1)收集整理大量消費者的消費信息，運用大數據分析進行精準營銷；
2)中小企業可以利用大數據分析進行轉型；
3)在互聯網的壓力下，傳統企業需要充分利用大數據分析的價值。
大數據分析，互聯網時代的新趨勢。
在這個硬件飛速發展的時代，困擾應用開發者的壹個重要問題就是如何在功耗、覆蓋範圍、傳輸速率和成本之間找到那種微妙的平衡。企業可以利用相關數據和分析來幫助他們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的商業決策等等。比如把大數據分析和高性能分析結合起來，可以解決現實生活中的壹些問題。
大數據分析可以用來做什麽？
第壹，大數據可以預測未來。
簡而言之，大數據和數據挖掘可以給我們預測的能力。現在我們的生活是數字化的，我們每天做的每壹件事都可以通過大數據記錄下來，就像每壹筆信用卡交易都是數字化的、可搜索的。對於企業來說，大多數財務和運營數據都保存在數據庫中。現在，隨著可穿戴設備的興起，每個人的心跳和呼吸都被數字化，保存為可用數據。讓機器理解我們。
第二，如果格局不變，那麽未來就不再是未來。
現在我們生活中很多不同的東西都有不同的表現形式。例如，壹個人可以在任何工作日在工作和家庭之間旅行，並在周末去某個地方。這種模式很少改變。商店在任何壹天都會有高峰時段和空閑時段，這種模式不太可能改變。企業在壹年中的某些月份會要求更高的勞動力投入，這種模式不太可能改變。
所以電腦通過終端收集這些數據，分析這些數據，然後對觀眾進行合理的安排。電腦也能知道什麽時候是促銷的最佳時機。比如這個人每周五洗車，或者優惠券，就是洗車促銷。如果這個人每年三月去度假，就可以提供全方位的服務。同時，計算機還可以預測商店全天的銷售預測，進而制定經營策略，使總收入最大化。壹旦未來變得可以預測，我們總是可以提前計劃，為最好的行動做準備。這說明大數據給了我們預測未來的力量。這就是數據挖掘的力量。數據挖掘總是和大數據聯系在壹起，因為大數據支持大量的數據集，這些數據集為所有的預測提供了基礎。
三、什麽是機器學習？
剛才我們根據它的處理方法分析了壹個數據。假設這個數據包含了壹組購物者的購買行為，包括購買的商品總數和每個購物者購買的商品數量。這是迄今為止最簡單的統計分析。如果我們的目標是分析不同類型購物者之間的關系，或者如果我們想推測特定類型購物者的特殊偏好，甚至預測任何購物者的性別或年齡，我們將需要更復雜的模型，我們稱之為通過輸入數據的算法。機器學習可以更容易地理解所有為數據挖掘目的而開發的不同類型的算法，方便了我們的生活。
4.什麽是數據挖掘？
通過計算機學習算法，用已有數據預測未知，這就是數據挖掘奇跡與機器學習密切相關的原因。大數據分析能做什麽然而，任何機器學習算法的強弱很大程度上取決於大量數據集的供給。再復雜的算法也無法從幾行數據中做出預測，需要大量數據作為樣本。大數據技術是機器學習的前提。通過計算機學習，我們可以從現有的數據集中獲得有價值的見解，這就是數據挖掘。
不僅以上，還有更多，比如:
1)及時分析故障、問題和缺陷的根本原因，每年可能為企業節省數十億美元。
2)規劃千車實時交通路線，避免擁堵。
3)以利潤最大化為目標，分析消費信息，價格，清庫存。
4)根據客戶的購買習慣，推送他可能感興趣的優惠信息。
5)從大量客戶中快速識別金牌客戶。
利用大數據分析精準營銷
大數據分析只是互聯網發展到現階段的壹種表征或特征。沒有必要將其神話或保持敬畏。在以雲計算為代表的技術創新背景下，這些原本難以收集和使用的數據開始被輕松利用。通過各行各業的不斷創新，大數據分析將逐漸為人類創造更多的價值。