1. 大数据分析经典案例2021
在2021年汽车市场占有率上，中国品牌算得上是逆势突袭，在今年的1-4月份，仅中国品牌乘用车销量高达282.8万辆，占市场份额的41.6%，如果我没有记错的话，这是自主品牌第一次市场占有率超过4成。
2. 大数据分析经典案例2021年
1、1月9日——印尼客机发生空难。
据媒体报道，当地时间本周二，印尼交通方面宣布，已经打捞起失事客机的第二个黑匣子，不过，还需要约一周的时间对录音内容进行分析。
据悉，黑匣子一般由座舱语音记录器（CVR）和飞行数据记录器（FDR）组成，这次找到的是CVR。此前，FDR在事故发生不久后就被印尼方面的蛙人部队找到。报道称，CVR“藏身”的位置和FDR并不远。
2、1·6美国国会暴乱是指2021年1月6日美国国会大厦被美国总统唐纳德·特朗普的支持者暴力闯入的骚乱事件。
美国当地时间2021年1月6日，特朗普的支持者们在首都华盛顿举行了大规模的示威游行活动反对拜登当选。在国会山附近，示威者试图冲过金属围栏，警方使用防狼喷雾、喷水枪等驱散示威人群，还有抗议示威者破窗而入在国会内与警察发生冲突。
3、1月20日——约瑟夫·拜登就任美国第46任总统。
4、1月10日——自2021年起，每年1月10日为中国人民警察节。
“中国人民警察节”是在国家层面专门为人民警察队伍设立的节日，是对人民警察队伍为党和人民利益英勇奋斗的充分肯定。
5、2月23日——厄瓜多尔至少3所监狱发生暴乱，暴力流血冲突造成至少50名服刑人员死亡。
3. 大数据分析经典案例杀熟
大数据杀熟就是互联网平台可以通过用户的互联网使用习惯进行数据分析，从而限制老用户的流量，给新用户流量。
4. 2021数据分析实战
根据2021年中国农村留守儿童现状调查报告，全国共有农村留守儿童6102.55万，占农村儿童37.7%，占全国儿童21.88%。本次调查发现，留守儿童总体上形成了比较积极的价值观，有92.1％的留守儿童为自己是中国人感到自豪，91.9％对自己生活在中国感到满意：有82.4％的留守儿童对未来抱有希望，77.7％希望以后在城市生活；有90.2％的留守儿童与母亲关系很好，89.4％与父亲关系很好，大多数留守儿童将母亲视为最重要的支持来源。
5. 大数据分析经典案例ppt
数据分析报告概况
1、简介
根据数据分析原理和方法，运用数据来反应、研究和分析事物的现状、存在的问题、背后的本质和运行的规律，并得出结论，提出解决办法的一种分析应用文体。
2、数据分析报告类型
•日常数据通报：月报、年报
•专题分析报告：微信红包分析报告
•综合分析报告：针对某行业
3、数据分析报告作用
展示分析结果
6. 大数据分析经典案例塔吉特
Transform菜单下，选“ComputeVariable”，在打开的对话框中，首先在“TargetVariable”中输入目标变量名，如x。
设原变量名为y，若取以10为底的对数，在“NumbricExpression”中输入Lg10(y)；若取以e为底的对数，在“NumbricExpression”中输入Ln(y)。
7. 大数据分析经典案例分析
假设你的花园里的水管有泄漏，你带个水桶和一些密封材料来解决问题，但是过了一会儿，你发现泄漏会更大，这个时候需要专家携带更大的工具来解决问题，同时你仍在使用水桶排水。一段时间后，你会注意到一条巨大的地下溪流已经打开，你需要每秒处理数百万升的水。
你不仅需要新的水桶，而且还因为水的体积和速度增加了，需要采用了全新的解决问题的方法。为了防止城镇洪水，也许你还需要政府建造一座大型水坝，这需要大量的土木工程专业知识和完善的控制系统。
“数据”也发生了同样的情况。数据集已经变得如此庞大或复杂，以至于传统的数据处理软件不足以处理捕获，存储，分析，数据管理，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新和信息隐私。所需的是“大数据”。
大数据是一个术语，它描述了日常会淹没企业的大量数据（结构化和非结构化）。但是，重要的不是数据量，而是组织处理重要数据的方法，可以对大数据进行分析，以助于做出更好决策和战略业务转移的见解。
大数据3V模型
大数据是高容量、高速度、种类繁多的资产，它们需要新的处理形式以实现增强的决策制定，洞察力发现和流程优化。
容量(Volume）
生成和存储的数据量。智能手机使用数据的激增；日常物体中的摄像头、汽车等等传感器将会产生数十亿个不断更新的数据源，其中包含环境、位置、视频、语音、符号等。在过去，存储它一直是个问题，但是新技术（例如Hadoop）减轻了负担。
速度(Velocity）
生成和处理数据的速度以满足企业需求。数据流以前所未有的速度流入，必须及时处理。点击和广告展示以每秒数百万个事件的速度捕获用户的行为；在线游戏系统支持数百万乃至千万用户一起使用，每个用户每秒产生多个数据。
种类(Variety）
数据的类型和性质。数据具有各种类型的格式，从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，邮件，视频，音频，符号和交易数据等。大数据不仅仅是数字，日期和字符串。大数据也是地理空间数据，3D数据。
近来数据价值(Value)被认为是大数据的第四大特征，从海量数据中获取有价值的信息需要多种数据挖掘技术、分析工具和模型方法的支持，这也正好印证了大数据的前三大特征。
从某种意义上讲，发觉数据的内在价值是实现数据智慧化的重要途径。大数据除了量大、处理速度快、结构种类多之外，实现数据价值才是大数据的主要内涵，数据价值化赋予数据生命力，使得大数据有“肉体”，也有“灵魂”。
当你将大数据与强大的分析思维结合在一起时，大数据就能帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。捕获，格式化，操纵，存储和分析这些数据后，可以帮助公司获得有用的见解和决策，以增加收入，吸引、留住客户并改善运营方式。
你可以从任何来源获取数据并进行分析，开发新产品，优化产品以及做出明智的决策。
大数据在行业中的应用
大数据正以惊人的速度，数量和种类从多个来源获得。为了从大数据中提取有意义的价值，您需要最佳的处理能力，分析能力和技能。大数据几乎影响了每个行业的组织。
银行业务：了解客户并提高客户满意度很重要，同时保持法规遵从性的同时最小化风险和欺诈也同样重要。
教育：通过分析大数据，教育者可以识别学生的学习程度，因材施教，确保学生取得适当的进步，并可以制定更好的教育评估系统。
政府：当政府机构能够利用分析并将其应用于大数据时，它们在管理公用事业，运营机构，处理交通拥堵或预防犯罪等方面将占有重要地位。
卫生保健：患者记录、治疗计划、处方信息的收集，在医疗保健方面，需要快速、准确地完成所有工作，并且在某些情况下，还必须具有足够的透明度来满足严格的行业法规。
制造：制造商可以提高质量和产量，同时减少库存。制造商可以更快地解决问题并做出更灵活的业务决策。
零售：零售商需要了解客户的喜好，向不同的用户使用不同的营销方法；找到处理交易的最有效方法，将失效的业务重新带回并能分析出最具战略意义的方法。
大数据仍然是所有这些事情的核心。