大資料應用例項：九個典型大資料分析應用實踐案例

隨著大資料、雲計算、智慧感測技術在各個行業的深度應用，越來越多的企業開始嘗試透過資料探勘技術和

大資料分析

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% 的企業啟動並建立了數字化轉型的的專案，卻只有 37% 的企業成功。毫無疑問，成功的資料分析應用落地，不僅需要工具，更需要正確的策略和思路！

美林資料深知企業在資料分析落地過程中的困惑與問題，為了幫助更多的資料分析師找到快速提升資料分析工作效率的路徑，避免踩坑，我們收集了現實企業資料分析專案中遇到的典型問題，並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。

以下內容節選自案例內容：

01、如何使用大資料技術建立企業使用者畫像

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物件，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，採暖效果差，電力供應不足，煤改電仍面臨諸多問題。

為了解決“煤改電”程序中的矛盾與問題，最佳化“煤改電”投資策略，推動高效採暖裝置及新商業模式推廣，讓業務效率高效提升。電力企業可以透過分析區域內已經累積的部分使用者，對這部分使用者的採暖用電資料進行挖掘，從而科學規劃後續使用者的電網建設方案。

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：裝置故障監測

電網網架是能源輸送和轉換利用的網路樞紐，處於能源傳輸的中心環節。配電網10kV線路作為電網最貼近使用者的環節，其執行狀況會直接影響使用者體驗，進而影響電網公司的經濟效益及社會責任實現的成效。

其中配網線路重複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，對整個配網的服務使用者都造成威脅，還可能帶來多方面的隱患。

03、菸草綜合測試臺儀器標定

適用行業：製造行業

應用場景：產品質量管控

菸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菸草產品質量的最後保障。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。

美林資料結合自身多年的資料治理服務經驗，收集整理的這份資料分析實踐案例集，內容涵蓋：

電力、製造等行業現實企業遇到的典型

資料分析

問題和解決措施

經典業務問題的資料分析思路和方法

面向業務場景的資料分析工作方法

深耕行業數十年，美林資料已經在電力、製造、油氣、煤炭、水務、政企、金融等多個領域積累了豐富資料中臺成功實踐的經驗，充分幫助企業釋放資料潛能，激發企業活力。

資料分析

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。