有哪些大数据分析案例?

如下：

1. 大数据应用案例之：医疗行业

1）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2）大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此，他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本，而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药，最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之：能源行业

1）智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

2）丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据，系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，分析出应该在哪里设置涡轮发电机，事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中，准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之：通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商，希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分，方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录，特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类，如：“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题，如：哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法，公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之：零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃，产品总数达到3万多种，产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多，成本变化比较频繁，一年之中，变化可达四次之多。

结果，每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队，希望透过分析消费者的购买记录和相关信息，提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度：

1）数量：团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录，从客户不同维度分析，了解客户对每种产品种类的最高接受能力，从而为产品定出最佳价位。

2）多样性：团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外，他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券，团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪，从而判断他们对于公司的促销活动是否满意，并微调促销策略。

3）速度：为了实现价值最大化，团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录，为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券，为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动，团队提高了定价的准确度和响应速度，为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之：网络营销行业（SEM）

很多企业在做SEM的过程中，都有这样的感触：每年都会花费大量的预算在SEM推广中，但是因为关键词投入产出无法可视化，常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中，企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广，例如BDP，来帮企业节省不必要的支出，提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案，打通各个搜索引擎营销（SEM）、在线客服系统和CRM系统，营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术，简单拖拽即可生成报表，观察每一个关键词的投入和产出，分析每一个页面的转化，有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据，可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名，并对其进行可视化的分析，实时监控自己和竞争对手的投放情况，了解对手的投放策略，支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段，及时调整策略。知已知彼，才能百战不殆。

6、大数据应用案例之：电商行业

意料之外：胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示，中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%，其中又以75B的销量最好，其次是A罩杯，购买占比达25.26%，C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切，但是结合现实来看，这个也具有普遍的代表性，只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中，黑色最为畅销，黑色绝对是百搭，每个女性必备。

从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之：娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（David Rothschild）利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说，大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境，而是彻底扭转整个竞争环境，带来新机遇，企业需要应势而变。企业只有认识到这一点，使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据，才能在长期竞争中成为终极赢家。

SEM竞价推广的数据分析，分为3部分数据：

第一部分：基础推广数据，即账户后台每日的展现量、点击量、消费这个数据的跌涨情况；

第二部分：网站访客基础数据：PV、UV、IP、跳出率及平均访问时间等网站数据统计；

第三部分：行业推广平均数据对比；

第一部分是基础，只有第一部分数据点击量有效，第二部分访客质量才会提升，那么SEM竞价推广效果会有保障，第三部分数据是及时优化调整第一部分数据的有效参考。

百度竞价数据分析是一个成熟的SEM工程师的必备技能，数据分析能力是衡量竞价人员能力水平高低的重要指标。百度竞价的数据大体上可以分为三个部分，其一是百度后台推广数据，其二是在线对话数据，其三是市场业务数据，这三部分环环紧扣，缺一不可。

百度后台数据

每天或至少每周下载和分析关键词报告是竞价人员的常规工作，百度后台数据完全可以在关键词报告中汇总得出，需要注意的是，你登录网站后台看到的数据也包含了自然流量的数据，所以应以关键词报告的数据为准。主要的数据有以下以下几个。

1、总展现

我们所投放的竞价广告展示给用户的总次数。影响展现数最为重要的因素是关键词的数量和质量，我们在前面“百度竞价如何选词”一文中已经提到过，这里不再详细说明。

2、总点击

用户点击我们的广告链接的总次数。总点击数由总展现数和点击率决定，它的规模总数直接决定了我们整个推广账户的整体级别。

3、点击率

点击数/展现数，即CTR（Click-Through-Rate）。该指标反应用户对广告内容的认可度，是推广端最为重要的指标。影响点击率的因素有位置、质量度、标题、描述和出价。

4、总消费

即我们在本期竞价推广中所花费的总成本。

5、点击均价

总消费/总点击。百度竞价的模式是CPC（CostPer Click）即按照点击付费，点击均价反应了我们为每次点击所支付的成本。

百度后台的数据是竞价人员可以一手控制的，竞价人员需对竞价账户的表现直接负责。

在线对话数据

1、在线对话数

访客访问我们的网站并通过在线聊天工具（比如企业QQ/商务通/乐语等）与客服进行对话的总次数，注意这里最好只统计有效的对话，判断标准是访客至少发言过一次。

2、对话发起率

在线对话数/总点击。该指标反应了愿意和客服对话的访客数和所有可能已经进入网站的访客数的比例，网页的宣传点/美观度/网页打开速度以及网站内容和竞价广告的匹配程度等因素都会影响这个指标的高低。

3、客户名片数

客户名片是指访客的联系方式，我们可以把每个客户名片都当成一个潜在的成交机会，是竞价工作的重要产出。具体由三部分组成，其一是访客直接拨打的电话数，其二是访客的有效留言数，其三是在线客服向访客索要到的名片数，其中第三部分通常会占95%左右。其中，第一部分主要受着陆页水平影响，第二部分主要受客服在线状态影响，第三部分则主要受在线对话数和客服的在线对话能力影响，我们可以用客户名片数/在线对话数这个指标来反应客服的在线对话能力。

4、客户名片成本

总消费/客户名片数。该指标反应的是我们每得到一个潜在的成交机会所需花费的成本。

5、网页转化率

客户名片数/总点击。该指标反映的是总的点击数量中转化成最终的成交机会的比例，该指也是受两方面因素的影响，一个是推广着陆页的制作水平，一个是客服的在线对话能力。在客服人员接待能力基本不变的前提下，网页转化率的高低就可以看出不同版本的着陆页的不同效果，通常也是网站设计人员评估网页效能的重要指标。

在线对话数据关系到竞价人员的实际工作产出，是竞价人员必须要关心的，在线对话数据表现情况和着陆页的制作水平以及在线客服人员的工作能力关系密切，如果竞价人员本身并不负责具体的着陆页设计以及客服管理的话，跨部门的沟通和反馈就非常重要了！

市场业务数据

1、业务成交数

即所有的访客中最终完成交易的总人数。如果我们的营销推广除了百度竞价以外还有其他推广方式，那么一定要注意剔除来源于其他推广渠道的成交数量，这样才能真实反映出我们进行百度竞价的实际效果。

2、销售转化率

业务成交数/客户名片数。该指标反应的是总的成交机会中最终完成交易的比例，销售转化率非常准确地衡量了业务团队的销售能力。竞价人员应该明确统计和分析这个数据，因为业务表现不好不一定是竞价人员的问题，销售团队的销售能力也是非常重要的影响因素。

3、平均成交成本

总消费/业务成交数。该指标反应的是我们每得到一个意向客户所需花费的成本。通常公司总会控制一个平均成交的红线，超出这个红线，竞价人员就必须从各个环节去找问题了。

4、总营收

业务成交数*产品单价。即在所有成交机会中最终完成交易的流水总额。同样地，要准确衡量百度竞价给我们带来的流水总额，一定要在总营业额的流水中剔除跟百度竞价无关的部分。

5、ROI

总营收/总消费。即投入产出比，之前我们说过百度竞价的核心思想是ROI管理，百度竞价的所有操作都指向ROI指标，通常情况下ROI指标自然是越高越好，不过正如我们前面所说的，太高的ROI也往往表明我们的竞价还有扩充的空间，合理的ROI和行业的不同有很大关系，具体也要看你所在的公司是如何要求的。

市场业务数据主要受销售团队影响，竞价工作相当于市场销售工作的前期铺垫，显然，竞价人员了解自身工作的最终成效必须去关注市场业务端的数据。

以上我们仅分析了在百度竞价过程中所涉及到的一些具体的指标，相信大家也看到了，指标与指标之间有着一定的数理联系，各个指标之间具体是如何互动联系的.

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