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实战：大数据如何“落地”？有哪些产品实例？

下面是来自知乎小伙伴maggie的回答：云计算出现之前，传统的计算机无法处理大量的非结构化数据，云计算使得海量数据的存储和快速分析成为可能，而每个人都拥有的智能终端(手机、电脑、智能设备)以及带宽不断增加的移动通信网络，使得海量数据的收集成为可能。大数据的核心在于“预测”，而云计算使数据从“小样本”转变成有机会对所有可能的数据进行分析，预测将基于“数据之间的关联性”而非“为什么是这样的因果性”，我们只需要按照预测出来的趋势去响应，使用这些结果。比如预测机票价格的走势，并给出可信度，帮助用户来决定什么时间购买机票最省钱。它不用关心为什么机票会有差异，是因为季节性还是因为其他什么原因，它仅仅是预测当前的机票未来一段时间会上涨还是下降。如果机票价格有上涨的趋势，系统就系统用户立即购买机票。而原始的数据可以从机票预订数据库或者行业网站上扒下来。这项预测技术可以用在类似的相关领域。比如宾馆预订，商品购买等。比如通过汽车引擎的散热和振动来预测引擎是否会出现故障。亚马逊的推荐系统是很好的例子：亚马逊从每一个客户身上捕获了大量的数据，历史购买了什么，哪些商品只是浏览却没有购买，浏览停留的时间，哪些商品是合并购买的，它要做的是找到产品之间的关联性，感兴趣的可以去搜索亚马逊推荐引擎的专利。大数据产品大数据产品在中国，淘宝、支付宝拥有大量的用户数据，还记得“淘宝时光机吗“？通过数据分析，把毕业-恋爱-迁移城市-结婚-买房-生子-买车的人生轨迹串起来，我不敢说有多准，但是的确感动了我们。从数据中挖掘出背后的故事，这是一个非常有意思的关联性数据挖掘尝试。想想也挺可怕的，淘宝是个拥有海量用户数据的平台，每天还有源源不断地从移动终端、电脑上不断增加的数据，如果把这些数据利用起来，不止可以做商品购物推荐，同时还可以对可能的关联性做预测。在零售行业，销售数据的统计分析，可以让供应商监控销售速率、数量、以及存货情况，可以知道什么货物和什么货物摆在一起，放在什么位置销量最好，特定的季节，什么产品销量最高。公共设施领域，不再是随机的巡检，而是针对设施上报的数据以及故障发生的历史数据、环境数据进行分析和预测，集中人力和物力优先检查最有可能出现问题的那些设施，减少整体平均的故障发生率。大数据革命首先要把这些可以获得的数据收集上来，包括未来可能被利用的信息。比如很多应用不管是不是需要位置信息，通常都会问你要位置信息，为未来能做出更多的智能反应做数据储备。保险公司通过车险投保人的历史数据(时间、地点、实际行驶路程)来为车险定价。广告公司可以根据人们的居住地点、要去的地方，提供定制广告，信息汇集起来可能会揭示某种发展趋势。交通服务公司可以通过手机的位置来预测交通情况，和某个地方目前聚集了多少人。最近的”棱镜计划“，从音视频、图片、邮件、文档以及连接信息中

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