之前我們帶大家初步走進了大數據的大門，那這篇文章便給大家來帶來大數據的具體應用，讓大家更加直觀的瞭解到快節奏的大數據，學會怎麼利用大數據。

有位名人曾經說過-----管理不僅要講究策略，還要講究手段，比如大數據技術的應用。小編作為普通老百姓也是能親身體會到大數據給人們帶來的好處，當然它帶來的並不僅僅是使我們的生活變得更加便利，更是捲起了人們思維轉變的熱潮。

大數據熱潮

一.大數據帶來的思維的轉變

與小數據時代相比，我們從這兩個個方面便可直觀的看出大數據的特點----更快、更好。

更快：我們拿“人口普查”這方面來說，一般是每十年都會進行一次人口大普查活動，然而小數據時代人們都是以統一的方法，逐一併且一次性的調查登記，這將是工程非常浩大且麻煩的事情而這便是典型的一種全數據模式，之後也出現過具有創新意義的隨機採樣的方法。針對同一案例，身處大數據時代的人們也具備了大數據的各種技術能力，但是我們還需要將思維轉變為“樣本 = 全部”，它不用使用隨機採樣的方法，而是採用所有數據，既保留了調查組織的高度集中性與普查對象的完整性，同時也節省了資源及時間。

大數據更快

更好：大數據具有的特徵我們將它稱為4V（Volume、Variety、Value、Velocity）。

Volume代表了非結構化數據的超大規模以及它的增長，它佔據了將近90%的總數據，比結構化數據增長了10倍-50倍。

大數據大體積

Variety代表了大數據的多樣性，它擁有很多不同的形式，如文本、圖像、視頻等等。

Value代表了大量不相關的信息，那些看似風馬牛不相及的信息實際上卻存在的某種聯系，它可預測分析的未來趨勢與模式並且可進行深度復雜分析。阿爾法狗vs柯潔的那場比賽就足以說明這一切，也是經過那場比賽人們才真正的被大數據所征服。大數據不僅僅是技術，更是產生價值，它更像是在海量的信息中挖掘具有價值且稀疏的信息的淘金者。

大數據多樣性

二.大數據時代下成功的案例

案例一：

自從商品貿易的飛速發展，人們的消費水平也日漸提高，那麼接下來就拿亞馬遜這個企業舉例。

亞馬遜LOGO

亞馬遜申請過一個新專利----“預測式發貨”，顧名思義指的是通過對用戶數據進行分析，在用戶還沒有下單購買之前就提前發出包裹。

這項技術大大縮短了發貨時間，提高了用戶購買產品時的體驗感，相信大家也是經常網購，當自己購買了商品時，賣家遲遲不發貨或者物流遲遲不更新，多多少少都會影響到買家的心情從而降低了用戶下次還來此店鋪購買的慾望，甚至導致放棄在此店鋪購買商品的想法。

用戶分析

所以亞馬遜便是利用了大數據技術，根據用戶之前的訂單和其他瀏覽記錄來預測用戶的購買習慣，再參考用戶的商品搜索記錄、購物車以及在某指定產品頁面上停留的時間來進行判斷，從而達到在用戶下單購買前就將產品發出去。說到這裏肯定會有人問：那要是用戶沒有下單，你們就把產品發了出去那該怎麼辦？根據該專項所述，雖然企業會將產品提前發出，但是在用戶確認下單之前，產品會暫存在快遞公司或者運貨的卡車內。在小編看來這項專利簡直是太貼心了，利用大數據技術精準且有效的提高了用戶的體驗。

案例二：

如果說亞馬遜的“預測式發貨”很是貼心的話，那麼這份貼心的另一位守護者就是快遞行業。

聯合快遞（UPS），不像亞馬遜那樣利用大數據去預測用戶的購買習慣，所謂快遞就是一個字“快”，影響着送到時間的因素有許多，如車的性能、路面交通的情況等，而UPS在公司的大部分卡車上安裝了遠程通信傳感器，這些傳感器可以檢測車輛車速、方向、動力性能等方面的數據，並且將這些數據蒐集為公司提供車輛信息為公司規劃最佳路線。

汽車傳感利用大數據

海量的在線地圖數據以及優化算法，實時幫助的UPS快遞駕駛員規劃最新最佳的行進路線，最新數據也表明這種技術為UPS減少了大約8500萬英里的物流里程，節約了約840萬加侖的汽油。

大數據時代

北上廣不相信眼淚，江浙滬不相信天氣。在看過了大數據分析的未來40天的天氣情況時又是與多少朋友“自閉”了呢，真是盼星星盼月亮的等着太陽“上班”呢。