聽到的概念之一，但很難用具體的例子來「落地」。如果您從未見過大數據的實際應用，可能很難想像它能為您的業務帶來的實際應用和好處。
為了幫助和啟發您
我們整理了 7 個已經使用大數據取得令人難以置信的成果的品牌範例。不要錯過他們！
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品牌大數據的 7 個範例
1) Netflix
由於採用大數據演算法，Netflix預計每年可節省10 億美元。
它的故事始於 2006 年，當時它推出了 100 萬美元的“Netflix 獎”，獎勵那些能夠根據先前 護士資料庫 的分數創建最佳演算法來確定訂閱者對連續劇或電影的看法的人。如今，Netflix 上播放的內容 80% 來自推薦系統。
Netflix採用了多種傳統商業智慧
工具（如Teradata和MicroStrategy），並將其與現代大數據技術（如Hadoop、Hive等）結合。結果是一種預先確定使用者最有可能看到的內容的演算法。
最後，Netflix 成功的關鍵是個人化，而大數據使其成為可能。只有這樣，他們才能為每個用戶提供獨特的體驗。
2）蘋果
蘋果利用行為經濟學的大數據來得出有關其用戶群的結論，並利用它們來發揮自己的優勢。以下是幫助您打造品牌的行為經濟學 6 個原則：
部落主義：部落是具有相似興趣和信仰、具有相同身分的社會群體。從這個意義上說，蘋果產品的使用者是一個有著相同美感和生活方式的部落。
禀賦效應：我們傾向於對已經擁有的物品給予更高的評價，而大數據顯示我們願意為它們付出更多。蘋果公司透過允許你在其商店試用產品來實現這一原則。
社會證明：這項原則是基於利用用戶的推薦以及家人和朋友的推薦。
啟發式：人們使用「心理捷徑」來
做出快速判斷。蘋果公司在其包裝中充分利用了這項原則，因為人們認為，如果包裝設計得好，那麼產品也會設計得好。
光環效應：這種認知偏差根據對先前產品的印象來判斷產品的品質。因此，蘋果一直在創造著成功推出產品的悠久歷史，這使得其品牌幾乎被盲目購買。
價格：蘋果的大數據分析顯示
其定價策略雖然不直觀，但卻很有效：其產品總是定價很高，而且從不打折。
3) 巴塞隆納地鐵
巴塞隆納地鐵已經實施了 RESPIRA 系統，該系統利用人工智慧來改善通風並 微處理器硬體在環 (HIL) 測試：加速產品開發 幫助控制巴塞隆納地鐵網路中的冠狀病毒感染。
此控制系統分析不同的變量，例如熱感覺、溫度、濕度、車站室內空氣品質和通風耗電量。借助基於機器學習技術的動態演算法，所有這些變數都集中相關，以建立最佳通氣策略。
4）亞馬遜
這家大型零售巨頭有能力分析大量的客戶數據。其演算法使其能夠收集、分析和使用搜尋和購買歷史記錄中的大量數據。因此，他們能夠提供很有可能產生購買的建議，優化價格和供應鏈，並偵測詐欺行為。
其成功的秘訣在於其先進的大數據分析工具，例如廣告演算法和「用於機器學習的 Amazon Elastic MapReduce 平台」