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基于海量數(shù)據(jù)的分析方法（基于海量數(shù)據(jù)的分析方法有哪些）

發(fā)布時間：2023-04-14 00:14:09 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 51

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域有哪些分析模型
2、基于大數(shù)據(jù)的圖書館個性化服務(wù)讀者行為分析方法和策略
3、如何做數(shù)據(jù)分析？
4、企業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法現(xiàn)在有嗎？

基于海量數(shù)據(jù)的分析方法（基于海量數(shù)據(jù)的分析方法有哪些）

一、大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域有哪些分析模型

數(shù)據(jù)角度的模型一般指的是統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能等類型的模型，是純粹從科學(xué)角度出發(fā)定義的。

1. 降維

在面對海量數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘時，通常會面臨“維度災(zāi)難”，原因是數(shù)據(jù)集的維度可以不斷增加直至無窮多，但計算機的處理能力和速度卻是有限的；另外，數(shù)據(jù)集的大量維度之間可能存在共線性的關(guān)系，這會直接導(dǎo)致學(xué)習(xí)模型的健壯性不夠，甚至很多時候算法結(jié)果會失效。因此，我們需要降低維度數(shù)量并降低維度間共線性影響。

數(shù)據(jù)降維也被成為數(shù)據(jù)歸約或數(shù)據(jù)約減，其目的是減少參與數(shù)據(jù)計算和建模維度的數(shù)量。數(shù)據(jù)降維的思路有兩類：一類是基于特征選擇的降維，一類是是基于維度轉(zhuǎn)換的降維。

2. 回歸

回歸是研究自變量x對因變量y影響的一種數(shù)據(jù)分析方法。最簡單的回歸模型是一元線性回歸（只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關(guān)系可用一條直線近似表示），可以表示為Y=β0+β1x+ε，其中Y為因變量，x為自變量，β1為影響系數(shù)，β0為截距，ε為隨機誤差。

回歸分析按照自變量的個數(shù)分為一元回歸模型和多元回歸模型；按照影響是否線性分為線性回歸和非線性回歸。

3. 聚類

聚類是數(shù)據(jù)挖掘和計算中的基本任務(wù)，聚類是將大量數(shù)據(jù)集中具有“相似”特征的數(shù)據(jù)點劃分為統(tǒng)一類別，并最終生成多個類的方法。聚類分析的基本思想是“物以類聚、人以群分”，因此大量的數(shù)據(jù)集中必然存在相似的數(shù)據(jù)點，基于這個假設(shè)就可以將數(shù)據(jù)區(qū)分出來，并發(fā)現(xiàn)每個數(shù)據(jù)集（分類）的特征。

4. 分類

分類算法通過對已知類別訓(xùn)練集的計算和分析，從中發(fā)現(xiàn)類別規(guī)則，以此預(yù)測新數(shù)據(jù)的類別的一類算法。分類算法是解決分類問題的方法，是數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和模式識別中一個重要的研究領(lǐng)域。

5. 關(guān)聯(lián)

關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)通過尋找最能夠解釋數(shù)據(jù)變量之間關(guān)系的規(guī)則，來找出大量多元數(shù)據(jù)集中有用的關(guān)聯(lián)規(guī)則，它是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)多種數(shù)據(jù)之間關(guān)系的一種方法，另外，它還可以基于時間序列對多種數(shù)據(jù)間的關(guān)系進行挖掘。關(guān)聯(lián)分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆綁銷售，即買了尿布的用戶還會一起買啤酒。

6. 時間序列

時間序列是用來研究數(shù)據(jù)隨時間變化趨勢而變化的一類算法，它是一種常用的回歸預(yù)測方法。它的原理是事物的連續(xù)性，所謂連續(xù)性是指客觀事物的發(fā)展具有合乎規(guī)律的連續(xù)性，事物發(fā)展是按照它本身固有的規(guī)律進行的。在一定條件下，只要規(guī)律賴以發(fā)生作用的條件不產(chǎn)生質(zhì)的變化，則事物的基本發(fā)展趨勢在未來就還會延續(xù)下去。

7. 異常檢測

大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘或數(shù)據(jù)工作中，異常值都會在數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程中被認為是“噪音”而剔除，以避免其對總體數(shù)據(jù)評估和分析挖掘的影響。但某些情況下，如果數(shù)據(jù)工作的目標就是圍繞異常值，那么這些異常值會成為數(shù)據(jù)工作的焦點。

數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)通常被成為異常點、離群點或孤立點等，典型特征是這些數(shù)據(jù)的特征或規(guī)則與大多數(shù)數(shù)據(jù)不一致，呈現(xiàn)出“異?！钡奶攸c，而檢測這些數(shù)據(jù)的方法被稱為異常檢測。

8. 協(xié)同過濾

協(xié)同過濾（Collaborative Filtering，CF)）是利用集體智慧的一個典型方法，常被用于分辨特定對象（通常是人）可能感興趣的項目（項目可能是商品、資訊、書籍、音樂、帖子等），這些感興趣的內(nèi)容來源于其他類似人群的興趣和愛好，然后被作為推薦內(nèi)容推薦給特定對象。

9. 主題模型

主題模型（Topic Model），是提煉出文字中隱含主題的一種建模方法。在統(tǒng)計學(xué)中，主題就是詞匯表或特定詞語的詞語概率分布模型。所謂主題，是文字（文章、話語、句子）所表達的中心思想或核心概念。

10. 路徑、漏斗、歸因模型

路徑分析、漏斗分析、歸因分析和熱力圖分析原本是網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的常用分析方法，但隨著認知計算、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用，原本很難衡量的線下用戶行為正在被識別、分析、關(guān)聯(lián)、打通，使得這些方法也可以應(yīng)用到線下客戶行為和轉(zhuǎn)化分析。

二、基于大數(shù)據(jù)的圖書館個性化服務(wù)讀者行為分析方法和策略

1. 基于大數(shù)據(jù)的圖書館個性化服務(wù)讀者行為分析方法與步驟

基于大數(shù)據(jù)的圖書館個性化服務(wù)讀者行為分析，是指圖書館基于事件存儲大數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)的支持，通過對用戶海量數(shù)據(jù)進行采集、過濾、分析和定義，從中發(fā)現(xiàn)讀者行為數(shù)據(jù)中蘊含的行為關(guān)系、用戶需求和知識，是對讀者的行為進行分析、判定、定義和匹配的過程，也是圖書館掌握讀者閱讀習(xí)慣和發(fā)現(xiàn)服務(wù)需求，提高個性化服務(wù)精確性和用戶滿意度的關(guān)鍵，讀者行為分析與判定流程見圖2-2。

讀者行為分析過程可分為用戶行為事件采集、用戶行為事件的存儲、用戶行為事件初步過濾、用戶行為定義、用戶行為分析與判定、用戶行為匹配、用戶行為存儲大數(shù)據(jù)庫的更新、行為分析與判定過程的完善8部分內(nèi)容。在用戶行為事件分析、判定前，圖書館應(yīng)全面、規(guī)范地采集讀者行為數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行科學(xué)分類、綜合分析、行為定義和人工匹配，構(gòu)建具備海量存儲、高效管理和查詢功能的用戶行為事件存儲大數(shù)據(jù)庫。

當(dāng)圖書館完成對用戶行為數(shù)據(jù)的采集后，首先，應(yīng)依據(jù)對用戶行為的分類和管理員經(jīng)驗，對用戶行為數(shù)據(jù)進行價值過濾和人工篩選，以提高行為數(shù)據(jù)的價值密度和可用性。其次，對用戶行為發(fā)生的時間、地點、方式、作用對象和結(jié)果進行定義，采用高效算法對存儲于用戶行為事件大數(shù)據(jù)庫中的資源進行分析、判定，并對用戶行為的類型進行詳細定義。再次，應(yīng)將已定義的用戶行為和用戶行為存儲大數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行比對，進一步完善、規(guī)范用戶行為存儲大數(shù)據(jù)庫的資源。同時，利用用戶行為存儲大數(shù)據(jù)庫資源，對用戶行為分析與判定的規(guī)則實施反饋，完成對用戶行為分析、判定規(guī)則的動態(tài)修改與完善。最后，圖書館可依據(jù)讀者行為分析與判定的結(jié)果，明確讀者閱讀需求及其變化趨勢，為讀者提供個性化的閱讀推送式服務(wù)。

圖2-2 圖書館讀者行為分析與判定流程圖

個性化服務(wù)是一個不斷完善的過程，多次經(jīng)過行為模擬和分析反復(fù)校準才能讓個性化服務(wù)盡可能貼近每一個用戶。如通過記錄用戶訪問某些專業(yè)內(nèi)容來判斷為用戶推薦的相關(guān)內(nèi)容或深度內(nèi)容是否精準，就需要不斷地積累用戶在某專業(yè)內(nèi)容上的行為記錄，記錄次數(shù)越多，記錄越精細，在下一次為用戶做個性化推薦時的精準度就越高。所以個性化服務(wù)所需的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)包括采集與感知都是循環(huán)起效的，這是一個閉環(huán)上升的垂直優(yōu)化體系。

2.基于大數(shù)據(jù)的圖書館個性化服務(wù)讀者行為分析策略

（1）發(fā)現(xiàn)讀者需求及變化趨勢。大數(shù)據(jù)背景下，圖書館可通過監(jiān)控設(shè)備、傳感器網(wǎng)絡(luò)和其他讀者行為采集設(shè)備，獲取讀者閱讀活動的服務(wù)內(nèi)容與方式、閱讀終端與服務(wù)模式、閱讀社會關(guān)系組成、成員信息交流、論壇、博客、微博、微信朋友圈等社交網(wǎng)絡(luò)上的思想表達、移動閱讀中讀者個體的行為路徑、傳感器網(wǎng)絡(luò)對讀者活動的記錄、服務(wù)系統(tǒng)的運行參數(shù)信息等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)蘊含著巨大的社會和商業(yè)價值。因此，圖書館力圖采集讀者行為大數(shù)據(jù)，將讀者行為進行解析、描述和量化，最終實現(xiàn)對讀者服務(wù)需求、服務(wù)模式變化趨勢預(yù)測與控制。同時，圖書館應(yīng)注重讀者行為數(shù)據(jù)分析的時效性，及時獲取讀者閱讀情緒和服務(wù)需求的變化數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)變化結(jié)果可視化表現(xiàn)出來，確保服務(wù)策略和內(nèi)容隨著讀者個性化需求變化而動態(tài)調(diào)整。

（2）最大范圍的采集讀者行為數(shù)據(jù)?？茖W(xué)采集高價值讀者行為數(shù)據(jù)，是準確分析和預(yù)測讀者需求，提高讀者忠誠度和服務(wù)滿意度的關(guān)鍵。首先，圖書館應(yīng)從讀者服務(wù)全局出發(fā)，收集讀者的行為數(shù)據(jù)，采集來自服務(wù)器運行監(jiān)控設(shè)備、傳感器網(wǎng)絡(luò)、用戶閱讀終端設(shè)備、系統(tǒng)運行日志、讀者論壇與博客、讀者服務(wù)反饋系統(tǒng)、網(wǎng)頁cookies、搜索引擎、讀者閱讀行為監(jiān)控設(shè)備的數(shù)據(jù)，盡量減少用戶行為數(shù)據(jù)采集的盲點，提高數(shù)據(jù)的完整性、精確性、及時性和有效性。其次，所采集的數(shù)據(jù)應(yīng)具有海量和實時性特點，依據(jù)讀者閱讀需求對讀者行為分析的內(nèi)容，選取數(shù)據(jù)和應(yīng)用對象進行調(diào)整，避免讀者行為分析過程中可能會對讀者服務(wù)產(chǎn)生的消極影響，最終實現(xiàn)從理解讀者閱讀行為到掌握讀者閱讀需求的轉(zhuǎn)變。再次，圖書館應(yīng)與第三方服務(wù)商合作，以服務(wù)協(xié)作和大數(shù)據(jù)資源共享的方式，努力拓展讀者行為數(shù)據(jù)采集的廣度和深度，在實現(xiàn)以讀者為中心的讀者行為數(shù)據(jù)選擇、過濾、共享和互補前提下，提高數(shù)據(jù)應(yīng)用分析和增強數(shù)據(jù)的可用性。

（3）保證讀者行為數(shù)據(jù)的安全性和可用性。讀者行為數(shù)據(jù)具有海量、全面、高價值和實時性的特點，圖書館應(yīng)加強對讀者行為數(shù)據(jù)的安全性和可用性管理，保證用戶保密信息和隱私數(shù)據(jù)的安全。但是，移動終端工作模式和使用環(huán)境的不確定性，嚴重影響了圖書館大數(shù)據(jù)閱讀服務(wù)的安全性，因此，必須加強閱讀終端的安全性管理。首先，圖書館應(yīng)依據(jù)閱讀終端的安全設(shè)計標準及其移動性、開放性，以及閱讀終端與讀者閱讀行為的關(guān)聯(lián)性，為不同類型的閱讀終端劃分相應(yīng)安全度，并通過嚴格限制閱讀終端的使用對象、安全模式、應(yīng)用環(huán)境和通信方式來保證設(shè)備安全。其次，應(yīng)將讀者行為數(shù)據(jù)劃分為用戶隱私數(shù)據(jù)、讀者特征數(shù)據(jù)、行為日志數(shù)據(jù)和公開數(shù)據(jù)四個安全等級，執(zhí)行相應(yīng)的安全存儲、管理和使用策略，并依據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)生命周期發(fā)展規(guī)律，加強數(shù)據(jù)收集、存儲、使用、轉(zhuǎn)移和刪除五個環(huán)節(jié)的安全管理。再次，應(yīng)堅持讀者需求精確感知、行為關(guān)系全面挖掘、服務(wù)模式發(fā)展準確預(yù)測和讀者行為科學(xué)分析的原則，實現(xiàn)讀者行為數(shù)據(jù)的良性監(jiān)控和采集，避免采集與讀者閱讀服務(wù)保障無關(guān)的個人隱私行為數(shù)據(jù)。

（4）重點突出讀者閱讀行為數(shù)據(jù)挖掘的知識關(guān)聯(lián)分析。知識關(guān)聯(lián)分析就是從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)存在于大量數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)性或相關(guān)性，從而描述了一個事物中某些屬性同時出現(xiàn)的規(guī)律和模式，通過讀者閱讀行為數(shù)據(jù)的知識關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)讀者不同行為之間的聯(lián)系，以及讀者的閱讀習(xí)慣和服務(wù)需求，是圖書館以讀者需求為中心制定服務(wù)策略的前提。圖書館應(yīng)在三維空間開展讀者閱讀行為數(shù)據(jù)的交叉關(guān)聯(lián)分析，所涉及的主要內(nèi)容包括讀者閱讀活動頻率、閱讀的時間與地點、閱讀內(nèi)容分布規(guī)律、閱讀習(xí)慣和愛好、閱讀關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)度、閱讀社會關(guān)系交集、熱點內(nèi)容的關(guān)注度等。同時，行為數(shù)據(jù)的選擇要堅持以服務(wù)保障為中心和高價值的原則，特別加強對讀者閱讀活動的熱點內(nèi)容、主要閱讀模式和個性化服務(wù)需求反饋行為數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)分析。此外，基于讀者閱讀行為數(shù)據(jù)挖掘的知識關(guān)聯(lián)分析，應(yīng)加強對讀者閱讀行為的跟蹤和監(jiān)控，在加強對讀者顯性行為特征數(shù)據(jù)監(jiān)控的同時，還應(yīng)突出利用顯性行為數(shù)據(jù)挖掘，而獲得隱性行為信息。對讀者閱讀需求、閱讀熱點、閱讀行為關(guān)聯(lián)性等進行關(guān)聯(lián)分析，增強讀者行為知識關(guān)聯(lián)分析的廣度、深度和有效性。

三、如何做數(shù)據(jù)分析？

數(shù)據(jù)分析行業(yè)應(yīng)用,一般數(shù)據(jù)來源：智能手機感知裝置物聯(lián)網(wǎng) 社群媒體等云計算存儲.cda官網(wǎng)有很多行業(yè)案例,比如

風(fēng)能發(fā)電業(yè)務(wù)場景

風(fēng)力發(fā)電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產(chǎn)品的使用情況，只能根據(jù)以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了傳感器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風(fēng)大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風(fēng)力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節(jié)省資本更新的成本了。

而且，過去這家公司只生產(chǎn)設(shè)備，這些設(shè)備被賣到國外，具體安裝到什么地方，他是不知道的，有了傳感器，公司就能知道這些發(fā)電機被安裝到哪里，這些地方的風(fēng)力是大是小，一年四季哪天有風(fēng)哪天有雨，這些數(shù)據(jù)都可以獲取。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，就能知道哪些地區(qū)風(fēng)力資源豐富，有重點地規(guī)劃未來市場。傳統(tǒng)的行業(yè)利用大數(shù)據(jù)，就能更好地實現(xiàn)市場預(yù)判和銷售提升，分分鐘實現(xiàn)逆襲。

四、企業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法現(xiàn)在有嗎？

一是幫企業(yè)了解用戶。

大數(shù)據(jù)通過相關(guān)性分析，將客戶、用戶和產(chǎn)品有機串聯(lián)，對用戶的產(chǎn)品偏好，客戶的關(guān)系偏好進行個性化定位，生產(chǎn)出用戶驅(qū)動型的產(chǎn)品，提供客戶導(dǎo)向性的服務(wù)。

從大數(shù)據(jù)技術(shù)方面來看，用數(shù)據(jù)來指引企業(yè)的成長，將不再單單是一句口號。百度副總裁曾良表示，從挖掘的角度來看，他們通過對每天60億的檢索請求數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)檢索某一品牌的受眾行為特征，進而反饋給企業(yè)的品牌、產(chǎn)品研發(fā)部門，能更準確地了解目標用戶，并推出與用戶要求相匹配的產(chǎn)品。

通過運用大數(shù)據(jù)，不僅可以從數(shù)據(jù)中發(fā)掘出適應(yīng)企業(yè)發(fā)展環(huán)境的社會和商業(yè)形態(tài)，用數(shù)據(jù)對用戶和客戶對待產(chǎn)品的態(tài)度進行挖掘和洞察，準確發(fā)現(xiàn)并解讀客戶及用戶的諸多新需求和行為特征，這必將顛覆傳統(tǒng)企業(yè)在用戶調(diào)研過程中，過分依賴主觀臆斷的市場分析模式。

二是幫企業(yè)鎖定資源。

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以實現(xiàn)企業(yè)對所需資源的精準鎖定，在企業(yè)在運營過程中，所需要的每一種資源的挖掘方式、具體情況和儲量分布等，企業(yè)都可以進行搜集分析，形成基于企業(yè)的資源分布可視圖，就如同“電子地圖”一般，將原先只是虛擬存在的各種優(yōu)勢點，進行“點對點”的數(shù)據(jù)化、圖像化展現(xiàn)，讓企業(yè)的管理者可以更直觀地面對自己的企業(yè)，更好地利用各種已有和潛在資源。如果沒有大數(shù)據(jù)，將很難發(fā)現(xiàn)曾經(jīng)認為是完全無關(guān)行為間的相互關(guān)聯(lián)性，就如同外媒曾經(jīng)提到的“啤酒”與“尿片”之間的關(guān)聯(lián)營銷一樣。因為美國婦女通常在家照顧孩子，她們經(jīng)常囑咐丈夫下班回家時為孩子買尿布，而丈夫則順手購買了啤酒。于是，尿片與啤酒形成了關(guān)聯(lián)。于是美國沃爾瑪超市將尿布與啤酒擺在一起，使尿布和啤酒的銷量都大幅增加。

三是幫企業(yè)規(guī)劃生產(chǎn)。

大數(shù)據(jù)不僅改變了數(shù)據(jù)的組合方式，而且影響到企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的生產(chǎn)和提供。通過用數(shù)據(jù)來規(guī)劃生產(chǎn)架構(gòu)和流程，不僅能夠幫助他們發(fā)掘傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中無法得知的價值組合方式，而且能給對組合產(chǎn)生的細節(jié)問題，提供相關(guān)性的、一對一的解決方案，為企業(yè)開展生產(chǎn)提供保障。

過去的所謂商業(yè)智能，往往大多是“事后諸葛亮”，而大數(shù)據(jù)則讓企業(yè)可預(yù)測未來的走向，幫助企業(yè)做到“未雨綢繆”。大數(shù)據(jù)的虛擬化特征，還將大大降低企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險，能夠在生產(chǎn)或服務(wù)尚未展開之前就給出相關(guān)確定性答案，讓生產(chǎn)和服務(wù)做到有的放矢。在這方面，不得不提到的就是最近火爆的《紙牌屋》，它的劇集為什么會受到全球歡迎?有很大一部分原因就跟它前期依據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)和思維方式所做的準備。據(jù)稱，《紙牌屋》的數(shù)據(jù)庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。下一季劇情拍什么、誰來拍、誰來演、怎么播，都由數(shù)千萬觀眾的客觀喜好統(tǒng)計決定。

四是幫企業(yè)做好運營。

過去某一品牌要做市場預(yù)測，大多靠自身資源、公共關(guān)系和以往的案例來進行分析和判斷，得出的結(jié)論往往也比較模糊，很少能得到各自行業(yè)內(nèi)的足夠重視。通過大數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析，根據(jù)不同品牌市場數(shù)據(jù)之間的交叉、重合，企業(yè)的運營方向?qū)兊弥庇^而且容易識別，在品牌推廣、區(qū)位選擇、戰(zhàn)略規(guī)劃方面將做到更有把握地面對。

對于大數(shù)據(jù)對企業(yè)運營的導(dǎo)航作用，夢芭莎集團董事長佘曉成深有感觸，他不禁感慨“大數(shù)據(jù)讓我們能夠及時調(diào)整運營策略，現(xiàn)在的庫存每季售罄率從80%提升到95%，實行30天缺貨銷售，能把30天缺貨控制在每天訂單的10%左右，比以前有3倍的提升?！?/p>

五是幫企業(yè)開展服務(wù)。

通過大數(shù)據(jù)計算對社交信息數(shù)據(jù)、客戶互動數(shù)據(jù)等，可以幫助企業(yè)進行品牌信息的水平化設(shè)計和碎片化擴散。經(jīng)濟學(xué)家Richard H. Thaler曾經(jīng)提出一種觀點，“個人觀點的微小變化都可以演變?yōu)樗腥说娜后w行為模式的重大變革?！痹谶@一重大變革的背景之下，對微小的信息流，企業(yè)都必須重視，而客戶服務(wù)為應(yīng)對這種情況，也需要像空氣一樣分布在一些細枝末節(jié)之中。企業(yè)可以借助社交媒體中公開的海量數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)信息交叉驗證技術(shù)、分析數(shù)據(jù)內(nèi)容之間的關(guān)聯(lián)度等，進而面向社會化用戶開展精細化服務(wù)，提供更多便利、產(chǎn)生更大價值。

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