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生活中大数据的鲜活故事

已有 5804 次阅读 2013-11-1 00:22 |系统分类:科普集锦| 大数据

生活中大数据的鲜活故事

     “大数据”你一定听滥了,但最终也没搞清楚究竟是怎么回事。本文以生活中鲜活的例子,来说明现在、将来的你正生活在大数据的包围中。

故事1:怀孕预测

超市塔吉特公司,为了吸引孕妇这一含金量很高的群体,需要在孕妇第2个妊娠期就把她们确认出来,如果孩子出生后再发产品优惠广告就晚了。他们根据一个迎婴聚会登记表里的顾客消费数据建模分析,发现许多孕妇在第2个妊娠期会买许多大包装的无香味护手霜、怀孕最初的20周会购买大量补充钙、镁、锌的善存片类保健品,从而构建了“怀孕预测指数”,在很小的误差范围内预测顾客的怀孕情况,便能早早把孕妇优惠广告寄给顾客。  为了避免顾客收到这样的广告被吓坏,他们聪明地把孕妇用品优惠广告夹杂在一大堆与怀孕不相关的商品优惠广告中,巧妙地令顾客认为他们并不知道自己怀孕了。百密一疏的是,他们这种优惠广告间接地令一位父亲意外发现还是高中生的女儿怀孕了,此事被《纽约时报》报道后,塔吉特“大数据”的巨大威力轰动全美,公司的营业额借助大数据稳步上升。

故事2:帮助受孕

数据显示,17%-18% 的妇女都曾因受孕困难寻求过医学帮助。受孕困难说到底是一个信息问题,大多数妇女如果能更好地掌握自己排卵周期,更好地读懂自己身体发出的各种信号,她们怀孕的几率会大很多。于是产生了助孕应用Glow,妇女们能够记录和跟踪与怀孕有关的各种重要身体信号,包括月经周期、晨温、体重、心理压力,当然还有最重要的宫颈粘液稠度。录入数据之后,Glow内置的算法能够推算出可能的受孕时间,想造人的夫妻就会赶紧利用这个时间,而不想要孩子的夫妻则最好尽量避免这个时间。

故事3:啤酒+尿布

沃尔玛在对消费者购物行为进行分析时发现,男性顾客在购买婴儿尿片时,常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己,于是推出了将啤酒和尿布捆绑销售的促销手段。如今,这一“啤酒+尿布”的数据分析成果也成了大数据技术应用的经典案例。

故事4:票房预测

   人们习惯于在网上搜索电影信息。谷歌发现,电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联,研究推出了电影票房预测模型。该模型能提前一个月预测电影上映首周的票房收入,准确度高达94%,不少业内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略。

故事5:抓捕逃犯

波士顿马拉松爆炸案事发几小时内,数以千计的在场群众将事发现场拍摄的照片和视频放到了公共网络平台上,这些照片和视频图像来自各种相机,手机和平板电脑。利用这些数据,不到一天时间,嫌犯被确认。第二天,两嫌犯在前往纽约准备再次引爆炸弹时被捕。

故事6:股市预测

    华尔街德温特资本市场公司CEO每天的工作之一,就是利用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言,进而判断民众情绪,再以“1”到“50”进行打分。根据打分结果,再决定如何处理手中数以百万美元计的股票。他的判断原则很简单:如果所有人似乎都高兴,那就买入;如果大家的焦虑情绪上升,那就抛售。这一招收效显著,2012年第一季度,霍廷的公司获得了7%的收益率。

故事7:行车效率

UPS快递利用地理定位数据,使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎故障,它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS,这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的,2011年,UPS的驾驶员少跑了近4828万公里的路程。

   故事8:商户推荐

   VISA这样的信用卡发行商,站在了信息价值链最好的位置上。VISA数据部门收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录,用来预测商业发展和客户的消费趋势,然后卖给其他公司。他们发现,如果一个人在下午4点左右给汽车加油的话,他很可能在接下来的一个小时内要去购物或者吃饭,而这一个小时的花费大概在35~50美元之间。商家正需要这样的信息,因为这样他们就能在这个时间段的加油小票背面附上加油站附近商店的优惠券。

   故事9:总统竞选

   利用大数据,竞选团队能分析选民每天、每周、每月的行为模式,能为选民建立更加准确的模型和计划,意味着竞选活动将更有针对性,更多的网站注册人数、更多的电子邮件地址、更多的选票和献金。此外,数据分析结果还能帮助候选人选择最佳的演讲地点和日程。在每一次演讲中,候选人都能够有的放矢地选择演讲内容,确保支持者立刻投出选票,同时拉拢那些摇摆不定的选民。

   故事10:其它方面

   微软通过集成以往的飞机票价画出未来票价走势;谷歌利用用户搜索记录判断出美国流感疫情的现状,并比疾控中心快一两周;亚马逊和网络影视光盘租赁公司根据用户在其网站上的类似查询来进行产品推荐;还有诸如疾病诊断、推荐治疗措施,甚至是识别潜在犯罪分子上。

总之,大数据无处不在,我们已经生活在大数据的洪水中了。




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