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。
多方面数字化与目标客户及受众群体的触点，建立数字化链接对非数字化的营销触点进行数字化升级（例如线下活动）打通广告投放渠道和落地触点，实现流量的链路数字化打通交易平台和触点，从POS、二维码到电商平台、线下门店全渠道信息的汇总、管理、识别与自动合并定义客户生命周期模型，自动计算客户生命周期阶段数据的多维度标签体系，自动化智能化打标签通过AI智能数据模型进行数据挖掘，形成精确用户画像洞察客户群体的状态、人群特征和时空分布分析客户群体的增加与流失，掌握重要及长尾用户的智能化分析哪些渠道或营销手段的拉新、留存和转化更好智能化洞察客户购买频次、购买偏好和购买动机围绕关键营销时刻（MomentofTruth）的自动化营销流程客户旅程。
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