4、重点分析对你的行业有价值的大数据。大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录（CDR），零售业、制造业或其他以产口为中心的行业的RFID数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。5、使用社交媒体数据来扩展现有的客户分析。客户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动或表示他们的喜好等等，会在客户中相互影响。社交大数据可以来自社交媒体网站，以及自有的客户能够表达意见及事实的渠道。我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题。我们也可以利用这些数据来评估市场有名气度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的客户群。
则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。7.异常检测大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常值，那么这些异常值会成为数据工作的焦点。数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。8.协同过滤协同过滤（CollaborativeFiltering，CF)）是利用集体智慧的一个典型方法，常被用于分辨特定对象（通常是人）可能感兴趣的项目（项目可能是商品、资讯、书籍、音乐、帖子等），这些感兴趣的内容来源于其他类似人群的兴趣和爱好，然后被作为推荐内容推荐给特定对象。9.主题模型主题模型（TopicModel），是提炼出文字中隐含主题的一种建模方法。在统计学中，主题就是词汇表或特定词语的词语概率分布模型。所谓主题，是文字（文章、话语、句子）所表达的中心思想或概念。10.路径、漏斗、归因模型路径分析、漏斗分析、归因分析和热力图分析原本是网站数据分析的常用分析方法。
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