1、首先，大数据精准营销要解决的首要问题是数据整合汇聚。运营商目前运用大数据实现精准营销的一个重要挑战是数据的碎片化，即信息化系统各自为政。
2、目前就可以应用大数据分析法，分析客户的基本需求，这其实就是利用大数据进行营销的前提。（2）运用大数据分析法，营销信息精准推送企业如何才能将一些营销的信息准确推送给真正需求的用户呢？这就需要大数据分析法。
3、关键客户数据：找到营销中起决定作用的用户/客户数据。如RFM模型中客户价值数据、客户画像数据等。横比和纵比：对于已有的数据，通过与友商相关数据对比（横向）和与品牌自身历史营销事件数据对比（纵比）。
信用卡欺诈检测、疾病诊断。信用卡欺诈检测：通过对信用卡交易数据进行建模和训练，预测交易是否为欺诈。疾病诊断：通过对患者症状和病史数据进行建模和训练，预测患者是否患有某种疾病。
DataMining在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。
在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。
下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。
1、生活中的大数据有哪些大数据在金融行业的应用金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业，证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析，通过对数据的监控和分析，有效规避风险。
2、数据库：国内也有一些大数据数据库解决方案，如PingCAP的TiDB、华为的GaussDB、阿里云的AnalyticDB等。阿里云：阿里云也提供了丰富的大数据平台，包括MaxCompute（大数据计算）、DataWorks（数据集成）、AnalyticDB（数据仓库）等。
3、中国电信基于物联网的智能公交解决方案中国电信提出了基于物联网的智能公交应用整体解决方案。
1、客户消费行为分析；市场营销建模分析；经济活动收支分析；行为分析和预防。相关应用与业务分析通过了解各种受众以及相关利益方的独特分析需求，可以发挥商业智能解决方案的全部潜能。
2、智能制造领域。标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。智能农业领域。
3、以下是商业智能技术在各行业领域的十大应用：（1）HelloFresh对于餐饮服务商HelloFresh公司来说，采用集中的商业智能解决方案通过自动化报告流程，为营销分析团队每天节省了10～20个工时。
4、电子商务案例分析总结3中国电子商务研究中心最新数据显示，20xx年中国移动电子商务实物交易规模达到26亿元，同比增长370%。艾瑞咨询预计，20xx年我国移动电子商务用户将接近5亿。
5、智能客服，智能客服主要的工作就是在人工换班或者是等待人太多的时候为客户解决问题的。
6、电子商务可应用于小到家庭理财、个人购物，大至企业经营、国际贸易等诸方面。具体地说，其内容大致可以分为三个方面：企业间的商务活动、企业内的业务运作以及个人网上服务。
本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助
