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1. 在互联网中的应用

1.1 推荐系统

 1. 推荐系统产生：
 (1) 互联网的飞速发展使我们进入了信息过载的时代，搜索引擎可以帮助我们查找内容，但只能解决明确的需求。
 (2) 为了让用户从海量信息中高效地获得自己所需的信息，推荐系统应运而生。推荐系统是大数据在互联网领域的典型应用，它可以通过分析用户的历史记录来了解用户的喜好，从而主动为用户推荐其感兴趣的信息，满足用户的个性化推荐需求。

 2. 推荐系统概念：推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具，和搜索引擎相比，推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算。推荐系统可以发现用户的兴趣点，帮助用户从海量信息中去发掘自己潜在的需求。

1.2 长尾理论

 1. 长尾理论由来：
 (1) “长尾” 概念于2004年提出，用来描述以亚马逊为代表的电子商务网站的商业和经济模式。电子商务网站相比于传统零售店而言，销售的种类更加繁多。
 (2) 推荐系统可以创造全新的商业和经济模式，帮助实现长尾商品的销售。
 (3) 电子商务网站销售种类繁多，虽然绝大多数商品都不热门，但这些不热门的商品总数量极其庞大，所累计的总销售额将是一个可观的数字，也许会超过热门商品所带来的销售额。
 (4) 因此，可以通过发掘长尾商品并推荐给感兴趣的用户来提高销售额。这需要通过个性化推荐来实现。

 2. 长尾理论是指在某个特定领域内，销售量较小的产品数量总体上可以超过销售量大的产品数量。这种现象被称为“长尾”，因为它表现为一条长而狭窄的曲线，在其中少数畅销产品构成了头部，而许多销售数量较少的产品则构成了尾部。
 随着网络时代的到来，消费者具有更多的选择权和自主性，而这种趋势将使得市场从头部向尾部倾斜，即头部所占比例会逐渐减少，而尾部所占比例会逐渐增加。

 3. 长尾理论被认为是对传统二八定律的彻底叛逆。如图《长尾理论》所示，横轴是品种，纵轴是销量。典型的情况是只有少数产品销量较高，其余多数产品销量很低。
 传统的二八定律（或称20/80定律）关注其中红色部分，认为20%的品种带来了80%的销量，所以应该只保留这部分，其余的都应舍弃。长尾理论则关注蓝色的长尾巴，认为这部分积少成多，可以积累成足够大、甚至超过红色部分的市场份额。但也有很多失败者并没有真正理解长尾理论的实现条件。

 4. 热门推荐和个性化推荐：
 (1) 热门推荐是常用的推荐方式，广泛应用于各类网站中，如热门排行榜。但热门推荐的主要缺陷在于推荐的范围有限，所推荐的内容在一定时期内也相对固定。无法实现长尾商品的推荐。
 (2) 个性化推荐可通过推荐系统来实现。推荐系统通过发掘用户的行为记录，找到用户的个性化需求，发现用户潜在的消费倾向，从而将长尾商品准确地推荐给需要它的用户，进而提升销量，实现用户与商家的双赢。

1.3 推荐方法与模型

 1. 专家推荐：人工推荐，由资深的专业人士来进行物品的筛选和推荐，需要较多的人力成本。

 2. 基于统计的推荐：基于统计信息的推荐（如热门推荐），易于实现，但对用户个性化偏好的描述能力较弱。

 3. 基于内容的推荐：通过机器学习的方法去描述内容的特征，并基于内容的特征来发现与之相似的内容。

 4. 协同过滤推荐：应用最早和最为成功的推荐方法之一，利用与目标用户相似的用户已有的商品评价信息，来预测目标用户对特定商品的喜好程度。

 5. 混合推荐：结合多种推荐算法来提升推荐效果。

 6. 推荐系统模型如下图所示：

1.4 推荐系统应用

 1. 目前推荐系统已广泛应用于电子商务、在线视频、在线音乐、社交网络等各类网站和应用中。如亚马逊网站利用用户的浏览历史记录来为用户推荐商品，推荐的主要是用户未浏览过，但可能感兴趣、有潜在购买可能性的商品。

 2. 推荐系统在在线音乐应用中也逐渐发挥作用。音乐相比于电影数量更为庞大，个人口味偏向也更为明显，仅依靠热门推荐是远远不够的。如网易音乐根据用户的音乐收藏记录来分析用户的音乐偏好，以进行推荐。例如，推荐同一风格的歌曲，或是推荐同一歌手的其他歌曲。

2. 在其他领域的应用

2.1 企业营销

 1. 互联网经济发展到今天，通过网络实现的消费规模是个天文数字，而消费规模背后是每天都在爆炸性增长的互联网消费数据。这些数据中蕴含着惊人的能量，释放这些能量可以颠覆企业的传统营销模式，产生新的商业业态，让企业的营销效率提高的同时，使消费者能够得到更好、更加个性化的服务。

 2. 护肤品牌营销分析案例：电商平台线下市场的有机融合，积累了丰富的用户营销经验，并形成了体系化的营销分析系列模型。该营销平台以产品化、平台化的方式给在公司生态圈内的企业用户解决寻找目标消费者的问题。企业可以利用该营销工具，在营销过程中提高营销的效率。

2.2 智慧交通

 1. 近年来，大数据、云计算、物联网等技术给交通出行领域的技术发展、商业模式和交通理念都带来了重大变革。目前，大数据技术在交通运行管理优化、面向车辆和出行者的智能化服务，以及交通应急和安全保障等方面都有重大发展。

 2. 智能交通决策系统参考图：

 3. 像上述这样的系统可以准确评估交通拥堵情况，提供交通引导，并提供对城市规划和管理有参考价值的信息。通过平台自有的司机驾驶数据，可以识别事故高发区域，降低酒驾概率。其车载设备可通过实时分析，识别出危险驾驶的行为，并发出安全警示。

参考资源：林子雨编著的《大数据导论》