个客户、个人，你同意不同意公开数据，实际上，每个个体并都不知道我的数据会被怎样使用，有一些人对此并不在意，往往会点同意。这是一种错误的隐私保护的做法。 对于数据的隐私保护，可以考虑反过来的做法，可以考虑由政府设立一个规则：确定哪些企业为了哪些目的，可以以某种方式和规则来收集数据和使用，例如医疗数据，目的是治疗病人，这样的大数据收集和使用就是合理的，可以不更多顾及隐私。但是如果利用这些数据作恶...

其他答案:大数据已经成为互联网时代的象征，必成趋势，在很多行业和领域有很好的成就，比如医疗航天等

其他答案:大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。 大数据的意义和前景。总的来说，大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我们面前。

大数据开发项目实例： 国内的数据挖掘,大数据的案例有哪些

从去年6月接触大数据以来，我阅览了大量关于“大数据”的文章，每天大概是80篇这样一个量级。其中60%实在反复强调大数据概念，30%在借大数据的风炒作自己，剩下10%，有谈技术的，有谈硬件存储的，有谈解决方案，真要问有哪些是接地气并且实实在在大...展开全部

其他答案:很简单，比如你可以对你现在有的客户的交易数据，把交易变量标准化以后，用k-mean做个聚类分析，就可以有结果，然后你可以知道谁是你的最好的客户群，他有什么特征，谁是你的最差的客户群，他们又有什么特征，......

大数据开发项目实例：大数据开发方向除了Hadoop还有什么可学的？

大数据的三个方向：开发，运维，分析，不同方向的项目不一样的，如果是想学习开发的话，需要知道大数据有哪些技术，就我所知大数据技术有hadoop，spark，storm都是开源的，如果想要开发案例，想学习大数据开发，可以看看大讲台，他们的实战案例很多，可以带着你一步步的做。

大数据开发项目实例：女生如何才能做大数据程序员？

大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。

有人通过下方的等式给出了大数据的定义。

大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程

虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。

既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。

实验楼为「大数据」制定了一条专业的学习路径，希望帮助大家少走弯路。主要分为 7 个阶段：入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。

其中，阶段一到阶段五均为免费课程，具体说来：

阶段一：学习入门知识

这一部分主要针对的是新手，在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。MySQL 是一个 DBMS（数据库管理系统），是最流行的关系型数据库管理系统（关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。MongoDB 是 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSQL），其灵活的数据存储方式备受当前 IT 从业人员的青睐。而 Redis 是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。两者都非常有必要了解。

基础入门（新版）

编辑器

实战教程

基础课程

基础教程

基础教程

阶段二：Java基础

Java 是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。

Java 语言具有功能强大和简单易用两个特征，跨平台应用能力比 C、C++ 更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。最重要的一点是 Hadoop 是用 Java 编写的。

编程语言（新版）

进阶之设计模式

核心开发实战

核心 API

入门教程

8 新特性指南

阶段三：Scala基础

Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台（Java 虚拟机），并兼容现有的Java 程序，所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。

开发教程

专题教程 - Case Class和模式匹配

专题教程 - 隐式变换和隐式参数

专题教程 - 抽象成员

专题教程 - Extractor

开发二十四点游戏

阶段四：Hadoop技术模块

Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选，但 Hadoop 一定是大数据必学内容。

入门进阶课程

部署及管理

教程

分布式文件系统--导入和导出数据

5.使用 Flume 收集数据

阶段五：Hadoop项目实战

当然，学完理论就要进行动手实战了，Hadoop 项目实战可以帮助加深对内容的理解，并锻炼动手能力。

图处理--《hadoop应用框架》

阶段六：Spark技术模块

Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

快速入门教程

大数据动手实验

基础之 GraphX 图计算框架学习

基础之 DataFrame 基本概念学习

基础之 DataFrame 高阶应用技巧

基础之 Streaming 快速上手

基础之 SQL 快速上手

基础之使用机器学习库 MLlib

基础之 SparkR 快速上手

10.流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

11.使用 Spark 和 分析航班大数据

阶段七：大数据项目实战

最后阶段提供了大数据实战项目，这是对常用技能的系统运用，例如使用常用的机器学习进行建模、分析和运算，这是成为大数据工程师过程中的重要一步。

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2.流式实时日志分析系统--《Spark 最佳实践》

3.大数据带你挖掘打车的秘籍

数据情感分析

5.使用 Spark 进行流量日志分析

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大数据开发项目实例：举例说说我们生活中的大数据技术案例，并解析其技术原理？

最明显的啤酒和尿布问题，虽说是数据挖掘。还有比如天气数据，数据量之大，也只有大数据处理才能满足了