互联网 -> 推荐系统 (实时推荐)
长尾理论: 冷门商品销售额甚至可能超过热门商品，推荐长尾商品给“需要”的用户。需要通过挖掘，获得用户特征（个性化推荐）。
推荐方法:
专家推荐：领域专家，人为推荐
统计推荐: 热门排行榜
基于内容推荐： 挖掘物品特征，推荐与它相似的产品
协同过滤推荐： 用户 A,B， 有个商品不知道A是否喜欢这个商品，先看跟他差不多的用户B是否喜欢，从而推荐A是否喜欢。
生物医学 -> 流感预测，智慧医疗，生物信息学
物流 -> 智能物流
城市管理 -> 智能交通，环保监测，城市规划，安防领域
金融行业 -> 高频交易，市场情绪分析，信贷风险分析
汽车行业 -> 无人驾驶汽车
零售行业 -> 关联购买行为，客户群体细分
餐饮行业 -> 推荐用户喜欢消费内容， 实体店布局，推荐餐食(根据排队人多少)
电信行业 -> 电信客户离网分析， 可能预测离网用户, 有针对性营销策略
能源行业 -> 智能电网 无线网络连到机房读取电表数
体育娱乐 -> 拍电影作品，训练球队，预测比赛结果
安全领域 -> 防御网络攻击
《从大数据到智能制造》
智能制造的趋势无可避免，智能制造的汽车质量也非常值得重视。数策在为汽车企业的质量早期预警方面也做了充分的考量：大数据下的质量早期预警可以使问题提前发现提前解决
大数据提供的service
方向1: 数据分析, 通过大数据分析, 建模, 挖掘规律. 大量静态数据的分析
方向2: 实时分析与推荐.