一、大数据应用的典型案例和分析？
以下是一些大数据应用的典型案例和分析:
1.个性化推荐系统:通过收集和分析用户的历史行为、偏好和需求,为用户提供个性化的推荐内容和服务。例如,亚马逊商品推荐系统通过对用户的历史购买记录、搜索记录、点击行为等数据进行分析,为用户推荐他们感兴趣的商品。
2.欺诈检测系统:通过收集和分析大量的数据,检测并防止欺诈行为。例如,银行使用大数据技术来检测信用卡欺诈行为,通过对客户的信用历史、交易记录等数据进行分析,发现异常交易并立即采取措施。
3.人脸识别技术:通过采集和分析人脸图像数据,实现自动身份验证和识别功能。例如,一些酒店使用人脸识别技术来检测客人的身份并为他们提供个性化的服务。
4.智能客服系统:通过收集和分析大量的客户对话数据,实现智能化的客服服务。例如,某些公司使用自然语言处理技术和机器学习算法来训练客服机器人,实现对客户问题的快速回答和处理。
二、大数据有哪些具体的应用案例？
大数据具体的应用案例:
1、能源行业大数据应用:计算居民用电量
2、职业篮球赛大数据应用:专业篮球队会通过搜集大量数据来分析赛事情况，通过分析这些数据，找到对手的弱点。
3、保险行业大数据应用:集中处理所有的客户信息。
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的判断力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息。
大数据主要有三种，包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。
据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。在以云计算为代表的技术创新基础上，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过人们对各行各业的不断创新，大数据会为人类创造更多的价值。
三、大数据供应链 案例
大数据供应链案例分析
在当今数字化时代，大数据已经成为企业发展的关键因素之一，尤其在供应链管理领域。通过合理利用大数据分析，企业可以实现供应链的优化、成本的降低以及效率的提升。本文将结合实际案例，探讨大数据在供应链管理中的应用与益处。
案例一：物流配送优化
某电商公司通过大数据分析发现，在某些地区的配送路线上存在明显的低效问题，导致配送时间较长、成本较高。通过对海量的配送数据进行挖掘和分析，该公司成功优化了配送路线，降低了运输成本，提高了配送效率，客户满意度得到显著提升。
案例二：库存管理优化
一家制造型企业在生产过程中，往往会面临库存过多或过少的问题，这会导致生产计划的紊乱和资源的浪费。通过大数据分析，该企业可以更准确地预测市场需求，优化库存管理，避免库存积压和断货现象的发生，提高供应链的整体效率。
案例三：供应商管理优化
在供应链管理中，供应商的选择和管理对企业的稳定运作至关重要。通过大数据分析，企业可以根据供应商的历史表现、信用评级等数据进行评估，并为其供应链体系选择更加稳定和高效的供应商，从而降低风险，提升供应链的韧性。
结论
以上案例表明，大数据在供应链管理中的应用已经成为一种趋势。通过对海量数据的采集、分析和挖掘，企业可以更好地优化供应链，提升运营效率，降低成本，提高客户满意度。未来，随着大数据技术的不断进步，相信大数据在供应链管理中的作用将更加突出。
四、大数据 供应链 案例
大数据在供应链中的应用案例分析
随着信息技术的不断发展，大数据作为一种新型技术手段在各个领域得到了广泛的应用。在供应链管理领域，大数据的应用也逐渐走向成熟，为企业提供了更多的决策支持和优化手段。本文将结合实际案例，探讨大数据在供应链中的应用及其成效。
大数据在供应链可视化中的作用
供应链是企业核心的管理领域之一，它涵盖了从原材料采购到最终产品交付的全过程。然而，传统的供应链管理往往较为笨重，信息流动不畅，导致了生产计划不准确、库存积压等问题。而大数据技术的出现，让供应链管理变得更加智能、高效。
以某知名跨国制造公司为例，该公司利用大数据平台对供应链各环节数据进行实时监测和分析，实现了供需匹配的精准化。通过可视化界面，管理人员可以清晰地了解产能状况、库存水平以及订单情况，从而及时调整生产计划，避免了供大于求或供不应求的情况。
大数据在供应链预测中的应用
供应链预测是优化供应链管理的关键一环。大数据分析可以帮助企业更准确地预测市场需求、货物流动等情况，从而提前调整库存策略、供应计划，避免因需求波动导致的库存压力和物流延误等问题。
某电子商务公司利用大数据分析技术，对历史销售数据进行挖掘和分析，建立了销售预测模型。通过对多维数据的交叉分析，系统可以准确地预测不同产品在不同时间段的销售情况，帮助企业避免库存积压和供应不足的风险。
大数据在供应链风险管理中的应用
供应链管理中的风险无处不在，包括原材料价格波动、供应商倒闭、自然灾害等因素都可能影响供应链的稳定性。大数据技术可以帮助企业更好地识别、评估和管理这些潜在风险，提前做好规避和备案。
以某国际物流公司为例，该公司利用大数据技术对供应链各环节的数据进行分析，建立了风险评估模型。通过结合外部数据源和内部数据，系统可以实时监测各种风险因素的变化，为企业提供预警和决策支持，有效避免潜在风险带来的损失。
结语
大数据作为一种强大的技术工具，正在为供应链管理领域带来革命性的改变。通过大数据分析，企业可以更好地实现供需匹配、提高生产效率、降低成本，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地。随着大数据技术的不断发展和完善，相信在未来的供应链管理中，大数据将发挥越来越重要的作用。
五、出版行业大数据应用的典型案例？
出版行业大数据应用典型案例包括：
1. 亚马逊的“读者之声”：亚马逊通过收集读者对图书的评价、购买记录等数据，分析读者的阅读偏好和行为习惯，为出版社提供销售预测、市场分析等数据支持，帮助出版社优化产品推广策略。
2. 豆瓣读书的“豆瓣阅读”：豆瓣阅读是豆瓣旗下的一款阅读App，通过用户的阅读记录和评分，收集和分析读者的阅读偏好和行为习惯，为出版社提供市场分析和读者反馈等数据支持，帮助出版社了解读者需求并优化产品。
3. 中国知网的“知网大数据”：知网大数据是中国知网推出的一款数据分析工具，通过对学术文献、会议论文等大数据的收集和分析，为出版社提供行业趋势、研究热点等数据支持，帮助出版社了解学术前沿和市场需求。
4. 中国新闻出版研究院的“出版大数据平台”：出版大数据平台是中国新闻出版研究院推出的一款大数据分析平台，通过对出版产业链各环节的数据进行收集和分析，为出版社提供市场分析、销售预测、读者需求等数据支持，帮助出版社优化产品推广策略和提高市场竞争力。
这些大数据应用案例都充分展示了大数据在出版行业中的重要作用，帮助出版社更好地了解市场需求和读者行为，优化产品推广策略，提高市场竞争力。
六、火鸟供应链案例？
案例公司介绍
1994年，Firebird Electric，美国(Firebird)，是第一家外派的外国供应商。向美国供应Road-Master汽车公司。位于哥伦比亚,南卡罗莱纳，火鸟供应头灯，尾灯，盖灯，中心高。安装，和前置组件到道路主人。Road-Master销售占火鸟大部分收入。原始设备制造商(OEM)照明是供应给橙堡工厂，哥伦比亚汽车工厂，和。哥伦比亚摩托车工厂。此外，还提供售后服务(售后服务)。为国外和国内的需求。每周发货去加拿大的马路大师。墨西哥的制造业和道路管理。服务模型也被发送到。德国、巴西和日本。火鸟电气、美国，从造型师到妹妹的出口组件。和母公司。模制零件也提供给Road-Master。
运营模式
Firebird有五个不同的操作中心，东方工厂制造轻型组件。和单位。我生产前灯和前置组件。制造业二组装尾灯，盖灯，中心高挂，和售后市场产品。西方工厂为装配和外部提供部件和销售。制造三厂是一种用于镜片、反射镜的消毒和涂层处理和扩展，制造IV是模具注射成型设备生产反射镜、透镜和外壳和卤素灯泡部门提供生产中使用的大多数灯泡。
在东方工厂组装。大约有40条线提供不同的制作、模型和照明类型给Road-Master车辆。专线运行多个班次，以满足OEM生产。目前的一年，A车模型和B模型。为复仇者提供OEM生产。奥德赛微型面包车在一个班次的专用线路上运行。OEM需求可能超过每天1200单位。14条生产线满足市场需求。这些线在不同的模型之间是可以互换的。售后市场总成和部件是。在OEM生产后10-20年，服务要求从30到，每月10000辆。西方工厂运营，制造第三厂是一个隔离的消毒区域，用于涂装过程。产品清洗，准备，或镀铝或硬铝膜涂层。 提供反射涂层，如反射器和扩展。这过程允许塑模部分以设计的角度反射光线。镜片是硬涂层，以防止芯片和裂纹，制造第四厂，是即将到来的购买或购买决定的焦点，模具，零件组装和销售。镜片、反射镜和外壳都是模制的。从树脂和玻璃纤维增强塑料。模具注塑机器从60吨到900吨的压力。这些机器适于生产。 多个零件通过互换模具。火鸟电力公司最近收购了，世界上最大的两个造型机。生产力机器将在即将到来的关于进一步扩张的决定中提供帮助。火鸟是否正在减少西部工厂物料订单中心的库存?可能通过三种机器展开操作。火鸟电气制造卤素灯用于内部生产和外部，销售，卤素灯泡(HB)部门可以生产60000个，每周的灯泡。HB持续进行三班制，直至每周生产配额。
采购部门
火鸟电的采购是分散化的采购部门Firebird美国公司由9名全职员工组成。协助采购经理
决策和控制行政职责。六个买家负责获得满足生产要求的材料。一个买家灯泡部门和一个单独负责机器运营与管理的采购。其他四个买方负责特定的供应商。每个买家都监督购买的所有产品分别负责从8到10个不同的供应商。另外两个采购助理职责具体分配给供应商评估和来料质量合格。
新产品生产线
懂的需求客户、内部部门和潜在的供应商都有助于设计，质量作为成型部分。由于Road-Master严格的质量要求,而准时制库存系统，不合格导致高成本，阻碍。客户关系，并危及潜在的合同,部门包括产品定义和开发阶段包括产品设计、采购、质量保证，销售，模具成型，工程，制造，工厂管理质量控制，生产控制，物料管理。新磨合开发的第一阶段是收集模型信息从客户到销售部，基于这些信息，第一个。房屋的图纸已完成并评估。火鸟认为应用新技术，替代制造工艺和新投入即将为所有新型号部件生产。项目负责人及项目成员代表上述各部门，为发展选择团队以及质量保证审核最初的图纸。审查包括简化，通过消除组件和过程，并寻找工具和生产的替代方法。然后将设计评审发送到制造部门，模具，采购，质量保证，质量控制，一次后续会议由全体代表参加。每个部门与制造人员举行发展会议，以通知团队成员的进度更新，质量目标，成本和责任的需要定期举行会议，以确保成员知道修订计划。不断地强调不断改进的信息流程。产品开发完成后，Firebird定义了产品的规格。夹具(模具)测量。该夹具是为准确、方便而设计的。使用和成本效率，该夹具和所需材料的草图画。采购和工程人员，从火鸟和道路主人。必须批准这个概念。经批准，夹具制造商提交设计，质量保证。火鸟购买和保留所有权，模具夹具不考虑生产和购买决策的结果，产品最初的试运行，总是在内部进行，是为了验证，该夹具能够满足图纸规格和最小尺寸涉及报废率。统计过程控制图保存树脂输入和输出。质量。如果该过程被视为失控，则对第一步进行修改新的试运行已经安排好了。召开评估会议，通知各部门，对潜在的问题。因果判断是建立和协调的，通过修改请求表。目标完成日期也在此建立，会议。
假设
在这个案例中，我们可以看出，新产品开发是一个复杂的过程。最近更多的更多的火鸟生产被外包。使用给定的假设下面，请分析一下决定成败的决定。请写一份详细的报告推荐要么外包定，要么自己制作。
1. 制作和购买信息如图1所示。内部生产成本从制造和成本核算中获得;上的信息购买成本从期刊，历史定价，供应商信息，和工程估算。（图示1）
2. OEM需求预计在明年达到25万台(1000台/天，共计250工作天/年) 。
3. 树脂用量为454克(1磅) 。实际产品重量为432克。捏合后重22克。
3. 变量周期时间、人工成本、间接成本、材料成本、运输，成本和利润。
4. 内部和采购零部件的质量差异可以忽略不计。
问题
火鸟正面临着一个重要的战略决策。问题在于火鸟是应该在内部生产还是外包本田组件。这是一个复杂的决定，涉及许多因素。只考虑决定的财务影响是错误的。决定必须彻底分析。然而，在任何外包决策中，财务影响都是这一过程的第一步。如果决定不会产生重大财务影响，应立即放弃。另一方面，如果潜在的重要效率和增加利润的分析
应该继续。毕竟任何持续关注的目标都是有竞争力的。外包正在迅速成为广泛接受的商业惯例。但是，企业绝不能外包其战略能力。这可能会导致客户直接与您创建的竞争对手进行交易。如果本田零部件外包，本田如何应对？
火鸟还必须评估持续外包对当地社区的影响。一个公司忠于其社区总是有益的。这种忠诚可能导致减税和一支忠诚的劳动力队伍。火鸟显然具有生产该组件的能力和过剩的能力。因此，如果内部生产成本与外包选择相当竞争，Firebird应该生产内部...
图1和图2给出的比较显示了每个选项的价格。从图2可以看出，内部的一台机器解决方案比外包成本稍贵美元如果固定开销被减去，内部解决方案实际上可能低于外包选项。货币数字的时间价值表示投入模制单位的货币乘以当年的年利率。工厂机会成本的计算方法是：将机器空间需求除以工厂的工作量，然后乘以产出成本。
案例参考问题（参考原案例）：1. Does Make or Buy decisions have the same impact asoutsourcing decisions?
2. What are the benefits and costs to society when wellestablished firms like Firebird outsource when they clearly have the capabilityto produce the good or service?
3. How should the suppliers be selected if the buy option ischosen? Give a step by step approach to the selection and evaluation process.
分析过程
问题一：
有影响，在决定或购买决定或外包决策中，考虑的两个最重要的因素是成本和生产能力的可用性。一个公司可能决定购买该产品而不是生产它，如果它比制造成本更低，或者如果它没有足够的生产能力生产它的内部。可能影响公司购买部分或生产部分的决定的因素包括缺乏专业知识、数量需求、对多种采购的渴望、现有的闲置生产能力、质量控制、技术以及产品可能不是其战略的一部分。
问题二：
鉴于Firebird在选择生产或购买其产品方面有一个艰难的决定，它涉及许多因素。Firebird不应该仅仅关注成本或储蓄的财务影响，尽管它是任何公司所关注的第一件事。这个决定必须经过彻底的分析。如果财务影响对公司的影响不是很大，那么应该避免分析。如果有可能迅速增加盈利能力，那么分析应该继续。无论如何，公司的目标是保持竞争力和提高盈利能力。在过去的几十年里，由于外包的惊人增长，决定成败的决定是企业必须经常处理的。注意，企业不应该外包核心竞争力。这可能导致客户直接面对竞争，或客户成为竞争对手。例如，你认为如果本田将零部件外包，会有什么感觉。
问题三：
产品规格-火鸟需要描述所需的产品和规格需求，RQF (RFP) -使用产品说明书，请求报价或建议，通过投标过程确定可能的供应商，所示。供应商选择-根据跟踪记录(可靠性)、生产处理(能力)、生产机器和技术(能力)选择和评估供应商的过程。所示。条款和条件(合同)-火鸟开始谈判最终价格和条款。一旦这个步骤完成，购买订单和生产就开始了。
最终建议
我们建议Firebird在内部制造产品。制造这个产品所花费的成本大约比用一台机器购买要多一万美元。这是成本分析的一个明显的例子，它不足以改变他们的过程。使产品内部包括火鸟的好处包括了解自己的体积需求、他们的多种来源的潜力、他们现有的闲置生产能力、质量控制和技术和功能。在内部制作的情况下，Firebird不需要冒险，因为他们知道当需求很高时，他们的产品可能无法使用，或者担心与供应商的价格更高的合同谈判，而供应商反过来又会改善或恶化供应商关系。此外，这也对当地经济产生了很大的影响，因为火鸟不需要裁员，从而降低了当地的经济。最终，他们可能不得不使用两台机器，从长远来看，与购买部件相比，他们将节省更多的钱。
图1:
图2:
七、十大区块链应用案例？
1、加密信托。大型投资机构倾向于通过加密信托或加密基金投资比特币等新主流资产，投资者无需亲自购买、存储和管理数字资产。
2、加密银行。目前直接向数字资产公司提供服务的银行已超30家，近20家数字资产支付处理商正积极开拓类银行服务。
3、STO（证券型通证）。STO是数字资产追求合规化、渴望主流化的一个体现，它将在加速全球资产流动性方面带来巨变。
4、自动化做市商。自动做市商（AMM）不仅仅只是实现了交易自动化、无人化，更重要的是它为金融市场引入了一种全新的交易模式。
5、算法稳定币。目前仍处于混乱状态中的算法稳定币，虽然尚未输出“稳定”，但为我们揭示了另一种秩序与规则。
6、资产上链中间件。预言机和合成资产等资产上链中间件将随着行业的不断发展持续迭代。
7、隐私计算。未来，在区块链+隐私计算所搭建的生态里，每个个体可以真正拥有自己的数据控制权、数字身份，让数据价值最大化。
8、非同质化通证（NFT）。NFT的价值不仅仅局限于艺术领域，在产业和区块链相结合的爆发点，NFT将是关键性的桥梁。
9、新公链。2021年公链竞争将进一步加剧，ETH2.0波卡平行链卡槽拍卖等公链基础设施的升级将为行业发展和落地应用带来全新机遇。
10、分布式存储。随着5G、大数据的发展，云存储市场体量不断增长，分布式存储领域的需求也在持续攀升，web3.0时代未来已来。
八、云计算大数据物联网的实际应用案例？
就拿制造业的车间举例。
在整个生产车间，想让设备发挥最大价值，您必须让所有设备联网运作。盖勒普 DNC生产设备及工位智能联网管理解决方案，作为精益生产车间的最佳网络管理平台，简化操作流程，从而节省成本，稳定的运作保障数据顺畅流转，强大的可扩展性，让企业挖掘无限潜力。
车间“物联网”解决方案适用企业：
●各类规模的离散制造企业，以机械加工装配为主
●以多品种小批量，多品种多批量为主的各种生产类型
●研发和批产混合生产模式的制造企业
●适应各类按库存、按订单生产的制造企业
●生产管理模式寻求突破、创新，产品工艺复杂和状况多变的制造企业
车间“物联网”解决方案帮助企业实现：
●可靠、稳定、智能的平台，实现全程无纸化推送，每一个程序都将得到永久追溯；
●所有工业设备联网在线，同时有效的统一管理生产设备、加工程序和工位信息；
●为不同车间生产需求搭建多样的车间网络系统；
●节约设备操作人员花费在程序流转上的时间，消除由于频繁的程序流转而导致的加工错误；
●车间生产现场的通讯数据与企业的第三方信息化管理系统集成应用（如：MRPII/ERP/MES/PLM/CAPP/CAD/CAM），达到真正高效即时的数据共享；
●为企业进一步数字化工厂的建设预留接口，搭建一体式的智能化车间网络管理平台。
九、供应链大数据应用
供应链大数据应用的重要性
随着科技的发展和信息化时代的到来，大数据技术在各个领域的应用日益普遍，其中供应链大数据应用尤为重要。供应链是企业生产经营活动的重要组成部分，而大数据技术则为企业提供了更加全面、深入的数据分析与应用手段，进一步优化供应链管理，提高效率、降低成本。
供应链大数据应用不仅可以帮助企业实现精准的需求预测，优化库存管理，提高物流运作效率，还可以加强供应商管理和风险控制，促进企业持续发展。这使得大数据成为企业在市场竞争中赢得优势的重要利器之一。
供应链大数据应用的优势
大数据技术在供应链管理中的应用优势主要体现在以下几个方面：
- 数据分析精准
- 实时监控
- 自动化决策
- 风险控制
通过大数据技术，企业可以利用海量的数据进行精准的分析，为供应链管理提供更为准确的决策支持，实现供需匹配，避免库存积压和需求不足的情况发生。同时，实时监控技术能够让企业随时了解供应链各个环节的动态情况，并做出及时调整。
在供应商管理方面，通过大数据技术的应用，企业可以全面评估供应商的绩效，实现供应链的高效运作。同时，大数据技术的风险控制功能也可以帮助企业降低供应链风险，提升整体运营的稳定性。
供应链大数据应用的实践案例
纵观各行各业，已有不少企业成功运用供应链大数据应用取得显著成效。比如某知名零售企业利用大数据技术实现了供需匹配，避免了库存积压和滞销问题，提高了销售额，降低了运营成本。
另外，一些物流企业也通过大数据技术优化了配送路线，提高了运输效率，降低了运输成本，提升了客户满意度。这些实践案例充分展示了供应链大数据应用对企业发展的积极影响。
未来供应链大数据应用的趋势
在未来，供应链大数据应用将继续发展壮大，呈现以下几个趋势：
- 智能化决策
- 区块链技术应用
- 供应链可视化
- 合作伙伴共享
随着人工智能和机器学习等技术的不断发展，供应链管理将向着智能化决策的方向发展，从而进一步提高供应链管理的效率和准确性。同时，区块链技术的应用也将有助于提高供应链的安全性和透明度，保障供应链的顺畅运作。
供应链可视化是未来的发展方向之一，通过数据可视化技术，企业可以直观地了解整个供应链的运作情况，及时发现问题并作出调整。此外，合作伙伴共享也是未来供应链大数据应用的一个重要趋势，企业间数据的共享将带来更高效的供应链运作，实现共赢局面。
结语
综上所述，供应链大数据应用在当今企业发展中具有重要地位和作用，它为企业提供了丰富的数据资源和更加精准的决策支持。随着大数据技术的不断发展和应用，我们相信供应链大数据应用将在未来发挥更加重要的作用，推动企业持续发展和创新。
十、数据新闻经典案例？
一个经典的数据新闻案例是2012年《纽约时报》的《如何花钱状组织政治选举》系列报道。该系列报道利用大量数据分析和可视化技术，揭示了政治竞选活动中巨额资金的流向和影响。通过对政治献金数据的深入挖掘，该报道揭示了大企业和富裕个人对政治决策的潜在影响，引发了社会广泛关注和深入讨论。
这一经典案例充分展示了数据新闻的力量，不仅揭示了社会现象背后的规律，还引发了观众对政治体制和公共事务的深刻思考。
