例子1：在09年流感爆發(fā)的時(shí)候，google通過(guò)對(duì)人們輸入詞條的分析，挖掘出了有效及時(shí)的指示標(biāo)，比通過(guò)層層收集的官方數(shù)據(jù)驚人很多。

　　例子2：Farecast通過(guò)對(duì)于機(jī)票數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化情況，提供票價(jià)預(yù)測(cè)的服務(wù)，目前公布準(zhǔn)確度高達(dá)75%，現(xiàn)在被微軟收購(gòu)，整合在了bing的搜索中。

　　例子3：Xoom是從事跨境匯款業(yè)務(wù)的公司，處理過(guò)的一個(gè)案例是，單獨(dú)看一筆交易是合法的，但是重新檢查了所有的數(shù)據(jù)之后，發(fā)現(xiàn)犯罪集團(tuán)正在進(jìn)行咋騙。

　　例子4：hadoop分析VISA的數(shù)據(jù)，將原來(lái)需要一個(gè)月的時(shí)間縮短為13分鐘。

　　例子5：亞馬遜三分之一的銷售額來(lái)自個(gè)性化推薦系統(tǒng)。

　　例子6：美國(guó)折扣零售商能夠通過(guò)用戶購(gòu)買商品的歷史，判斷出是否懷孕。

　　例子7：UPS有6W輛車，通過(guò)對(duì)車倆損害的數(shù)據(jù)挖掘，能夠及時(shí)的預(yù)測(cè)那些車輛需要維修，達(dá)到預(yù)警的目的。

　　例子8：日本通過(guò)研究駕駛員的坐姿數(shù)據(jù)，用來(lái)作為汽車防盜系統(tǒng)中。

　　例子9：UPS通過(guò)對(duì)于位置數(shù)據(jù)的分析，獲取最佳行車路徑。

　　例子10：IBM開(kāi)發(fā)了一套復(fù)雜的預(yù)測(cè)模型，完成了電動(dòng)汽車動(dòng)力與電力供應(yīng)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)。

　　例子11：微軟和谷歌以及百度等搜索引擎的拼寫檢查以及糾錯(cuò)提示，有效的利用的數(shù)據(jù)廢氣。

　　例子12：巴諾通過(guò)分析人們?cè)陂喿x的時(shí)候的行為，得出人們往往會(huì)放棄長(zhǎng)篇幅的非小說(shuō)類書籍。

　　?例子13：The-numbers通過(guò)對(duì)于歷史電影相關(guān)的數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系，來(lái)預(yù)測(cè)電影票房。