6个大数据应用案例_大数据思维应用案例

根据市场数据预测报告，到2026年，全球大数据市场可能达到2684亿美元。

随着大数据市场的快速增长，组织正在利用大数据来获得洞察力，帮助他们做出更好的决策，改善运营，最终推动最佳增长。从医疗保健到金融，从零售到电信，大数据正被用于改变行业的运作方式，使企业能够创造新的收入来源，增强客户体验，提高运营效率。这个全面的博客将探索令人兴奋的大数据用例领域，探索商业组织如何利用数据获得洞察力，推动创新，并取得巨大的成功。因此，让我们深入了解大数据如何改变行业并创造新的商业可能性。

跨行业实时大数据用例

大数据技术能够存储、分析和管理海量数据，从而使企业能够开发智能解决方案。它被应用于医药、农业、环保等各个领域。通过将大数据整合到他们的系统中，公司可以提高运营，提供卓越的客户服务，设计个性化的营销活动，并采取最终可以增加收入和推动更大利润的举措。

一些行业采用各种大数据分析用例，通过分析大量非结构化数据来获得可操作的见解，从而实现业务成功。在组织中使用大数据的一些例子包括：

1. 零售商通过分析大数据来了解客户偏好和购买模式，从而实现有针对性的营销活动和个性化推荐。

2. 医疗保健组织利用大数据通过识别趋势、预测疾病爆发和基于大规模数据分析优化治疗计划来改善患者的治疗效果。

3. 金融机构利用大数据来检测欺诈活动，管理风险，并做出数据驱动的投资决策。

4. 制造企业利用大数据来优化生产流程、减少停机时间和预测维护需求，从而提高生产率并降低成本。

5. 政府机构利用大数据进行政策制定、城市规划和资源配置，实现循证决策，改善公共服务。

6. 能源公司利用大数据优化能源生产和分配，识别消费模式，提高能源效率。

让我们进一步详细了解不同行业的关键大数据用例，以了解这些行业如何利用大数据的潜力。

医疗保健领域的顶级大数据使用案例

大数据分析已经改变了医疗行业的游戏规则，彻底改变了医疗服务的提供方式，提高了患者的治疗效果，并推动了医疗创新。例如，在抗击新冠的斗争中，医疗保健行业利用大数据来改善患者的治疗效果。通过对新冠肺炎病例的实时数据分析，公共卫生专家能够确定热点，监测疾病传播等。这只是在医疗保健中如何使用大数据分析来解决复杂的健康挑战并推动医疗保健行业创新的一个例子。

让我们来看看大数据分析在医疗保健领域的其他一些关键用例：

1. 预测分析

大数据分析用于分析大量患者数据，包括电子健康记录、基因组数据和实时监测数据，以预测疾病结果并识别患有某些健康状况的高风险患者。这使医疗保健提供者能够尽早采取行动并提供个性化的医疗保健计划，从而获得更好的患者治疗结果。例如，通过分析来自可穿戴设备的数据来预测健康问题，如心脏病发作或故障，可以及时进行干预。

2. 个性化医疗

大数据使个性化医疗成为可能，其中包括基于个人独特的基因特征、生活方式和其他因素的个性化医疗。通过分析基因组数据、临床数据和其他相关信息的大型数据集，大数据正在帮助医疗保健提供者为患有复杂疾病（如癌症、心血管疾病、罕见遗传疾病等）的患者确定针对性治疗方法。例如，医疗机构可以利用基因组数据，根据癌症患者的基因突变，确定有针对性的治疗方案。

3. 远程医疗和远程病人监护

大数据促进了远程医疗和远程患者监测，使医疗保健提供者能够远程监测患者的健康状况并收集实时数据。大数据分析可用于分析这一数据和其他患者数据，以发现模式和趋势，从而及早发现可能的健康风险并及时进行治疗。例如，医院可以为慢性病患者提供虚拟咨询和后续治疗，减少住院次数，提高患者的治疗效果。医院还可以采用远程医疗在遥远的地方提供心理健康治疗，增加贫困人口获得医疗保健的机会。

4. 健康数据分析

大数据分析正在帮助医疗保健组织分析大量数据，以获得有关人口健康模式、疾病患病率和治疗效率的有价值的业务见解。医疗保健中心可以使用这些数据来创建基于证据的治疗指南，更有效地分配资源，并协助疾病监测和疫情控制等公共卫生活动。例如，医疗中心可以分析人口健康数据，以确定趋势和模式，使卫生保健官员能够制定有针对性的干预措施，以防止疾病爆发。

5. 药物发现与开发

大数据用于分析大量的生物、化学和临床数据，以加速药物的发现和开发。这包括分析基因、分子、临床试验和真实世界的数据，以发现新药，预测疗效和安全性，并改进临床试验设计。例如，制药公司可以实施机器学习算法来预测药物的疗效和毒性，加快药物开发过程，降低临床试验的成本。

6. 运营效率

大数据分析允许医疗保健组织通过分析来自各种来源的数据（如患者日程安排、资源分配和供应链管理）来优化其运营效率。这使医疗保健提供者能够简化操作、降低费用并改善患者流程，最终实现更好的患者护理和治疗效果。例如，医疗保健机构可以根据患者需求和急性程度优化员工日程安排，从而提高护理质量并减少员工倦怠。

以下是一些医疗保健领域的大数据项目，您可以进行实践：

1. 使用AWS和Snowflake的医疗保健分析项目

2. 用于医疗搜索引擎部署的Azure文本分析

3. 用于查询新冠数据的AWS Athena大数据项目

零售业中的顶级大数据使用案例

零售业越来越多地使用大数据分析来获得有价值的商业见解并改进业务流程，包括客户体验、库存管理、定价策略和供应链管理。例如，世界上最大的在线零售商亚马逊利用大数据分析客户信息和行为，包括浏览和购买历史，为每位客户量身定制购物体验。亚马逊还利用大数据优化其供应链管理，准确预测需求并优化库存水平，以降低成本并确保及时交货。通过利用大数据，像亚马逊这样的零售商可以获得竞争优势，并提供更好的客户体验。

以下是零售业中其他一些关键的大数据使用案例：

1. 个性化推荐

零售商使用大数据来分析客户数据，如浏览历史、购买行为和社交媒体活动，以个性化购物体验。这包括个性化推荐，有针对性的促销，以及基于客户偏好和行为的定制服务。例如，服装零售商会分析顾客的浏览和购买历史，从而根据顾客的风格和喜好提供个性化的推荐和促销活动。

2. 库存优化

零售商通过分析销售、退货和库存水平的历史和实时日志数据，使用大数据分析来优化库存管理。这有助于零售商准确预测需求，优化产品分类，减少缺货或库存过剩，最终提高销售并降低成本。例如，一家家居用品零售商使用大数据分析来预测季节性产品的需求，并优化库存水平，以防止库存过剩和缺货。

3. 价格优化

零售商通过分析竞争对手的价格、历史销售数据、客户需求和市场趋势等数据，利用大数据分析来优化价格。这有助于零售商确定其产品或服务的最佳价格点，以最大限度地提高收入和盈利能力。例如，旅游预订网站实现价格优化，并根据需求、市场和客户行为制定动态定价策略，以优化收入。

4. 供应链管理

零售商通过分析物流、运输和库存水平的日志数据，使用大数据来优化供应链运营。这有助于零售商简化其供应链流程，缩短交货时间，最大限度地减少缺货或库存过剩，提高运营效率并节省成本。例如，一家百货公司通过分析产品运输和库存水平数据来优化其供应链，从而减少交货时间和缺货。

5. 欺诈检测

零售商使用数据分析来检测和防止在线交易、信用卡处理和忠诚度计划中的欺诈行为。通过分析大量数据，包括交易模式、客户行为和历史欺诈数据，零售商可以识别潜在的欺诈模式，并采取预防措施来降低风险并保护其业务。例如，一家电子商务网站使用大数据分析来检测和防止欺诈交易，分析客户行为、交易历史和欺诈模式，以识别潜在风险。

6. 市场趋势分析

零售商利用大数据来分析市场趋势、顾客偏好和竞争对手的数据，从而深入了解消费者需求，做出明智的商业决策。这包括分析来自社交媒体渠道、客户评论和在线论坛的数据，以了解客户的偏好，这可以为产品开发、营销策略和销售决策提供信息。例如，一家时装零售商分析销售数据和竞争对手信息，以确定新兴趋势并优化产品供应。

这里有一些零售业的大数据项目，你可以实践一下：

1. 使用Sqoop、HDFS和Hive的零售分析项目示例

2. 使用AWS服务构建电子商务分析平台

3. 在Azure Databricks上使用Spark和Parquet格式分析Yelp数据集

银行和金融服务领域的大数据应用案例

银行和金融服务业已经使用大数据分析来改善客户体验、控制风险和提高运营效率。大数据已成为机构做出明智决策、识别模式和获得竞争优势的关键。美国最大的银行之一摩根银行一直在使用大数据分析来减少欺诈活动，并加强对法律要求的遵守。该银行已经能够检测和控制欺诈活动，同时通过分析数十亿笔日常交易改善其监管报告流程。

让我们来看看大数据在银行和金融服务中的一些关键用例，以了解大数据分析如何重塑银行和金融服务行业。

1. 欺诈侦测及预防

大数据分析可以帮助检测和防止欺诈活动，如身份盗窃、未经授权的交易等。银行机构可以分析历史数据、交易历史和行为模式，以识别潜在风险并采取适当的行动。例如，信用卡公司可以分析实时交易数据以识别可疑模式，例如来自多个地点或巨额交易的交易。此外，他们还可以使用大数据分析工具和机器学习算法来发现消费者行为中的异常情况，例如购买模式的意外变化或账户信息的频繁更改。

2. 风险管理

大数据分析可以帮助金融机构更好地管理风险，如信用风险、市场风险和操作风险。通过分析市场趋势、经济指标和客户行为，机构可以识别潜在的风险，并采取积极的措施来缓解风险。例如，金融机构可能会使用历史市场数据分析来发现趋势和模式，从而做出有关风险暴露的明智决策。此外，他们可以实时监控操作过程，以发现潜在的操作危险，如系统问题或处理错误。

3. 客户分析

大数据分析帮助银行和金融机构获得有关客户行为、偏好等方面的宝贵见解。这可以帮助机构改善客户体验，个性化服务，并发现新的商业机会。例如，银行机构可能会使用大数据分析工具进行客户数据分析，以发现交叉销售和追加销售的前景，并提供个性化的优惠和促销。他们也可能采用情感分析，通过审查客户反馈来确定客户对机构的偏好。

4. 合规和监管报告

大数据分析可以通过提供有关交易、账户活动和客户行为的实时数据，帮助银行机构遵守监管要求。这可以帮助金融机构识别和报告可疑活动，监控合规性，并避免处罚。例如，金融机构可以自动化收集和分析监管数据的过程，以确保遵守AML和KYC等法规。

5. 交易与投资分析

银行可以利用大数据分析市场趋势、财务数据和投资策略，使机构能够做出更明智的交易和投资决策。例如，金融机构可以分析市场数据，包括股票价格，交易量等，以识别潜在的投资机会，改进交易策略。

6. 贷款管理

金融机构可以利用大数据分析信用风险，评估借款人资格，预测贷款违约率。这可以帮助机构改善贷款管理流程，降低违约风险。例如，金融机构可以通过查看信用数据（如信用评分、支付历史和财务比率）来评估借款人的资格并确定贷款偿还条款。他们可以使用大数据分析来自动化贷款审批流程，提高生产率并减少贷款管理中的人工错误。

这里有一些银行和金融行业的大数据项目，你可以实践一下：

1. AWS MLOps项目部署分类模型

2. 在Python中使用H2O.ai进行贷款资格预测

3. 使用自动编码器的信用卡异常检测

媒体和娱乐领域的大数据应用案例

大数据分析在促进媒体和娱乐行业的发展和创新方面变得越来越重要。每天都会产生大量数据，这使得媒体公司能够更好地了解他们的受众，并定制他们的内容，以最大限度地提高参与度和收入。例如，Netflix根据用户的观看偏好和历史记录为用户生成个性化的内容推荐。这为流媒体平台带来了更高的用户粘性和留存率。

以下是媒体和娱乐行业中一些更重要的大数据使用案例：

1. 内容推荐

媒体平台使用大数据分析来分析用户行为，并推荐他们感兴趣的内容。例如，利用大数据分析，Spotify根据用户的收听习惯生成歌曲和播放列表推荐。此外，Amazon Prime Video采用大数据分析，根据过去的观看模式和用户评论生成内容推荐。

2. 广告优化

大数据可以用来分析用户行为和偏好，使公司能够提供更有针对性和更有效的广告。这可以增加广告收入，提高广告客户的投资回报率。例如，视频流媒体平台利用大数据分析，通过优化广告位置来瞄准合适的观众。他们利用大数据来提供与观众的兴趣和偏好相关的广告。

3. 预测分析

通过分析用户行为和内容消费模式的数据，媒体公司可以预测哪些内容将在未来取得成功。这可以帮助他们做出更好的投资决策，减少内容失败的风险。例如，Warner Bros.和NBCUniversal等媒体公司利用大数据分析来预测即将上映的电影的票房表现，并对新电视节目做出投资决策。

4. 性能跟踪

媒体平台使用大数据来跟踪各种平台（如社交媒体、流媒体服务和网站）的内容性能。这可以帮助公司识别趋势并优化他们的内容策略。例如，像迪士尼这样的媒体公司在不同的平台上跟踪他们的电影和电视节目的表现，以了解观众的参与度，并优化他们的内容策略。

这里有一些媒体和娱乐行业的大数据项目，你可以实践一下：

1. 构建实时Twitter feed仪表板的Snowflake Azure项目

2. Azure上的Movielens数据集分析

3. 使用KKBox的数据集构建一个音乐推荐算法

电信行业大数据应用案例

大数据分析的引入彻底改变了电信行业。电信行业产生了大量的数据，从通话记录和网络性能到客户行为和偏好。电信服务提供商使用这些数据来深入了解消费者行为，优化网络性能，识别和防止欺诈，并创建定制的营销活动。例如，电信行业的领军企业Verizon就利用大数据分析技术分析消费者的行为趋势和偏好，从而制定定制化的营销策略。

以下是大数据分析在电信行业的其他一些关键用例：

1. 网络优化

电信公司使用大数据分析来监控和优化网络性能。分析网络流量数据、带宽使用情况和其他指标可以识别瓶颈并改进网络容量，从而提高客户服务质量。例如，电信公司利用大数据来分析流量模式和用户行为，预测网络拥塞，并主动部署资源来减少拥塞。

2. 增强客户体验

电信行业也使用大数据分析来改善客户体验。电信公司分析客户行为和偏好数据，以个性化他们的产品，并提供更有针对性和相关的服务。例如，电信公司利用大数据来分析客户与客户服务渠道（如呼叫中心和聊天机器人）的互动，以确定需要改进的领域并增强客户体验。

3. 防止及侦测诈骗

大数据分析帮助电信公司检测和防止欺诈活动，如未经授权的网络访问、黑客攻击和订阅欺诈。通过分析通话模式、使用行为和设备特征等数据，可以发现异常，并采取积极措施防止欺诈。例如，电信公司可以通过分析呼叫模式和使用指标来发现异常和可疑活动，并采取行动来检测欺诈。大数据分析还可以帮助电信企业发现和防止诸如订阅欺诈、呼叫欺诈和未经授权的网络接入等欺诈行为。

4. 市场营销和销售

电信公司使用大数据分析来获得有关客户偏好和行为的宝贵见解，并制定更有效的营销和销售策略。例如，电信企业利用大数据来更多地了解客户的人口统计、使用模式和位置数据，以制定更有效的营销和销售策略。他们还利用大数据来监控客户流失，并制定定制的保留策略，以提高客户的终身价值和忠诚度。

5. 预见性维护

大数据分析也被用于电信行业的预测性维护。通过分析网络性能、设备使用情况和环境条件的数据，电信公司可以预测设备何时需要维护或更换，从而减少停机时间并提高网络可用性。例如，电信企业使用大数据分析来优化维护计划，最大限度地降低运营成本，在降低维护费用的同时确保最佳网络性能。

这里有一些电信行业的大数据项目，你可以实践一下：

1. 电信数据分析项目提高服务质量

2. 建立电信产品/服务报价推荐系统

3. 电信机器学习项目预测客户流失

大数据在供应链和制造业中的应用

供应链和制造业是最复杂、最具活力的行业之一，产品和服务的顺畅流动对公司的成功至关重要。大数据分析通过提供对供应链和制造业务的洞察，识别低效率并提高绩效，正在彻底改变供应链和制造业务。例如，著名的物流和航运企业UPS利用大数据分析来优化其配送路线，从而节省了大量成本，减少了对环境的影响。丰田利用大数据分析来提高生产流程，最大限度地减少错误，从而提高产品质量和客户满意度。

让我们来看看供应链和制造业中其他一些重要的大数据分析用例：

1. 预见性维护

预测性维护是一种大数据应用，可帮助制造商检测潜在的设备故障。利用从传感器和其他来源收集的实时数据，制造商可以识别出机器可能发生故障的模式和趋势。这有助于他们主动安排维护并最大限度地减少停机时间。例如，制造公司使用传感器数据分析来预测设备故障并提前安排维护，从而最大限度地减少停机时间和生产损失。

2. 质量控制

大数据分析可以帮助制造商在生产早期发现质量问题，并在产品交付给客户之前采取纠正措施。例如，汽车制造商可以实时跟踪传感器数据，以识别违反质量标准的情况，并触发警报，以便快速采取纠正措施。

3. 库存管理

大数据分析可以帮助制造商通过预测需求、减少缺货和提高订单履行率来优化库存水平。通过分析历史数据，制造商可以确定需求的模式和趋势，从而使他们能够相应地调整库存水平。例如，制造企业使用供应链数据分析来优化交货时间、再订货点和安全库存水平，从而提高订单履行率并避免缺货。

4. 供应链可视性

公司可以通过提供供应商绩效、库存水平和订单状态的实时数据，使用大数据分析来获得供应链的可视性。这有助于识别供应链中的瓶颈和低效率，使公司能够优化其运营。例如，制造公司可以使用大数据分析来管理货物，分析供应商绩效，规划物流路线，以提高供应链透明度并最大限度地减少额外成本。

5. 更好的产品设计

大数据分析可以通过分析客户反馈、使用数据和其他内部和外部信息来源，帮助制造商设计更好的产品。例如，像卡特彼勒这样的公司使用数据分析来收集客户对其重型机械的反馈，并使用这些反馈来改进产品设计。

这里有一些供应链和制造业的大数据项目，你可以实践一下：

1. 预测运输模式的多标签分类项目

2. 基于机器学习的库存需求预测

3. 基于Apriori和Fpgrowth算法的客户市场购物篮分析

大数据用例示例——正在使用大数据的公司

本节将讨论一些现实世界的例子和不同行业的大数据分析用例：

1. 顾客情绪分析

大数据世界充满了对话、反馈和评论。随着社交媒体平台、产品评论论坛等客户沟通渠道的增加，商业组织必须了解和分析客户对其产品或服务的评价，以确保客户满意度。大数据分析和社交媒体渠道有助于分析客户情绪，让企业清楚地了解自己必须做些什么才能超越竞争对手。

• Delta Airlines
  航空公司正在使用情绪分析来分析乘客跟踪体验。Delta等大型航空公司会监控推文，以了解客户对航班延误、升级、机上娱乐等的感受。例如，当一位顾客在登机前向航空公司发推文抱怨他丢失的行李时。航空公司会识别这些负面推文，并将其转发给他们的售后团队。售后团队会派一名代表前往乘客的目的地，在他返回时给他一张免费的头等舱升级机票，并提供有关跟踪行李的信息，并承诺在他或她下飞机后立即将其送到。这位顾客在推特上发的信息就像一个快乐的露营者在旅行中休息一样，这有助于航空公司建立积极的品牌认知度。
• Thomson Reuters Thomson Reuters将Twitter数据的情绪分析用于其交易平台，并将Eikon（Thomson
  Reuters的金融解决方案）用于市场分析。金融专家可以通过跟踪不同公司和个人的特定推文，分析推特情绪数据，从而获得竞争优势。Eikon应用程序的用户可以直观地从大量非结构化数据中识别趋势和任何潜在信号。这有助于金融专业人士了解与任何公司相关的积极和消极情绪的数量。情绪分析和其他先进的大数据分析解决方案帮助金融专业人士发现金融市场和任何影响公司的事件。
• Macy
  美国零售商梅西百货根据季节性、价格范围、人口统计、颜色、地理和其他特征收集有关客户偏好和兴趣的大数据。然后，分析系统测量客户在社交媒体上对特定产品的积极和消极情绪，以应用预测分析，帮助识别新的机会，并预测可能影响其业务的趋势。例如，梅西百货通过对大数据的情感分析发现，在推特上分享“夹克”的人也经常使用“Michael
  Kors”和“Louis
  Vuitton”这两个词。这些信息有助于零售商确定哪些品牌的夹克在未来的广告活动中应该打折以吸引顾客。梅西百货的分析系统被赋予了预测顾客需求的能力，通过将顾客分开来吸引他们的注意力，并让他们保持参与，直到互动导致购买产品。
• Salesforce
  Salesforce产品Radian6执行社交媒体分析来识别客户趋势。Radian6可以识别社交媒体上关于某家公司、其产品或竞争对手的对话。这些社交媒体数据通过汇总消极、积极和中性的情绪来分析情绪、趋势和人口统计数据。情绪分析可以帮助社交媒体经理简化工作流程，同时每天回复数百条消息。

2. 行为分析

48%的组织使用大数据从客户行为数据中获取有意义的见解。组织正在通过行为分析来利用大数据的力量，为企业带来巨大价值。亚马逊很久以前就掌握了根据客户兴趣推荐产品的技术，Spotify、Pinterest和Netflix等其他公司也纷纷效仿。

• Bank of Americ
  BankofAmerica的奖励计划BankAmeriDeals通过分析客户以前的信用卡和借记卡购买历史，为客户提供不同的现金返还优惠。
• Target
  塔吉特公司采用行为分析来预测客户正在经历的生活变化，比如离婚、结婚和怀孕。利用大数据分析，塔吉特公司确定了25种产品，如维生素补充剂和无味乳液，这些产品在综合分析后，有助于确定怀孕预测评分。因此，Target根据每位女性零售商的预测得分，发送了针对婴儿相关产品的促销活动。这帮助零售商Target推出了基于顾客购物行为的新颖广告活动，从而提高了婴儿产品的销量。
• Nordstrom
  Nordstrom拥有225家零售店，从Pinterest上的450万粉丝、Twitter上的30万粉丝和Facebook上的200万赞中产生了pb级的数据。他们的分析系统通过跟踪来监控顾客行为——有多少人进入商店，他们走到哪个区域，他们在那里呆了多长时间，以及他们在某个特定区域购物了多长时间。这有助于Nordstrom决定什么产品应该在什么时间、通过什么广告渠道向哪些客户推销。Nordstrom通过分析顾客的购物行为，为顾客提供个性化的购物体验。
• 麦当劳
  麦当劳在118个国家拥有超过3.4万家本地餐厅，为6900万客户提供服务，每天的客流量为6200万，每秒销售75个汉堡，年收入为270亿美元。麦当劳正在利用大数据分析来获得更多的洞察力，以改善其各个商店的运营并增强客户体验。麦当劳的分析系统分析各种因素的数据，如等待时间、菜单信息、订单大小和客户订购模式，以优化其在特定地点的餐厅的运营。
• Kohl
  零售连锁店Kohl会在用户进入店内时向他们的智能手机推送个性化优惠。Kohl跟踪顾客的浏览历史，并根据他们的浏览历史向他们发送优惠。如果顾客在裤子专区流连不去，Kohl会为顾客提供他们在网站上搜索但从未购买的裤子。当顾客在购物的时候收到优惠时，他们通常会更有可能对优惠做出回应，从而帮助Kohl获得销售。

4. 客户细分

随着客户获取成本的不断提高，通过客户细分进行有效的针对性营销促销已成为企业的重要课题。关于客户的信息来自各种内部和外部来源，如交易数据、社交媒体等。组织将客户在社交媒体网站上的行为和购买历史的个人资料信息联系起来，通过向他们的客户提供他们感兴趣的个性化优惠来降低获得客户的成本。通过大数据分析，公司成功地将客户获取成本降低了30%。《哈佛商业评论》的一份出版物指出，通过有针对性的营销推广，企业的转化率提高了70%。

• Time Warner
  媒体巨头Time Warner在15个不同的市场开展业务，拥有近1400万客户，其中790万是订阅客户。它每天收集大约0.6 TB的数据。时代华纳利用大数据分析来创建个性化的广告活动。时代华纳的分析系统将本地观看数据和人口统计数据集与选民登记和房地产记录等其他数据结合起来，通过深入了解政治偏好、收入和当地环境，了解客户的个性化偏好。这有助于时代华纳利用各种媒介（如网站、广播、电视、社交媒体和移动应用程序）进行有针对性的营销活动和广告。这有助于时代华纳根据人们对每个广告平台的反应来进一步调整他们的广告活动。
• 亚马逊
  浏览亚马逊电子商务网站，看看它会推荐你买什么产品。亚马逊推荐的产品对你和你的朋友来说可能是不同的。他们是怎么做到的?每当用户登录他或她的亚马逊账户并在网站上购买或浏览各种产品时，亚马逊都会收集这些数据。下次顾客回来时，他们会根据他们以前的购买和浏览历史向他们提供产品。这也有助于亚马逊识别进行类似购买的人的不同趋势。例如，如果75%购买苹果iPhone 6s的人也购买了充电宝，那么每当有人购买iPhone 6s时，亚马逊就会提供充电宝作为推荐。通过根据客户的兴趣和购买模式对他们进行细分，亚马逊为人们提供了更多的选择，即使他们不打算购买其他产品，从而诱使他们进行额外的购买。
• Pandora
  潘多拉拥有7200万用户和大约2亿用户的收听习惯数据，在音乐行业提供人们喜欢的音乐推荐是一个不可忽视的名字。除了用户在注册时提供的性别、年龄和邮政编码等数据外，Pandora还会跟踪特定用户喜欢和不喜欢的所有歌曲。从这个位置，他们可以听音乐，用什么设备听音乐，等等——为客户提供一个基于兴趣和人口统计的精心策划的音乐目录。

4. 预测分析

现在的企业都希望通过展望未来来增加收入。通过利用大数据分析，行业正在开发预测模型作为首要任务。

• Utica National Insurance Group
  Utica National InsuranceGroup使用预测分析来监控不断收到的信用报告，这些报告可以根据一系列现有数据来衡量风险偏好，而不仅仅是考虑信用评分。
• Volkswagen
  大众汽车利用大数据支持预测性营销，通过提高售后服务收入，帮助大众建立品牌忠诚度。大众汽车分析了多种来源的客户数据，车辆数据，以及技术人员写的定性笔记，以吸引大众车主来到其服务中心。
• Ayasdi
  Ayasdi通过结合机器学习和拓扑学的IRIS产品使用20年的乳腺癌数据。Ayasdi正在利用大数据分析来发现新的关系和新的问题，这些问题可以在已有20年历史的数据集的帮助下得到解答。Ayasdi通过分析数据，为白血病和乳腺癌患者的数据开发了拓扑结构，以找到相似性，从而有助于预测和发现新的癌症治疗方法。
• Purdue University
  美国普渡大学正在使用大数据分析来提高学生的表现。信号应用程序利用大数据分析来跟踪学生在不同班级的表现，这有助于识别表现较差的学生。预测分析系统将提供数据驱动的警报来警告学生，通知他们在大学的高等教育经历中可能出现的潜在陷阱。

5. 欺诈检测

金融犯罪、欺诈性索赔和数据泄露是多个行业企业面临的最常见挑战。在大数据分析出现之前，欺诈预防和检测是影响所有组织业务的所有行业的全球性问题。大数据分析帮助组织发现、预防和消除内部和外部欺诈。例如，分析算法可以通过识别信用卡交易中的异常行为模式，提醒银行借记卡或信用卡已被某人窃取。这有助于银行在与持卡人联系时暂时保留任何进一步的卡交易。

• VISA
  信用卡和借记卡处理巨头VISA使用大数据分析来防范潜在的欺诈行为。VISA的大数据分析帮助他们识别了20亿美元可能的增量欺诈机会，并帮助他们在资金受到威胁之前解决了这些欺诈漏洞。
• Insurance Bureau of Canada
  代表加拿大汽车、家庭和商业保险公司的加拿大保险局（Insurance Bureau ofCanada）利用IBM的大数据分析解决方案来识别欺诈性索赔，并对可疑索赔发出危险信号。IBC分析了过去6年中超过233000份索赔的非结构化数据。IBC可以识别价值4100万加元的欺诈性索赔。IBC表示，大数据分析解决方案可以帮助安大略省汽车行业每年节省约2亿加元。
• JPMorgan Chase
  JPMorgan Chase分析电子邮件、电话和交易数据，以检测欺诈的可能性，否则很难检测到。JPMorganChase使用Palantirto开发的分析软件来跟踪员工通信，以识别任何内部欺诈的迹象。

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