Da 数据应用实例:1。关闭能源行业数据申请计算居民用电量。2.职业篮球锦标赛数据应用职业篮球队会收集大量的数据赖分析赛事，但还是担心这些数据的编排和实际意义。通过分析这些数据找到对手的弱点。3.保险行业数据应用集中处理所有客户信息。Big数据:Big数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一个庞大的、高增长的、多样化的信息，需要一种新的处理模式来拥有更强的判断、洞察和发现能力以及流程优化能力。
7、企业大 数据实战 案例企业大学数据实战案例 1。家电行业以某家电公司为例，不仅做知名的空调、冰箱、电饭煲，还做智能家居，产品多达上百种。在其集团架构中，IT部门和HR、财务等部门以事业部的形式运作。目前家电和消费电子行业正在经历“内忧外患”，产能过剩，价格战，同质化严重。互联网公司参与颠覆竞争模式。小米的“粉丝经济”，乐视的“平台 内容 终端 应用”，都是以运营“用户”而非生产为核心。
8、如何快速的学会大 数据 分析实战 案例深入解析1、Da 数据hadoop前沿知识与入门2、高级Hadoop部署3、Da数据导入与存储4、Hbase理论与实战5、Spaer配置与使用场景6、spark Da数据1234566。Hadoop spark数据分析1。第一阶段:hadoop 数据hadoop前沿知识及介绍，Hadoop数据前言知识介绍，课程介绍，Linux及unbuntu系统基础，Hadoop。
Hadoop集群模式构建，Hadoop分布式文件系统HDFS深入分析。使用HDFS提供的api操作HDFS文件。Mapreduce的概念和思想。3.第三阶段:大数据导入和存储。Mysql 数据图书馆基础知识，hive基本语法。蜂巢结构和设计原则。使用案例部署和安装配置单元。sqoop的安装和使用。sqoop组件被导入到配置单元中。
9、支付行业日志大 数据 分析 案例解读支付行业期刊数据分析案例解读随着新型支付方式的出现，移动支付近年来蓬勃发展。如何分析利用海量交易？日志作为数据的载体，包含了丰富的信息。传统的log 分析模式效率低下、固化，无法应对数据体量大、格式不一致、快速增长的现状，更无法满足交易异常、失败时的实时处理和快速响应需求。描述了某支付公司采用Log Easy后，通过日志大小实现业务深度数据和风险控制的实践经验。
第二，安全对支付公司很重要，安全风险有时会造成一些舆论导向。例如，一些金融机构案件被媒体标记为特别关注；某某支付公司发现资金线问题，消费者的钱不见了，这是一个社会的焦点。结合市场风险和大环境，支付行业的安全需求如下:1 .支付交易的安全要求；2.数据访问的安全要求；3.防止敏感信息泄露。
10、大 数据时代的 案例 分析Case你一高兴他就给你买，但是他着急。他扔掉的是，华尔街德温特资本市场公司首席执行官保罗·霍汀(Paul Horting)的日常工作之一，就是用计算机程序分析全球3.4亿微博账户中的消息来判断人们的情绪，然后从“1”到“50”进行评分。根据评分结果，霍丁再决定如何处置手中的数百万美元股票。霍汀的判断原则很简单:如果每个人看起来都很开心，那就买；如果大家的焦虑上升，那就卖出。
案例二国际商业机器公司(IBM)估计这些“数据”的可贵之处主要在于时效性。对于一瞬间就能输赢的华尔街来说，这个限制非常重要，曾经，2%的华尔街企业从微博数据等平台收集“非正式”信息；如今，已有近一半的企业采用了这种方法。●“社会流动”创业公司在“大数据”行业充满活力，与微博Twitter是合作伙伴，它分析 数据告诉广告主什么是对的时间，什么是对的用户，什么是对的内容发布，深受广告主的喜爱。
