在國家統計局的產業劃分里，第三產業主要是以餐飲、娛樂、交通等為首的服務業，這些行業與我們的日常生活直接相關，因此也是大數據技術應用最多最廣泛的產業。一般來說，看重利益的商業公司都不會輕易公開自己的數據，不過僅憑非營利公司、政府、公共機構的數據，我們已經可以做很多事。
大數據&交通
在國內，智能交通已經建設了有些年頭，不過嚴格的說，國內的交通還并不智能，盡管公交站和路口的智能誘導牌以及移動設備上的各種APP確實幫了人們的大忙，可是那些應用只是單純的數據抓取，不能算是大數據技術的應用。
現在國外有一款軟件叫做“車來了”，它通過分析公交車上GPS的實時數據，再結合公交公司的時刻表，用它自己的一套分析方法預測出每輛公交車的準確到站時間，精確到分。為用戶節省了大量的時間。
另外，有著響亮口號“永不遲到”的INRIX—Traffic公司也通過用戶的行車數據和城市交通部門的數據進行匯總分析，為使用者提供最佳的駕駛方案。
大數據&政治
美國的總統競選一直是一項燒錢的政治活動，候選人們為了得到更多的選票，往往會用到各種各樣的方法和技術。在上一次的總統競選中，奧巴馬的團隊就使用了大數據分析來收集選民的數據，以有利于讓他可以把精力放在那些有可能投他一票的選民身上。
值得一提的是，谷歌的執行董事長施密特當時曾向奧巴馬的大數據團隊投資過數百萬美元，并以此成立了專長于大數據分析的Civis Analytics公司。
大數據&金融
經過金融危機的洗禮之后，美國的經濟政策再也不敢那么松散了，銀行放貸時對貸款人的考察也較之從前更嚴格。對于金融行業的風險管理，大數據的方式是對貸款人之前的所有信用數據進行分析，并和數據庫中的全部貸款者進行對比，查找出某一貸款人與從前記錄在案的違約者有多高的相似度，以便及時靈活的制定貸款條約，實施措施以降低風險。以谷歌前CIO建立的金融數據分析公司為例，公司采集貸款申請人的數據并用分析模型進行分析，只用很短的時間就可以針對某一貸款人分析出其行為指標，這一技術的應用使貸款人的違約率比行業平均低60%。
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