一、數據新聞經典案例？

一個經典的數據新聞案例是2012年《紐約時報》的《如何花錢狀組織政治選舉》系列報道。該系列報道利用大量數據分析和可視化技術，揭示了政治競選活動中巨額資金的流向和影響。通過對政治獻金數據的深入挖掘，該報道揭示了大企業和富裕個人對政治決策的潛在影響，引發了社會廣泛關注和深入討論。

這一經典案例充分展示了數據新聞的力量，不僅揭示了社會現象背后的規律，還引發了觀眾對政治體制和公共事務的深刻思考。

二、什么是案例數據？

案例數據是指人們在生產生活當中所經歷的典型的富有多種意義的事件陳述。它是人們所經歷的故事當中的有意截取。案例一般包括三大要素。案例對于人們的學習、研究、生活借鑒等具有重要意義?；诎咐慕虒W是通過案例向人們傳遞有針對性的教育意義的有效載體。

三、大數據營銷案例？

某公司通過分析用戶數據發現，購買過某產品的用戶中，有60%的人在未來一個月內會再次購買同一產品或類似產品。

該公司利用這一信息，向這部分用戶發送個性化營銷電子郵件，推薦相關的產品。結果顯示，這部分用戶的二次購買率提高了20%。這一案例表明，大數據營銷可以幫助企業洞察用戶需求，并有針對性地開展營銷活動，以提高銷售業績。

四、數據庫設計 案例?

以下是一個簡單的MySQL數據庫設計案例，以存儲學生和課程信息為例：

假設我們有兩個實體：學生（Student）和課程（Course），每個學生可以選擇多個課程，每個課程可以被多個學生選擇。

首先，我們創建兩個表來表示學生和課程：

Student表

Course表

接下來，我們需要創建一個關聯表來存儲學生和課程之間的關系，表示學生選擇了哪些課程：

Student_Course表

在Student_Course表中，student_id和course_id列分別作為外鍵，關聯到Student表和Course表的主鍵。

這種設計模式稱為"多對多"關系，通過使用關聯表來實現學生和課程之間的多對多關系。

通過以上的數據庫設計，你可以存儲和查詢學生、課程以及學生選擇的課程的信息。當然，具體的數據庫設計取決于你的實際需求和業務規則，上述僅提供了一個簡單的示例。

五、案例分析ppt要用數據嗎？

答，數據是證明事件結論的重要論據。

所以，無論分析的內容是什么，如果有足夠準確的，且具備足夠說服力的數據，就一定要用數據來說明分析情況。

六、pandas數據分析實戰案例？

當使用 Pandas 進行數據分析時，以下是一個實戰案例的示例：假設我們有一個包含不同國家或地區的人口數據的 DataFrame，其中包括列如 country （國家或地區名稱）、 population （人口數量）和 area （面積）。首先，我們可以使用 Pandas 讀取并查看數據： import pandas as pd# 讀取數據data = pd.read_csv('population_data.csv')# 查看前 5 行數據print(data.head()) 接下來，我們可以進行一些基本的數據分析操作，例如計算每個國家或地區的人口密度（單位：人/平方公里）： # 計算人口密度data['density'] = data['population'] / data['area']# 查看前 5 行數據，現在包含人口密度列print(data.head()) 然后，我們可以使用 Pandas 的圖形功能繪制一個人口密度的散點圖，以便直觀地觀察不同國家或地區的人口密度分布： # 繪制人口密度散點圖import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(data['area'], data['density'])plt.xlabel('Area (square kilometers)')plt.ylabel('Population Density (people per square kilometer)')plt.title('Population Density')plt.show() 最后，我們可以對人口數據進行一些統計分析，例如計算每個國家或地區的人口數量的總和、平均值、中位數等： # 統計分析print('總人口：', data['population'].sum())print('平均人口：', data['population'].mean())print('中位數人口：', data['population'].median()) 通過以上示例，我們使用 Pandas 進行了數據讀取、數據處理、圖形繪制和統計分析等基本的數據分析操作。你可以根據自己的實際數據和需求進行進一步的分析和探索。請注意，在實際應用中，你可能需要根據數據的特點和分析的目的選擇適當的方法和函數。此外，還可以結合其他數據分析工具和技術，如數據清洗、數據可視化、數據建模等，以獲得更深入的洞察和結論。

七、大數據數據挖掘案例

大數據數據挖掘案例詳解

大數據時代的到來給企業帶來了前所未有的數據分析機會。數據挖掘作為一種重要的技術手段，在大數據場景下發揮著至關重要的作用，幫助企業從海量數據中提煉出有價值的信息，為決策提供支持。本文將詳細介紹幾個經典的大數據數據挖掘案例，帶領讀者深入了解這一領域的應用和意義。

電商行業個性化推薦

在電商領域，個性化推薦是提升用戶購物體驗和增加銷售額的重要手段。通過大數據數據挖掘技術，電商企業可以根據用戶的瀏覽歷史、購買記錄和行為偏好，實現精準的個性化推薦，從而提高用戶的點擊率和轉化率。比如，利用協同過濾算法和內容分析技術，京東、淘寶等知名電商平臺能夠向用戶展示他們可能感興趣的商品，為用戶提供個性化的購物體驗。

金融領域風險預測

在金融領域，風險控制是至關重要的環節。大數據數據挖掘可以通過分析客戶的信用歷史、交易記錄和行為特征，構建風險評估模型，幫助金融機構準確預測客戶的信用風險和違約概率，從而降低貸款違約風險和資產損失。許多銀行和保險公司都在利用大數據技術提升風險管理能力，有效應對市場波動和金融風險。

醫療領域疾病診斷

在醫療健康領域，大數據數據挖掘在疾病診斷和治療方面發揮著重要作用。通過分析患者的臨床數據、生理指標和基因組信息，醫療機構可以建立疾病預測模型和個性化治療方案，提高診斷準確性和治療效果。例如，利用機器學習算法和數據挖掘技術，醫生可以更快速地識別疾病特征，幫助患者及時采取有效的診療措施。

零售行業供應鏈優化

零售行業的供應鏈管理直接影響到產品的供給和銷售。通過大數據數據挖掘技術，零售企業可以實時監測庫存狀況、銷售情況和市場需求，優化供應鏈布局和運作方式，提高庫存周轉率和訂單履約速度。一些大型零售商如沃爾瑪、亞馬遜等利用數據分析和挖掘技術優化供應鏈管理，降低庫存成本和提升運營效率。

總結

大數據數據挖掘在各個行業均有著廣泛的應用前景，可以幫助企業實現數據驅動決策、精準營銷和智能化服務。隨著技術的不斷進步和大數據資源的不斷豐富，數據挖掘技術的發展空間愈發廣闊，將在未來持續發揮重要作用，推動各行業的轉型升級。

八、什么是大數據，大數據的典型案例有哪些？

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

案例；比如你早上有重要會議，結果卻被堵在路上不知道什么時候才能到公司，這時你可能除了干著急也沒什么能做的。你不能，大數據分析可以。借助大數據分析，、你可以找出擁堵不嚴重的路甚至通過實時疏導來解決整個城市的擁堵問題。

九、大數據三個典型案例？

大數據的典型案例包括：

1. 金融行業的風險管理，通過分析大量的交易數據和用戶行為數據，可以識別潛在的風險，提高風險管理能力。

2. 零售行業的精準營銷，通過分析顧客購買記錄和行為數據，可以實現個性化推薦和定制化營銷，提高銷售效果。

3. 醫療行業的疾病預測，通過分析大量的病歷數據和基因數據，可以預測疾病的發生概率和風險，提前采取干預措施，提高治療效果。這些案例充分展示了大數據在不同行業中的應用潛力和價值。

十、什么數據庫包含經典案例？

sqlserver數據庫包含了一個圖書銷售的案例，數據庫本身的資料都是以此案例來講解的