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        大數(shù)據(jù)的應(yīng)用舉例(生活中的大數(shù)據(jù)例子20個(gè))

        發(fā)布時(shí)間:2023-03-12 07:42:14     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 62        問大家

        大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用舉例的問題,以下是小編對(duì)此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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        本文目錄:

        大數(shù)據(jù)的應(yīng)用舉例(生活中的大數(shù)據(jù)例子20個(gè))

        一、大數(shù)據(jù)有哪些應(yīng)用

        大數(shù)據(jù)的應(yīng)用包括:包括電商、傳媒、金融、交通、電信、安防、醫(yī)療、制造、汽車、餐飲、能源、娛樂等。

        大數(shù)據(jù)(英語:Big data),又稱為巨量資料,指的是在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用改逗山軟件不足以處理的大或復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的術(shù)語。

        數(shù)據(jù)也可以定義為來自各種來源的大量非結(jié)構(gòu)化或結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。從學(xué)術(shù)角度而言,大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)促成廣泛主題的新穎研究。這也導(dǎo)致各種大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法的發(fā)展。大數(shù)據(jù)并沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)的抽樣方法;它只是觀察和追蹤發(fā)生的事情。

        因此,大數(shù)據(jù)通常包含的數(shù)據(jù)大小超出傳統(tǒng)軟件在可接受的時(shí)間內(nèi)處理的能力。由于近期的技術(shù)進(jìn)步,發(fā)布新數(shù)據(jù)的便捷性以及全球大多數(shù)政府對(duì)指脊高透明度的要求,大數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)代研究中越來越突出。

        在一份2001年的研究與相關(guān)的演講中,麥塔集團(tuán)(META Group,現(xiàn)為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出數(shù)據(jù)增長的挑戰(zhàn)和機(jī)遇有三個(gè)方向:量(Volume,數(shù)據(jù)大?。⑺伲╒elocity,數(shù)據(jù)輸入輸出的速度)與多變(Variety,多樣性),合稱“3V”或“3Vs”。高德納核中與現(xiàn)在大部分大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中的公司,都繼續(xù)使用3V來描述大數(shù)據(jù)。

        高德納于2012年修改對(duì)大數(shù)據(jù)的定義:“大數(shù)據(jù)是大量、高速、及/或多變的信息資產(chǎn),它需要新型的處理方式去促成更強(qiáng)的決策能力、洞察力與最優(yōu)化處理。”另外,有機(jī)構(gòu)在3V之外定義第4個(gè)V:真實(shí)性(Veracity)為第四特點(diǎn)。

        大數(shù)據(jù)必須借由計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、比對(duì)、解析方能得出客觀結(jié)果。美國在2012年就開始著手大數(shù)據(jù),奧巴馬更在同年投入2億美金在大數(shù)據(jù)的開發(fā)中,更強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)會(huì)是之后的未來石油。數(shù)據(jù)挖掘(data mining)則是在探討用以解析大數(shù)據(jù)的方法。

        二、有哪些大數(shù)據(jù)分析案例?

        如下:

        1. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之:醫(yī)療行業(yè)

        1)Seton Healthcare是采用IBM最新

        4、大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之:零售業(yè)—大數(shù)據(jù)幫零售企業(yè)制定促銷策略

        北美零售商百思買在北美的銷售活動(dòng)非?;钴S,產(chǎn)品總數(shù)達(dá)到3萬多種,產(chǎn)品的價(jià)格也隨地區(qū)和市場(chǎng)條件而異。由于產(chǎn)品種類繁多,成本變化比較頻繁,一年之中,變化可達(dá)四次之多。

        結(jié)果,每年的調(diào)價(jià)次數(shù)高達(dá)12萬次。最讓高管頭疼的是定價(jià)促銷策略。公司組成了一個(gè)11人的團(tuán)隊(duì),希望透過分析消費(fèi)者的購買記錄和相關(guān)信息,提高定價(jià)的準(zhǔn)確度和響應(yīng)速度。

        定價(jià)團(tuán)隊(duì)的分析圍繞著三個(gè)關(guān)鍵維度:

        1)數(shù)量:團(tuán)隊(duì)需要分析海量信息。他們收集了上千萬的消費(fèi)者的購買記錄,從客戶不同維度分析,了解客戶對(duì)每種產(chǎn)品種類的最高接受能力,從而為產(chǎn)品定出最佳價(jià)位。

        2)多樣性:團(tuán)隊(duì)除了分析了購買記錄這種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)外,他們也利用社交媒體發(fā)帖這種新型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。由于消費(fèi)者需要在零售商專頁上點(diǎn)贊或留言以獲得優(yōu)惠券,團(tuán)隊(duì)利用情感分析公式來分析專頁上消費(fèi)者的情緒,從而判斷他們對(duì)于公司的促銷活動(dòng)是否滿意,并微調(diào)促銷策略。

        3)速度:為了實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化,團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)或近似實(shí)時(shí)的處理。他們成功地根據(jù)一個(gè)消費(fèi)者既往的麥片購買記錄,為身處超市麥片專柜的他/她即時(shí)發(fā)送優(yōu)惠券,為客戶帶來便利性和驚喜。

        透過這一系列的活動(dòng),團(tuán)隊(duì)提高了定價(jià)的準(zhǔn)確度和響應(yīng)速度,為零售商新增銷售額和利潤數(shù)千萬美元。

        5、大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之:網(wǎng)絡(luò)營銷行業(yè)(SEM)

        很多企業(yè)在做SEM的過程中,都有這樣的感觸:每年都會(huì)花費(fèi)大量的預(yù)算在SEM推廣中,但是因?yàn)殛P(guān)鍵詞投入產(chǎn)出無法可視化,常常花了很多錢卻不見具體的回報(bào)。

        在競(jìng)爭如此激烈的SEM市場(chǎng)中,企業(yè)需要一個(gè)高效的數(shù)據(jù)分析工具來盡可能地幫企業(yè)優(yōu)化SEM推廣,例如BDP,來幫企業(yè)節(jié)省不必要的支出,提升整體的經(jīng)營績效。

        企業(yè)可借助數(shù)據(jù)平臺(tái)提供的網(wǎng)絡(luò)營銷整合解決方案,打通各個(gè)搜索引擎營銷(SEM)、在線客服系統(tǒng)和CRM系統(tǒng),營銷競(jìng)價(jià)人員無需掌握復(fù)雜的編程技術(shù),簡單拖拽即可生成報(bào)表,觀察每一個(gè)關(guān)鍵詞的投入和產(chǎn)出,分析每一個(gè)頁面的轉(zhuǎn)化,有效降低投放成本。

        通過BDP實(shí)況分析數(shù)據(jù),可以快速洞悉對(duì)手關(guān)鍵詞的投放時(shí)段、地域及排名,并對(duì)其進(jìn)行可視化的分析,實(shí)時(shí)監(jiān)控自己和競(jìng)爭對(duì)手的投放情況,了解對(duì)手的投放策略,支持自定義設(shè)置數(shù)據(jù)更新的時(shí)間點(diǎn)、監(jiān)控頻次和時(shí)段,及時(shí)調(diào)整策略。知已知彼,才能百戰(zhàn)不殆。

        6、大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之:電商行業(yè)

        意料之外:胸部最大的是新疆妹子。曾經(jīng)淘寶平臺(tái)顯示,中國女性購買最多的文胸尺碼為B罩杯。B罩杯占比達(dá)41.45%,其中又以75B的銷量最好,其次是A罩杯,購買占比達(dá)25.26%,C罩杯只有8.96%。

        雖然淘寶數(shù)據(jù)平臺(tái)不能代表一切,但是結(jié)合現(xiàn)實(shí)來看,這個(gè)也具有普遍的代表性,只能感慨中國女性普遍size。在文胸顏色中,黑色最為暢銷,黑色絕對(duì)是百搭,每個(gè)女性必備。

        從省市排名,胸部最大的是新疆妹子。這些數(shù)據(jù)都對(duì)于文胸店鋪而言是很好的參考,為店鋪的庫存、定價(jià)、款式選擇等策略都有奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

        7、大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例之:娛樂行業(yè)

        微軟大數(shù)據(jù)成功預(yù)測(cè)奧斯卡21項(xiàng)大獎(jiǎng)。2013年,微軟紐約研究院的經(jīng)濟(jì)學(xué)家大衛(wèi)•羅斯柴爾德(David Rothschild)利用大數(shù)據(jù)成功預(yù)測(cè)24個(gè)奧斯卡獎(jiǎng)項(xiàng)中的19個(gè),成為人們津津樂道的話題。

        今年羅斯柴爾德再接再厲,成功預(yù)測(cè)第86屆奧斯卡金像獎(jiǎng)?lì)C獎(jiǎng)典禮24個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)中的21個(gè),繼續(xù)向人們展示現(xiàn)代科技的神奇魔力。

        總的來說,大數(shù)據(jù)的終極目標(biāo)并不僅僅是改變競(jìng)爭環(huán)境,而是徹底扭轉(zhuǎn)整個(gè)競(jìng)爭環(huán)境,帶來新機(jī)遇,企業(yè)需要應(yīng)勢(shì)而變。企業(yè)只有認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn),使用合適的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品、聰明地使用和管理數(shù)據(jù),才能在長期競(jìng)爭中成為終極贏家。

        三、大數(shù)據(jù)能用來做什么?

        大數(shù)據(jù)為我們提供了巨大的機(jī)遇,幫助我們開發(fā)新的創(chuàng)意產(chǎn)品和服務(wù),例如手機(jī)APP或企業(yè)商業(yè)智能產(chǎn)品。它可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長和就業(yè)機(jī)會(huì),可以大大提高人們的生活質(zhì)量。

        一、 醫(yī)療:提高診斷和治療的水平

        大數(shù)據(jù)為提高醫(yī)療信息處理效率提供了解決方案,從而為企業(yè)、公共部門和公民創(chuàng)造價(jià)值。對(duì)大型臨床數(shù)據(jù)集的分析可以優(yōu)化新藥和治療的臨床和成本效益,患者可以受益于更及時(shí)和適當(dāng)?shù)淖o(hù)理。數(shù)據(jù)互操作性至關(guān)重要,因?yàn)閿?shù)據(jù)來自不同的和異構(gòu)的來源,如生物信號(hào)流、健康記錄、基因組學(xué)和臨床實(shí)驗(yàn)室測(cè)試等。

        二、 商業(yè):企業(yè)無形資產(chǎn),助力企業(yè)決策

        如今,大數(shù)據(jù)非常重要,它可以直接影響企業(yè)的估值。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)一種關(guān)鍵的無形資產(chǎn),可以通過數(shù)據(jù)收集加以衡量,并計(jì)入估值。企業(yè)如何使用數(shù)據(jù)以及基于數(shù)據(jù)做出的決策也將影響企業(yè)決策的成功率。

        三、 數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)市場(chǎng)的價(jià)值

        在過去十幾年里,信息技術(shù)直接或間接地推動(dòng)了中國的經(jīng)濟(jì)增長,數(shù)據(jù)的作用已經(jīng)從簡單支持商業(yè)決策轉(zhuǎn)變?yōu)樽陨淼膬r(jià)值存在。在新的網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)中,開放的數(shù)據(jù)市場(chǎng)已變得至關(guān)重要。

        四、 交通:減少事故和交通堵塞

        交通部門可以從道路傳感器收集大量的數(shù)據(jù)。智能利用這些大數(shù)據(jù),可以支持政府優(yōu)化交通流管理。市民和公司可以通過使用路線規(guī)劃大大節(jié)約出行時(shí)間。

        五、 環(huán)境:降低能源消耗

        大數(shù)據(jù)革命帶來了應(yīng)對(duì)環(huán)境挑戰(zhàn)的新方式。更好地利用全球可用的數(shù)據(jù)集有助于科學(xué)家開展研究,并使決策者能夠就洪水等自然災(zāi)害作出知情和決策,以應(yīng)對(duì)氣候變化和降低成本。智能城市還設(shè)有數(shù)據(jù)中心,根據(jù)可再生能源和其他有用指標(biāo)的可用性,調(diào)整公共建筑的電力消耗。

        六、 農(nóng)業(yè):更安全的食品和更高的生產(chǎn)力

        在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域智能地使用大數(shù)據(jù),可以同時(shí)提高生產(chǎn)率、糧食安全和農(nóng)民收入。通過對(duì)傳感器和地球觀測(cè)數(shù)據(jù)的智能和廣泛使用,可以有效改善我們今天的耕作方式。這包括可以在我們的農(nóng)業(yè)實(shí)踐中更有效地利用自然資源(包括水或陽光)。有了先進(jìn)的技術(shù),農(nóng)民也可以獲得他們的農(nóng)業(yè)機(jī)械正在如何工作的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),以及歷史上的天氣模式、地形和作物表現(xiàn)。

        四、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

        近年來,大數(shù)據(jù)不斷向世界的各行各業(yè)滲透,影響著我們的衣食住行。例如,網(wǎng)上購物時(shí),經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)電子商務(wù)門戶網(wǎng)站向我們推薦商品,往往這類商品都是我們最近需要的。這是因?yàn)橛脩羯暇W(wǎng)行為軌跡的相關(guān)數(shù)據(jù)都會(huì)被搜集記錄,并通過

        大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用

        大數(shù)據(jù)讓就醫(yī)看病更簡單。過去,對(duì)于患者的治療方案,大多數(shù)都是通過醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行,優(yōu)秀的醫(yī)師固然能夠?yàn)榛颊咛峁┖玫闹委煼桨?,但由于醫(yī)師的水平不相同,所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

        而隨著大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合,大數(shù)據(jù)平臺(tái)積累了海量的病例、病例報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案,醫(yī)生通過有效、連續(xù)的診療記錄,能夠給病人優(yōu)質(zhì)、合理的診療方案。這樣不僅提高醫(yī)生的看病效率,而且能夠降低誤診率,從而讓患者在最短的時(shí)間接受最好的治療。下面列舉大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用,具體如下。

        (1) 優(yōu)化醫(yī)療方案,提供最佳治療方法。

        面對(duì)數(shù)目及種類眾多的病菌、病毒,以及腫瘤細(xì)胞時(shí),疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數(shù)據(jù)平臺(tái),可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案,從而建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫。如果未來基因技術(shù)發(fā)展成熟,可以根據(jù)病人的基因序列特點(diǎn)進(jìn)行分類,建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類數(shù)據(jù)庫。在醫(yī)生診斷病人時(shí)可以參考病人的疾病特征、化驗(yàn)報(bào)告和檢測(cè)報(bào)告,參考疾病數(shù)據(jù)庫來快速幫助病人確診,明確地定位疾病。在制訂治療方案時(shí),醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點(diǎn),調(diào)取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案,制訂出適合病人的治療方案,幫助更多人及時(shí)進(jìn)行治療。同時(shí)這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。

        (2)有效預(yù)防預(yù)測(cè)疾病。

        解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患于未然。通過大數(shù)據(jù)對(duì)于群眾的人體數(shù)據(jù)監(jiān)控,將各自的健康數(shù)據(jù)、生命體征指標(biāo)都集合在數(shù)據(jù)庫和健康檔案中。通過大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用,推動(dòng)覆蓋全生命周期的預(yù)防、治療、康復(fù)和健康管理的一體化健康服務(wù),這是未來健康服務(wù)管理的新趨勢(shì)。當(dāng)然,這一點(diǎn)不僅需 要醫(yī)療機(jī)構(gòu)加快大數(shù)據(jù)的建設(shè),還需要群眾定期去做檢查,及時(shí)更新數(shù)據(jù),以便通過大數(shù)據(jù)來預(yù)防和預(yù)測(cè)疾病的發(fā)生,做到早治療、早康復(fù)。當(dāng)然,隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展,以及在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用,一些大規(guī)模的流感也能夠通過大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。

        大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用

        隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,越來越多的金融企業(yè)也開始投身到大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐中。麥肯錫的一份研究顯示,金融業(yè)在大數(shù)據(jù)價(jià)值潛力指數(shù)中排名第一。下面列舉若干大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的典型應(yīng)用,具體如下。

        (1) 精準(zhǔn)營銷。

        銀行在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下,迫切需要掌握更多用戶信息,繼而構(gòu)建用戶360立體畫像,即可對(duì)細(xì)分的客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營銷、實(shí)時(shí)營銷等個(gè)性化智慧營銷。

        (2) 風(fēng)險(xiǎn)管控。

        應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺(tái),可以統(tǒng)一管理金融企業(yè)內(nèi)部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和外部征信數(shù)據(jù),更好地完善風(fēng)控體系。內(nèi)部可保證數(shù)據(jù)的完整性與安全性,外部可控制用戶風(fēng)險(xiǎn)。

        (3) 決策支持。

        通過大數(shù)據(jù)分析方法改善經(jīng)營決策,為管理層提供可靠的數(shù)據(jù)支撐,從而使經(jīng)營決策更高效、敏捷、精準(zhǔn)。

        (4) 服務(wù)創(chuàng)新。

        通過對(duì)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性,為個(gè)人與政府提供增值服務(wù),不斷增強(qiáng)金融企業(yè)業(yè)務(wù)核心競(jìng)爭力。

        (5) 產(chǎn)品創(chuàng)新。

        通過高端數(shù)據(jù)分析和綜合化數(shù)據(jù)分享,有效對(duì)接銀行、保險(xiǎn)、信托、基金等各類金融產(chǎn)品,使金融企業(yè)能夠從其他領(lǐng)域借鑒并創(chuàng)造出新的金融產(chǎn)品。

        大數(shù)據(jù)在零售行業(yè)的應(yīng)用

        美國零售業(yè)曾經(jīng)有這樣一個(gè)傳奇故事,某家商店將紙尿褲和啤酒并排放在一起銷售,結(jié)果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什么看起來風(fēng)馬牛不相及的兩種商品搭配在一起,能取到如此驚人的效果呢?后來經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn),這些購買者多數(shù)是已婚男士,這些男士在為小孩購買尿不濕的同時(shí),會(huì)同時(shí)為自己購買一些啤酒。發(fā)現(xiàn)這個(gè)秘密后,沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊,這樣顧客購買的時(shí)候更方便,銷量自然也會(huì)大幅上升。

        之所以講“啤酒-尿布”這個(gè)例子,其實(shí)是想告訴大家,挖掘大數(shù)據(jù)潛在的價(jià)值,是零售業(yè)競(jìng)爭的核心競(jìng)爭力,下面列舉若干大數(shù)據(jù)在零售業(yè)的創(chuàng)新應(yīng)用,具體如下。

        (1) 精準(zhǔn)定位零售行業(yè)市場(chǎng)。

        企業(yè)想進(jìn)人或開拓某一區(qū)域零售行業(yè)市場(chǎng),首先要進(jìn)行項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析,只有通過項(xiàng)目評(píng)估和可行性分析才能最終決定是否適合進(jìn)人或者開拓這塊市場(chǎng)。通常需要分析這個(gè)區(qū)域流動(dòng)人口是多少?消費(fèi)水平怎么樣?客戶的消費(fèi)習(xí)慣是什么?市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知度怎么樣?當(dāng)前的市場(chǎng)供需情況怎么樣等等,這些問題背后包含的海量信息構(gòu)成了零售行業(yè)市場(chǎng)調(diào)研的大數(shù)據(jù),對(duì)這些大數(shù)據(jù)的分析就是市場(chǎng)定位過程。

        (2) 支撐行業(yè)收益管理。

        大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,為企業(yè)收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預(yù)測(cè)、細(xì)分市場(chǎng)和敏感度分析對(duì)數(shù)據(jù)需求量很大,而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析大多采集的是企業(yè)自身的歷史數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析,容易忽視整個(gè)零售行業(yè)信息數(shù)據(jù),因此難免使預(yù)測(cè)結(jié)果存在偏差。企業(yè)在實(shí)施收益管理過程中如果能在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,依靠一些自動(dòng)化信息采集軟件來收集更多的零售行業(yè)數(shù)據(jù),了解更多的零售行業(yè)市場(chǎng)信息,這將會(huì)對(duì)制訂準(zhǔn)確的收益策略,贏得更高的收益起到推進(jìn)作用。

        (3) 挖掘零售行業(yè)新需求。

        作為零售行業(yè)企業(yè),如果能對(duì)網(wǎng)上零售行業(yè)的評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,建立網(wǎng)評(píng)大數(shù)據(jù)庫,然后再利用分詞、聚類、情感分析了解消費(fèi)者的消費(fèi)行為、價(jià)值取向、評(píng)論中體現(xiàn)的新消費(fèi)需求和企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量問題,以此來改進(jìn)和創(chuàng)新產(chǎn)品,量化產(chǎn)品價(jià)值,制定合理的價(jià)格及提高服務(wù)質(zhì)量,從中獲取更大的收益。

        以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用舉例相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。


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