大数据有趣的例子【篇一：大数据有趣的例子】戏说十个有趣的“大数据”经典案例散文吧>>>戏说十个有趣的“大数据”经典案例点击标题下「中软卓越北京eec」快速关注近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。

下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。

你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。

数据新闻让英国撤军2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。

将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。

地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。

密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。

一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。

啤酒与尿布全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。

没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。

如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。

qq圈子把前女友推荐给未婚妻2012年3月腾讯推出qq圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。

意料之外：**最大的是**妹子淘宝数据平台显示，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%。

在文胸颜色中，黑色最为畅销。

以省市排名，**最大的是**妹子。

“魔镜”预知石油市场走向“魔镜”预知石油市场走向如果你对“魔镜”还停留在“魔镜魔镜，告诉我谁是世界上最美的女人”，那你就真的out了。

“魔镜”不仅仅是童话中王后的宝贝，而且是真实世界中的一款神器。

其实，“魔镜”是苏州国云数据科技公司的一款牛逼的大数据可视化产品，而且是国内首款喔。

在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通过价量关系得出市场的走向。

在不久前，“魔镜”帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提高了收益。

【篇二：大数据有趣的例子】随着巨量数据时代来临，一词已经十分普及，甚至有些被滥用的趋势。

在这个时代，切身体会到「大数据」货真价实的存在、以及解读大数据的潜力成为我们的重要课题。

在此整理了 25 个所谓的「大数据现象」及「大数据事实」(big data fun facts)并附上数据来源供大家参考，看完你将会对大数据有多「大」有更清楚的认知，而且也对大数据的潜力及它带来的改变有更深一层的解读。

我们现在每两天产生的数据量是相当于过去到 2003 年为止累积的数据量。

根据 idc，现今世界上 90% 的数据量是在过去两年多里所产生的。

根据 ucsd 的研究调查，2008 年光美国居民就生产了 3.6 zb 的数据量。

2016 年的网络流量将会到达 1.3 zb(zettabyte = 10^21 bytes)。

根据 idc 跟 emc 的研究分析，估计了 2020 年时，数码数据量将会从 3.2 zb 成长到 40 zb。

企业所获取且储存的数据量每 1.2 年就双倍成长。

每分钟世界上有近 2 亿封 e-mail 被寄出，也就是每天 2470 亿封 e-mail，不过其中 80% 是垃圾信件。

每分钟 youtube 影片被上传超过 100 个小时，而且每天上传的影片量要花你 15 年的时间来看完。

如果我们将一天内产生的数据全部烧录进 dvd 光碟内，那这些光碟叠起来可以搭成地表到月球的 dvd 高塔，而且还是「双塔」。

每天每分钟有约 570 个新网站出现。

大数据飞快成长，到 2015 年，为了处理大数据，全球多出了 4.4 百万个 it 职位，也因此这方面的专业人士缺口，各行各业都在抢夺大数据专家还没决定未来方向的学子们不妨考虑这个领域。

根据 mckinsey global institute 的数据，到 2018 年时，美国地区将面临 14 万到 19 万的大数据专业人才短缺，以及 1 百 50 万个拥有洞察大数据的能力、因而做出好的企业决策管理阶层人才。

目前世界各地的数据中心(超过 50 万个)加起来相当于 6000 个足球场的大小。

从 2012 年到 2014 年，行动装置上传输的数据量成长了 81%，达到1.5 exabytes (exabytes = 10^18 bytes)，其中 53% 来自影音数据。

nsa 每天得分析 1.6 % 的全球网络数据量约 30 pb (petabytes =10^15 bytes)。

hadoop 被公认为大数据主流技术(请参考文章：)，根据市场研究机构 allied market research，hadoop 市场价值从 2013 年 20 亿，估计到了 2020 年时会飙涨到 500 亿。

根据 idc 的分析，2008 年时数码数据量就超过了目前已知的宇宙内星星数量，而且以数据成长的速度，2023 年时全球数据量将会超过亚佛加厥常数(avogadros number) 也就是 6.022 10^23。

由于物联网的蓬勃发展，智慧型装置的数量将会从现在到 2020 年将从 130 亿成长到 500 亿。

在加州及一些其他地区，大数据已经被用来建立模式、预测犯罪，而且比现今的其他预测技术来得准确。

(有兴趣请参考相关文章：员)根据 tata consultancy services limited(tcs)在 2013 年发表的研究，各企业的数据里 51% 是结构化数据、27% 是非结构化数据、21%是半结构化数据。

有将近 75% 的企业表示将逐渐增加对大数据的投资。

根据 cio 的报告，38% 的机构根本不知道大数据是什么，27% 的机构对大数据则是一知半解。

根据 emc2 的报告，25% 的企业已经有聘请数据科学家，24% 的企业正在使用大数据分析工具，57% 的企业则在慎重考虑采用大数据分析工具。

如果大数据能善加利用在医疗领域，以美国地区为例，将会减少 8% 的医疗开销并省下 3000 亿美元。

最近几年来，已经有 5 亿美元的风险投资基金注入大数据科技公司里。

【篇三：大数据有趣的例子】大数据是什么，大数据就是大量的数据。

互联网时代每天都有巨量的数据产生，信息技术也随之飞速发展。

社会各个阶层都在默默收集这些数据，并通过分析与统计，筛选出对自己有用的数据。

大数据已经渗透进我们生活的方方面面，其实我们也时时刻刻在接触这些大数据带给我们的服务。

接下来我们看看那些大数据挖掘出来的一些经典或哭笑不得的案例。

啤酒和尿布{c}乍一看，啤酒和尿布有什么关联？想不到吧，还真有人把啤酒和尿布放一起销售，而且效果相当不错！此举是怎么发现的呢？全球零售巨头沃尔玛在通过数据分析用户行为的时候发现，很多男人在买完婴儿尿片后常常去买几瓶啤酒去慰劳自己一番，于是沃尔玛工作人员把啤酒和尿片放在了一起进行尝试，果然啤酒和尿布的销量都大增了。

“魔镜”预知石油市场{c}这里的魔镜可不是只预测谁是世界上最美丽的女人的魔镜，他是由我国苏州的一家科技公司研发出来的一款互联网大数据的可视化产品。

这款产品不但能预测世界上谁最漂亮，还能够帮助你分析世界上石油产业的大小数据走向。

前不久他就帮我国中石油等公司分析了石油市场，中石油通过他的分析让公司节约了大量成本。

微软精准预测奥斯卡奖{c}微软座位世界pc操作系统界的龙头老大，掌握的数据肯定十分庞大。

有趣的是他们通过自己的数据分析了奥斯卡奖并且十分准确。

2013年的时候他们预测了24项奥斯卡奖的19项。

而2014年则预测到了24项中的21项，预测之准，不得不令人喟叹。

预测流感{c}美国谷歌在2009年的时候通过分析5000万条美国人搜索频繁的词汇，再和03年到08年的流感传播季节的数据进行对比，之后建立一个数学模型，成功预测了09年美国冬季的流感传播，并具体到了州和地区。

美国超市预测高中生怀孕{c}美国一家超市收到一个投诉电话，一名父亲称收到超市寄给他女儿的婴幼儿产品的优惠券，而他的女儿才上高中。

之后又收到那位父亲的道歉电话说：经过他的逼问原来他的女儿的确怀孕了！原来超市通过分析顾客的购物数据，分析出那名女孩儿怀孕的结论。

不过恐怕那名女孩再也不会去那家超市消费了。

淘宝分析出新疆妹子胸最大{c}淘宝数据平台称我国妹子购买文胸数量最多的是b罩杯，占比41%，其中75b罩杯的最受欢迎。

其次为a罩杯，占比25%，而大家最关注的c罩杯只有14%（我也不知道为什么最关注），哎，数据不容乐观。

按照颜色，黑色最受妹子们的欢迎。

其中购买大罩杯的数量最多的是新疆妹子。

qq朋友圈将前女友推荐给未婚妻大家所熟知的qq朋友圈就是腾讯应用大数据把一个人的庞大关系网分析总结，再把你感兴趣或者可能认识的人推荐给你。

而不少用户表示qq朋友圈贱贱的把前女友推荐给了现任。

大数据有没有很神奇？其实它已经不是那么高冷的东西，我们总是能够在生活的各个方面接触到他们，而我们也是组成大数据的一份子。

在创业过程中，积极关注数据，分析大数据，分析用户的行为习惯是个十分必要的过程。