在生活中大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。
大数据被用于改善城市和国家建设。例如，智慧交通系统整合了车辆、行人、道路基础设施和服务场所，以提升资源利用效率，优化城市管理。 金融交易 大数据在金融交易领域也有广泛应用。股票交易算法模型的输入包括社交媒体、新闻网络数据，以更全面地做出买卖决策。
大数据便利我们的生活：自助缴水、电、燃气、电视费、手机充值、违章查询等……这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。大数据便利我们看病：到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。
生活中的数学现象及原理如下：时间和日历：日历是用来记录时间的工具，它包含了月份、星期和日期等信息。时间的计算和测量是基于数学原理的，例如，一天有24小时，一小时有60分钟，一分钟有60秒等。购物和金融：在购物和金融领域，数学被广泛应用。
抽屉原理“任意367个人中，必有生日相同的人。” “从任意5双手套中任取6只，其中至少有2只恰为一双手套。” “从数1，2，...，10中任取6个数，其中至少有2个数为奇偶性不同。
生活中的数学现象：如果去参加一场婚礼，人数超过367人，那么其中必然有生日相同的人（并非同年），这就是抽屉原理。把m个东西任意分放进n个空抽屉里（mn），那么一定有一个抽屉中放进了至少2个东西。由于一年最多有366天，因此在367人中至少有2人出生在同月同日。
生活中的常识告诉我们，两点之间直线距离最短。这个原理可以帮助你在行走时找到最直接的路线。 观察太阳的位置和物体的影子长度，可以判断出大约是上午还是下午。影子的变化是时间流逝的一个直观指标。 北斗星在夜空中是一个很好的导航工具。通过观察北斗星的指向，可以确定北方的方向。
费米问题，即估算问题，是学术界中评估候选人逻辑思维、分析和心理抗压能力的一种常见方式。它通过提出实际生活中的问题，考察应试者对数据的处理和推理能力。以下是几个实例的解析：商场促销日营业额：估算方法涉及商场面积、商铺租金、日常销售额和促销倍增。
费米问题，以其著名的在芝加哥有多少钢琴调琴师为例，展示了一种通过估算得出答案的思考方式。首先，我们假设芝加哥有5，000，000居民，平均每个家庭有2人，其中约1/20的家庭拥有钢琴需要定期调音，一年调音一次。每架钢琴调音需2小时，调琴师每天工作8小时，每周5天，每年50周。
从商场规模、商铺规模入手，通过每平方米的租金，估算出商场的日租金，再根据商铺的成本构成，得到全商场日均交易额，再考虑促销时的销售额与平时销售额的倍数关系，乘以倍数，即可得到促销时一天的营业额。 计算过程： 以一家较大规模商场为例，商场一般按6 层计算，每层大约长100 米，宽100米，合计60000 平方米的面积。
费米问题是在科学研究中用来做量纲分析、估算和清晰地验证一个假设的估算问题。命名来自美国科学家恩利克·费米。这类问题通常包括关于给定限定信息的有可能计算的数量的猜想的验证。
费米估算： Top-down，bottom-up法则 top-down：从宏观层面，由上层往下推。bottom-up：由某个点横向切入，反推上去。