常见大数据应用有哪些?

什么是大数据?不要再举例说啤酒和尿布的例子了,Gartner的分析师Doug Laney在讲解大数据案例时提到过8个更有新意更典型的案例,可帮助更清晰的理解大数据时代的到来。

1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况,该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性,然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站自行设计了最新的搜索引擎Polaris,利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法,语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说,这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4. 快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度,然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长,则显示可以快速供给的食物;如果队列较短,则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场(他将在一天工作之后抵达该处)时,Morton就开始了自己的社交秀。首先,分析推特数据,发现该顾客是本店的常客,也是推特的常用者。根据客户以往的订单,推测出其所乘的航班,然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作,基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率,可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区,盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7. Tesco PLC(特易购)和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析,进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

8. American Express(美国运通,AmEx)和商业智能。以往,AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是,AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型,基于历史交易数据,用115个变量来进行分析预测。该公司表示,对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户,已经能够识别出其中的24%。

### 大数据领域常用工具及其应用场景 大数据生态系统中涉及多种技术和工具,每种工具有其特定的功能和适用场景。以下是几种常见大数据工具以及它们的主要用途: #### 1. **Hadoop** Hadoop 是一个分布式计算框架,主要用于大规模数据存储和处理。它的核心组件包括 HDFS(分布式文件系统)和 MapReduce(分布式计算模型)。 - 应用场景:适合于批处理任务,例如日志分析、推荐系统训练等[^1]。 ```bash hdfs dfs -put localfile /user/hadoop/hdfspath ``` #### 2. **Spark** Apache Spark 是一种快速通用的大规模数据处理引擎,支持内存计算,显著提高了迭代算法的速度。 - 应用场景:实时数据分析、机器学习建模、复杂查询加速等[^2]。 ```scala val data = spark.read.textFile("hdfs://...") data.filter(line => line.contains("error")).count() ``` #### 3. **Kafka** Kafka 是一个分布式的流处理平台,能够高效地处理大量消息队列。 - 应用场景:事件驱动架构、实时监控、日志聚合等[^3]。 ```properties bootstrap.servers=localhost:9092 group.id=test-group auto.offset.reset=earliest ``` #### 4. **MongoDB** 作为一种 NoSQL 数据库,MongoDB 支持灵活的文档结构,非常适合半结构化或非结构化的数据管理。 - 应用场景:内容管理系统、移动应用后端、物联网设备数据存储等[^2]。 ```javascript db.collection.find({ status: "A" }).sort({ priority: -1 }) ``` #### 5. **Elasticsearch** 这是一个开源搜索引擎,擅长全文检索和复杂的多维查询。 - 应用场景:网站搜索框、日志管理和可视化、异常检测等。 ```json { "query": { "match": { "content": "big data analytics" } } } ``` #### 6. **Flink** Flink 是一款专为高性能、低延迟的数据流处理而设计的框架,在窗口操作等方面表现优异。 - 应用场景:实时欺诈检测、点击流分析、在线机器学习等。 #### 7. **Zookeeper** Zookeeper 提供了一个协调服务来维护配置信息和服务状态,帮助构建可靠的分布式系统。 - 应用场景:集群同步、命名注册、分布式锁控制等。 --- ###
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