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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。
3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。留存分析可以帮助回答以下问题：一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为？如支付订单等；某个社交产品改进了新注册用户的引导流程，期待改善用户注册后的参与程度，如何验证？想判断某项产品改动是否奏效，如新增了一个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月？关于留存分析，我写过详细的介绍文章，供您参考：解析常见的数据分析模型——留存分析。请问运营大数据多少钱？
直连模式下会直接和数据库对话，性能会受到数据库的限制，因此引入encache框架做智能缓存，以及针对返回数据之后的操作有多级缓存和智能命中策略，避免重复缓存，从而大幅提升查询性能。采用Spider引擎的本地模式，将数据抽取到本地磁盘中，以二进制文件形式存放，查询计算时候多线程并行计算，完全利用可用CPU资源。从而在小数据量情况下，展示效果优异。计算引擎与Web应用放在同一服务器上，轻量方便。计算引擎与Web应用放在同一服务器上，轻量方便。江苏智能化大数据销售！江西大数据是真的吗
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4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。它可以展现出单用户对产品的依赖程度，分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量、购买频次等，帮助运营人员了解当前的客户状态，以及客户的运转情况。如订单金额（100以下区间、100元-200元区间、200元以上区间等）、购买次数（5次以下、5-10次、10以上）等用户的分布情况。分布分析模型的功能与价值：科学的分布分析模型支持按时间、次数、事件指标进行用户条件筛选及数据统计。为不同角色的人员统计用户在天/周/月中，有多少个自然时间段（小时/天）进行了某项操作、进行某项操作的次数、进行事件指标。山西大数据哪家好
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