大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例

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。

（编辑：衢州站长网）

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