某快餐公司通过视频分析等候队列的长度■◆★■，然后自动变化电子菜单显示的内容■■◆◆■◆。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物；如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

　　毫无疑问，越了解客户的企业越能抓住客户的心，在市场上占有更大的空间■■◆。对于大多数企业来说◆■，大数据已经成为左右战局的决定性力量◆★■◆■◆，但与此同时，大数据也是一把双刃剑，企业要如何对这些数据进行保护？如何安全合法地利用这些数据呢？相信这将是未来大部分企业都将深入思考的一件事。

　　在洛杉矶开过车的人一定都经历过那里噩梦般的交通拥堵情况■★■◆。目前政府在I-10和I-110州际公路上建立了一条了收费的快速通道。政府可通过大数据引导驾驶人员在该通道上的行驶情况★■★◆★，保证交通畅通。

　　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。

　　马云牵手百联之后，◆■★“新零售”成了搜索热词，紧接着，万达又不甘其后■★◆■，宣布和银联实行战略合作，共同打造“实体云服务■◆”■■★◆。而这一切，都是基于◆◆“大数据★■■◆◆”。被大佬们瞄准的大数据并不遥远■★◆，它其实已经对我们的生活造成了潜移默化的影响。

　　淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41★★■■◆.45%，其中又以75B的销量最好。其次是A罩杯，购买占比达25.26%■◆■★★■，C罩杯只有8◆■■■◆◆.96%。在文胸颜色中，黑色最为畅销。以省市排名，胸部最大的是新疆妹子■◆★★■◆。

　　当问起汽车的制造过程■■◆■，大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。然而在福特★◆，在产品的研发设计阶段，大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响★◆■◆。

　　在车内听的歌曲很可能反映你的真实喜好， Gracenote就拥有此种技术★◆。它采用智能手机和平板电脑内置的麦克风识别用户电视或音响中播放的歌曲，并可检测掌声或嘘声等反应，甚至还能检测用户是否调高了音量◆★◆◆。这样，Gracenote可以研究用户真正喜欢的歌曲，听歌的时间和地点。

　　PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率■◆，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

　　施乐就是参与此次项目的公司，它的抗拥塞项目，包括用ExpressLanes、动态定价，上升的需求等等以维持某种秩序的想法。施乐公司的首席技术执行官Natesh Manikoth表示，如果司机支付给驾驶热车道(高占用收费系统)■■★■★★，他必须保证车速每小时45英里左右。如果交通开始拥堵◆◆■★■，私家汽车的支付价格将上升，以减少他们进入，而将车道用于高占用率的车辆，例如公共汽车和大巴车。

　　当一位顾客开玩笑地通过推特向位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，这家店就开始了自己的社交秀■◆★◆★。首先★◆★■，分析推特数据■■■◆◆，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者■■■◆★◆。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐■■■◆★◆。

　　大数据可以说是目前是当下最火热的词之一了■◆，你要是不知道大数据这个概念，可能都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。除了啤酒喝尿布这个例子，这里有8个更有新意更典型的案例，可以帮助你更清晰的理解大数据时代的到来。

　　十多年前，音乐元数据公司Gracenote收到来自苹果公司的神秘忠告，建议其购买更多的服务器★◆★。Gracenote照做了■◆◆，而后苹果推出iTunes和iPod◆■◆★◆，Gracenote从而成为了元数据的帝国。

　　施乐还有另一个项目在洛杉矶称为ExpressPark， 目标是让人们知道他们何时即将离开房子，在哪能找到停车场和花费金额★■◆■。不仅要确保定价◆★，同时更要确保数据实时到达用户手中。例如◆★◆，应当提前40分钟告知用户停车位置。

　　比如■■★◆，福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。如果选择后者，门会自动打开、便捷智能，但这种方式会影响到车门开启有限的困恼★◆■。此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题★★■◆，但后来根据对社交媒体的关注和分析，发现很多人都在谈论这些问题。

　　Gracenote拥有数百万首歌曲的音频和元数据■★◆◆◆，因而可以快速识别歌曲信息，并按音乐风格、歌手、地理位置等分类。