驾驭数据，赋能商业：大数据基础

阿里巴巴大数据智能技术助力企业解决问题，迎接挑战。Dataphin等关键技术变革，促进了阿里数据中台的建立。数据中台惠及社会，为企业赋能，创造价值。

媒体大数据：赋能场景应用 媒体大数据技术日益成熟，其应用场景也日趋丰富。以下列举了几个典型的应用领域： 新闻与内容生产: 通过分析受众阅读习惯和兴趣，媒体机构可以进行更精准的内容推荐和分发，提升内容生产效率和用户体验。 广告精准投放: 基于用户画像和行为数据，媒体平台可以实现广告的精准投放，提高广告转化率和投资回报率。 舆情监测与分析: 实时监测和分析网络舆情，帮助企业和政府及时了解公众意见，进行风险预警和危机公关。 个性化推荐: 根据用户的历史行为和偏好，为其推荐个性化的内容和服务，增强用户黏性和平台竞争力。 内容安全审核: 利用机器学习技术，自动识别和过滤违规内容，维护网络环境的健康和安全。 媒体大数据技术的应用，不仅提升了媒体行业的效率和效益，也为用户带来了更加优质的信息服务和个性化体验。未来，随着技术的不断发展，媒体大数据将在更多领域发挥重要作用。

商业银行可以通过大数据分析客户基本信息和金融行为，精准描绘客户画像，深度理解客户产品需求。 基于精准的客户需求洞察，银行可以将产品精准推销给目标客户，并设计出更受欢迎的产品，推动产品迭代和创新。

驾驭数据洪流：大数据工具赋能成本控制 在大数据时代，企业可以通过构建成本与成本动因之间的回归分析模型，实现对成本的实时监控和精准预测，从而有效防止不合理的成本支出。 案例一：电耗成本预测 通过收集企业每小时电耗数据以及相应的温度、湿度等环境因素数据，可以建立成本回归分析模型： Y = a1 * x1 + a2 * x2 + b 其中： Y：每小时电耗（万度） x1：当月平均温度 x2：当月平均湿度 a1、a2、b：模型参数 该模型可以帮助企业预测未来电耗成本，并根据预测结果优化用电策略，降低成本。 案例二：地铁维修费用分析 香港地铁利用30年积累的维修费用大数据，分析影响地铁维修成本的关键因素，并开发了预测模型，有效控制了维修成本。 案例三：商品销售预测 日本7-11便利店通过分析海量销售数据，找到了影响商品销售的各种因素，例如碳酸饮料销量与气温之间的关系。基于这些数据分析结果，7-11可以优化商品备货策略，提高销售额。 总结 大数据工具的应用为企业成本控制提供了全新的思路和方法。通过构建数据模型、挖掘数据价值，企业可以实现成本的精细化管理，提升盈利能力。

数据挖掘赋能商业决策：原理、方法与案例 决策分析：质量与效率提升 数据挖掘技术为商业决策分析提供了全新的视角和工具，可以显著提升决策的质量和效率。 数据挖掘：原理、概念与功能 数据挖掘的本质是从海量数据中提取有价值的信息和知识。 常用算法包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等。 数据挖掘建模方法 CRISP-DM 模型 SEMMA 模型 应用案例介绍 零售业：精准营销、库存优化 金融业：风险评估、欺诈检测 医疗保健：疾病预测、个性化治疗 电子商务应用 Web Mining：用户行为分析、网站优化 WAP Mining：移动用户行为分析 建议与结论 数据挖掘在商业管理和决策分析中具有广泛的应用前景，但也需要注意数据安全和隐私保护等问题。

林业作为我国国民经济的重要支柱，对生态文明建设和经济社会可持续发展具有不可替代的作用。然而，传统林业发展模式面临着资源约束趋紧、生态系统脆弱、产业结构不合理等挑战。 随着信息技术的飞速发展，大数据为破解林业发展难题带来了新的机遇。大数据技术的应用可以实现林业海量数据的深度挖掘和分析，为精准决策提供有力支撑。 大数据赋能林业发展主要体现在以下几个方面： 资源监测与管理: 借助遥感、地理信息系统等技术，实时监测森林资源动态变化，提高森林资源管理效率和灾害预警能力。 生态保护与修复: 利用大数据分析生态系统结构、功能和演变规律，制定科学合理的生态保护和修复方案。 产业升级与转型: 通过分析市场需求、优化产业结构，推动林业产业链向高端化、智能化方向发展。 服务创新与监管: 构建林业信息化服务平台，为公众提供便捷高效的林业信息服务，加强林业资源监管。 大数据正在重塑林业发展模式，推动林业向信息化、智能化、现代化方向迈进。

数据挖掘助力交易、交割、结算业务精准化 大数据分析提升风控能力和新产品研发效率

依托大数据技术，构建便捷的多语言语音导览系统，在指定景点位置自动触发语音讲解服务，实现沉浸式景点文化体验。

几年前，银行总是通过短信、电话等途径向客户推送各种推荐信息，如新信用卡、房屋贷款等，这种市场营销方式忽视了客户个性化需求。然而，随着大数据技术的发展，银行业正经历从传统批量营销向以客户为中心的精细化服务的转型。大数据分析技术通过深入挖掘海量业务数据，帮助银行理解客户行为模式和潜在需求，提升市场营销效率，减少无效投入，增强客户满意度，建立稳固客户关系。银行借助Hadoop系统和数据仓库快速处理和分析客户数据，实现实时决策，预测客户未来行为，提升个性化服务水平。