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已成为互联网市场主流的营销模式，其中搜索推广也是目前B2C企业最受欢迎最广泛的营销手段。随着搜索引擎市场变化及需求，百度搜索，360搜索，搜狗搜索等运营商逐渐完善投放系统，根据广告主的需求，针对各个重要环节角度出发，提供了衡量投放关键词效果的重要数据指标。然而，目前大多数B2C企业在初尝试SEM关键词投放时，往往仅仅关注“展现量，点击量”等最为基础的指标来衡量。鉴于现状，投放系统针对性提炼出了9个重要指标，而如何利用这些关键性指标来提高转化效果才是关键。

1、关键词有效率

何为关键词有效率，即有展现的关键词数量/账户有效关键词数量。关键词有效率，这个指标直接关系到账户内的关键词质量。若想要提高关键词有效率，必须从这两方面出发。对于B2C企业而言，数以万计的SKU，如何提高关键词有效率?我们可以根据企业商品的销售量以及知名度针对性进行拓词创建，提高关键词的展现几率，同时结合创意关键词匹配模式，多运用广泛匹配，短语匹配，精准匹配。尤其可以加强短语匹配，短语匹配细分三种匹配模式，精准性不断提高的同时也不会大大降低展现量，对关键词有效率提高有极大帮助。

另外结合大数据平台数据参考，目前平台电商的关键词有效率保持在15%左右，而作为知名垂直品牌电商则保持在30%以上，基于这样的数据作为对照参考，可自我进行评估，自身B2C企业的关键词有效率是否处于正常水平，且水平具体是多少。

2、点击成本

作为一个B2C企业，投放SEM过程中会拓展成千上万的关键词，控制点击成本直接较大影响到后续的投入产出比，他是众多成本指标中最为基础，但也最为重要的一个，如果该上游没有控制得当，那么直接回影响到下游的转化能力。

据目前互联网市场行情而言，关键词的点击成本逐年增加，其源头是B2C企业越来越重视SEM投放，导致竞争越来越激烈。虽然目前点击成本在增加，但是依然搜索市场可观，且点击成本也最容易进行优化调整。调整点击成本策略重要方向是：

A、针对仅宽泛流量型关键词降低出价，甚至可以删除关键词。另外对于出现的不相关关键词，可阶段性进行否词，防止出现无效点击。

B、若针对重点关键词排名时，可以先进行保守出价，再根据需要进行逐步调整排名。反则，关键词出价居高不下，很难调整到以往点击单价。

C、根据转化率：品牌词>竞品词>通用词>产品词>活动词，这类递减层级进行出价策略，这样可有效的控制点击成本。

3、订单转化率

订单转化率，即订单量/点击量，对于B2C企业而言，最终的转化落地是订单量。订单转化率越高，则表示该企业网站运营能力越强。想要提高订单转化率，首先我们可以从反面进行思考：用户为什么不订单?

A、据有关数据显示，50%以上的用户表示过长的网页加载速度是他们放弃购物的主要原因之一。由此可见，作为B2C电商网站而言，首要任务是提高网页加载速度，PC和移动端提高是当务之急。

B、有50%人表示由于找不到想要的商品而放弃此次购物行为。找不到想要的商品，除了需要做好关键词精准之外，还需要做好站内导航功能，导航是能够引导用户行为的工具，切不可掉以轻心。

C、购物的步骤太多，数据显示有40%的人会放弃。购物过程中若涉及到表单栏目，尽量简化设置，降低用户购物环节，提供更多的支付接口等。

当然，这里仅仅是SEM关键词投放过程中最为重要的3个指标，在未来的SEM投放过程中，精细化管理以及数据分析非常重要，需要针对关键词投放过程中各个指标进行分析，逐一进行调整以及优化才能够使最终的转化效果提高，最终获得理想的ROI数据。

sem做数据分析时要先对比数据，通过对比发现问题，再通过收集数据来找出问题。从计划、单元再到关键词，一步一步细化数据，最后落实到具体操作上，解决问题。

1.日消费数据分析

 这个日消费报表一般有日消费报表，周消费报表，月度消费报表组成。表中包含的内容有展现，点击，点击率，点击价格，对话数，有效对话数，对话率，留档数，留档成本等。

这个表主要是能直观地看到每天的数据变化，任何一个数据的变化都能很直观的看到，这能很好地掌控账户后台数据的变化。

2.计划，单元，关键词转化分析

 这个主要就是看计划，单元，关键词的成本分析了，找到成本最低，数量最高的计划，单元和关键词，作为后期推广在核心部分。

 而另外一部分有消费却没有留档或者成本很高又没有带来订单的，这类就需要减少消费了。

扩展资料：

sem就是基于搜索引擎平台的网络营销，利用人们对搜索引擎的依赖和使用习惯，在人们检索信息的时候将信息传递给目标用户。搜索引擎营销的基本思想是让用户发现信息，并通过点击进入网页，进一步了解所需要的信息。企业通过搜索引擎付费推广，让用户可以直接与公司客服进行交流、了解，实现交易。

搜索引擎营销的基本思想是让用户发现信息，并通过（搜索引擎）搜索点击进入网站/网页进一步了解他所需要的信息。在介绍搜索引擎策略时，一般认为，搜索引擎优化设计主要目标有2个层次：被搜索引擎收录、在搜索结果中排名靠前。这已经是常识问题，简单来说SEM所做的就是以最小的投入在搜索引擎中获最大的访问量并产生商业价值。

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