数据分析的案例

1、医疗行业的大数据应用案例 Seton Healthcare 成为首个采用IBM沃森技术进行医疗保健内容分析和预测的客户。该技术帮助企业挖掘病人信息，优化病人数据分析。在加拿大多伦多，医院利用大数据分析早产儿数据，有效预防婴儿夭折，提高了医疗服务质量。

2、三个领域大数据应用案例分析 无人驾驶汽车。汽车非常昂贵，然而在欧洲，人们只有4%的时间在使用汽车，96%的时间把车停在停车场，这是非常不高效的系统。如果未来普及了无人驾驶的汽车，我们就可以过上另一种生活。我们将只需要在手机上点一个按键，车就会自己开过来，把我们带去目的地。

3、为了锁定最理想的位置，Vestas分析了来自各方面的信息：风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势，帮助其客户实现投资回报的最大化。

4、“啤酒与尿布”的故事是数据分析在商业应用中的典型案例。1990年代，美国沃尔玛超市的管理人员通过分析销售数据发现，啤酒和尿布这两件看似不相关的商品在某些情况下会出现在同一个购物篮中。调查后得知，这一现象主要是由年轻父亲这一特定群体引起的。

泰坦尼克号数据分析案例实战

首先，我们明确了分析的目标：哪些人有更大的生存机会？数据集包含以下字段：name、sex、cabin、embarked、ticket、pclass 和 survived。其中，name、sex、cabin、embarked、ticket 为字符串类型，pclass 和 survived 为数值类型（标签）。

通过这些分析，我们可以得出在泰坦尼克号事故中，乘客的生存概率受到舱位、性别、年龄、家庭关系和票价等因素的影响。对于企业来说，选择合适的分析工具，如FineBI这样的BI软件，能更有效地进行数据分析，提升决策的准确性。在实际应用中，应结合具体业务场景选择合适的工具，以实现数据驱动的决策支持。

首先，我们从Titanic的训练集和测试集开始，这两个数据集在11个变量上有共同点，不同的是test集缺少Survived这一关键信息。为便于处理，我们将两者合并。接着，我们导入必要的程序包，对数据进行初步探索。

舱位与生存率： 显而易见，头等舱的生还率最高，而三等舱的生存率则是最低。客舱号暗示着舱位等级，三等舱部分乘客可能没有明确的客舱记录。性别与命运： 女性乘客的生还率奇迹般地超过了男性，头等舱女性几乎全员幸存，展现出性别在生存中的巨大影响。

ELISA实战案例分享——数据处理

首先，数据处理中出现的常见问题是OD值出现负值。这通常是由于空白孔校准不当所导致的，即空白孔读值偏高，进而影响样品孔的OD值计算。解决这个问题的关键在于正确校准空白孔。

间接法：抗体的舞台，灵敏度提升，常用于检测抗体的存在。夹心法：多抗原检测的得力助手，是IVD（体外诊断）的常用策略。竞争法：如丝般细腻，用于抗原筛选和干扰物质的精确识别。操作起来，每一步都至关重要。首先，样本处理要讲究效率，尤其是血清样本，抗凝后应尽快检测，以避免活性损失。

有哪些大数据分析案例?

1、能源行业的大数据应用案例 智能电网在欧洲已实现终端应用，如德国的太阳能电力系统，通过收集数据预测电网需求，降低采购成本。维斯塔斯风能系统利用大数据分析确定最佳涡轮发电机位置，优化风能产出。

2、环保大数据对抗PM5 在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。

3、大数据有哪些具体的应用案例？大数据应用的典型案例包括： 梅西百货的实时定价机制：该公司利用SAS系统对7300万种商品进行实时定价，根据需求和库存情况进行调整。 Tipp24AG的博彩业预测平台：该平台使用KXEN软件分析交易数据和客户特征，实现对特定用户的动态营销。