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数据除了用来做新闻还能干什么?能吃吗?

在我们的城市中,有着各种各样隐身的高人,他们中有一群人热爱数据和大数据,潜伏在规划、金融、地理、研究院、高校等各个领域,平日在键盘前织就数据图景,输出各类具有社会价值的内容和产品。

按照某位数据大侠的说法,他们当中也分成各种派别,比如厚数据派、定量主义派、机器学习派,以及比较常见的……泛大数据“忽悠”派,咳咳……DT财经的任务,就是把这些人聚集在一起,碰撞出更加精彩的火花。

作为DT时代的数据新媒体入口,DT财经此次和上海开放数据创新应用大赛(SODA)联合推出“数据侠”计划,网罗天下玩转大数据的庙堂高人和江湖名士。

不要以为数据可视化只是小学的教科书里就有折线图。数据侠会的可不只是折线图,他们懂人工智能、会机器学习、知道城市规划、通晓地理水文。

DT君今天先揭开冰山冰山一角,看看这些数据侠的本领。

案例1:地理空间大数据记录历史轨迹:科比退役你能看出啥门道?

GEOHEY用地理位置信息精确,展示了每一个位置上科比的命中率。如果不是这样的大数据分析制作出的新闻,你可能永远不会真正体会到,洛杉矶凌晨4点的汗水,究竟是怎么凝结成赛场上的经典轨迹。事实上,从大量的地理信息大数据当中,可以挖掘的商机远不止于此。

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案例2:70多万条数据分析公共安全事件的传播机制

作者:感知城市数据科学研究院

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启用70多万条数据来剖析危害公共安全事件在互联网上的传播机理,找到相关事件间的影响关系和共性。他们坚信数据科学注重解决问题的过程,而不仅仅是结果。

案例3:大数据记录中国经济跳动的脉搏

作者:镝次元

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2分钟看中国经济60年成长之路。

案例4:大数据在金融行业里洞察客户,实现反欺诈

作者:TalkingData

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他们坚信做数据分析,美观酷炫只是锦上添花, 精准无误才是雪中送炭。TalkingData首席金融分析师鲍忠铁,介绍大数据如何在金融行业里洞察客户,进行准确的人群画像,同时实现反欺诈。

案例5:大数据分析人群行为,继而预测消费动向:新能源汽车租赁系统

作者:交大CNC团队,2015年SODA大赛冠军

交大CNC团队针对解决新能源汽车租赁布局冷热不均、运营成本偏高问题,CNC团队利用复杂网络的思想建模,结合社会物理学的激励方式,分析了智能一卡通、停车场、道路指数以及自行抓取的地理信息数据。

案例6:数据帮助建立智慧城市,刻画城市体征:人口流动

作者:清华同衡城市数据实验室

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同衡利用2016年1月1日-2016年2月18日腾讯迁徙数据、百度API上获取的城市间交通距离数据、和2014中国统计年鉴的人口与地区生产总值数据,选取北京、上海、广州、深圳、重庆这五个主体城市,分析其经济活动人流迁徙以及就业活动人流迁徙情况,受到何种因素影响。

案例7:大数据帮你解决找工作的难题

作者:沙漠之鹰

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我们的数据侠不仅能够分析国家大事,也能够手把手教你找个IT好工作。

案例8:天猫双11狂欢节的数据大屏

作者:阿里云

这是阿里云为双11狂欢节所做的全球实时消费数据大屏,你们从中可以看出什么电子商务时代的消费密码?

案例9:大数据手把手教你买房

作者:兽脑世界、DT财经

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买什么房都能涨的黄金年代早已远去,更加需要探寻混乱数据背后预示的信号。DT财经采集了链家、安居客34.75万条二手房全数据,尝试从包括价格在内的多个维度,勾画出当下魔都楼市的真实运行轨迹,为你解读在魔都高房价背后的故事。

案例10:数据透视人口流动和经济密码:32万条数据处理分析十年一遇的铁路调图

作者:DT财经

DT君梳理过调图前后两天32万条12306数据,分析当下中国的经济和人口流动的密码。

由古至今,从未有一个时代出现过如此大规模的数据爆炸,造就这片数据江湖。在这片江湖里,又将涌现出多少数据侠客?

——本文由DT财经投稿至数据分析网

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