1、大数据应用案例有很多，以下是一些典型的案例：医疗大数据：梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。金融大数据：Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。
2、环保大数据对抗PM5 在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。
3、大数据有具体的应用案例还是很多的，比如 ：梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。
1、利用大数据实现精准营销的策略有以下几个方面：明确消费目标群体、重视产品售后服务、准确传递商品信息、做数据信息的收集、对收集来的数据做汇总分析。明确消费目标群体 想要实现精准营销，必须首先明确产品的目标群体。
2、大数据精准营销方法如下：建立用户画像 根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型，包括用户固定特征、兴趣特征、社会特征、消费特征、动态特征等多个层面。然后从已知的数据出发，挖掘和寻找线索，分析用户需求，进一步开发市场。
3、第二，对目标对象进行更完整的深度分析。 通过获取更丰富的消费者数据，包括网站浏览数据、社交数据和地理追踪数据等，可以绘制出更完整的消费者行为。譬如，大数据技术能对客户方方面面的信息进行充分有效的管理并深度挖掘。利用大数据分析，可以为特定客户群体提供更有针对性的个性化服务。
4、淘宝消费市场深度洞察：八大消费人群的独特喜好与策略 大数据揭示了淘宝用户群体的多元性，八个关键人群——新锐白领、资深中产、精致妈妈等，几乎覆盖了平台近八成用户，他们的购物行为贡献了超过九成的销售额。每个群体都有自己独特的消费特性，为商家提供了精准营销的黄金靶点。
5、精准数据采集 通过指定的场景或者人为去精准用户地点去进行线下数据采集，采集进来的数据通过大数据的清洗分析去重后，得到的准确数据存入私人数据库中。
1、具体到操作层面，大数据营销的实践包括：首先，明确问题并收集相关数据，利用大数据工具处理并转换非结构化数据；其次，通过模型分析，洞察消费者行为模式，优化营销策略；最后，通过解读数据，为业务决策提供有力支持，如消费者洞察和媒体研究。大数据在营销过程中的作用不容忽视。
2、滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请；或者收到定制化服务的短信提醒；或者告知你最合适的滑行线路。。
3、大数据分析关键点是对海量数据的挖掘，清理、处理，要么自己组建数据分析团队，需要一个全面的技术过硬的团队搭建还是不容易的，要么是第三方合作，购买数据报告，市场数据分析全面但是成本太高了，或者用第三方数据分析Saas软件。
大数据应用的典型案例及分析中，以智能交通、精准营销、智慧城市和医疗健康等领域的应用最为突出。在智能交通方面，大数据发挥着举足轻重的作用。通过收集和分析海量的交通数据，如车流量、路况信息等，大数据能够帮助交通管理部门实时了解交通状况，预测拥堵点，并据此优化交通信号灯控制系统。
案例三：优衣库的“零库存”秘密武器优衣库作为快时尚界的佼佼者，通过大数据分析，精准掌握市场动态与消费者需求，实现了近乎“零库存”的高效运营。从销售数据到联合活动计划，大数据技术为优衣库提供了强大的支持，确保了品牌在竞争中的领先地位。
更具体地说，大数据分析Apache Spark的应用实例Spark并非设计为多用户环境。Spark用户需要知道他们有权访问的内存对于数据集是否足够。添加更多的用户使此操作变得更加复杂，因为用户必须协调内存使用量才能同时运行项目。由于无法处理这种类型的并发，用户将需要为大型批处理项目考虑使用备用引擎，例如Apache Hive。
该公司大数据的发展是精准营销落地的原因如下：宝洁利用大数据技术和分析来获取消费者行为、偏好和需求的深入洞察。这些数据可以帮助宝洁做出更准确的市场决策，包括产品定位、定价策略、促销活动等。通过数据驱动的决策，宝洁能够更好地理解市场需求并提供符合消费者期望的产品和服务。
大数据在营销过程中的作用不容忽视。在数据层面上，传统数据受限于规模和结构，而大数据则突破了这些限制，提供了无限可能。在业务层，大数据的运用使得模型分析更加精细，数据量的增长推动了算法的创新。在应用层，大数据解读的深度和广度，为市场营销带来了前所未有的丰富内容。
对于消费金融来说，家电、快消的案例也是适用的，尤其是精准营销、产品推荐等方面。这里主要分享征信风控方面的应用。显然，互联网金融如果对小额贷款都像银行一样做实地考察，并投入大量人力进行分析评判的话，成本是很高的，所以就有了基于大数据的批量的信用评分模型。
首先，精准营销是数字化变革的一个关键方面。品牌需要通过最合适的媒介渠道触达最精准的消费者群体。为此，宝洁开发了DMP（消费者数据管理平台）和DSP（广告需求方平台）等众多系统，并聘请了大量杰出的数学科学家来为广告投放策略建模。
大数据营销就是精准营销，移动互联网时代，利用大数据就是要知道你的目标群体是谁，他们在哪，有什么共同特征。做营销最怕的问题在于不知道什么样的客户有什么样的需求和偏好。
在日常生活中，我们可以看到很多大数据的成功应用案例。以下是其中一些常见的案例：电商平台推荐系统：电商平台通过收集用户的浏览、购买历史、搜索记录等大量数据，利用机器学习和数据分析算法，为用户提供个性化的商品推荐。
在日常生活中，我们可以看到许多成功的大数据应用案例，展示了大数据如何应用于不同领域的常见的例子包括：零售业、金融业、健康医疗、城市规划、社交媒体与营销、物流与运输。
在美国NOAA（国家海洋暨大气总署）其实早就在使用大数据业务。每天通过卫星、船只、飞机、浮标、传感器等收集超过35亿份观察数据。收集完毕后，NOAA会汇总大气数据，海洋数据，以及地质数据，进行直接测定，绘制出复杂的高保真预测模型，将其提供给NWS（国家气象局）做出气象预报的参考数据。