之前我们带大家初步走进了大数据的大门，那这篇文章便给大家来带来大数据的具体应用，让大家更加直观的了解到快节奏的大数据，学会怎么利用大数据。

有位名人曾经说过-----管理不仅要讲究策略，还要讲究手段，比如大数据技术的应用。小编作为普通老百姓也是能亲身体会到大数据给人们带来的好处，当然它带来的并不仅仅是使我们的生活变得更加便利，更是卷起了人们思维转变的热潮。

大数据热潮

一.大数据带来的思维的转变

与小数据时代相比，我们从这两个个方面便可直观的看出大数据的特点----更快、更好。

更快：我们拿“人口普查”这方面来说，一般是每十年都会进行一次人口大普查活动，然而小数据时代人们都是以统一的方法，逐一并且一次性的调查登记，这将是工程非常浩大且麻烦的事情而这便是典型的一种全数据模式，之后也出现过具有创新意义的随机采样的方法。针对同一案例，身处大数据时代的人们也具备了大数据的各种技术能力，但是我们还需要将思维转变为“样本 = 全部”，它不用使用随机采样的方法，而是采用所有数据，既保留了调查组织的高度集中性与普查对象的完整性，同时也节省了资源及时间。

大数据更快

更好：大数据具有的特征我们将它称为4V（Volume、Variety、Value、Velocity）。

Volume代表了非结构化数据的超大规模以及它的增长，它占据了将近90%的总数据，比结构化数据增长了10倍-50倍。

大数据大体积

Variety代表了大数据的多样性，它拥有很多不同的形式，如文本、图像、视频等等。

Value代表了大量不相关的信息，那些看似风马牛不相及的信息实际上却存在的某种联系，它可预测分析的未来趋势与模式并且可进行深度复杂分析。阿尔法狗vs柯洁的那场比赛就足以说明这一切，也是经过那场比赛人们才真正的被大数据所征服。大数据不仅仅是技术，更是产生价值，它更像是在海量的信息中挖掘具有价值且稀疏的信息的淘金者。

大数据多样性

二.大数据时代下成功的案例

案例一：

自从商品贸易的飞速发展，人们的消费水平也日渐提高，那么接下来就拿亚马逊这个企业举例。

亚马逊LOGO

亚马逊申请过一个新专利----“预测式发货”，顾名思义指的是通过对用户数据进行分析，在用户还没有下单购买之前就提前发出包裹。

这项技术大大缩短了发货时间，提高了用户购买产品时的体验感，相信大家也是经常网购，当自己购买了商品时，卖家迟迟不发货或者物流迟迟不更新，多多少少都会影响到买家的心情从而降低了用户下次还来此店铺购买的欲望，甚至导致放弃在此店铺购买商品的想法。

用户分析

所以亚马逊便是利用了大数据技术，根据用户之前的订单和其他浏览记录来预测用户的购买习惯，再参考用户的商品搜索记录、购物车以及在某指定产品页面上停留的时间来进行判断，从而达到在用户下单购买前就将产品发出去。说到这里肯定会有人问：那要是用户没有下单，你们就把产品发了出去那该怎么办？根据该专项所述，虽然企业会将产品提前发出，但是在用户确认下单之前，产品会暂存在快递公司或者运货的卡车内。在小编看来这项专利简直是太贴心了，利用大数据技术精准且有效的提高了用户的体验。

案例二：

如果说亚马逊的“预测式发货”很是贴心的话，那么这份贴心的另一位守护者就是快递行业。

联合快递（UPS），不像亚马逊那样利用大数据去预测用户的购买习惯，所谓快递就是一个字“快”，影响着送到时间的因素有许多，如车的性能、路面交通的情况等，而UPS在公司的大部分卡车上安装了远程通信传感器，这些传感器可以检测车辆车速、方向、动力性能等方面的数据，并且将这些数据搜集为公司提供车辆信息为公司规划最佳路线。

汽车传感利用大数据

海量的在线地图数据以及优化算法，实时帮助的UPS快递驾驶员规划最新最佳的行进路线，最新数据也表明这种技术为UPS减少了大约8500万英里的物流里程，节约了约840万加仑的汽油。

大数据时代

北上广不相信眼泪，江浙沪不相信天气。在看过了大数据分析的未来40天的天气情况时又是与多少朋友“自闭”了呢，真是盼星星盼月亮的等着太阳“上班”呢。