国内外大数据经典案例研究
大数据十大经典案例
马云说：互联网还没搞清楚的时候，移 动互联就来了，移动互联还没搞清楚的时候， 大数据就来了。近两年，“大数据”这个词 越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以 高冷的形象出现在大众面前，面对大数据， 相信许多人都一头雾水。下面我们通过十个 经典案例，让大家实打实触摸一把“大数 据”。你会发现它其实就在身边而且也是很 有趣的。
2012年3月腾讯推出QQ圈子，按共同好友的连 锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友 推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类， 利用大数据处对“魔镜”还停留在“魔镜魔镜，告诉 我谁是世界上最美的女人”，那你就真的out了。 “魔镜”不仅仅是童话中王后的宝贝，而且是真实 世界中的一款神器。其实，“魔镜”是苏州国云数 据科技公司的一款牛逼的大数据可视化产品，而且 是国内首款喔。
在现在，“魔镜”可以通过数据的整合分析可 视化不仅可以得出谁是世界上最美的女人，还能通 过价量关系得出市场的走向。在不久前，“魔镜” 帮助中石等企业分析数据，将数据可视化，使企业 科学的判断、决策，节约成本，合理配置资源，提 高了收益。
6 Google成功预测冬季流感
2009年，Google通过分析5000万条美国人最频繁 检索的词汇，将之和美国疾病中心在2003年到2008年 间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立一个 特定的数学模型。最终google成功预测了2009冬季流 感的传播甚至可以具体到特定的地区和州。
10 超市预知高中生顾客怀孕
明尼苏达州一家塔吉特门店被客户投诉，一位 中年男子指控塔吉特将婴儿产品优惠券寄给他的女 儿——一个高中生。但没多久他却来电道歉，因为 女儿经他逼问后坦承自己真的怀孕了。塔吉特百货 就是靠着分析用户所有的购物数据，然后通过相关 关系分析得出事情的真实状况。
大数据十大经典案例
大数据十大经典案例随着信息技术的发展，大数据已经成为当今社会的重要资源。
大数据分析可以为企业提供更准确的市场预测、个性化推荐、客户细分等方面的支持。
在这篇文章中，我将介绍十个经典的大数据案例，展示大数据技术在多个行业中的应用。
1. 亚马逊个性化推荐系统亚马逊是大数据应用的典范之一。
他们利用大数据技术分析用户的购物习惯、点击行为、浏览历史等信息，为每个用户提供个性化的产品推荐。
这不仅提升了用户购物体验，也增加了销售额。
2. 谷歌搜索算法优化谷歌搜索引擎利用大数据分析来不断优化搜索结果的排名算法。
通过分析用户的搜索历史、点击行为等数据，谷歌可以更好地理解用户的意图，为他们提供更精准的搜索结果。
3. 滴滴出行的智能调度系统滴滴出行利用大数据技术分析用户的出行需求、交通状况等信息，通过智能调度算法将乘客和司机进行匹配，提高了乘客的等待时间和司机的工作效率。
4. 美团点评的用户画像分析美团点评通过大数据分析用户的点评、消费记录等信息，对用户进行画像分析。
这些画像可以帮助商家更好地了解消费者需求，制定更精准的营销策略。
5. 脸书的社交关系分析脸书运用大数据技术分析用户的社交行为，找出用户之间的关联和兴趣，为广告商提供更有针对性的广告定向投放。
6. 捷信金融的风险评估模型捷信金融利用大数据分析用户的借贷历史、资产状况等信息，建立风险评估模型，提高贷款审批的准确性和效率。
7. 瑞典的城市规划优化瑞典利用大数据分析交通状况、人口分布等信息，优化城市规划。
他们通过分析数据，提出了改进交通流动性、节约能源等方面的具体举措。
8. 亚太航空的客户关系管理亚太航空利用大数据技术分析客户的飞行历史、偏好等信息，为客户提供个性化的服务和优惠，增强客户忠诚度。
9. 法国医院的医疗预测法国一家医院使用大数据分析医疗数据，建立模型预测患者的住院时间和治疗方案，帮助医生做出更好的决策，提高医疗效率。
10. 哈佛大学的科学研究哈佛大学利用大数据分析海量的科学文献、实验数据等，挖掘潜在的科研关联和发现。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为各行各业的热门话题。
大数据的出现为企业和组织提供了更多的机会和挑战。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在不同领域的应用和价值。
二、金融领域1. 案例一：信用评分模型在金融领域，大数据被广泛应用于信用评分模型的建立。
通过分析大量的历史数据，银行可以更准确地评估借款人的信用风险，从而制定更合理的贷款政策和利率。
这不仅有助于降低银行的风险，还能提高贷款审批的效率。
2. 案例二：交易风险监测大数据技术在金融交易风险监测方面也发挥了重要作用。
通过实时监测和分析交易数据，金融机构可以及时发现异常交易和欺诈行为，从而采取相应的措施防止风险的扩大。
这种实时监测和分析的能力大大提高了金融机构的安全性和反欺诈能力。
三、零售行业1. 案例三：精准营销大数据在零售行业的应用也非常广泛。
通过分析消费者的购买历史、行为数据和社交媒体数据，零售商可以更好地了解消费者的需求和偏好，并针对性地进行精准营销。
例如，根据消费者的购物习惯和兴趣推荐个性化的产品和促销活动，从而提高销售额和客户满意度。
2. 案例四：供应链优化大数据技术还可以帮助零售商优化供应链管理。
通过分析销售数据、库存数据和供应商数据，零售商可以更准确地预测需求，避免库存过剩或缺货的情况发生。
同时，大数据还可以帮助零售商优化物流和配送，提高运输效率和降低成本。
四、医疗健康领域1. 案例五：疾病预测与预防大数据在医疗健康领域的应用可以帮助医生和研究人员更好地预测和预防疾病。
通过分析大量的医疗数据和基因组数据，可以发现疾病的早期迹象和风险因素，从而采取相应的预防和干预措施。
这有助于提高疾病的诊断准确性和治疗效果，减少医疗资源的浪费。
2. 案例六：个性化医疗大数据还可以支持个性化医疗的实现。
通过分析患者的基因组数据、病历数据和生活习惯数据，医生可以为每个患者制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者满意度。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着互联网的快速发展和智能设备的普及，大数据已成为当今社会的热门话题。
大数据是指规模庞大、类型多样的数据集合，这些数据集合可以通过计算机进行分析和挖掘，从而揭示隐藏在其中的信息和价值。
大数据应用则是将大数据技术与各行各业的实际需求相结合，为企业和组织提供决策支持、业务优化等方面的解决方案。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在不同领域的应用和价值。
二、案例一：零售业的用户购买行为分析零售业是大数据应用的一个重要领域。
通过分析用户的购买行为，零售商可以更好地了解用户的需求，优化商品布局和促销策略。
以某电商平台为例，该平台通过采集用户的购买记录、浏览记录、搜索记录等大量数据，利用大数据分析技术，对用户进行细分和画像。
通过分析用户的购买偏好、购买频次、购买时间等指标，可以精确预测用户的购买意愿和需求。
基于这些预测结果，电商平台可以向用户推荐个性化的商品，提高用户的购买满意度和忠诚度。
此外，大数据分析还可以匡助零售商优化商品的布局和促销策略。
通过分析用户的购买行为和偏好，可以发现用户的潜在需求和热门商品。
基于这些数据，零售商可以调整商品的陈列位置、增加热门商品的库存，并针对不同用户群体制定个性化的促销活动，提高销售额和利润。
三、案例二：金融行业的风险管理与反欺诈金融行业是大数据应用的另一个重要领域。
通过分析大量的金融数据，可以匡助金融机构提高风险管理能力，减少欺诈行为。
以银行业为例，银行通过分析客户的交易记录、信用评分、个人信息等大数据，可以建立客户的信用模型和风险评估模型。
通过这些模型，银行可以评估客户的信用风险和违约概率，从而决定是否赋予客户贷款或者信用额度。
此外，银行还可以通过大数据分析技术，监测客户的交易行为，及时发现异常交易和欺诈行为，保护客户的资金安全。
此外，大数据分析还可以匡助金融机构进行市场风险管理。
通过分析市场的波动情况、交易量、交易价格等数据，金融机构可以预测市场的走势和风险，及时调整投资组合，降低投资风险。
大数据十大经典案例
07
大数据经典案例六：沃尔玛的库存预
测
案例介绍
沃尔玛是美国最大的零售商，拥有数千家分店 和庞大的库存。为了确保商品充足和减少缺货 情况，沃尔玛利用大数据技术进行库存预测。
通过收集和分析历史销售数据、季节性变化、 天气预报和其他相关因素，沃尔玛能够预测各 分店的商品需求，从而精确地调整库存。
这种预测方法不仅提高了库存周转率，减少了 滞销和缺货现象，还为沃尔玛节省了大量成本。
大数据十大经典案例
• 大数据概述 • 大数据经典案例一：Netflix的推荐系统 • 大数据经典案例二：亚马逊的供应链
优化 • 大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
• 大数据经典案例四：阿里巴巴的客户 画像
• 大数据经典案例五：腾讯的社交网络 分析
• 大数据经典案例六：沃尔玛的库存预 测
• 大数据经典案例七：Uber的智能调度 系统
商业价值
库存降低
通过精准预测和实时调整，有 效降低了库存积压和滞销风险
。
配送速度提升
优化配送路线和配送策略，缩 短了配送时间，提高了客户满 意度。
成本控制
降低库存成本和物流成本，提 高了企业的整体盈利能力。
客户满意度提高
快速、准确的配送服务提高了 客户满意度，增强了客户忠诚
度。
04
大数据经典案例三：谷歌的搜索引擎
案例介绍
01 谷歌搜索引擎是全球使用最广泛的搜索引擎，每 天处理数以亿计的搜索请求。
02 通过大数据技术，谷歌能够实时分析用户搜索行 为，提供更加精准的搜索结果。
03 谷歌利用大数据技术不断优化搜索算法，提高搜 索质量和用户体验。
技术实现
分布式存储系统
谷歌使用分布式存储系统， 将海量数据分散存储在多 个节点上，确保数据可靠 性和可扩展性。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热点话题之一。
大数据是指规模巨大、类型多样的数据集合，传统的数据处理工具已经无法胜任。
大数据分析是对大数据进行整理、分析和解读的过程，通过挖掘数据中的有价值信息，可以为企业和组织提供决策支持和业务优化的依据。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据的应用价值和技术挑战。
二、大数据应用案例分析1. 电商平台的用户行为分析电商平台拥有庞大的用户数量和海量的交易数据，通过对这些数据进行分析，可以了解用户的行为习惯、购买偏好和消费能力，从而优化商品推荐、精准营销和供应链管理等环节。
以某电商平台为例，通过大数据分析，发现用户在购买商品时具有明显的时间偏好，可以根据用户的购买时间段进行个性化推荐；同时，还可以根据用户的购买历史和浏览行为，为商家提供精准的广告投放策略，提高广告效果和用户转化率。
2. 金融行业的风险管理金融行业面临着众多的风险，如信用风险、市场风险和操作风险等。
通过对大数据的分析，可以实时监测和预测风险，提前采取相应的措施。
以某银行为例，通过对客户的个人信息、交易记录和信用评级等数据进行分析，可以对客户的信用风险进行评估和预测；同时，还可以通过对市场数据和宏观经济指标的分析，预测市场的波动和行业的发展趋势，为投资决策提供参考。
3. 健康行业的疾病预测与管理健康行业是大数据应用的另一个重要领域。
通过对患者的医疗记录、基因数据和生活习惯等数据进行分析，可以实现疾病的早期预测和个性化治疗。
以某医疗机构为例，通过对患者的病历和检查报告等数据进行分析，可以发现潜在的疾病风险，提前采取预防措施；同时，还可以根据患者的基因数据和病历，为患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果和生活质量。
4. 物流行业的运输优化物流行业是大数据应用的典型领域之一。
通过对订单数据、交通信息和仓储情况等数据进行分析，可以实现物流运输的智能化和优化。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言随着信息技术的迅速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用已经渗透到各个领域，对于企业的决策和发展起到了重要的作用。
本文将通过分析几个经典的大数据应用案例，探讨大数据在不同领域的应用及其带来的益处。
二、金融领域案例分析1. 银行风险管理某银行利用大数据技术，对客户的交易数据进行实时监控和分析，通过建立风险模型，能够及时发现异常交易和欺诈行为。
这种实时监控大大提高了银行的风险管理能力，减少了损失。
2. 信用评分模型一家信用卡公司利用大数据分析客户的消费行为、信用记录等数据，建立了准确的信用评分模型。
通过这个模型，公司能够更好地判断客户的信用状况，减少坏账率，提高贷款审批效率。
三、零售领域案例分析1. 个性化推荐系统一家电商公司利用大数据技术，根据用户的购买记录、浏览行为等数据，建立了个性化推荐系统。
通过分析用户的兴趣和偏好，系统能够向用户推荐更符合其需求的商品，提高用户购买率和满意度。
2. 库存管理优化一家连锁超市利用大数据分析销售数据和供应链数据，优化库存管理。
通过准确预测商品需求量，超市能够及时补充库存，避免商品断货和过剩。
这种优化能够降低库存成本，提高销售效率。
四、医疗领域案例分析1. 疾病预测和预防某医院利用大数据分析患者的病历数据、基因数据等，建立了疾病预测模型。
通过分析大量的数据，医院能够预测患者患某种疾病的风险，并采取相应的预防措施，提高治疗效果。
2. 医疗资源优化一家医疗机构利用大数据分析患者的就诊数据和医生的工作量数据，优化医疗资源的分配。
通过合理安排医生的排班和就诊时间，医疗机构能够提高医疗效率，减少患者的等待时间。
五、交通领域案例分析1. 智能交通管理某城市利用大数据分析交通流量数据和道路状况数据，建立了智能交通管理系统。
通过实时监控交通状况，系统能够及时调整交通信号灯的配时，优化交通流量，减少拥堵。
2. 公交车调度优化一家公交公司利用大数据分析乘客的出行数据和公交车的运行数据，优化公交车的调度。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析一、引言大数据是指规模庞大、多样化且快速增长的数据集合，对传统数据处理软件进行处理和分析会面临很大的挑战。
然而，随着大数据技术的不断发展和应用，越来越多的企业开始意识到大数据的价值，并利用大数据来提升业务效率、优化决策和创造新的商业价值。
本文将介绍几个大数据及大数据应用的经典案例，以匡助读者更好地理解大数据的应用价值。
二、经典案例分析1. 亚马逊的个性化推荐系统亚马逊是全球最大的电商平台之一，其成功的一个关键因素就是其个性化推荐系统。
亚马逊利用大数据技术，对用户的购买历史、浏览记录、评价等数据进行分析，从而能够准确地预测用户的购买意向，并向用户推荐符合其兴趣和需求的产品。
这种个性化推荐系统大大提升了用户购物体验，也匡助亚马逊提高了销售额。
2. 谷歌的搜索引擎优化谷歌是全球最大的搜索引擎，其搜索结果的质量和准确性是其成功的关键。
谷歌利用大数据技术，对海量的网页进行分析和处理，从而能够根据用户的搜索关键词提供最符适合户需求的搜索结果。
谷歌通过分析用户的搜索行为和点击行为，不断优化搜索算法，提升搜索结果的质量和准确性，为用户提供更好的搜索体验。
3. 脸书的社交网络分析脸书是全球最大的社交网络平台之一，其成功的一个关键因素就是其社交网络分析能力。
脸书利用大数据技术，对用户的社交关系、兴趣爱好、行为等数据进行分析，从而能够准确地预测用户的兴趣和需求，并向用户推荐相关的内容和广告。
这种个性化推荐和定向广告大大提升了广告的点击率和转化率，也匡助脸书实现了商业化的成功。
4. 物流行业的智能调度系统物流行业是一个典型的大数据应用领域，物流公司需要处理大量的定单数据、车辆位置数据、交通状况数据等。
利用大数据技术，物流公司可以实时监控车辆的位置和运输情况，根据交通状况和定单情况进行智能调度，提高运输效率和服务质量。
同时，物流公司还可以通过对历史数据的分析，优化路线规划和仓储布局，降低成本和提升效益。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
国内外大数据经典案例研究大数据时代的来临使得产生的数据量呈爆炸式增长，各行各业均面临着海量数据的分析、处理问题。
如何运用大数据技术从海量数据中挖掘出有价值的信息，将是今后企业发展的一个巨大挑战。
创想智慧城市研究中心收集研究了国内外大数据应用的经典案例，希望可以对读者有所启示。
1、塔吉特百货孕妇营销分析最早关于大数据的故事发生在美国第二大超市塔吉特百货。
孕妇对零售商来说是个含金量很高的顾客群体，但是她们一般会去专门的孕妇商店。
人们一提起塔吉特，往往想到的都是日常生活用品，却忽视了塔吉特有孕妇需要的一切。
在美国，出生记录是公开的，等孩子出生了，新生儿母亲就会被铺天盖地的产品优惠广告包围，那时候再行动就晚了，因此必须赶在孕妇怀孕前期就行动起来。
塔吉特的顾客数据分析部门发现，怀孕的妇女一般在怀孕第三个月的时候会购买很多无香乳液。
几个月后，她们会购买镁、钙、锌等营养补充剂。
根据数据分析部门提供的模型，塔吉特制订了全新的广告营销方案，在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。
结果，孕期用品销售呈现了爆炸性的增长。
2002年到2010年间，塔吉特的销售额从440亿美元增长到了670亿美元。
大数据的巨大威力轰动了全美。
创想智慧城市研究中心：这个案例说明大数据在企业营销上的成功，利用大数据技术分析客户消费习惯，判断其消费需求，从而进行精确营销。
这种营销方式的关键在于其时机的把握上，要正好在客户有相关需求时才进行营销活动，这样才能保证较高的成功率。
2、沃尔玛“啤酒加尿布”经典案例总部位于美国阿肯色州的世界著名商业零售连锁企业沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析。
沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据，在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行分析和挖掘，可以很轻松地知道顾客经常一起购买的商品有哪些。
一个意外的发现是：“跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！”这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果，反映数据内在的规律。
沃尔玛派出市场调查人员和分析师对这一数据挖掘结果进行调查分析，经过大量实际调查和分析，揭示了隐藏在“尿布与啤酒”背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。
产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
既然尿布与啤酒一起被购买的机会很多，于是沃尔玛就在其一个个门店将尿布与啤酒摆放在一起，结果是尿布与啤酒的销售量双双增长。
创想智慧城市研究中心：无论“啤酒加尿布”仅仅是一个传说，还是一个真的发生过，它都已经成为大数据技术应用的一个经典案例。
这个故事的意义在于将看似不相关的商品数据放在一起进行分析，找到他们之间的相关性，从而进行交叉营销，促进商品的销量。
这种思维方式才是成功的关键。
3、试衣间的大数据应用传统奢侈品牌PRADA正在向大数据时代迈进。
她在纽约及一些旗舰店里开始了大数据时代行动。
在纽约旗舰店里，每件衣服上都有RFID码，每当顾客拿起衣服进试衣间时，这件衣服上的RFID会被自动识别，试衣间里的屏幕会自动播放模特穿着这件衣服走台步的视频。
人一看见模特，就会下意识里认为自己穿上衣服就会是那样，不由自主地会认可手中所拿的衣服。
而在顾客试穿衣服的同时，这些数据会传至PRADA总部。
包括：每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间，数据都被存储起来加以分析。
如果有一件衣服销量很低，以往的作法是直接被废弃掉。
但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低，但进试衣间的次数多。
那就说明存在一些问题，衣服或许还有改进的余地。
这项应用在提升消费者购物体验的基础上，还帮助Prada提升了30%以上的销售量。
传统奢侈品牌在大数据时代采取的行动，体现了其对大数据运用的视角，也是公司对大数据时代的积极回应。
创想智慧城市研究中心：案例中，物联网和大数据的结合是成功的关键，利用了物联网技术来收集数据，大数据技术进行分析，进而得出市场需求的结论。
在服装领域，大数据等新技术正在发挥着巨大的作用。
4、路易斯维尔利用大数据治理空气污染问题美国堪萨斯州的路易斯维尔地区，大约有10万人饱受哮喘困扰。
根据2012年路易斯维尔市发布的当地健康报告，受访的500个成年人中，有15%都声称他们患有哮喘。
这也让人们对当地的空气质量状况产生了担忧。
因此，路易斯维尔市政府与IBM以及Asthmapolis合作,共同推出了“路易斯维尔哮喘数据创新计划”。
该计划选取了500名哮喘病患者，让他们使用Asthapolis的传感器。
每个哮喘病人可以得到价值35美元的Walgreen药店的购物卡以及500美元的抽奖机会。
传感器被装在哮喘病人日常使用的呼吸器上，可以记录病人使用呼吸器的情况，这种记录要比病人每天自己记录的使用日志要准确地多。
传感器的数据可以上传到病人的智能手机上，而通过智能手机，数据可以被传到病人的医生那里。
此外，通过Asthmapolis的移动应用，病人也可以看到针对刚才发送的数据的反馈和指导意见。
由于哮喘病的情况因人而异，因此，这样的个性化指导对于控制哮喘病发病有很重要的意义。
哮喘数据创新计划采集的数据将和其他数据源结合起来，研究其相关性并研究热点发病地区。
通过研究呼吸机数据与空气质量、交通状况、污染情况等数据的相关性，城市管理者可以更好的进行城市规划以及公众健康保护。
创想智慧城市研究中心：健康问题一直是人们关注的热点领域，智慧医疗和大数据的结合对于未来医疗技术的发展具有重大推动作用，有助于提高医疗效果，减少医患纠纷。
5、阿里信用贷款和淘宝数据魔方中国最大的电子商务公司阿里巴巴已经在利用大数据技术提供服务：阿里信用贷款与淘宝数据魔方。
每天有数以万计的交易在淘宝上进行。
与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。
各大中小城市的百货大楼做不到这一点，大大小小的超市做不到这一点，而互联网时代的淘宝可以。
淘宝数据魔方就是淘宝平台上的大数据应用方案。
通过这一服务，商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的市场状况、消费者行为情况等，并可以据此进行生产、库存决策，而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到更心仪的宝贝。
而阿里信用贷款则是阿里巴巴通过掌握的企业交易数据，借助大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款，全程不会出现人工干预。
截至目前，阿里巴巴已经放贷300多亿元，坏账率约0.3%左右，大大低于商业银行。
创想智慧城市研究中心：目前国内的互联网金融行业正处于发展阶段，而大数据技术对互联网金融的发展具有至关重要的作用。
互联网金融不可避免的会产生海量的数据，如何利用大数据技术对这些数据进行合理的分析是互联网金融成功发展的关键。
6、其他大数据案例（1）腾讯——大数据技术促使腾讯视频成为国内第一腾讯视频凭借全平台资源，建立iSEE内容精细化运营战略，利用腾讯视频的庞大数据资源，了解用户所喜欢看的内容和用户的常见行为。
通过技术优势带给用户更好的观看体现。
最后借助腾讯视频社区化的关系链和多平台触达能力，让营销内容得到最大范围的传播，致力于成为国内最大的在线视频媒体交流平台。
（2）T-Mobile——大数据帮助移动运营商降低客户流失率移动运营商T-Mobile在多个IT系统中整合了大数据应用，对客户交易和互动数据进行综合分析，更准确地预测客户流失率。
通过将社交媒体数据和CRM和计费系统中的交易数据进行综合分析，T-mobile在一个季度内将客户流失率降低了一半！（3）TXU Energy——智能电表：有了智能电表，供电公司能每隔15分钟就读一次用电数据，而不是过去的一月一次。
这不仅仅节省了抄表的人工费用，而且由于能高频率快速采集分析用电数据（产生大数据），供电公司能根据用电高峰和低谷时段制定不同的电价，TXU Energy就利用这种价格杠杆来平抑用电高峰和低谷的波动幅度。
例如，TXU Energy打出了这样的宣传口号：亲，晚上再洗衣服洗碗吧，晚上用电不要钱。
实际上，智能电表和大数据应用让分时动态定价成为可能，而且这对于TXU Energy和用户来说是一个双赢变化。
（4）麦克拉伦一级方程式车队——借助大数据技术，降低事故，保驾护航麦克拉伦车队(Mclaren’s F1 racing team)通过汽车传感器在赛前的场地测试中实时采集数据，结合历史数据，通过预测型分析发现赛车问题，并预先采取正确的赛车调校措施，降低事故几率并提高比赛胜率。
（5）UPS快递——大数据技术下的最佳行车路径UPS快递多效地利用了地理定位数据。
为了使总部能在车辆出现晚点的时候跟踪到车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。
同时，这些设备也方便了公司监督管理员工并优化行车线路。
UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的。
2011年，UPS的驾驶员少跑了近4828万公里的路程。
（6）DPR——用大数据设计建筑DRP建筑公司是加州旧金山分校医学中心价值15亿美元的建筑合同的总包商。
这也是首个完全基于大数据模型建设的医学中心建筑。
DPR使用了Autodesk公司的三维技术，设计师们能整合空气流动、建筑朝向、楼板空间、环境适应性、建筑性能等多种数据，形成一个虚拟模型，各种数据和信息可以在这个模型中实时互动。
建筑师、设计师和施工队伍通过这个模型可以在接近真实的完整的运营环境里，以可视化的方式观察数以百万计的数据标记。
创想智慧城市研究中心：数据量的激增以及大数据技术的特点使得社会对大数据技术的需求日益增大，各个领域均开始出现成功利用大数据的案例。
政府、运营商、互联网企业是大数据技术的主要推动者，而未来有关大数据的投资将主要集中在客户的精准营销、智慧医疗、电子商务等三个领域。