excel大数据实例(大数据实例应用)

1. 大数据实例应用

假设你的花园里的水管有泄漏，你带个水桶和一些密封材料来解决问题，但是过了一会儿，你发现泄漏会更大，这个时候需要专家携带更大的工具来解决问题，同时你仍在使用水桶排水。一段时间后，你会注意到一条巨大的地下溪流已经打开，你需要每秒处理数百万升的水。

你不仅需要新的水桶，而且还因为水的体积和速度增加了，需要采用了全新的解决问题的方法。为了防止城镇洪水，也许你还需要政府建造一座大型水坝，这需要大量的土木工程专业知识和完善的控制系统。

“数据”也发生了同样的情况。数据集已经变得如此庞大或复杂，以至于传统的数据处理软件不足以处理捕获，存储，分析，数据管理，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新和信息隐私。所需的是“大数据”。

大数据是一个术语，它描述了日常会淹没企业的大量数据（结构化和非结构化）。但是，重要的不是数据量，而是组织处理重要数据的方法，可以对大数据进行分析，以助于做出更好决策和战略业务转移的见解。

大数据3V模型

大数据是高容量、高速度、种类繁多的资产，它们需要新的处理形式以实现增强的决策制定，洞察力发现和流程优化。

容量(Volume）

生成和存储的数据量。智能手机使用数据的激增；日常物体中的摄像头、汽车等等传感器将会产生数十亿个不断更新的数据源，其中包含环境、位置、视频、语音、符号等。在过去，存储它一直是个问题，但是新技术（例如Hadoop）减轻了负担。

速度(Velocity）

生成和处理数据的速度以满足企业需求。数据流以前所未有的速度流入，必须及时处理。点击和广告展示以每秒数百万个事件的速度捕获用户的行为；在线游戏系统支持数百万乃至千万用户一起使用，每个用户每秒产生多个数据。

种类(Variety）

数据的类型和性质。数据具有各种类型的格式，从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，邮件，视频，音频，符号和交易数据等。大数据不仅仅是数字，日期和字符串。大数据也是地理空间数据，3D数据。

近来数据价值(Value)被认为是大数据的第四大特征，从海量数据中获取有价值的信息需要多种数据挖掘技术、分析工具和模型方法的支持，这也正好印证了大数据的前三大特征。

从某种意义上讲，发觉数据的内在价值是实现数据智慧化的重要途径。大数据除了量大、处理速度快、结构种类多之外，实现数据价值才是大数据的主要内涵，数据价值化赋予数据生命力，使得大数据有“肉体”，也有“灵魂”。

当你将大数据与强大的分析思维结合在一起时，大数据就能帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。捕获，格式化，操纵，存储和分析这些数据后，可以帮助公司获得有用的见解和决策，以增加收入，吸引、留住客户并改善运营方式。

你可以从任何来源获取数据并进行分析，开发新产品，优化产品以及做出明智的决策。

大数据在行业中的应用

大数据正以惊人的速度，数量和种类从多个来源获得。为了从大数据中提取有意义的价值，您需要最佳的处理能力，分析能力和技能。大数据几乎影响了每个行业的组织。

银行业务：了解客户并提高客户满意度很重要，同时保持法规遵从性的同时最小化风险和欺诈也同样重要。

教育：通过分析大数据，教育者可以识别学生的学习程度，因材施教，确保学生取得适当的进步，并可以制定更好的教育评估系统。

政府：当政府机构能够利用分析并将其应用于大数据时，它们在管理公用事业，运营机构，处理交通拥堵或预防犯罪等方面将占有重要地位。

卫生保健：患者记录、治疗计划、处方信息的收集，在医疗保健方面，需要快速、准确地完成所有工作，并且在某些情况下，还必须具有足够的透明度来满足严格的行业法规。

制造：制造商可以提高质量和产量，同时减少库存。制造商可以更快地解决问题并做出更灵活的业务决策。

零售：零售商需要了解客户的喜好，向不同的用户使用不同的营销方法；找到处理交易的最有效方法，将失效的业务重新带回并能分析出最具战略意义的方法。

大数据仍然是所有这些事情的核心。

2. 大数据应用具体案例

总job，分三步，第一：先清空目标表；

第二，根据源表总的数据行，结合服务器配置 kettle每次能抽取插入多少行，算出需要分n次抽取，并生成1到n的序列值列表。

ps:生成1、2、3...n 的数据列，然后把每个值赋值给变量var_page, 根据var_page的值分页查询。

第三，根据第二步 生成的1、2、3...n的数据列，为每行都执行一次表插入，即实现分n次抽取数据插入。

在每次的执行中都根据变量，select 出对应的数据，进行表插入

eg: select * from table

where rownum > (${var_page}-1) * 2000

and rownum < ${var_page} * 2000

3. 大数据的实例

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

案例；比如你早上有重要会议，结果却被堵在路上不知道什么时候才能到公司，这时你可能除了干着急也没什么能做的。你不能，大数据分析可以。借助大数据分析，、你可以找出拥堵不严重的路甚至通过实时疏导来解决整个城市的拥堵问题。

4. 大数据案例应用

就拿制造业的车间举例。

在整个生产车间，想让设备发挥最大价值，您必须让所有设备联网运作。盖勒普 DNC生产设备及工位智能联网管理解决方案，作为精益生产车间的最佳网络管理平台，简化操作流程，从而节省成本，稳定的运作保障数据顺畅流转，强大的可扩展性，让企业挖掘无限潜力。

车间“物联网”解决方案适用企业：

●各类规模的离散制造企业，以机械加工装配为主

●以多品种小批量，多品种多批量为主的各种生产类型

●研发和批产混合生产模式的制造企业

●适应各类按库存、按订单生产的制造企业

●生产管理模式寻求突破、创新，产品工艺复杂和状况多变的制造企业

车间“物联网”解决方案帮助企业实现：

●可靠、稳定、智能的平台，实现全程无纸化推送，每一个程序都将得到永久追溯；

●所有工业设备联网在线，同时有效的统一管理生产设备、加工程序和工位信息；

●为不同车间生产需求搭建多样的车间网络系统；

●节约设备操作人员花费在程序流转上的时间，消除由于频繁的程序流转而导致的加工错误；

●车间生产现场的通讯数据与企业的第三方信息化管理系统集成应用（如：MRPII/ERP/MES/PLM/CAPP/CAD/CAM），达到真正高效即时的数据共享；

●为企业进一步数字化工厂的建设预留接口，搭建一体式的智能化车间网络管理平台。

5. 大数据实际应用案例

大数据论文数据挖掘方面的题好

本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多

6. 大数据应用的实例

学习以大数据基础理论、大数据技术为支撑，以大数据分析与数据应用为主线，结合互联网技术的基础知识，培养学生的互联网思维，并通过大数据分析案例及相关行业的战略分析，全面提升学习者从事大数据分析、大数据应用工作的运筹规划、战略分析与管理、企业经营管理等能力，培养擅长在互联网时代从事大数据工作的高端人才。

7. 大数据应用例子

大数据对日常生活有以下影响：帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制；帮助医药企业提升药品的临床使用效果；帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督。

8. 大数据实例应用有哪些

互联网创造了大数据应用的规模化环境，大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的，互联网业务提供了数据，互联网企业开发了处理软件，互联网企业的创新带来了大数据应用的活跃，没有互联网便没有今天的大数据产业。

大数据的应用领域主要包括大科学、RFID、感测设备网络、天文学、大气学、交通运输、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦查、金融大数据，医疗大数据，社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和视频封存、大规模的电子商务等

9. 大数据 实例

大量。大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络（微博、推特、脸书）、移动网络、各种智能工具，服务工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB；脸书约10亿的用户每天产生的日志数据超过300TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。

2．多样。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用最广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。

10. 大数据具体应用案例

数学专业就生有两个方向，一个是进入高校任职或者进入科研机构，另一个是运用数学知识即以数学为工具，探讨解决科学、工程学和社会学方面的问题。

一是计算机，随着计算机的飞速发展，需要一大批懂数学的软件工程师做相应的数据库的开发，二是经济学，现在的经济学有很多都需要用非常专业的数学进行分析，应用数学有很多相关课程本身设计就是以经济学实例为基础的。一般在IT公司做数据分析、软件开发等。另外在精算、国际经济与贸易、化工制药、通讯工程等比较多。大数据专业实际是数学应用的范畴，就业方向基本同数学专业相同。