1、医学

　　医疗行业依靠专用设备来跟踪生命体征、协助医生诊断。医疗行业同样也使用大数据和分析工具以多种方式改善健康状况。

　　可穿戴式追踪器向医生传递信息并告诉他们患者是否服用药物，或者他们是否遵循治疗或疾病管理计划。随着时间的推移，收集的汇编数据为医生提供了患者健康状况的全面视图，提供了比简短的面对面交流更深入的信息。

　　另外，公共卫生部门会利用大数据分析来找出食品安全的高危区域，并优先进行食品安全检查。研究人员也深入研究数据，来揭示具有最显著的病理特征的地方。

　　此外，大数据分析可帮助医院管理人员进行安排，以期减少患者的等待时间并改善护理条件。有些平台会批量查看数据，然后查找其中的模式并给出改善的建议。

　　2、零售

　　如果零售商没有正确预测客户的需求，然后提供这些东西，他们可能会很难盈利。大数据分析洞察了如何让人们满意并再次回到这家商店。IBM的一项研究发现，62%的零售商受访者表示信息和大数据分析为他们带来了竞争优势。

　　最有用的策略包括确定业务需求和确定分析技术如何支持这些需求。例如，零售商可能希望购物者在店中停留更长的时间。然后，他们可以根据这一需求，使用大数据分析来创建个性化、高度相关的材料，吸引顾客在商店中停留。

　　分析软件还可以跟踪客户的每一步。由此产生的结果可以告诉零售商如何吸引具有最高价值的购物者。检查天气数据可以预测对雪铲和沙滩椅等季节性物品的需求，让零售商在大多数顾客到达之前订购这些东西。

　　3、建筑

　　建筑公司跟踪从材料的费用到完成任务所需的平均时间的所有内容。这并不奇怪，数据分析正在成为这个行业的重要内容。

　　当建筑专业人员监控现场服务指标(如损耗，推荐率和收入)时，他们将能够更好地了解哪些方面进展顺利以及哪些业务部门需要改进。此外，他们利用大数据根据未来用途和预期趋势分析项目的最佳位置。有些项目甚至将传感器整合到建筑物和桥梁中，这些附件收集数据并将其发回给人们进行分析。

　　Dayton Superior是一家混凝土建筑公司，为世界各地的项目提供材料。它意识到当公司的代表不能立即知道某些城市的材料成本时，保证价格透明度是非常困难。因此，这家公司开始使用地理数据分析，以此进行价格确定。

　　一个月后，超过98%的销售代表使用了改进的方式，并且提供报价的用时急剧下降。从那时起，该公司大大减少了定价过程中的不一致性。分析工具提供的建议通常能使公司找到适合情况的价格并向客户提供更低的费率。

　　4、银行

　　人们并不一定认为银行业是一个特别高科技的行业，但一些品牌正在通过数据分析来改变人们的这一观念。美国银行设计了一个名为Erica的虚拟助手，它使用预测分析和自然语言处理来帮助客户查看银行交易历史或即将到来的账单的信息。

　　此外，Erica在每笔交易中都变得更”聪明”。美国银行的代表说，助理最终将研究人们在银行的习惯，并提供相关的财务建议。

　　大数据也有助于打击银行欺诈。由QuantumBlack构建的一种预测机器学习模型在使用的第一周内检测到相当于100,000美元的欺诈交易。

　　5、交通

　　人们需要按时到达目的地，大数据分析帮助公共交通提供商提高客户的满意度。Transport for London使用统计数据来映射客户旅程，为人们提供个性化详细信息并管理意外情况。它可以告诉我们有多少人在一辆公共汽车上或者最小化乘客步行到公交车站的距离。

　　数据分析也为铁路行业的人们提供帮助。车载传感器提供有关列车制动机制，里程等的详细信息。来自100列火车的数据集每年可产生高达2000亿个数据点。

　　检查信息的人试图找到有意义的模式来指导他们改进操作。例如，他们可能会发现导致设备故障并使列车暂时停止服务的事件。交通运输部门也是数据科学家求职最好的行业之一。