智能語音交互設備，如亞馬遜的Alexa或谷歌Home，通過收集用戶的語音命令來提供服務，而這些命令生成大量的數(shù)據(jù)。這可能包括用戶的行為模式，偏好設置，甚至是特定地區(qū)的口音信息等。對這些數(shù)據(jù)進行分析幫助改進設備的性能和用戶體驗。個設備在個地區(qū)經(jīng)常誤解用戶的命令，制造商就使用這個地區(qū)的特定口音數(shù)據(jù)進行模型訓練，以提高理解率。

考慮如何將大數(shù)據(jù)用到傳媒領域。媒體公司通過收集分析觀眾的觀看習慣，以及他們對不同內容的反為用戶提供更個性化的體驗，制定更有效的廣告策略。大數(shù)據(jù)幫助預測哪些類型的節(jié)目或電影可能會受歡迎，幫助制作決策。

在虛擬現(xiàn)實（VR）方面，大數(shù)據(jù)幫助開發(fā)者更好地了解用戶的偏好和行為，進而改善他們的產(chǎn)品。通過跟蹤用戶在VR環(huán)境中的活動，開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)某些區(qū)域或者功能是否被過度或過少地使用，進行相的調整。

對于時尚買手服務來說，大數(shù)據(jù)起著關鍵的作用。通過收集分析消費者的購買記錄，搜索歷史，社交媒體活動等數(shù)據(jù)，時尚買手了解最新的趨勢和消費者的需求，找到最適合的產(chǎn)品。