1、醫學

醫療行業依靠專用設備來跟蹤生命體征、協助醫生診斷。醫療行業同樣也使用大數據和分析工具以多種方式改善健康狀況。

可穿戴式追蹤器向醫生傳遞信息并告訴他們患者是否服用藥物，或者他們是否遵循治療或疾病管理計劃。隨著時間的推移，收集的匯編數據為醫生提供了患者健康狀況的全面視圖，提供了比簡短的面對面交流更深入的信息。

另外，公共衛生部門會利用大數據分析來找出食品安全的高危區域，并優先進行食品安全檢查。研究人員也深入研究數據，來揭示具有最顯著的病理特征的地方。

此外，大數據分析可幫助醫院管理人員進行安排，云主機，以期減少患者的等待時間并改善護理條件。有些平臺會批量查看數據，然后查找其中的模式并給出改善的建議。

2、零售

如果零售商沒有正確預測客戶的需求，然后提供這些東西，他們可能會很難盈利。大數據分析洞察了如何讓人們滿意并再次回到這家商店。IBM的一項研究發現，62%的零售商受訪者表示信息和大數據分析為他們帶來了競爭優勢。

最有用的策略包括確定業務需求和確定分析技術如何支持這些需求。例如，零售商可能希望購物者在店中停留更長的時間。然后，他們可以根據這一需求，使用大數據分析來創建個性化、高度相關的材料，吸引顧客在商店中停留。

分析軟件還可以跟蹤客戶的每一步。由此產生的結果可以告訴零售商如何吸引具有最高價值的購物者。檢查天氣數據可以預測對雪鏟和沙灘椅等季節性物品的需求，讓零售商在大多數顧客到達之前訂購這些東西。

3、建筑

建筑公司跟蹤從材料的費用到完成任務所需的平均時間的所有內容。這并不奇怪，數據分析正在成為這個行業的重要內容。

當建筑專業人員監控現場服務指標(如損耗，推薦率和收入)時，他們將能夠更好地了解哪些方面進展順利以及哪些業務部門需要改進。此外，他們利用大數據根據未來用途和預期趨勢分析項目的最佳位置。有些項目甚至將傳感器整合到建筑物和橋梁中，這些附件收集數據并將其發回給人們進行分析。

Dayton Superior是一家混凝土建筑公司，為世界各地的項目提供材料。它意識到當公司的代表不能立即知道某些城市的材料成本時，保證價格透明度是非常困難。因此，這家公司開始使用地理數據分析，以此進行價格確定。

一個月后，超過98%的銷售代表使用了改進的方式，并且提供報價的用時急劇下降。從那時起，該公司大大減少了定價過程中的不一致性。分析工具提供的建議通常能使公司找到適合情況的價格并向客戶提供更低的費率。

4、銀行

人們并不一定認為銀行業是一個特別高科技的行業，但一些品牌正在通過數據分析來改變人們的這一觀念。美國銀行設計了一個名為Erica的虛擬助手，免備案主機，它使用預測分析和自然語言處理來幫助客戶查看銀行交易歷史或即將到來的賬單的信息。

此外，Erica在每筆交易中都變得更”聰明”。美國銀行的代表說，助理最終將研究人們在銀行的習慣，并提供相關的財務建議。

大數據也有助于打擊銀行欺詐。由QuantumBlack構建的一種預測機器學習模型在使用的第一周內檢測到相當于100,000美元的欺詐交易。

5、交通

人們需要按時到達目的地，大數據分析幫助公共交通提供商提高客戶的滿意度。Transport for London使用統計數據來映射客戶旅程，為人們提供個性化詳細信息并管理意外情況。它可以告訴我們有多少人在一輛公共汽車上或者最小化乘客步行到公交車站的距離。

數據分析也為鐵路行業的人們提供幫助。車載傳感器提供有關列車制動機制，里程等的詳細信息。來自100列火車的數據集每年可產生高達2000億個數據點。

檢查信息的人試圖找到有意義的模式來指導他們改進操作。例如，他們可能會發現導致設備故障并使列車暫時停止服務的事件。交通運輸部門也是數據科學家求職最好的行業之一。