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    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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当我们谈到大数据分析，首先需要确定数据分析的方向和拟解决的问题，然后才能确定需要的数据和分析范围。大数据驱动的分析主要的挑战不是技术问题，而是方向和组织领导的问题，要确定方向，提出问题，需要对行业做深入的了解。当然，大数据分析比较重要的，关于数据的来源更是至关重要的。目前数据量非常大，如何以更高的效率获取到分析所需要的数据，如何利用这些数据反应比较真实的情况，是业内不断探讨的议题。接下来，小编就带大家来了解下大数据分析及其数据来源。吉林大数据分析销售方法