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大数据有什么运用于实际生活的场景吗?

小维 发布于:2019-08-23 14:22


大数据技术应用已经广泛运用到日常生活中,而在应用的过程中会发现很多有趣的事情,如词的变形问题:汉语中的动词和形容词有些可以产生变形结构,如“打牌”、“开心”、“看见”、“相信”可能变形成“打打牌”、“开开心”、“看没看见”、“相不相信”等,它们可以被切出“打打/牌”,但“开开/心”就不合理;“看/没/看见”说得过去,“相/不/相信”就说不过去。又如词缀的问题:如语素“者”在现代汉语中单用是没有意义的,因此“作者”、“成功者”、“开发者”内部不能切开。依据这个标准,如“作出了巨大个人财产和精神牺牲者”、“克服许多困难而最终获得成功者”、“开发中国第一个操作系统软件者”也不能切开,但这样复杂的结构与词的定义相矛盾等等有趣的问题。下面分享几个不同行业的大数据的案例,以作参考!
1.某大厦电力数据挖掘
得到的数据情况为:238个房间每一天的用电数据,总共是三百多天,期间工作日是256天,计算其单日用电量。基于这个数据传统的数据聚合、数据基本分类、数据统计曲线等简单工作便略去了。
这里涉及到的一项工作便是计算空置率,空置率的计算对经济预测,尤其是微观经济的洞察和宏观经济的研判具有很强的现实意义。可以看到,这里空置房间的标准是经过大量数据计算出来的。其实在二三线城市不错的写字楼,其空置率也达到了32%。除此之外,还可以精确预测每个房间的总体用电情况,由此来推导房间中办公的人数。
2.95598客服挖掘

上图为一年来电网95598投诉分析,其中可以看到全国的分布、南北方的对比及时段的对比,进而挖掘有价值的信息。
3.国家电网头条

为国家电网打造了一个全媒体个性化智能推荐平台,其中包括全媒体(多位一体、富媒体,如图像、文字、音频、视频、直播等等)、云应用(构建了一个开源平台,所有用户、编辑、审核、管理员及技术间的衔接均采用SaaS服务)、值得一说的是,个性化有所尝试和探索(因时因地因人而变),具体而言,指的是不同的人在不同的地方看到的内容是不同的,这里应用了个性化建模、个性化推荐与群体推荐的方法。
4.ga某局的案件

这里展示的一年来盗窃案的总体刻画,其中包括很大的数据。具体以串并案的处理为例,如盗窃三轮车的案件,根据案件描述自动从过去的几百万案件中推荐出前十个案件。其中进行了脱敏处理,但这种处理并不影响数据挖掘。这项工作对于安全的ga部门很有价值。
介绍的一项工作便是诈(xing)骗(shi)案的语义聚合,诈(xing)骗(shi)案很多,众所熟知的便是电信诈骗、网络诈骗等,但随着打击的增加已呈现下降的态势。真正有危害的是还不为公众所认知的诈骗案件,值得注意的是利用目的进行诈骗的手法。这种技术适合于对海量数据进行聚合,辅助我们进行综合的研判。

对同一类案件的人物、地点做聚合,构建一个如上图所示的犯罪地图。fz地图分为两种,一种是指fz发生地点的地图,一种是fz嫌疑人籍贯地图,帮助我们发现重大线索。
以上是一些大数据应用案例,希望可以帮助到您。大数据应用案例可以帮助我们分析行业特点、发展趋势、客户需求、决策预判,但大数据分析技术也是非常重要的,好的大数据技术可以让数据挖掘变得简单高效,为大家推荐一款大数据挖掘系统:NLPIR大数据语义智能分析技术,它是由北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索技术,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台,如果感兴趣可以了解一下!


作者:NLPIR
来源:知乎


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