企业大数据处理流程案例

今天给大家分享企业大数据处理流程案例，其中也会对企业大数据管理案例的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略
• 2、目前大数据在哪些行业有案例或者说应用?
• 3、大数据竞赛解题的“八股”流程
• 4、什么是大数据,大数据的典型案例有哪些

8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略

1、个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略_数据分析师考试 未来的零售分析要求零售商借助集成式业务流程和信息系统，为客户洞察提供支持，将客户洞察发展成一种企业级的战略能力，并根植于企业结构和企业文化中。在这种形势下，零售商的所有业务职能部门在制定决策时，将把基于情景的客户洞察作为一个重要依据。

2、第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。

3、啤酒+尿布（神方案）全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，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，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。

4、大数据在商品零售业也有光明的前景。世界零售业巨头沃尔玛，通过大数据统计与分析，发现男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便买上几瓶啤酒，于是，他们推出将啤酒和尿片捆绑销售的促销活动，非常有效地提高了啤酒销量。

5、苏宁：从传统家电零售企业到互联网零售企业。苏宁曾经是一个家电巨头，只做线下的生意，但现在的苏宁已经成为了一个电子商务，互联网零售的企业。张近东曾用八个字概括互联网的苏宁是一体、两翼、三云、四端。一体，整合资源是说明的新方法，也是零售行业的本质。

目前大数据在哪些行业有案例或者说应用?

1、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是***用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。

2、大数据已被广泛应用于多个行业，包括制造业、金融业、汽车行业、互联网行业、餐饮行业、电信行业、能源行业、物流行业、城市管理、生物医学、功能安全领域等。 大数据的具体应用案例 具体应用案例包括产品故障诊断与预测、信贷风险分析、商品推荐和针对性广告投放、流行病预测、犯罪预测等。

3、环保大数据对抗PM5 在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。

4、制造业：通过工业大数据的应用，制造业在产品故障预测、工艺流程分析和生产过程优化等方面得到提升。 金融业：在金融领域，大数据技术特别是在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析方面，正发挥着关键作用。

5、在日常生活中，我们可以看到很多大数据的成功应用案例。以下是其中一些常见的案例：电商平台推荐系统：电商平台通过收集用户的浏览、购买历史、搜索记录等大量数据，利用机器学习和数据分析算法，为用户提供个性化的商品推荐。

6、支付安全，大数据技术增强支付处理能力，防范在线支付欺诈，保障支付安全。 制造业，大数据应用于产品研发设计，缩短研发周期，节约成本。2 生产制造，智能制造提升效率，大数据技术在制造业的数据收集、分析中发挥关键作用。

大数据竞赛解题的“八股”流程

1、首先，处理前，数据处理策略是关键：下策是参数调优，中策尝试不同模型，上策则是深度的数据预处理。以蒸汽量预测为例，我们需要理解问题背景：目标是根据锅炉传感器数据预测蒸汽产量，影响因素包括燃料燃烧参数和锅炉工况。数据层面，有38个特征和1个目标变量。评估标准是均方误差MSE，目标是预测准确度高。

2、存储和计算分离：Hive表存储在HDFS，查询通过MR或Spark执行。表类型区分：内部表与外部表的区别在于数据持久性，内部表数据存储在Hive Metastore中，外部表直接引用HDFS文件。性能优化：如数据倾斜问题，可通过调整分区和分桶策略，以及mapjoin优化join操作。

3、计算机八股——深入理解MySQL数据库世界分为关系型与非关系型，其中关系型如Oracle、MySQL、SQL Server和Access，而非关系型如Redis、MongoDB和HBase。MySQL执行SQL语句的流程涉及网络连接、系统服务、存储引擎和文件系统层级。

4、MapReduce进程：包括InputFormat数据输入、切片与并行度机制、Job提交流程、源码详解、切片机制、FileInputFormat、CombineTextInputFormat。MapReduce工作流程：数据切片、Map处理、Shuffle、Reduce处理、数据输出。Shuffle机制：数据从MapTask传输至ReduceTask，包括分区、排序、合并。

什么是大数据,大数据的典型案例有哪些

1、大数据泛指那些传统数据处理软件难以处理的数据***。这些数据可以是结构化的，如数据库中的数字和事实，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字、图片和***。大数据的核心特征包括数据量大、产生速度快、种类繁多、价值密度低等。

2、在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。

3、第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、***、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低。以***为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

4、宇宙中的星星数量：人类无法确切知道宇宙中到底有多少颗星星，但粗略估计，宇宙中大约有10的23次方颗星星，这是一个非常大的数字。 人类的神经细胞数量：人类的大脑中大约有10的11次方个神经细胞，这些细胞负责处理我们的思维、感觉和动作。

5、大数据的概念：简单来说，大数据是指通过分析和挖掘非抽样、全量的数据来辅助决策的过程。 大数据的应用方向：主要分为精准化定制和预测两大类。例如，搜索引擎能够根据用户的不同需求提供个性化的搜索结果；电商平台根据用户的浏览和购买记录进行精准营销和商品推荐。

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