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在数据化运营的商业实践中，假设检验最常用的场景就是用于“运营效果的评估”上，本书第12章将针对最常见、最基本的假设检验形式和技术做出比较详细的梳理和举例。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 2.4 互联网行业数据挖掘应用的特点
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相对于传统行业而言，互联网行业的数据挖掘和数据化运营有如下的一些主要特点：
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❑数据的海量性。互联网行业相比传统行业第一个区别就是收集、存储的数据是海量的，这一方面是因为互联网的使用已经成为普通人日常生活和工作中不可或缺的一部分，另一方面更是因为用户网络行为的每一步都会被作为网络日志记录下来。海量的数据、海量的字段、海量的信息，尤其是海量的字段，使得分析之前对于分析字段的挑选和排查工作显得无比重要，无以复加。如何大浪淘沙挑选变量则为重中之重，对此很难一言以蔽之的进行总结，还是用三分技术，七分业务来理解吧。本书从第7～12章，几乎每章都用大量的篇幅讨论如何在具体的分析课题和项目中选择变量、评估变量、转换变量，乃至如何通过清洗后的核心变量完成最终的分析结论（挖掘模型）。
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❑数据分析（挖掘）的周期短。鉴于互联网行业白热化的市场竞争格局，以及该行业相对成熟的高级数据化运营实践，该行业的数据分析（挖掘）通常允许的分析周期（项目周期）要明显短于传统行业。行业技术应用飞速发展，产品和竞争一日千里，都使该行业的数据挖掘项目的时间进度比传统行业的项目模式快得多。一方面要保证挖掘结果的起码质量，另一方面要满足这个行业超快的行业节奏，这也使得传统的挖掘分析思路和步调必须改革和升华，从而具有鲜明的Internet色彩。
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❑数据分析（挖掘）成果的时效性明显变短。由于互联网行业的用户行为相对于传统行业而言变化非常快，导致相应的数据分析挖掘成果的时效性也比传统行业明显缩短。举例来说，互联网行业的产品更新换代很多是以月为单位的，新产品层出不穷，老产品要及时下线，因此，针对具体产品的数据分析（挖掘）成果的时效性也明显变短；或者说，用户行为变化快，网络环境变化快，导致模型的维护和优化的时间周期也明显变短，传统行业里的“用户流失预测模型”可能只需要每年更新优化一次，但是在互联网行业里类似的模型可能3个月左右就有必要更新优化了。
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❑互联网行业新技术、新应用、新模式的更新换代相比于传统行业而言更加迅速、周期更短、更加具有颠覆性，相应地对数据分析挖掘的应用需求也更为苛刻，且要多样化。以中国互联网行业的发展为例，作为第一代互联网企业的代表，新浪、搜狐、雅虎等门户网站的Web 1.0模式（传统媒体的电子化）从产生到被以Google、百度等搜索引擎企业的Web 2.0模式（制造者与使用者的合一）所超越，前后不过10年左右的时间，而目前这个Web 2.0模式已经逐渐有被以微博为代表Web 3.0模式（SNS模式）超越的趋势。具体到数据分析所服务的互联网业务和应用来说，从最初的常规、主流的分析挖掘支持，到以微博应用为代表的新的分析需求，再到目前风头正健的移动互联网的数据分析和应用，互联网行业的数据分析大显身手的天地在不断扩大，新的应用源源不断，新的挑战让人们应接不暇，这一切都要求数据分析师自觉、主动去学习、去充实、去提升自己、去跟上互联网发展的脚步。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第3章 数据化运营中常见的数据分析项目类型
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千举万变，其道一也。
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——《荀子·儒效》
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3.1 目标客户的特征分析
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3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型
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3.3 运营群体的活跃度定义
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3.4 用户路径分析
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3.5 交叉销售模型
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3.6 信息质量模型
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3.7 服务保障模型
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3.8 用户（买家、卖家）分层模型
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3.9 卖家（买家）交易模型
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3.10 信用风险模型
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3.11 商品推荐模型
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