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对于在线视频游戏领域，这类分析也是有价值的。谁在和谁玩？游戏内部的模式是如何变化的？社交网络分析拓展了前面讲到的遥测数据的应用范围。我们可以识别出某位玩家在不同游戏中的首选伙伴。前面我们已经讨论过如何根据玩家个人的玩法对玩家进行分类。玩法相近的那些玩家已经在组队玩游戏了吗？玩家们需要的是不是混搭风格？了解这类信息就可以知道游戏制造商是不是想让玩家组队玩游戏（例如，对玩家提出建议，当玩家登录并开始玩游戏的时候，他应该优先选择加入哪个编组）。
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关于组织之间联系的方式还有不少有趣的研究。这些研究最开始关注的是通过电子邮件、电话、短信建立起来的联系。公司各部门之间是不是按照期望的方式在联络？是不是有些员工通过典型渠道之外的方法在联系呢？谁在内部拥有广泛的影响力，且是参与研究如何更好地改善公司内部沟通机制的最佳人选？这类分析可以帮助公司更好地理解人与人之间的沟通方式。
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社交网络分析的流行度和影响度一定会持续下去。因为社交网络分析流程本身会保持指数级的增长态势，因而数据源就会变得比初始构想的要大得多。也许最有效的功能是提供关于客户整体影响和价值的洞察，而这种洞察可以完全颠覆企业对客户的看法。
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3.10 本章小结
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以下是本章的主要内容。
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■ 虽然各行各业都有广泛的大数据源，但它们仍有一些共同的主题。虽然目的不同，但各行各业都使用了相同的底层技术，如RFID。
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■ 许多大数据源都有隐私问题，我们一定要始终慎重对待这个问题。
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■ 车载信息服务数据可以针对汽车保险政策提供更好的定价策略。但是，我们收集的车载数据也有可能会使交通管理和道路规划发生革命性的改变。
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■ 文本数据是最大的，也是应用最广泛的一类大数据源。一般来说，我们关心的是如何从文本中提取到重要的事实，然后如何使用这些事实作为其他分析流程的输入。
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■ 时间和位置数据的影响力越来越大。为了在某个时间和地点给客户提供针对性的信息，公司必须要利用更复杂的信息。
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■ 在零售业和制造业，RFID数据开始支持新的分析应用，从库存分析到欺诈分析，再到员工绩效分析。
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■ 智能电网不但能使电力公司更好地管理电网，而且消费者也可以更好地控制自己的用电量。
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■ 使用RFID标签跟踪筹码可以帮助赌场更准确地跟踪玩家的活动，同时降低付款错误和作弊的次数。
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■ 传感器数据可以提供关于发动机和设备性能的有力信息，还能用来更方便地诊断问题，更快地开发解决问题的程序。
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■ 视频游戏制造商可以使用遥测数据更好地定位微交易，改善游戏流程，通过游戏风格对玩家进行分群。
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社交网络数据滋生出很多种新的客户评价方法。在电信业，社交网络分析已经把焦点从账户盈利分析转向了社交网络盈利分析。
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〔1〕Merv Adrian, “Big Data”, Teradata Magazine, 1
:11, www.teradatamagazine.com/v11n01/Features/Big-Data/.
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〔2〕Mckinsey Global Institute, Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity, May 2011.
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〔3〕Ibid.
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〔4〕CEO Advisory: “Big Data” Equals Big Opportunity, Gartner, March 31, 2011.
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〔5〕本章内容基于我的同事Rebecca Bucnis的会议演讲。我们也撰写了一篇论文，名称是Taking Your Analytics Up a Notch by Integrating Clickstream Data，发表在SAS Global Forum 2011。
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驾驭大数据 第二部分 驾驭大数据：技术、流程以及方法
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