大數據應用實例：九個典型大數據分析應用實踐案例
2022-09-15 16:53:29
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隨著大數據、云計算、智能傳感技術在各個行業的深度應用，越來越多的企業開始嘗試通過數據挖掘技術和大數據分析技術，讓生產和一線業務實現提質增效。
但根據權威機構調查，近年來，有近 85% 的企業啟動并創建了數字化轉型的的項目，卻只有 37% 的企業成功。毫無疑問，成功的數據分析應用落地，不僅需要工具，更需要正確的策略和思路！
美林數據深知企業在數據分析落地過程中的困惑與問題，為了幫助更多的數據分析師找到快速提升數據分析工作效率的路徑，避免踩坑，我們收集了現實企業數據分析項目中遇到的典型問題，并梳理了實際的解決措施，希望能給大家在數字化轉型之路上一些參考與啟發。
01、如何使用大數據技術建立企業用戶畫像
適用行業：電力行業
應用場景：精準營銷
電能作為新能源的主要轉化對象，在低碳、環保方面較其他化石能源具有先天優勢，“煤改電”是低碳與保護生態環境戰略的長遠趨勢。但從短期看，煤改電帶來的經濟負擔較重，同時受產業發展水平限制，采暖效果差，電力供應不足，煤改電仍面臨諸多問題。
為了解決“煤改電”進程中的矛盾與問題，優化“煤改電”投資策略，推動高效采暖設備及新商業模式推廣，讓業務效率高效提升。電力企業可以通過分析區域內已經累積的部分用戶，對這部分用戶的采暖用電數據進行挖掘，從而科學規劃后續用戶的電網建設方案。
02、如何建立電力配網風險逐層診斷模型
適用行業：電力行業
應用場景：設備故障監測
電網網架是能源輸送和轉換利用的網絡樞紐，處于能源傳輸的中心環節。配電網10kV線路作為電網最貼近用戶的環節，其運行狀況會直接影響用戶體驗，進而影響電網公司的經濟效益及社會責任實現的成效。
其中配網線路重復跳閘是配網系統經常面對的問題之一，配網線路跳閘可能會威脅到配網的安全，對整個配網的服務用戶都造成威脅，還可能帶來多方面的隱患。
03、煙草綜合測試臺儀器標定
適用行業：制造行業
應用場景：產品質量管控
煙草企業判定生產煙支是否合格，需要經過綜合測試臺進行測試，避免不合格品流入市場。綜合檢測儀器的穩定是煙草產品質量的最后保障。為保障產品質量，需要定期對檢測儀器進行校準，確保檢測儀器的穩定。
美林數據結合自身多年的數據治理服務經驗，收集整理的這份數據分析實踐案例集，內容涵蓋：
? 電力、制造等行業現實企業遇到的典型數據分析問題和解決措施
? 經典業務問題的數據分析思路和方法
? 面向業務場景的數據分析工作方法
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深耕行業數十年，美林數據已經在電力、制造、油氣、煤炭、水務、政企、金融等多個領域積累了豐富數據中臺成功實踐的經驗，充分幫助企業釋放數據潛能，激發企業活力。
數據分析本身就是從經驗中提取財富的工作，未來，我們將推出更多實踐內容，希望大家持續關注，同時也歡迎您在評論區與我們交流討論轉型過程中遇到的問題或思考。
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