大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例(7)

在整个的竞选中，奥巴马团队的广告费用花了不到3亿美元，而罗姆尼团队则花了近4亿美元却落败，其中一个重要的原因在于，奥巴马的数据团队对于广告购买的决策，是经过缜密的数据分析之后才制定的。一项民调显示，80%的美国选民认为奥巴马比罗姆尼让他们感觉更加重视自己。结果是，奥巴马团队筹得的第一个1亿美元中，98%来自于小于250美元的小额捐款，而罗姆尼团队在筹得相同数额捐款的情况下，这一比例仅为31%。

41 监控非法改建

“私搭乱建”在哪个国家都是一件闹心的事，而且容易引起火灾。非法在屋内打隔断的建筑物着火的可能性比其他建筑物高很多。纽约市每年接到2.5万宗有关房屋住得过于拥挤的投诉，但市里只有200名处理投诉的巡视员。市长办公室一个分析专家小组觉得大数据可以帮助解决这一需求与资源的落差。该小组建立了一个市内全部90万座建筑物的数据库，并在其中加入市里19个部门所收集到的数据：欠税扣押记录、水电使用异常、缴费拖欠、服务切断、救护车使用、当地犯罪率、鼠患投诉等等。接下来，他们将这一数据库与过去5年中按严重程度排列的建筑物着火记录进行比较，希望找出相关性。果然，建筑物类型和建造年份是与火灾相关的因素。不过，一个没怎么预料到的结果是，获得外砖墙施工许可的建筑物与较低的严重火灾发生率之间存在相关性。

利用所有这些数据，该小组建立了一个可以帮助他们确定哪些住房拥挤投诉需要紧急处理的系统。他们所记录的建筑物的各种特征数据都不是导致火灾的原因，但这些数据与火灾隐患的增加或降低存在相关性。这种知识被证明是极具价值的：过去房屋巡视员出现场时签发房屋腾空令的比例只有13%，在采用新办法之后，这个比例上升到了70%。

42 冒烟指数

近年来，非法集资案件参与集资人数持续上升，跨省案件持续多发，涉及多个省份乃至全国的重特大案件仍时有发生，总体形势依然严峻。党中央、国务院高度重视防范和处置非法集资工作。

冒烟指数是非法集资监测预警的事实标准。“森林着火总是冒烟的，而且火势越大烟就越大。”冒烟指数的定义来源于这个思想。通过对历史上出现的问题企业分析，发现企业风险都是有特征的，如欺诈、市场风险、操作风险、信用风险、流动性风险等等。利用大数据挖掘技术和外源数据，对互联网金融平台的信息提炼出运营风险、非法特征、舆情负面性、危害性、资金交易风险、利诱性等多个维度，综合分析计算监控对象非法集资风险相关度，后经加权最终测算的数字，即是企业的“冒烟指数”，反映风险程度。指数越高，预示企业的风险越大。

冒烟指数处于0到100分之间。对指数在２０－６０分段内的企业，重点监测7种信息，包括：企业工商登记情况；企业商业模式；企业高管情况；企业资金端、资产端主要来源；产品登记情况、信息披露、资金托管；广告宣传事项；投资者适当性；产品收益率、起投点、收益期限等关键要素；对指数在６０分以上，80分以下的企业会被列入重点监测群体，定期汇报给监管部门。监管机构金融办、工商、税务等部门，采取定期扫楼的方式进行排查清理。对于超过 80分的企业，政法机关就启动打击处置程序。

43 天气账单

常言道，“天有不测之风云”，遇到过出门旅游、重要户外路演、举办婚礼等重要时刻却被糟糕的天气弄坏心情甚至造成经济损失的情况吗？全球第一家气象保险公司“天气账单”能为用户提供各类气候担保。客户登录“天气账单”公司网站，然后给出在某个特定时间段里不希望遇到的温度或雨量范围。“天气账单”网站会在100毫秒内查询出客户指定地区的天气预报，以及美国国家气象局记载的该地区以往30年的天气数据。通过计算分析天气数据，网站会以承保人的身份给出保单的价格。这项服务不仅个人用户需要，一些公司，比如旅行社也很乐意参与。

一家全球性饮料企业将外部合作伙伴的每日天气预报信息集成，录入其需求和存货规划流程。通过分析特定日子的温度、降水和日照时间等3个数据点，该公司减少了在欧洲一个关键市场的存货量，同时使预测准确度提高了大约5%。

44 历史情景再现

微软和以色列理工学院的研究人员已开发出一款软件，能根据过去20年《纽约时报》的文章以及其他在线数据预测传染病或者其他社会问题可能会于何时何地爆发。

在利用历史数据进行测试时，该系统的表现十分惊人。例如，根据2006年对安哥拉干旱的报道，该系统预测安哥拉很可能发生霍乱。这是由于，通过此前发生的多起事件，该系统了解到在干旱出现的几年后霍乱爆发的可能性将上升。此外，该系统根据对2007年初非洲大型飓风的报道，再次对安哥拉发生霍乱做出预警。而在不到一周之后，报道显示安哥拉确实发生了霍乱。在其他测试，例如对疾病、暴力事件及伤亡人数的预测中，该系统的准确率达到70%至90%。

该系统的信息来自过去22年中《纽约时报》的报道存档，具体时间为1986年至2007年。不过，该系统也利用了网络上的其他一些数据，了解什么样的事件会带来特定的社会问题。这些信息来源提供了不存在于新闻文章但却有价值的内容，有助于确定不同事件之间的因果关系或前后关系。例如，该系统能够推断卢旺达和安哥拉城市之间所发生事件的关系，因为这两个国家都位于非洲，有着类似的GDP，其他一些因素也很相似。根据这种方法，该系统认为，在预测霍乱爆发方面，应当考虑国家或城市的位置，国土面积有多少是水域，人口密度和GDP是多少，以及近几年是否发生过干旱。

负责此项研发工作的Horvitz表示，近几十年来，世界的许多方面都发生了改变，不过人类的本性和环境的许多方面仍然未变，因此软件可以从以往的数据中了解事情发生的模式，从而预测未来会发生什么。他表示：“对于回溯更久之前的数据，我个人很感兴趣。”

此类预测工具的市场正在形成。例如，一家名为RecordedFuture的创业公司根据网上的前瞻性报道和其他信息来源预测未来事件，该公司的客户包括政府情报部门。该公司CEOChristopherAhlberg表示，利用“硬数据”来进行预测是可行的，但从原型系统到商用产品还有很长的路要走。

45 Nike+传感鞋

（编辑：ASP站长网）