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電子商務大數據：
通過對客戶的訂單信息進行分類整理，根據客戶的購買習慣、年齡、喜好、地域等區分進行推薦產品，進行個性化的頁面展示。還可以根據以往數據，來決定庫存數量和物流資源的動態調整。
交通出游大數據：
通過WIFI+ibeacon或基站定位技術，收集到個體的出行數據。政府可以對每個車站、機場、道路交通各時段的流量規律信息，進行針對性的安防及其他部署。景區可以根據不同景點的客流密度、游客的停留時長以及游覽路徑，來決定景區的運營方向。
金融行業大數據：
通過對客戶的健康狀況，事故記錄等信息進行分析，保險公司可以決定是否允許投保人投保，以及具體投保金額。銀行可以根據個體的收入情況、消費記錄以及信用記錄，來決定是否給申請人發放信用卡以及發放額度。
商場零售大數據：
商場同樣是通過定位技術收集客戶信息。根據商場內部，各類貨架、店鋪、樓層的客流信息和消費趨勢分析出市場需求動態，做出相應調整。還可以結合客流趨勢以及銷售額，進行投資回報周期預測。
醫療行業大數據：
根據眾多病人的體質特征，病癥信息，病史信息，分布情況進行分析處理，可以實現流行疾病預測，為各類疾病的治療方案優化提供數據支撐。
體育博彩大數據：
通過對以往的對戰記錄數據進行分析，可以對體育賽事的勝負概率進行預測，甚至比分預測。
資訊娛樂大數據：
通過收集用戶的以往閱讀信息，分析用戶的閱讀喜好，從而進行個性化信息推送。通過收集用戶的觀影喜好，進行票房預測等。
其實這里列舉的還只是冰山一角，未來生活中的方方面面，大數據無處不在，讓我們一起期待大數據帶來的智能時代。
