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雷达卡
数据分析师分享：其实大数据就在我们身边，大数据分析案例
大数据这个概念提起也差不多也有两、三年了，有些人听到这个词可能还是觉得和我没什么关系，其实这样想是错误的。大数据运用已经渗透进我们日常生活中的方方面面，下面就举一下生活中大数据分析案例。
1、体育赛事预测
世界杯期间，谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼，预测全程64场比赛，准确率为67%，进入淘汰赛后准确率为94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。
“在百度对世界杯的预测中，我们一共考虑了团队实力、主场优势、最近表现、世界杯整体表现和博彩公司的赔率等五个因素，这些数据的来源基本都是互联网，随后我们再利用一个由搜索专家设计的机器学习模型来对这些数据进行汇总和分析，进而做出预测结果。”—百度北京大数据实验室的负责人张桐
2、股票市场预测
去年英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现，用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以金融市场的走向，相应的投资战略收益高达326%。此前则有专家尝试通过Twitter博文情绪来预测股市波动。
理论上来讲股市预测更加适合美国。中国股票市场无法做到双向盈利，只有股票涨才能盈利，这会吸引一些游资利用信息不对称等情况人为改变股票市场规律，因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测，且一些对结果产生决定性影响的变量数据根本无法被监控。
目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰。中国的中证广发百度百发100指数基金（下称百发100），上线四个多月以来已上涨68%。
和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。
由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。
3、市场物价预测
CPI表征已经发生的物价浮动情况，但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向，提前预知通货膨胀或经济危机。最典型的案例莫过于马云通过阿里B2B大数据提前知晓亚洲金融危机，当然这是阿里数据团队的功劳。
4、用户行为预测
基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据，互联网业务可以洞察消费者的整体需求，进而进行针对性的产品生产、改进和营销。《纸牌屋》选择演员和剧情、百度基于用户喜好进行精准广告营销、阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品、亚马逊预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。
购买前的行为信息，可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向：例如，客户 A 连续浏览了 5 款电视机，其中 4 款来自国内品牌S，1 款来自国外品牌 T；4 款为 LED 技术，1 款为 LCD 技术；5 款的价格分别为4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元；这些行为某种程度上反映了客户 A 对品牌认可度及倾向性，如偏向国产品牌、中等价位的 LED 电视。而客户 B 连续浏览了 6 款电视机，其中 2款是国外品牌 T，2 款是另一国外品牌 V，2 款是国产品牌 S；4 款为 LED 技术，2 款为 LCD 技术；6 款的价格分别为5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元；类似地，这些行为某种程度上反映了客户 B 对品牌认可度及倾向性，如偏向进口品牌、高价位的 LED 电视等。
5、人体健康预测
中医可以通过望闻问切手段发现一些人体内隐藏的慢性病，甚至看体质便可知晓一个人将来可能会出现什么症状。人体体征变化有一定规律，而慢性病发生前人体已经会有一些持续性异常。理论上来说，如果大数据掌握了这样的异常情况，便可以进行慢性病预测。
6、疾病疫情预测
基于人们的搜索情况、购物行为预测大面积疫情爆发的可能性，最经典的“流感预测”便属于此类。如果来自某个区域的“流感”、“板蓝根”搜索需求越来越多，自然可以推测该处有流感趋势。
Google成功预测冬季流感:
2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
7、灾害灾难预测
气象预测是最典型的灾难灾害预测。地震、洪涝、高温、暴雨这些自然灾害如果可以利用大数据能力进行更加提前的预测和告知便有助于减灾防灾救灾赈灾。与过往不同的是，过去的数据收集方式存在着死角、成本高等问题，物联网时代可以借助廉价的传感器摄像头和无线通信网络，进行实时的数据监控收集，再利用大数据预测分析，做到更精准的自然灾害预测。
8、环境变迁预测
除了进行短时间微观的天气、灾害预测之外，还可以进行更加长期和宏观的环境和生态变迁预测。森林和农田面积缩小、野生动物植物濒危、海岸线上升，温室效应这些问题是地球面临的“慢性问题“。如果人类知道越多地球生态系统以及天气形态变化数据，就越容易模型化未来环境的变迁，进而阻止不好的转变发生。而大数据帮助人类收集、储存和挖掘更多的地球数据，同时还提供了预测的工具。
9、交通行为预测
基于用户和车辆的LBS定位数据，分析人车出行的个体和群体特征，进行交通行为的预测。交通部门可预测不同时点不同道路的车流量进行智能的车辆调度，或应用潮汐车道；用户则可以根据预测结果选择拥堵几率更低的道路。
百度基于地图应用的LBS预测涵盖范围更广。春运期间预测人们的迁徙趋势指导火车线路和航线的设置，节假日预测景点的人流量指导人们的景区选择，平时还有百度热力图来告诉用户城市商圈、动物园等地点的人流情况，指导用户出行选择和商家的选点选址。
多尔戈夫的团队利用机器学习算法来创造路上行人的模型。无人驾驶汽车行驶的每一英里路程的情况都会被记录下来，汽车电脑就会保持这些数据，并分析各种不同的对象在不同的环境中如何表现。有些司机的行为可能会被设置为固定变量（如“绿灯亮，汽车行”），但是汽车电脑不会死搬硬套这种逻辑，而是从实际的司机行为中进行学习。
这样一来，跟在一辆垃圾运输卡车后面行驶的汽车，如果卡车停止行进，那么汽车可能会选择变道绕过去，而不是也跟着停下来。谷歌已建立了70万英里的行驶数据，这有助于谷歌汽车根据自己的学习经验来调整自己的行为。
10、能源消耗预测
加州电网系统运营中心管理着加州超过80%的电网，向3500万用户每年输送2.89亿兆瓦电力，电力线长度超过25000英里。该中心采用了Space-Time Insight的软件进行智能管理，综合分析来自包括天气、传感器、计量设备等各种数据源的海量数据，预测各地的能源需求变化，进行智能电能调度，平衡全网的电力供应和需求，并对潜在危机做出快速响应。中国智能电网业已在尝试类似大数据预测应用。
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