数据分析案例49个

本文力圉从企业运行和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律:

.以数据驱动的决策，重要通过提高预测概率，来提高决策成功率；

•以数据驱动的流程，重要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；

・以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运行阶段，则强调迭代式

创新。

从google、亚马逊、Facebook.Linkedln,到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量

的顾客注册和运行信息，成为天然的大数据企业。而像IBM、Oracle.EMC,惠普此类大

型技术企业纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他企业提供“硬件十软

件+数据"的整体处理方案。我们关注的重点是大数据的价值，第一类企业首当其冲。

下面就是这些天然大数据企业的挖掘价值的经典案例:

01亚马逊的“信息企业〃

假如全球哪家企业从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案也许非亚马逊莫属。

亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。作为一家"信息企业"，亚马逊

不仅从每个顾客的购置行为中获得信息，还将每个顾客在其网站上的所有行为都记录下来：

页面停留时间、顾客与否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。这种对数据价

值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超过了它的老式运行方

式。

亚马逊CTOWernerVogels在CeBIT上有关大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊

在大数据时代的商业蓝图。长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获

取客户反馈。"在此过程中，你会发现数据越大，成果越好。为何有的企业在商业上不停出

错?那是由于他们没有足够的数据对运行和决策提供支持：Vogels说「一旦进入大数据

的世界，企业的手中将握有无限也许J从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动

设备，亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。

亚马逊推荐：亚马逊的各个业务环节都离不开"数据驱动"的身影。在亚马逊上买过

东西的朋友也许对它的推荐功能都很熟悉，"买过X商品的人，也同步买过Y商品"的推

荐功能看上去很简朴，却非常有效，同步这些精确推荐成果的得出过程也非常复杂。

亚马逊预测：顾客需求预测是通过历史数据来预测顾客未来的需求。对于书、手机、

家电这些东西一亚马逊内部叫硬需求的产品，你可以认为是“标品"一预测是比较准

的,甚至可以预测到有关产品属性的需求。不过对于服装这样软需求产品，亚马逊干了十

数年都没有措施预测得很好，由于此类东西受到的干扰原因太多了，例如：顾客的对颜色

款式的喜好，穿上去合不合身，爱人朋友喜不喜欢……此类东西太易变，买得人多反而会

卖不好,因此需要更为复杂的预测模型。

亚马逊测试：你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗？其实，亚马

逊会在网站上持续不停地测试新的设计方案，从而找出转化率最高的方案。整个网站的布

局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计，其实都是在多次审慎测试后的最优成果。

亚马逊记录：亚马逊的移动应用让顾客有一种流畅的无处不在的体验的同步，也通过

搜集手机上的数据深入地理解了每个顾客的喜好信息；更值得一提的是KindleFire,内嵌

的Silk浏览器可以将顾客的行为数据一一记录下来。

以数据为导向的措施井不仅限于以上领域，亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向

型文化。对于亚马逊来说，大数据意味着大销售量。数据显示出什么是有效的、什么是无

效的，新的商业投资项目必须要有数据的支撑。对数据的长期专注让亚马逊可以以更低的

售价提供更好的服务。

02google的意图

假如说有一家科技企业精确定义了"大数据"概念的话，那一定是google。根据搜索

研究企业comScore的数据，仅3月一种月的时间，google处理的搜索词条数量就高达

122亿条。google的体量和规模，使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。

google搜索引擎自身的设计，就意在让它可以无健链接成千上万的服务器。假如出现

更多的处理或存储需要，抑或某台服务器瓦解，google的工程师们只要再添加更多的服务

器就能轻松搞定。将所有这些数据集合在一起所带来的成果是：企业不仅从最佳的技术中

获益，同样还可以从最佳的信息中获益。下面选择google企业的其中三个亮点。

google意图：google不仅存储了搜索成果中出现的网络连接,还会储存顾客搜索关

键词的行为，它可以精确地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式，坐拥人们在

google网站进行搜索及通过其网络时所产生的大量机器数据。这些数据可以让google优

化广告排序，并将搜索流量转化为盈利模式。google不仅能追踪人们的搜索行为，并且还

可以预测出搜索者下一步将要做什么。顾客所输入的每一种搜索祈求，都会让google懂

得他在寻找什么，所有人类行为都会在互联网上留下痕迹途径,google占领了一种绝佳的

点位来捕捉和分析该途径。换言之，9。。9山能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意

图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析，然后据此进行预测的能力，就是数据驱

动的产品。

google分析：google在搜索之外尚有更多获取数据的途径。企业安装"google分

析”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹，而google也可获得这些数据。网站还使

用"google广告联盟"，未来自google广告客户网的广告展示在其站点，因此，google

不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果，同样还可以对其他广告公布站点的展示效果一

览无余。

google趋势：既然搜索自身是网民的"意图数据库"，当然可以根据某一专题搜索量

的涨跌，预测下一步的走势。google趋势可以预测旅游、地产、汽车的销售。此类预测最

著名的就是google流感趋势，跟踪全球范围的流感等病疫传播，根据网民搜索，分析全

球范围内流感等病疫的传播状况。

03eBay的分析平台

早在，eBay就成立了大数据分析平台。为了精确分析顾客的购物行为,eBay定义了

超过500种类型的数据，对顾客的行为进行跟踪分析。eBay分析平台高级总监Oliver

Ratzesberger说："在这个平台上，可以将构造化数据和非构造化数据结合在一起，通过

度析增进eBay的业务创新和利润增长」

eBay行为分析：在初期，eBay网页上的每一种功能的更改，一般由对该功能非常理

解的产品经理决定，判断的根据重要是产品经理的个人经验。而通过对顾客行为数据的分

析，网页上任何功能的修改都交由顾客去决定。"每当有一种不错的创意或者点子，我们都

会在网站上选定一定范围的顾客进行测试。通过对这些顾客的行为分析，来看这个创意与

否带来了预期的效果。"

eBay广告分析更明显的变化反应在广告费上。eBay对互联网广告的投入一直很大,

通过购置某些网页搜索的关键字，将潜在客户引入eBay网站。为了对这些关键字广告的

投入产出进行衡量,eBay建立了一种完全封闭式的优

04塔吉特的“数据关联挖掘“

运用先进的记录措施，商家可以通过顾客的购置历史记录分析来建立模型，预测未来

的购置行为，进而设计促销活动和个性服务防止顾客流失到其他竞争对手那边。美国第三

大零售商塔吉特，通过度析所有女性客户购置记录，可以"猜出"哪些是孕妇。其发现女

性客户会在怀孕四个月左右，大量购置无香味乳液。由此挖掘出25项与怀孕高度有关的

商品，制作“怀孕预测”指数。推算出预产期后，就能抢先一步，将孕妇装、婴儿床等折

扣券寄给客户。塔吉特还创立了一套购置女性行为在怀孕期间产生变化的模型，不仅如此，

假如顾客从它们的店铺中购置了婴儿用品，它们在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期

定期给这些顾客推送有关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。

05中国移动的数据化运行

通过大数据分析，中国移动可以对企业运行的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。

大数据系统可以在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人，使

他在最短时间内获知市场行情。

客户流失预警：一种客户使用最新款的诺基亚手机，每月准时缴费、平均一年致电客

服3次，使用WEP和彩信业务。假如按照老式的数据分析，也许这是一位客户满意度非

常高、流失概率非常低的客户。实际上，当搜集了包括微博、社交网络等新型来源的客户

数据之后，这位客户的真实状况也许是这样的：客户在国外购置的这款手机，手机中的部

分功能在国内无法使用，在某个固定地点手机常常断线，彩信无法使用一他的使用体验

极差，正在面临流失风险。这就是中国移动一种大数据分析的应用场景。通过全面获取业

务信息，也许颠覆常规分析思绪下做出的结论，打破老式数据源的边界，重视社交媒体等

新型数据来源,通过多种渠道获取尽量多的客户反馈信息，并从这些数据中挖掘更多的价

值。

数据增值应用：对运行商来说，数据分析在政府服务市场上前景巨大。运行商也可以

在交通、应对突发灾害、维稳等工作中使大数据技术发挥更大的作用。运行商处在一种数

据互换中心的地位，在掌握顾客行为方面具有先天的优势。作为信息技术的又一次变革，

大数据的出现正在给技术进步和社会发展带来全新的方向，而谁掌握了这一方向，谁就也

许成功。对于运行商来说，在数据处理分析上，需要转型的不仅是技巧和法律问题，更需

要转变思维方式,以商业化角度思索大数据营销。

06Twitter中的爱好和情绪

Twitter爱好聚类：通过过滤顾客归属地、发推位置和有关关键词，Twitter建立了一

系列定制化的客户数据流。例如，通过过滤电影片名、位置和情绪标签，你可以懂得洛杉

矶、纽约和伦敦等都市最受欢迎的电影是哪些。而根据顾客公布的个人行为描述，你甚至

能搜索到那些在加拿大滑雪的日本游客。从这个视角看，Twitter的爰好图谱的效率优于

Facebook的社交图谱。Twitter的顾客数据所能产生的潜在价值同样令人惊叹。在社交媒

体网站正在搜集越来越多的数据的形势下，它们或许能找到更好的方式来运用这些数据盈

利，并使其取代广告成为自身提高收入的重要方式。这些社交网站真正的价值也许在于数

据自身。相信在很快的未来，假如寻找到既能充足运用顾客数据,又可合理规避对顾客隐

私的威胁，社交数据所蕴藏的巨大能量将会彻底被启动。

Twitter情绪分析：Twitter自己并不经营每一款数据产品，但它把数据授权给了像

DataSift这样的数据服务企业，诸多企业运用Twitter社交数据，做出了多种让人吃惊的

应用，从社交监测到医疗应用，甚至可以去追踪流感疫情爆发，社交媒体监测平台DataSift

还发明了一款金融数据产品。华尔街"德温特资本市场”企业首席执行官保罗・霍廷每天的

工作之一，就是运用电脑程序分析全球3.4亿微博账户的留言,进而判断民众情绪，再以

"1"到"50"进行打分。根据打提成果，霍廷再决定怎样处理手中数以百万美元计的股

票。霍廷的判断原则很简朴：假如所有人似乎都快乐，那就买入；假如大家的焦急情绪上

升，那就抛售。某些媒体企业会把观众收视率数据打包到产品里,再转卖给频道制作人和

内容发明者。

精确的数据一旦与社交媒体数据相结合，对未来的预测会非常准。

07特易购的精确定向

聪颖的商家通过顾客的购置历史记录分析来建立模型，为他们量身预测未来的购物清

单，进而设计促销活动和个性服务,让他们源源不停地为之买单。特易购是全球利润第二

大的零售商，这家英国超级市场巨人从顾客行为分析中获得了巨大的利益。从其会员卡的

顾客购置记录中，特易购可以理解一种顾客是什么"类别"的客人，如速食者、独身、有

上学孩子的家庭等等。这样的分类可认为提供很大的市场回报，例如，通过邮件或信件寄

给顾客的促销可以变得十分个性化,店内的促销也可以根据周围人群的喜好、消费的时段

来愈加有针对性，从而提高货品的流通。这样的做法为特易购获得了丰厚的回报，仅在市

场宣传一项，就能协助特易购每年节省3.5亿英镑的费用。

Tesco的优惠券：特易购每季会为顾客量身定做6张优惠券。其中4张是客户常常购

置的货品，而此外2张则是根据该客户以往的消费行为数据分析，极有也许在未来会购置

的产品。仅在1999年，特易购就送出了14.5万份面向不一样的细分客户群的购物指南杂

志和优惠券组合。更妙的是，这样的低价无损企业整体的盈利水平。通过追踪这些短期优

惠券的回笼率，理解到客户在所有门店的消费状况，特易购还可以精确地计算出投资回报。

发放优惠券吸引顾客其实已经是很老套的做法了，并且许多的促销活动实际只是来掠夺企

业未来的销售额。然而，依赖于扎实的数据分析来定向发放优惠券的特易购，却可以维持

每年超过1亿英镑的销售额增长。

特易购同样有会员数据库，通过已经有的数据，就能找到那些对价格敏感的客户，然

后在企业可以接受的最低成本水平上，为此类顾客倾向购置的商品确定一种最低价。这样

的好处一是吸引了这部分顾客，二是不必在其他商品上挥霍钱降价促销。

特易购的精确运行：这家连锁超市在其数据仓库中搜集了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积极的维修以减少整体能耗。

08Facebook的好友推荐

Facebook是社交网络巨擎，不过在挖掘大数据价值方面，仿佛措施不多，值得一提

的就是好友推荐。Facebook使用大数据来追踪顾客在其网络的行为，通过识别你在它的

网络中的好友，从而给出新的好友推荐提议，顾客拥有越多的好友,他们与Facebook之

间的黏度就越高。更多的好友意味着顾客会分享更多照片、公布更多状态更新、玩更多的

游戏。

09Linkedln的猎头价值

Linkedln网站使用人数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了Linkedln,猎头们

再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气,而可以通过简朴的搜索找出潜在受聘者并

联络他们。与此相似，求职者也可以通过联络网站上其他人，自然而然地将自己推销给潜

在的雇主。有两个例子可以生动展现Linkedln的数据价值：几年前，Linkedln忽然发现

近期雷曼兄弟的来访者多了起来，当时并没引起重视,过了很快,雷曼兄弟宣布倒闭；而

在google宣布退出中国的前一种月，在Linkedln发现了某些平时很少见的google产品

经理在线，这也是相似的道理。假如Linkedln针对性地分析某家上

10沃尔玛的数据基因

早在1969年沃尔玛就开始使用计算机来跟踪存货,1974年就将其分销中心与各家商

场运用计算机进行库存控制。1983年，沃尔玛所有门店都开始采用条形码扫描系统。1987

年，沃尔玛完毕了企业内部的卫星系统的安装，该系统使得总部，分销中心和各个商场之

间可以实现实时，双向的数据和声音传播。采用这些在当时还是小众和超前的信息技术来

搜集运行数据为沃尔玛近来的崛起打下了坚实的地基，从而发现了"啤酒与尿布"关联。

如今，沃尔玛拥有着全世界最大的数据仓库，在数据仓库中存储着沃尔玛数千家连锁

店在65周内每一笔销售的详细记录，这使得业务人员可以通过度析购置行为愈加理解他

们的客户。通过这些数据，业务员可以分析顾客的购置行为，从而供应最佳的销售服务。

沃尔玛一直致力于改善自身的数据搜集技术，从条形码扫描，到安装卫星系统实现双向数

据传播，整个企业都充斥了数据基因。4月,沃尔玛又收购了一家研究网络社交基因的企

业Kosmix,在数据基因的基础上，又增长了社交基因。

11阿里小贷和聚石塔

虽然阿里系的余额宝如日中天，但其实阿里小贷才真正体现出了大数据的价值。早在

阿里就已经建立了“淘宝小贷"，通过对贷款客户下游订单、上游供应商、经营信用等全方

位的评估，就可以在没有会面状况下，给客户放款，这当然是对阿里平台上大数据的挖掘。

数据来源于“聚石塔"•种人型的数据分享平台，它通过共享阿里巴巴旗下各个子企

业的数据资源来发明商业价值。这款产品就是大数据团体把淘宝交易流程各个环节的数据

整合互联，然后基于商业理解对信息进行分类储存和分析加工，并与决策行为连接起来所

产生的效果。

12西尔斯的数据大集成

在过去，美国零售巨头西尔斯控股企业，需要八周时间才能制定出个性化的销售方案，

但往往做出来的时候,它已不再是最佳方案。痛定思痛，决定整合其专售的三个品牌一

Sears、Craftsman.Lands'End的客户、产品以及销售数据，使用群集搜集来自不一样品

牌的数据，并在群集上直接分析数据，而不是像此前那样先存入数据仓库,防止了挥霍时

间一先把来自各处的数据合并之后再做分析。这种调整让企业的推销方案更快、更精确，

可以从海量信息中挖掘价值，不过价值巨大，困难也巨大：这些数据需要超大规模分析，

且分散在不一样品牌的数据库与数据仓库中，不仅数量庞大并且支离破碎。

西尔斯的困境，在老式企业中非常普遍，这些企业家一直想不通，既然互联网零售商

亚马逊可以推荐阅读书目、推荐电影、推荐可供购置的产品，为何他们所在的企业却做不

到类似的事情。西尔斯企业首席技术官菲里•谢利(PhilShelley)说：假如要制定一系列

复杂推荐方案质量更高，需要更及时、更细致、更个性化的数据，老式企业的IT架构主线

不能完毕这些任务，需要痛下决心，才能完毕转型。

在这次"数据盛宴〃中，与否只有大企业的狂欢？并非如此,从事大数据产业的轻企

业将无处不在。新兴的创业企业通过发售数据和服务更有针对性地提供单个处理方案，把

大数据商业化、商品化，才是愈加值得我们关注的模式。这将带来继门户网站、搜索引擎、

社交媒体之后的新一波创业浪潮和产业革命，并会对老式的征询企业产生强烈冲击。

13PredPol的犯罪预测

PredPol企业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%.

14Tipp24AG的赌徒行为预测

Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该企业用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顾客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企业正在试图收购KXEN「SAP想通过这次收

购来扭转其长期以来在预测分析方面的劣势”。

15Inrix的堵车预言

交通的参与者多种多样，是大数据最能发挥价值的领域。交通流量数据企业Inrix依托

分析历史和实时路况数据，能给出及时的路况汇报，以协助司机避开正在堵车的路段，并

且帮他们提前规划好行程。汽车制造商、移动应用开发者、运送企业以及各类自联网企业

都需要In「ix的路况汇报。奥迪、福特、日产、微软等巨头都是In「ix的客户。

16潘吉瓦的时尚预测

消费者追寻意见领袖的生活方式。潘吉瓦企业就是用数据分析来预测流行趋势，以此

为基础甚至撬动全球贸易。例如，它们通过41次追踪《暮光之城》的徽章、袜子的运送

状况，分析在这部电影中主角的服饰对流行趋势有多大影响率，并将分析成果告知顾客,

提议他们对自己的行动做出恰当的调整。

17潘多拉的音乐推荐

美国在线音乐网站潘多拉尤其聘任某些音乐专家,让他们每个人平均花上20分钟去

分析一首歌曲，并赋予每首歌400种不一样的属性。假如你表达喜欢一首歌，程序会自动

寻找跟这首歌〃基因”相似的歌曲，猜测你也会喜欢并采用推荐引擎技术推荐给你。借助

这种人海战术，潘多拉网站已经分析了74万首歌曲。

18FutrixHealth的医疗方案

FutrixHealth是一家专注于用通过数据为患者制定医疗处理方案的企业，从安装在智

能手机上的个人健康应用，到诊所、医院里医生使用的电子健康记录仪，甚至是革命性的

数字化基因组数据，均连接到后端数据仓库上。从而为患者制定最佳的医院选择、医药选

择。该怎样将采集到医疗保健机构的大量操作信息，分析患者状况或治疗效果，实行任何

高效率的措施使之更具故意义一大数据时代提供的机会不再是简朴地搜集这些数据，

而是怎样运用数据来更好地认知这个世界。

19RetentionScience的顾客粘性

在零售领域，创业企业RetentionScience公布了一种为电子商务企业提供增强顾客

粘性的数据分析及市场方略设计的平台，它的顾客建模引擎具有自学习功能，通过使用算

法和记录模型来设计优化顾客粘性的方略。平台的顾客数据分析都是实时进行,以保证顾

客行为预测总是符合实际顾客行为更新；同步，动态的根据这些行为预测来设计某些促销

方略。RS目前已获得BarodaVentures,MohrDavidowVentures,DoubleMPartners

及某些著名天使投资人130万美金的投资。

20众瀛的婚嫁后推荐

江苏众瀛联合数据科技有限企业构建了这样一种大数据平台一将准备结婚的新人作

为目的消费者,井把与结婚购物有关的商家加入其中。一对新人到薇薇新娘婚纱影楼拍了

婚纱照，在实名登记了自己的信息后会被上传到大数据平台上。大数据平台能根据新人在

婚纱影楼的消费状况和偏好风格，大体分析判断出新人后续消费需求，即时发送奖励和促

销短信。例如邀请他们到红星美凯龙购置家俱、到红豆家纺选购床上用品、到国美电器选

购家用电器、到希尔顿酒店摆酒席……假如新人在红星美凯龙购置了中式家俱，阐明他们偏

好中国老式文化，就推荐他们购置红豆家纺的中式家居用品。

21Takadu的数字驯水

水，向来是个不好管理的东西：自来水企业发现某个水压计出现问题，也许需要花上

很长的时间排查共用一种水压计的若干水管。等找到的时侯，大量的水已经被挥霍了。以

色列一家名为Takadu的水系统预警服务企业处理了这个问题。Takadu把埋在地下的自来

水管道水压计、用水量和天气等检测数据搜集起来，通过亚马逊的云服务传回Takadu企

业的电脑进行算法分析，假如发现都市某处地下自来水管道出现爆水管、渗水以及水压局

限性等异常状况，就会用大概10分钟完毕分析生成一份汇报，发回给这片自来水管道的

维修部门。汇报中，除了提供异常状况类型以及水管的损坏状况——每秒漏出多少立方米

的水，还能相对精确地标出问题水管详细在哪里。检测每千米"水路"，Takadu的月收费

是1万美元。

22百合网的婚恋匹配

电商行业的现金收入源自数据，而婚恋网站的商业模型更是根植于对数据的研究。例

如，作为一家婚恋网站，百合网不仅需要常常做某些研究汇报，分析注册顾客的年龄、地

区、学历、经济收入等数据，即便是每名注册顾客小小的头像照片，这背后也大有挖掘的

价值。百合网研究规划部李琦曾经对百合网上海量注册顾客的头像信息进行分析，发现那

些受欢迎头像照片不仅与照片主人的长相有关，同步照片上人物的表情、脸部比例、清晰

度等原因也在很大程度上决定了照片主人受欢迎的程度。例如，对于女性会员，微笑的表

情、直视前方的眼神和淡淡的妆容能增长自己受欢迎的概率，而那些脸部比例占照片1/2、

穿着正式、眼神直视没有多出pose的男性则更也许成为婚恋网站上的宠儿。

23Prismatic的新闻外衣

Prismatic是一款个性化新闻应用，只有4名创始员工，凭借互联网数据爬虫和社交

网络开发平台的数据，依托亚马逊的云计算平台，实呗了大数据的精益创业。Prismatic

不提供统一的设计精良的新闻订阅或推荐界面而是根据分析顾客的Facebook或Twitter

资料，为顾客做一对一的数据分析和推荐。从盈利模式来看，Prisrnalic不是依托广告费生

存下来，也不是老式的新闻媒介，而是一种披着新闻应用外衣的电子商务企业。名义上为

了给顾客个性化推荐新闻而得到顾客的个人信息进行数据分析，针对性的推出推荐商品，

从而从电子商务中盈利。

24Opower的对比鼓励

人类均有和同类对比的天性，例如，一家政府机构搜集不一样地点从事同类工作的多

组员工的数据，仅仅将这些信息公诸于众就促使落后员工提高了绩效。在能源行业，

Opower使用数据对比来提高消费用电的能效，并获得了明显的成功。作为一家SaaS的

创新企业，Opower与多家电力企业合作，分析美国家庭用电费用并将之与周围的邻居用

电状况进行对比，被服务的家庭每月都会受到一份对比的汇报，显示自家用电在整个区域

或全美类似家庭所处水平，以鼓励节省用电。Opower的服务以覆盖了美国几百万户居民

家庭，估计将为美国消费用电每年节省5亿美元。Opower汇报信封，看上去像账单，它

们使用行为技术轻轻地说服公用事业客户减少消耗。Opower已经推出了它的大数据平台

Opower4,通过度析多和智能电表和用电行为，电力企业等公用事业单位成为Opower

的盈利来源。而对一般顾客而言，Opower完全是免费的。

25Change和Uniqlick的点击消费

使用新的数据技术，诸如美国的Chango企业和中国的Uniqlick企业正在数字广告行

业中探索新的商业模式——实时竞拍数字广告。通过理解互联网顾客在网络的搜索、浏览

等行为，这些企业可认为广告主提供最有也许对其商品感爱好的顾客群，从而进行精确营

销；更长期的趋势是，将广告投放给最有也许购置的顾客群。这样的做法对于广告主来说，

可以获得更高的转换率，而对于公布广告的网站来说，也提高了广告位的价值。

26众趣的行为辩析

众趣是国内第一家社交媒体数据管埋平台，目前国内重要的社交开放平台在顾客数据

的开放性方面仍比较保守，身为笫三方数据分析企业，可以获得的顾客数据还十分有限，

要使用这些顾客数据需获得顾客许可。众趣通过运行记录学等有关数据分析原理对顾客数

据进行过滤，最终完毕的是对一种顾客的行为、动作等个体特性的描述。这些描述可以协

助品牌营销者理解消费者的消费习惯及需求；也可以协助企业的领导增强对自己员工的理

解。除了对个体以及群体行为特性的描述外，这些数据分析成果还可用于对顾客群体的行

为预测，从而为营销者提供某些前瞻性的市场分析。众趣数据分析的成果只能精确到群组

而无法到达个人。此类的顾客数据研究除在市场营销领域具有一定的参照价之外，目前大

多还重要用于配合某些小调研。此外,这些数据还可以实现对顾客甚至企业机构的信用评

级，在金融领域也有一定程度的使用。

27拖拉网的明天猜测

导购电商的拖拉网制作了"明天穿什么”这一应用。在这个应用当中，众多时装圈权

威人士输送时装搭配与风格单品，由顾客任意打分，根据顾客的打分偏好,拖拉网便能猜

到明天她们想穿什么，然后为她在数十万件网购时装中推存单品，并且实现直通购置下单。

在获取客户数据后，后台分析也是各显神通。

拖拉网加入了更多变量来考核自己的推荐模式。例如有消费者明天要参与一种聚会，

不懂得要穿什么风格，也没有看天气预报，但愿导购网站能帮她把这些场景和自己的信息

组合起来，给出一整套的处理方案。于是日期、地区、场所、风格，这些都成为穿衣搭配

处理方案的变量，通过不停的组合展现给顾客，据拖拉网数据，顾客在看到一种比较优质

的搭配，并有场景性引导的时候，点击到最终页面完毕购置的转化率会比单品推荐高40%。

28SeeChange的基因健康

目前人们有了把人类基因档案序列化的能力，这容许医生和科学家去预测病人对于某

些疾病的易感染性和其他不利的条件，可以减少治疗过程的时间和花费。位于旧金山的

SeeChange企业创立了一套新的健康保险模式。该企业通过度析客户的个人健康记录、医

疗报销记录、以及药店的数据，来判断该客户对于慢性病的易感性，并判断该客户与否有

也许从某些定制的康复套餐中获利。SeeChange同步设计健康计划，并设置奖励机制鼓励

客户积极完毕健康行动，全过程都通过其数据分析引擎来监控。

29GivenImaging的图像诊断

以色列的GivenImaging企业发明了一种胶囊，内置摄像头，患者服用后胶囊能以大

概每秒14张照片的频率拍摄消化道内的状况，井同步传回外置的图像接受器，患者病征

通过配套的软件被录入数据库，在4至6小时内胶囊相机将通过人体排泄离开体外。一般

来说，医生都是在靠自己的个人经验进行病征判断，难免会对某些疑似阴影拿捏不准甚至

延误病人治疗。目前通过GivenImaging的数据库，当医生发现一种可疑的肿瘤时，双击

目前图像后，过去其他医生拍摄过的类似图像和他们的诊断成果都会悉数被提取出来。可

以说，一种病人的问题不再是一种医生在看，而是成千上万个医生在同步给出意见，并由

来自大量其他病人的图像给出佐证。这样的数据对比，不仅提高了医生诊断的效率，还提

高了精确度。

30Entelo的"前猎头〃

真正的技术人才永远是各大企业的抢手货，绝对不要坐等他们向你投简历，由于在他

们还没有机会写简历之前很也许已经被其他企业抢走了。Entel。企业能替企业家们推荐那

些才刚刚萌发跳槽动机的高级技术人才，以便先下手为强。

Entelo的数据库里目前有3亿份简历。而怎样判断高级人才的跳槽倾向，Entelo有一

套正在申请专利的算法。这套算法有70多种指标用于鉴定跳槽倾向。某企业的股价下跌、

高层大换血、刚被另一大企业收购，这些都会被Entelo看作是导致该企业人才跳槽的也许

性原因。于是Entelo就会立即把该企业里的高级人才的信息推送给订阅了自己服务的企业

家们。企业家们收到的简历跟一般的简历还不一样样。Entelo抓取了这些人才在各大社交

网络的信息。这样企业家们可以理解该人提交过哪些代码，在网上都回答了些什么样的问

题，在Twitter上都刊登的是些什么样的信息。总之，这些准备"挖角”的企业家可以看

到一种活生生的目的人才站在面前。

31FlightCaster和Passur的延误预测

航空业分秒必争，尤其是航班抵达的精确时间。假如一班飞机提前抵达，地勤人员还

没准备好，乘客和乘务员就会被困在飞机上白白耽误时间；假如一班飞机延误，地勤人员

就只能坐着干等，白白消麴成本。美国一家大航空企业从其内部汇报中发现，大概10%的

航班的实际抵达时间与估计抵达时间相差10分钟以上，30%的航班相差5分钟以上。

FlightCaster是一家提供航班延误信息预测的企业，重要根据航空企业的航班运行状况进

行预测。与航空企业所拥有的类似航班运行状况的专有信息同样，该企业拥有大量国内航

班飞行和航班实时运行状况的历史数据。Flightcaster的秘诀就是其对大数据分析的有效

运用和使用合适的软件工具对产出数据进行实时管理。

PassurAerspme是专门为航空业提供决策支持的技术企业。通过搜集天气、航班日

程表等公开数据，结合自己独立搜集的其他影响航班原因的非公开数据，综合预测航班到

港时间。时至，Passur企业已经拥有超过155处雷达接受站，每4.6秒就搜集一次雷达上

每架飞机的一系列信息这会持续地带来海量数据。不仅如此通过长期的数据搜集Passur

拥有了一种超过十年的巨大的多维信息载体，为透彻的分析和恰当的数据模型提供了也许。

Passur企业相信，航空企业根据它们提供的航班抵达时间做计划，能为每个机场每年节省

数百万美元。

32Climate的农业保险

一家名为气候企业的创业企业每天都会对美国境内超过100万个地点、未来两年的天

气状况进行超过1万次模拟，其数据量庞大、动态、实时。随即，该企业将根系构造和土

壤孔隙度的有关数据，与模拟成果相结合，为成千上万的农民提供农作物保险。通过遥感

获取土壤数据,这和我们过去所熟悉的通过网络服务获取顾客网络行为数据不是一回事,

数据的概念得以极人的扩充。要想对每块田地提供精确的保险服务，肯定还需要与土地数

据相配套的农产品期货、气候预测、国际贸易、国际政治和军事安全、国民经济,产业竞

争等等各方面的数。在如此庞杂的大数据基础上推出的商业模式是创新的，同既有农作物

保险方式相比具有极大竞争力，并且是可持续和规模化的。更妙的是，这家企业基于大数

据的运行,完全没有进行高额的网络设施投资,只是租用了亚马逊的公共云服务,一种月

几万美元而已。

33Hiptype的记录阅读

几乎所有的收费电子书都会提供部分章节让读者试读,其实，出版商需要弄清晰人们

读到了哪里、读完后有无购置,以及其他多种体验，才能卖出更多的电子书。美国创业企

业Hiptype开发了一套电子书阅读分析工具，其商业模式就在试图处理这一难题。Hiptype

自称为"面向电子书的GoogleAnalytics",可以提供与电子书有关的丰富数据。它不仅

能记录电子书的试读和购置次数，还能绘制出"读者图谱〃，包括顾客的年龄、收入和地理

位置等。此外，它还能告诉出版商读者在看完免费章节后与否进行了购置，有多少读者看

完了整本书，以及读者平均看了多少页，读者最喜欢从哪个章节开始看，又在哪个章节中

途而废，等等。Hiptype可以与电子书整合在一起，出版商无论选择哪种渠道，总是可以

获得顾客数据。Hiptype搜集的所有数据都是匿名的。顾客在下载了内置Hiptype服务的

电子书时，会得到一种提醒，可以选择将其屏蔽。

34安客诚的“人网合一”

网络营销存在一种巨大问题，怎样获知在网上使用几种不一样名称的人与否是同一种

人？安诚客推出了一种名为"观众操作系统”的技术方案处理了这个问题。它容许市场营

销者与你的“数字人物"绑定,虽然你由于婚姻换了名字，或者使用昵称，或者偶尔使

用中名,它也照样可以解答那个已经换了地址或者电话号码的人与否是同一种人的问题。

AOS可以汇集不一样数据库中的信息，这些数据或离线或在线，是企业也许在不一样

场所针对个人而搜集的。通过使用AbiliTec种Acxiom也拥有的数字化"身份识别”

技术—AOS将客户信息删繁就简,得到简朴单一的成果。AOS协助安诚客的广告客户

使用他们的数据在Facebook上找到广告投放目的顾客。

大数据重要不作因果判断，重要合用于关联分析。诸多关联分析并不需要复杂的模型，

只需要具有大数据的意识。

诸多机构均有数据废气，数据不是用完就是被舍弃，它的再运用价值也许你目前不清

晰，但在未来的某一刻，它会迸发出来，可以化废为宝。

黑暗数据就是那些针对单一目的而搜集的数据，一般用过之后就被归档闲置，其真正

价值未能被充足挖掘。假妇黑暗数据用在恰当的地方，也能企业的事业变得光明。

35数据关联分析

某企业团体曾经使用来自手机的位置数据，来推测美国圣诞节购物季开始那一天有多

少人在梅西百货企业的停主场停车,进而可以预测其当日的销售额，这远早于梅西百货自

己记录出的销售记录。无论是华尔街的分析师或者老式产业的高管，都会因这种敏锐的洞

察力获得极大的竞争优势。

对于税务部门来说，税务欺骗正在日益的被关注，这时大数据可以用于增长政府识别

诈骗的流程。在隐私容许的地方，政府部门可以综合各个方面的数据例如车辆的登记，海

外旅游的数据来发现个人的花费模式，使税务奉献不被叠加。同步一种可疑的问题出现了，

这并没有直接的证据指向诈骗，这些结论并不能用来去控告个人。不过他可以协助政府部

门去明确他们的审计和其他的审核以及某些流程。

36数据废气

物流企业的数据本来只服务于运行需要，但一经再运用，物流企业就华丽转身为金融

企业，数据用以评估客户的信用，提供无抵押贷款，或者拿运送途中的货品作为抵押提供

贷款;物流企业甚至可以转变为金融信息服务企业来判断各个细分经济领域的运行和走势。

有企业已经在大数据中有靠近"上帝俯视"的感觉，美国洛杉矶的一家企业宣称，他

们将全球夜景的历史数据建立模型,在过滤掉波动之后，做出了投资房地产和消费的研究

汇报。麦当劳则通过外送服务，在售卖汉堡的同步获得了顾客的精确地址，这些地址数据

汇集之后，就变成了一份绝妙的房地产业的内部数据。

37黑暗数据

在特定状况下，黑暗数据可以用作其他用途。InfinityProperty&Casualty企业用累

积的理赔师汇报来分析欺诲案例，通过算法挽回了1200万美元的代位追偿金额。一家电

气销售企业,通过积累ERP销售数据分析，按照电气设备的生命周期，给5年前的老客户

逐一拜访，获得了1000万元以上电气设备维修订单，顺利地进入MR0市场。

38客户流失分析

美国运通此前只能实现事后诸葛亮式的汇报和滞后的预测，老式的BI已经无法满足其

业务发展的需要。于是，AmEx开始构建真正可以预测客户忠诚度的模型，基于历史交易

数据，用115个变量来进行分析预测。该企业表达，对于澳大利亚将于之后4个月中流失

的客户，已经可以识别出其中的24%。这样的客户流矢分析，当然可以用于挽留客户。酒

店业可认为消费者定制对应的独特的个性房间，甚至可以在墙纸上放上消费者的微博的旅

游心情等等。旅游业可以根据大数据为消费者提供其也许会喜好的当地特色产品、活动、

小而美的小众景点等等来挽回游客的心。

39快餐业的视频分析

快餐业的企业可以通过视频分析等待队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。

假如队列较长，则显示可以迅速供应的食物;假如队列较短，则显示那些利润较高但准备时

间相对长的食品。

40大数据竞选

,参与竞选的奥巴马团体确定了三个最主线的目的：让更多的人掏更多的钱，让更多

的选民投票给奥巴马，让更多的人参与进来！这需要“微观”层面的认知：每个选民最有

也许被什么原因说服?每个选民在什么状况下最有也许南腰包?什么样的广告投放渠道可以

最高效获取目的选民？如竞选总指挥吉姆•梅西纳所说।在整个竞选活中，没有数据做支撑

的假设不能存在。

为了筹到10亿美元的竞选款，奥巴马的数据挖掘团体在过去两年搜集、存储和分析

了大量数据。他们注意到，影星乔治・克鲁尼对美国西海岸40岁至49岁的女性具有非常大

的吸引力：她们无疑是最有也许为了在好莱坞与克鲁尼和奥巴马共进晚餐而不惜自掏腰包

的一种群体。克鲁尼在自家豪宅举行的筹款宴会上,为奥巴马筹集到数百万美元的竞选资

金。此后，当奥巴马团体决定在东海岸物色一位对于这个女性群体具有相似号召力的影星

时，数据团体发现莎拉•杰西卡♦帕克的粉丝们也同样喜欢竞赛、小型宴会和名人。“克鲁尼

效应”被成功地复制到了东海岸。

在整个的竞选中澳巴马团体的广告费用花了不到3亿美元而罗姆尼团体则花了近4

亿美元却落败，其中一种重要的原因在于，奥巴马的数据团体对于广告购置的决策，是通

过缜密的数据分析之后才制定的。一项民调显示，80%的美国选民认为奥巴马比罗姆尼让

他们感觉愈加重视自己。成果是，奥巴马团体筹得的第一种1亿美元中，98%来自于不不

小于250美元的小额捐款，而罗姆尼团体在筹得相似数额捐款的状况下，这一比例仅为

31%。

41监控非法改建

“私搭乱建"在哪个国家都是一件闹心的事，并且轻易引起火灾。非法在屋内打隔断

的建筑物着火的也许性比其他建筑物高诸多。纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于

拥挤的投诉，但市里只有200名处理投诉的巡视员。市长办公室一种分析专家小组觉得大

数据可以协助处理这一需求与资源的落差。该小组建立了一种市内所有90万座建筑物的

数据库，并在其中加入市里19个部门所搜集到的数据：欠税扣押记录、水电使用异常、

缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉等等。接下来，他们将这一数

据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行匕徽，但愿找出有关性。果然，

建筑物类型和建造年份是与火灾有关的原因。不过，一种没怎么预料到的成果是，获得外

砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在有关性。

运用所有这些数据，该小组建立了一种可以协助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急

处理的系统。他们所记录的建筑物的多种特性数据都不是导致火灾的原因，但这些数据与

火灾隐患的增长或减少存在有关性。这种知识被证明是极具价值的：过去房屋巡视员出现

场时签发房屋腾空令的比例只有13%,在采用新措施之后，这个比例上升到了70%。

42榨菜指数

负责起草《全国增进城镇化健康发展规划(-)》(如下简称“城镇化规划")的国家发改

委规划司官员需要精确懂得人口的流动，怎么记录出这些流感人口成为难题。

榨菜，属于｛氐质易耗品,收入增长对于榨菜的消费几乎没有影响。一般状况下,都市

常住人口对于以便面和榨菜等以便食品的消费量，基本上是恒定的。销量的变化，重要由

流感人口导致。

据国家发改委官员的说法，涪陵榨菜这几年在全国各地区销售份额变化，可以反应人

口流动趋势，一种被称为“榨菜指数”的宏观经济指标就诞生了。国家发改委规划司官员

发现，涪陵榨菜在华南地区销售份额由的49%、的48%、的47.58%、的38.50%下滑到

的29.99%。这个数据表明，华南地区人口流出速度非常快。他们根据"榨菜指标"，将全

国分为人口流入区和人口流出区两部分，针对两个区的不一样人口构造，在政策制定上将

会有所不一样。

43天气账单

常言道，"天有不测之风云"，碰到过出门旅游、重要户外路演、举行婚礼等重要时刻

却被糟糕的天气弄坏心情甚至导致经济损失的状况吗？全球第一家气象保险企业"天气账

单”能为顾客提供各类气候担保。客户登录“天气账单”企业网站，然后给出在某个特定

期间段里不但愿碰到的温度或雨量范围。“天气账单”网站会在100毫秒内直询出客户指

定地区的天气预报，以及美国国家气象局记载的该地区以往30年的天气数据。通过计算

分析天气数据，网站会以承保人的身份给出保单的价格。这项服务不仅个人顾客需要，某

些企业，例如旅行社也很乐意参与。

一家全球性饮料企业将^部合作伙伴的每日天气预报信息集成，录入其需求和存货规

划流程。通过度析特定日子的温度、降水和日照时间等3个数据点，该企业减少了在欧洲

一种关键市场的存货量，同步使预测精确度提高了大概5%。

44历史情景再现

微软和以色列理工学院的研究人员已开发出一款软件，能根据过去《纽约时报》的文

章以及其他在线数据预测传染病或者其他社会问题也许会于何时何地爆发。

在运用历史数据进行测试时，该系统的体现十分惊人。例如，根据对安哥拉干旱的报

道，该系统预测安哥拉很也许发生霍乱。这是由于，通过此前发生的多起事件，该系统理

解到在干旱出现的几年后霍乱爆发的也许性将上升。此外，该系统根据对初非洲大型飓风

的报道，再次对安哥拉发生霍乱做出预警。而在不到一周之后，报道显示安哥拉确实发生

了霍乱。在其他测试，例如对疾病、暴力事件及伤亡人数的预测中，该系统的精确率到达

70%至90%。

该系统的信息来自过去中《纽约时报》的报道存档，详细时间为1986年至。不过,

该系统也运用了网络上的其他某些数据，理解什么样的事件会带来特定的社会问题。这些

信息来源提供了不存在于新闻文章但却有价值的内容,有助于确定不一样事件之间的因果

关系或前后关系。例如，该系统可以推断卢旺达和安哥拉都市之间所发生事件的关系，由

于这两个国家都位于非洲，有着类似的GDP,其他某些原因也很相似。根据这种措施,该

系统认为,在预测霍乱爆发方面，应当考虑国家或都市的位置,国土面积有多少是水域，

人口密度和GDP是多少，以及近几年与否发生过干旱。

负责此项研发工作的Horvitz表达，近几十年来，世界的许多方面都发生了变化，不

过人类的本性和环境的许多方面仍然未变，因此软件可以从以