中看到的數字廣告牌;全部由數據算法控制。
這說明了為什么數字廣告獲得的點擊率要比傳統廣告高。目標僅取決于用戶的過去行為。
大數據分析應用程序的重要性不可過分強調,因為它已在當今幾乎所有生活領域中使用。我們可以看到,在做出某些決定之前,擁有數據非常重要,以避免不必要的問題。
同樣,低效率地處理有價值的數據可能會導致多個問題,例如組織中的不同部門不了解如何使用它,這將導致數據無法充分利用其潛力或無法用于任何目的。
15.)銀行和證券
挑戰:
通過對10家投行券商的16個項目的研究表明,該行業面臨的挑戰包括:證券欺詐預警、蜱蟲分析、檢測卡片欺詐、審計跟蹤檔案、企業信用風險報告、貿易可視性、客戶數據轉換、用于交易的社交分析、IT運營分析和IT策略合規性分析等。
應用:
證券交易委員會(SEC)正在使用大數據網絡分析和自然語言處理器來捕捉金融市場中的非法交易活動。
商業銀行,對沖基金和其他金融公司在高頻交易的交易分析,交易前的決策支持分析,情緒測量,預測分析等方向使用大數據。
該行業還嚴重依賴大數據進行風險分析,這其中包括:反洗錢,企業風險管理,客戶畫像,以及減少欺詐行為等。
16.)通訊,媒體和娛樂
挑戰:
每個觀眾消費著不同形式的娛樂,以及不同的娛樂設備,因此通信,媒體和娛樂行業正面臨以下大數據挑戰:
1. 收集,分析和利用消費者習慣
2. 利用移動和社交媒體內容
3. 實時追蹤媒體內容使用形式
應用:
公司同時分析客戶數據和行為數據,以創建詳細的客戶檔案,可用于:
1. 個性化定制內容
2. 按需推薦內容
3. 衡量內容結果
一個典型的例子是國外視頻網站YouTube上的溫網比賽,它利用大數據實時向電視、移動和網絡用戶提供網球比賽的詳盡的情感分析。亞馬遜Prime大量使用大數據,在一站式商店提供視頻,音樂和Kindle書籍來提供卓越的客戶體驗。
17.)醫療領域
挑戰:
醫療保健行業可以獲取大量數據,但由于醫療成本上升、醫療系統效率較低,大量數據沒能得到有效利用。拋棄患者的數據精準度弱化、以及不同傳感器的數據差異均是醫療行業所面臨的困難。
應用:
一些醫院正在使用從數百萬患者手機應用程序收集的數據,允許醫生使用循證醫學,而不是對所有去醫院的患者均進行多次醫學檢查。佛羅里達大學運用免費的公共健康數據和谷歌地圖創建了視覺數據,以便更快地識別和有效分析醫療信息,用于跟蹤慢性病的傳播。
18.)教育
挑戰:
從技術角度來看,教育行業面臨的主要挑戰是整合不同來源的大數據,并在統一平臺上使用它,有時這些數據并非是相互協作的。從實際角度來看,教師和機構必須學習新的數據管理和分析工具。在政治上,用于教育目的的大數據相關的隱私和個人數據保護也是一個問題。
應用:
大數據在高等教育中的使用非常多。例如,一所擁有超過26000名學生的澳大利亞大學已經部署了學習和管理系統,該系統可以跟蹤學生登錄系統時,在系統中不同頁面上花費的時間以及學生的整體學習進度等。
大數據還用于衡量教師的教學有效性,以確保學生和教師的良好體驗。教師的表現可以根據學生數量,主題,學生人口統計,行為分類和其他幾個變量進行微調和衡量。
19.)制造業和自然資源
挑戰:
石油、農產品、礦物、天然氣、金屬等自然資源的需求不斷增加,導致數據數量、復雜性增加。制造業的大量數據尚未開發。這些信息的利用不足會妨礙產品質量、能效、可靠性和更高的利潤空間。
應用:
在自然資源行業中,大數據允許預測建模以輔助決策制定,從地理空間數據,圖形數據,文本和時間數據中攝取和集成大量數據。使用領域包括:地震解釋和油藏描述。
20.)政府
挑戰:
在政府領域,最大的挑戰是跨政府部門和組織的大數據集成和數據的互兼容性。
應用:
在公共服務領域,大數據的應用范圍非常廣泛,包括:能源勘探,金融市場分析,欺詐檢測,健康相關的研究和環境保護。美國社保局使用大數據分析大量的社會殘疾索賠數據,用于快速有效地處理醫療信息,以便更快地做出決策并檢測可疑的或欺詐性索賠。美國食品和藥物管理局(FDA)正在利用大數據來檢測和研究食品中毒等疾病的模式。大數據讓響應更快,治療更快和死亡更少。
21.)保險
挑戰:
缺乏個性化服務,缺乏個性化定價以及針對新細分市場和特定細分市場的服務。
應用:
通過從社交媒體,GPS設備和攝像頭獲得的數據預測客戶行為,大數據已被業內用于為簡單的產品提供客戶見解。大數據還可以讓保險公司更好地保留客戶。在索賠管理方面,大數據的預測分析可以加快服務速度,因為可以分析大量數據,特別是在承保階段。
22.)零售和整體銷售貿易
挑戰:
從傳統的實體零售商和批發商到當今的電商,該行業隨著時間的推移累計了大量數據。這些數據來自客戶會員卡,POS掃描儀,RFID等,其用途不足以改善客戶體驗。
應用:
零售商和批發商收集來自客戶忠誠度數據,POS,商店庫存,本地人口統計數據的大數據。在2014年紐約Big Show零售會議上,微軟,思科和IBM等公司提出零售行業需要利用大數據進行分析和其他用途,包括:通過購物模式、本地活動等數據優化人員配備,減少欺詐、及時分析庫存
社交媒體的使用也有很多潛在的用途,正在被實體商店采用。社交媒體用于客戶拉新、客戶留存、產品推廣等。
23.)運輸
挑戰:
最近,基于物流的社交網絡的大量數據和來自電信的高速數據已經影響了人們的出行選擇。遺憾的是,了解出行行為的研究并沒有那么快。在大多數地方,對社交媒體結構的理解不夠輸出的需求模型往往不實用。
應用:
政府、私企和個人對大數據的應用包括:
1. 政府大數據:交通控制,路線規劃,智能交通系統,擁堵管理
2. 私營部門在運輸中使用大數據:收入管理,技術改進,物流和競爭優勢
3. 個人使用大數據:節省燃料和時間的路線規劃、出行安排等
24.)能源和公用事業
挑戰:
60%電網資源十年內需要替換。
應用:
智能抄表器幾乎每15分鐘就能收集一次數據,而不是每天使用舊抄表器收集數據。這種精細數據被用于更好地分析公用事業的消耗,從而改善客戶反饋并更好地控制公用資源的使用。
在公共機構中,大數據的使用還允許更好的資產和勞動力管理,這對于識別錯誤并在經歷完全故障之前盡快糾正它們是有用的。
經歷了24個行業,包括大數據如何在這些行業中發揮作用,這里有幾個關鍵的要點:
1. 熟悉并了解行業特定的挑戰
2. 了解或了解每個行業的數據特征
3. 了解支出地點
4. 將市場需求與您自己的能力和解決方案相匹配
5. 垂直行業專業知識是有效和高效利用大數據的關鍵
結論
如果您想在大數據分析中發展職業,請立即使用;聯系在線小姐姐學習大數據分析課程。
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[2007-5-22] 關于Shawn Michaels最近將要接受膝蓋手術,就像我們報道的,實際上在幾乎一年的時間內膝蓋都有問題,只不過由于去年夏天DeGeneration X的回歸,他拒絕進行手術。
另據消息,WWE估計Shawn Michaels將會在今年的Survivor Series時回歸。
[2007-5-21] WWE.買粉絲報道Shawn Michaels在和Randy Orton比賽后嚴重腦震蕩,并可能會影響他的職業生涯。不過,這應該只是HBK養傷的一個劇情。
[2007-5-20] 據Dave Meltzer報道,Shawn Michaels的膝蓋受傷。盡管Michaels會忍受疼痛參加周日的Judgment Day,但是感覺傷病比較嚴重。這次受傷使得他沒有參加18 日的house show。
關于這條消息的更新,Shawn Michaels的膝蓋已經困擾他有一段時間了,他希望今年能夠有時間休息,并進行手術治療。當Triple H受傷之后,這個計劃被改變了。據說,除非情況非常惡化,否則他將不會休息。
[2007-5-19] 據說Shawn Michaels在官方網站上圖片頭發被編輯是他自己要求的。
[2007-5-17] 現在,他們可能把Shawn Michaels稱為“Half Bald Kid”,要比“Heartbreak Kid”更適合了。在WWE.買粉絲首頁中,有一張照片,開起來他的頭發很多。但是如果你點擊進入文章,里面的圖片則是沒有經過編輯的,可以看到他頭發的狀況。在現實中,Michaels的頭發已經和Hogan差不多了。
[2007-5-13] 根據目前的計劃John Cena和Shawn Michaels將會進行一段長期的單打對抗。
[2007-5-10] Jim Ross在最新的blog中表示他從來沒有聽說過關于Shawn Michaels退役的消息。而關于Ric Flair的最后一場比賽的對手,他建議是Ricky Steamboat,而 Edge、HBK或者HHH也是不錯的選擇。
[2007-5-5] Shawn Michaels最近開始使用舊的音樂是因為他們計劃讓他擺脫DX的角色。而且也不希望摔迷每周都盼望Triple H出現幫助Michaels,尤其是因為他們并不確定Hunter什么時候才能回歸。
[2007-4-28] 網絡上有一個Shawn Michaels在最近WWE的意大利之旅中怠慢一名摔迷簽名要求的視頻。在HBK從車中出來后,一名摔迷找他希望能夠簽名,但是HBK拒絕了,說:“我已經做了,哥們(I already did it de)。”,然后就走進了旅館。以下是視頻地址: 買粉絲://youtube.買粉絲/watch?v=Fhmu-tESnMI
[2007-4-24] 有人認為Shawn Michaels和John Cena在本周RAW的比賽比兩人在WrestleMania 23之比賽更精彩.
[2007-4-23] 盡管還不確定,現在有討論Orton甚至可能不會參加Backlash和John Cena、Shawn Michaels以及Edge的Fatal Four Way比賽。
[2007-4-20] Ji
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