（3）网络新闻、搜索引擎：利用大数据理论和技术，通过对网民阅读/搜索内容、习惯、爱好、行为、关键词等的深入分析，可为新闻门户网站的建设、搜索引擎技术的改进、互联网的监控与引导等提供依据。

　　（4）旅行预订：网上预订旅行产品、旅行行程、车票机票等，已成为意向非常重要的互联网服务和应用，并因此聚集了大量的有关游客/乘客、景区/景点、宾馆/饭店等的数据，利用大数据理论和技术对此做深入、精细分析，可为更好地步距和推动我国旅游经济和假日经济的发展、更好地为游客提供旅游产品和旅游服务、更好地建设景区和景点等提供参考和依据。

　　互联网作为一个数据平台、一个数据集散地、聚集了海量的数据，完全可以借助新的大数据理论和技术，分析其中蕴含的丰富内容、发现其中存在的统计规律，以便为互联网提供更好的服务和应用、为互联网行业今后实现更好更快的持续发展提供定量化的依据。

　　（1）电子商务：近年来，淘宝、京东等网络零售第三方交易平台和电子商务网站的蓬勃发展，使该领域聚集了大量的经营者、消费者和商品、服务，并因此而衍生除了大量的数据，bibo必博体育利用大数据理论和技术，对网络购物、网络消费、网络团购、网上支付等数据进行深度挖掘、深入分析，将可发现大量有价值的信息与统计规律，对布局和推动今后中国互联网经济的健康有序发展、对进一步规范经营者和消费者的电子商务活动、加强国家对该领域的宏观调控和监管等，均将产生积极的影响。

　　（6）网络视频、网络音乐、网络游戏：网络视频、网络音乐、网络游戏等为互联网时代的民众带来了新的娱乐形式，带动了新的经济增长，当然也带来了网瘾、网络安全等问题，利用大数据理论和技术对此进行深入分析，可以更好地发现民众新的娱乐形式和爱好、掌握青少年网游习性和规律，为更好地推出网络娱乐和网络游戏产品与服务、推动网游经济发展，保障青少年上网安全等提供依据。

　　（5）即时通信、社交网络、博客微博：即时通信、社交网络、博客微博成为互联网时代民众新的通信、社交和发表见解的手段，利用大数据理论和技术对此进行深入分析，可以更好地发现民众新的交往习惯和Fra Baidu bibliotek式、民众关注的社会问题与社会热点、民情民意，为改善互联网时代的通信和社交服务、更好地体察民情和改进社会管理等提供参考。

　　当前的电子商务平台主要面对两类用户，二是大量的商家。对于最终消费者而言，电子商务平台目前主要通过累积和挖掘用户消费过程中的行为数据，来为消费者提供商品推荐服务。某些电子商务平台还将时间、地理位置、社交网络等因素融入到用户行为数据中，进一步进行精准推荐。在实际的推荐系统中，主要利用的是机器学习、自然语言理解、大数据分布式存储和并行处理等技术；然而，针对商家数据的分析的确具有很高的价值。例如，通过对商家进货、库存、销售、客户关系等多方位数据的获取和分析，可以有效地为商家推荐优质的上下游业务，帮助商家建立起上下游的产业链关系；可以通过平台数据的分析为商家推送有关税收、融资、法律等与企业经营活动相关的专业服务，帮助商家更好的发展，帮助政府更好对企业进行监管和扶持。目前，国内专注于企业领域的一些公司正在大力发展这方面的工作。