1. 大数据分析报告案例分享
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。
2. 大数据分析应用案例
答:1：.数据处理软件Excel和MySQL
Excel可以做数据分析透视表，挖掘隐藏数据价值
MySQL将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性
2：数据可视化Smartbi和Echarts
Smartbi轻量化的BI软件，部署方便，走多维分析方向。能够快速制作数据可视化图表。
3：大数据分析SPSS、Python、HiveSQL等
3. 大数据分析报告案例分享会
大数据科技股份有限公司是一家基于大数据挖掘分析技术的数据驱动型综合资讯服务机构。
大数据定位为一家基于大数据挖掘分析技术的数据驱动型综合资讯服务机构，致力于做政府、企业乃至个人的领导者管理工具。
大数据主要产品有政务大数据方面《工商大数据平台》《中国教育大数据平台》《食药大数据平台》《智库大数据平台》《品牌口碑研究大数据平台》等9个以上大数据平台。
首页大数据拥有五大基础技术能力：系统计算技术、大数据软件技术、大数据分析技术、大数据平台建设、大数据安全技术。
4. 大数据分析经典案例
一、数据核心原理
从“流程”核心转变为“数据”核心
大数据时代，计算模式也发生了转变，从“流程”核心转变为“数据”核心。hadoop体系的分布式计算框架已经是“数据”为核心的范式。非结构化数据及分析需求，将改变IT系统的升级方式：从简单增量到架构变化。大数据下的新思维——计算模式的转变。
例如：IBM将使用以数据为中心的设计，目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据下，云计算找到了破茧重生的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。大数据和云计算的关系：云计算为大数据提供了有力的工具和途径，大数据为云计算提供了很有价值的用武之地。而大数据比云计算更为落地，可有效利用已大量建设的云计算资源，最后加以利用。
科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。
二、数据价值原理
由功能是价值转变为数据是价值
大数据真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。
例如：大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。
三、全样本原理
从抽样转变为需要全部数据样本
需要全部数据样本而不是抽样，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果现在数据足够多，它会让人能够看得见、摸得着规律。数据这么大、这么多，所以人们觉得有足够的能力把握未来，对不确定状态的一种判断，从而做出自己的决定。这些东西我们听起来都是非常原始的，但是实际上背后的思维方式，和我们今天所讲的大数据是非常像的。
举例：在大数据时代，无论是商家还是信息的搜集者，会比我们自己更知道你可能会想干什么。现在的数据还没有被真正挖掘，如果真正挖掘的话，通过信用卡消费的记录，可以成功预测未来5年内的情况。统计学里头最基本的一个概念就是，全部样本才能找出规律。为什么能够找出行为规律?一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。
5. 大数据分析报告案例分享怎么写
大数据的运营模式关键包括以下几个方面
1）数据市场销售：该方式关键就是指将初始数据开展市场销售，或是授权第三方应用已有数据。该方式在中国因为多种多样缘故进度迟缓，海外关键在金融业用以个人信用分析等。
2）科学研究咨询分析：该方式就是指企业（如顾问公司）根据已有数据、公布数据或第三方数据开展分析，得到行业分析报告或是一些特殊方位的汇报，并将汇报开展出售的方式。
3）服务平台：该方式出示服务平台专用工具的租赁，企业将已有数据导进其服务平台或运用服务平台专用工具导进第三方数据，并且用其出示的专用工具开展测算，再将数值取回来。该方式下，服务平台依照数据量和使用时间开展收费标准。该方式很有可能与第三方数据储存相结合，针对客户而言，将数据放到第三方数据库房并应用其服务平台开展测算，比较方便快捷。
4）广告宣传等运用：根据将大数据开展分析和挑选，进而将广告宣传要求连接至DSP服务平台等，供即时竞价等。
5）人工智能技术开发设计：该运营模式关键根据大数据分析持续开展人工智能技术商品的开发设计，如Google的无人驾驶等。该方式在中国运用仍较少。
6）第三方储存：在该运营模式下，企业自身并不建造数据库或是数据管理中心，只是立即将数据上传入第三方开展储存和管理方法，该方式针对企业的资本开支工作压力较小。除此之外，大家注意到第三方储存因为其在技术性和机器设备上的领跑性，能够协助企业在节约项目投资的状况下得到 不错实际效果。
7）第三方分析：在该运营模式下，企业自身并不开展大数据分析，只是聘用第三方对已有大数据开展分析。一般，企业会特定研究内容或科学研究目地，由第三方开展实际操作。另外，大家注意到，第三方分析很有可能会根据第三方储存的技术性上由第三方一并进行。
营运商的大数据运营模式关键有：
（1）模式：运营分析该方式下，营运商会聘用第三方企业针对BOSS系统软件开展运维管理，以往，BOSS系统软件关键偏重于BSS系统软件的运维管理，更侧重于对互联网应用状况及客户电話、信用卡账单等信息的分析。这类分析可以协助营运商提高互联网应用高效率、能够更好地服务客户等。
（2）第三方分析：在大数据时期下，传统式的运营分析系统软件碰到挑戰，营运商会考虑到怎样能够更好地应用其大数据。大家见到，营运商依然会采用以前BOSS系统软件的方法，本身购置硬件配置机器设备，并交给第三方开展运维和分析。
（3）大数据营销：在营运商依据客户的ARPU值、地区、本人信息等大数据开展分析后，能够开展大数据营销。现阶段，这类协作一般是与第三方开展协作。由第三方明确提出合理实体模型与优化算法，在营运商数据库文件开展运作，并得到符合规定的群体，营运商根据对外开放插口对其开展大数据营销。在该全过程中，第三方没法得到 客户的精确信息。依据大家的调查，某营运商省子公司根据这类合作模式，促使其金融理财产品推销产品电話的通过率已达到5%。
以中国联通为例子，沃门户与晶赞高新科技早已就广告宣传开展协作，包含PC手机客户端，Wap手机客户端等，包含主页、內容页顶端通栏和底端通栏、协作频道栏目等。合作模式为：中国联通承担广告素材的审批，而晶赞高新科技出示整套广告宣传解决方法。晶赞实际承担从早期（包含部位及种类以内的广告栏使用价值发掘），到中后期（市场销售、推广、制作及管理方法）的各阶段并导入DSP服务平台。此类协作即归属于营运商大数据时期下的大数据营销。
（4）第三方协作营运商与第三方协作的方法将不但仅限于大数据营销。中国联通早已与招行创立“招联消费信贷企业”，相互朝向网络金融行业。该合作方式下，中国联通关键奉献的是其所有者的巨大且真正的信息及其根据大数据能够分析出的結果。大家觉得，金融业针对大数据的要求比较急切，由于其牵扯的潜在性获益或损害成本费较高；除此之外，也因为其此，此项协作可以为大数据分析产生较高股权溢价，是典型性的效应标价并非成本费加持标价。大家觉得，营运商与金融业的协作探寻脚步可能加速。
除此之外，大家觉得，营运商现阶段积极主动进军物联网技术、尤其是车联网平台，这类协作将必须针对大数据开展合理收集与分析，一样将是营运商大数据将来积极主动发展趋势的方位。
6. 大数据分析的典型案例
随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习大数据技术，而今天我们就通过案例分析来了解一下，大数据风险管理包含哪些内容。
(1)确定新兴趋势和风险因素
大数据明显的优势在于识别消费者中正在出现和发展的趋势。通过统计分析，初创公司可以制定更详细的业务计划，而传统公司可以及早发现用户行为的变化，从而可以降低业务向新方向发展的风险。这些分析还可以确定导致客户流失的因素，从而有助于减少和防止高流失率。
(2)评估潜在的业务地点
在建立新的实体企业时，确定其开展业务的佳地点是一个关键的决定。在过去，企业不得不依靠大量的反复试验，但是由于采用大数据技术，处于数字时代的组织可以使用分析功能来查找关键的人口统计信息以及与那些潜在客户相邻的佳地点。当组织已经知道目标市场在哪里时，选择开展业务的地点就不再是一种猜迷游戏，而成为一个明智的决定。
(3)识别潜在欺诈
虽然数字时代确实带来了几十年前不存在的某些风险，但它创造了更多的解决方案来管理这些风险。对于专注于处理财务或个人信息的组织来说，大数据可以通过高度简化和过滤的流程来分析风险因素，并查明异常行为和差异，从而识别潜在的欺诈行为。组织不会再浪费人力和冒着人为错误的风险确保客户信息的安全。
(4)评估财务风险
没有比金融机构更需要风险管理的组织了。大数据提供了这些组织评估和减轻财务风险(例如信用卡欺诈、市场风险和资产负债)所需的统计数据。通过使用预测建模并基于分析创建无风险服务，金融组织可以维持业务连续性，并提高客户满意度。