企业应用案例——以amazon为例。在应用商业数据进行营销方面，亚马逊在美国一直处于领先地位。亚马逊开发了"订单前发货"功能，结合用户的购物需求数据来分析他们想购买的产品，从而达到无订单提前发货的目的。此外，amazon通过分析用户搜索信息来评估流感的传播，但这只是使用大量搜索数据的一种方式。同样的数据可以用来预测某些产品的选举结果和市场情况，大大降低了[5]的统计成本。3.3.1信息收集大数据并不意味着盲目收集数据信息。即使收集了更多的数据，如果营销不需要这些数据，前期收集的数据也会成为一堆"数据垃圾"。因此，为了避免这种情况，有必要充分分析业务需求，然后收集和总结有价值的数据，从而实现大数据的有效收集和应用。3.3.2在收集经验和数据后，面对不均匀的数据进行数据评估，评估营销的目标受众。因此，需要采用科学合理的方法，将这些不均匀的数据整合成可以应用于营销实践的数据，并结合以往的经验，将这些数据与收集到的数据有机地整合在一起，从而有效地分析和确定目标受众。3.3.3分析和优化数据分析，一方面实现数据优化，另一方面在决策层面做出调整和改变。这一过程对专业人员的需要提出了严峻的挑战。数据分析与数据优化对专业人才的知识框架有着不同的要求，这就要求相关企业不仅要培养专业的数据分析人才，还要建立一支数据优化人才队伍。