大數據分析—安全(編輯修改稿)
2025-09-11 21:29 本頁面
【文章內容簡介】 了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多余電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鐘或十分鐘收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來 2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測后，就可以向發(fā)電或者供電企業(yè)購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測后，可以降低采購成本。 大數據應用案例之：通信行業(yè) ? 電信業(yè)者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業(yè)，這是全新的資料經濟。 ? NTT doo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。 大數據應用案例之：零售業(yè) ? 零售企業(yè)也監(jiān)控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品 、 如何擺放貨品 以及 何時調整售價 上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業(yè)減少了 17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了 高利潤率自有品牌商品 的比例。 大數據分析應用案例之電子書 Your EBook Is Reading You 谷歌如何“嗅”出疫情訊號？ ? “谷歌流感趨勢”便是谷歌 2022年推出，用于預警流感的即時網絡服務。該系統根據對流感相關關鍵詞搜索進行數據挖掘和分析，創(chuàng)建對應的流感圖表和地圖，目前可預測全球超過 25個國家的流感趨勢。 借助大數據，更好地監(jiān)測醫(yī)藥效果和預測大規(guī)模疾病趨勢 候鳥遷徙與禽流感病毒之間不可切割的聯系 疫情嚴重的地區(qū)與候鳥遷徙路線之間也有重疊情況。譬如，“谷歌流感趨勢”中疫情呈“橘紅色”預警狀態(tài)的俄羅斯，全球 8條候鳥遷徙路線就有 5條穿過它 在科技時代，如何構建一個更加完善的疾病疫情監(jiān)控信息系統，我們或許可以借鑒下美國的經驗。 大數據賦予我們洞察未來的能力 馬云成功預測 2022 年經濟危機 ?“ 2022 年刜 ,阿里巴巴平臺上整個買家詢盤數急劇下滑，歐美對中國采購在下滑。海關是
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