도로 불법 캡처 기능; 차량 검사 배치 제어 기능; 오프사이트 법 집행 연구 및 판단 기능을 분석하다. 교통 상황 모니터링 기능 비디오 품질 검사 기능; 지능형 애플리케이션 관리 기능 데이터 형식 및 통신 기능 원격 제어 기능
기능; 명령 및 파견 기능 서비스 관리 기능 장치 작동 상태 모니터링 기능. < P > 이상은 제 생각에는 모두 스마트 교통의 응용 사례입니다. < P > 이어 빅데이터 활용 사례 < P > 에 대해 < P > 의료방면에서 뉴욕의 mountsinai 병원은 수천 명의 환자 데이터, 예년에 보고한 독감 폭발 데이터 등을 바이러스의 변이 과정과 교차한다. 이런 일을 통해 과학자와 의사 < P > 는 바이러스가 어떻게 전파되는지, 그리고 이 바이러스에 대항하는 가장 좋은 방법을 예측할 수 있다. 심지어 예측 분석을 사용하여 바이러스의 전파 방식 판단한 다음 이 전파를 제한하기 위한 조치를 취할 수도 있다. 이 병원은 앞으로 < P > 가 독감 발생을 막을 것으로 보인다고 한다. < P > 교통면에서 저장의 한 도시는 인텔과 협력하여 1 개의 디지털 모니터링 장비, 1 개의 지능형 모니터링 포인트 시스템, 3 개 이상의 체크포인트를 갖춘 전자경찰, 5 개 이상의 비디오 감시 시스템을 설치했습니다. 교통 및 혼잡 데이터를 보다 효과적으로 모니터링함으로써 교통 흐름을 개선하고 도로 교통 사고를 줄입니다. < P > 는 < P > 폐기물 처리 방면에서 < P > 영국 맨체스터 쓰레기 처리국은 데이터를 이용하여 생성된 쓰레기를 최대한 많이 재사용할 수 있는 시스템을 갖추고 있다. 각 지역 < P > 에서 발생하는 쓰레기 수를 알 수 있도록 지역별 트럭이 가공 공장에 출입할 때 무게를 재어 볼 수 있습니다. 이 수치들은 당국이 특정 지역사회의 더 나은 쓰레기 수거와 쓰레기 감소를 장려하는 정책을 내놓는 데 도움이 된다. < P > 건물의 경우 주택 자선단체인 hact 는 4, 채의 주택에서 지속적으로 데이터를 수집하고 다양한 데이터 분석을 실시했습니다. 데이터를 통해 설계, 건설, 레이아웃에 존재할 수 있는 잠재적 문제를 파악함으로써 새로운 건물을 지을 때 관련 매개변수를 최적화하고, 이러한 문제를 피하고, 정부 보증 주택의 수리를 개선하고, 공간을 합리적으로 사용할 계획입니다.
고객 감정 분석, 거래 위험 (사기 분석), 제품 추천, 메시지 라우팅, 진단, 고객 손실 예측, 법률 문서 분류,
이메일 콘텐츠 필터링, 정치적 성향 예측, 종 감정 등 구글이 제공하는 대규모 데이터 분석 지능형 애플리케이션 서비스. 빅데이터는 이미 구글에 하루 23 만 달러의 수입을 가져다 주었다고 한다. 예를 들어,
(1) Map Reduce 기반, 구글의 기존 애플리케이션으로는 데이터 저장소, 데이터 분석, 로그 분석, 검색 품질 및 기타 데이터 분석 애플리케이션이 있습니다.
(2) Dremel 시스템을 기반으로 구글은 강력한 데이터 분석 소프트웨어와 서비스인
big query 를 출시했다.
big query 도 구글이 직접 사용하는 인터넷 검색 서비스의 일부다. 구글은 아마존 웹 서비스
(Amazon Web Services) 와 같은 시장의 엔터프라이즈 클라우드 컴퓨팅 서비스와 경쟁하기 위해 온라인 데이터 분석 서비스를 판매하기 시작했습니다. 이 서비스는 기업 사용자가 몇 초 안에 수조 바이트의 스캔을 완료하는 데 도움이 된다.
(3) 검색 통계 알고리즘을 기반으로 구글은 검색 엔진의 블록 쓰기 오류 수정, 통계 기계 번역 등의 서비스를 선보였다.
(4) 구글의 트렌드 차트 애플리케이션. 검색어에 대한 사용자의 관심도를 통해 사회의 핫스팟이 무엇인지 빠르게 이해할 수 있다. 광고주에게 그 상업적 가치는 현재 사용자가 < P > 에 관심을 갖고 있으며 광고를 어디에 투자해야 하는지 빨리 알 수 있다는 것이다. 이에 따라 구글은 광고 고객이 광고 활동의 효율성을 분석하고 평가할 수 있도록' Brand Lift in
Adwords',' Active GRP' 등과 같은 대형 데이터 제품도 개발했습니다.
(5)Google Instant. 키워드를 입력하는 과정에서 Google
Instant 는 때리면서 가능한 검색 결과를 예측합니다. < P > 구글의 대형 데이터 플랫폼 아키텍처는 여전히 진화하고 있으며, 더 큰 데이터 세트, 더 빠르고 정확한 분석 및 계산을 목표로 하고 있습니다. 이것은 빅 데이터 기술의 발전 방향을 더욱 이끌 것입니다. < P > 경선에서 212 년까지 오바마의 데이터팀은 천만 명의 유권자 메일을 대상으로 큰 데이터 마이닝을 실시했고, 오바마를 지지할 가능성이 더 높은 유권자 유형을 정확하게 예측하고, 표적된 선전 < P > 를 진행함으로써 오바마가 미국 역사상 유일하게 경선 경비가 열세에 처해 연임한 대통령이 되도록 도왔다. 데이터가 충분히 크고, 시기적절하고, 발굴이 충분히 깊다면, 각 유권자의 투표 확률을 꿰뚫어 볼 수 있다. < P > 교육 방면에서 "사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 등 종합 기술의 성숙도를 바탕으로 학생 관리 데이터베이스에서 가치 있는 데이터를 발굴하고, 절차적이고 포괄적인 고려를 거쳐 학생들의 다양한 행동 사이의 내적 < P > 연계를 찾아 배후의 논리적 관계를 고려하고 적절한 교수 결정을 내린다. 한 그룹이 최근 발간한 글로벌 어린이 미국어 기함 과정을 예로 들어 어린이 영어 학습 분야에 적용된 최초의
MyEnglishLab 온라인 학습 과외시스템 (이하 MEL) 을 도입해 빅데이터 기술을 적용해 학생 개인과 반 전체의 학습 진도, 학습 피드백, 단계적 성과를 실시간으로 분석해 < P > 에서 문제의 증상 약을 찾아냈다